Data Clean Rooms 개발자 가이드

이 항목에서는 프로그래밍 방식으로 Snowflake Data Clean Rooms 공동 작업을 생성하거나 관리하려는 사용자를 위한 지침을 제공합니다.

개발 도구

Snowflake Data Clean Rooms 공동 작업을 위한 주요 개발자 도구는 다음과 같습니다.

  • 코딩 환경: Snowflake 계정에서 저장 프로시저를 실행할 수 있는 모든 코딩 환경이 작동합니다. 대부분의 개발자는 Snowsight(브라우저 기반 도구) 또는 Snowflake CLI 에서 워크시트를 사용합니다.

  • Cortex Code: Data Clean Room 프로시저는 Cortex Code 를 통해 에이전트 환경에서도 사용할 수 있습니다.

환경 설정하기

다음은 Snowflake Data Clean Rooms API를 효과적으로 사용하기 위한 코딩 환경 설정에 관한 몇 가지 팁입니다.

공동 작업 API 사용하기

Snowflake는 Data Clean Rooms Collaboration API를 제공하고 공동 작업을 생성 및 관리합니다. 이 API는 Snowflake 계정에 액세스할 수 있는 모든 환경에서 실행할 수 있는 저장 프로시저로 구성됩니다. 여기에는 Snowsight 노트북, 작업 공간, 워크시트 및 Snowflake CLI 가 포함됩니다.

여기에 있는 설명서에는 SQL 사용법이 나와 있지만 Python 또는 지원되는 기타 모든 Snowflake 언어 를 사용할 수도 있습니다.

사용자에게 특정 DCR 권한 을 통해 전체 API 또는 하위 세트에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

참고

Collaboration API를 사용하려면 적절한 DCR 권한 이 필요합니다. 세분화된 역할 기반 액세스 제어 를 통해 사용자 하위 그룹에 대해 특정 프로시저에 대한 제한된 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

SAMOOHA_APP_ROLE에는 전체 API에 대해 사전 구성된 액세스 권한이 있습니다.

웨어하우스 선택하기

역할에 USAGE 권한이 있는 웨어하우스에서 Collaboration API를 사용해야 합니다. APP_WH 는 사용 가능한 웨어하우스 중 하나입니다. 요구 사항에 적합한 웨어하우스를 선택합니다.

모든 표준 웨어하우스는 일반적인 공동 작업 편집, 생성, 삭제 명령에 사용할 수 있습니다. 머신 러닝 워크로드와 같은 대규모 분석을 실행할 때는 더 큰 웨어하우스 또는 Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 사용하는 것이 좋습니다. 공동 작업을 검토하거나 공동 작업에 조인하기 위해 Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 사용하는 경우 MAX_CONCURRENCY_LEVEL 은 2 이상의 값으로 설정됩니다.

테스트 계정 설정하기

다자간 공동 작업을 개발하고 테스트하려면 전체 코딩 액세스 권한이 있는 별도의 계정이 두 개 이상 있어야 합니다.

사용 사례에 따라 다른 클라우드 호스팅 리전의 Snowflake 테스트 계정을 사용하여 클라우드 간 동작 을 테스트할 수도 있습니다.

“클라우드 간 계정” 또는 “표준 에디션 계정” 등 일반적인 용도를 나타내는 의미 있는 이름을 테스트 Snowflake 계정에 지정합니다. 이는 여러 테스트 계정이 있고 클린룸 로그인 페이지에서 계정을 선택해야 할 때 유용할 수 있습니다.

참조 및 리소스

다음 항목은 Snowflake Data Clean Room 개발자에게 유용합니다.