Snowflake Data Clean Room 환경에 설치된 항목¶

간략한 개요¶

다음 다이어그램은 양자 간 공동 작업을 단순화한 것입니다.

다이어그램에 대한 참고 사항:

이 다이어그램은 Data Clean Rooms Collaboration API를 사용하여 공동 작업을 생성하고 관리하는 두 공동 작업자를 보여줍니다.

• 공동 작업자 A는 다이어그램의 공동 작업 정의 YAML에 명시된 대로 소유자이자 생성자입니다.

• 공동 작업자 A 및 B는 모두 다이어그램의 데이터 오퍼링 공유에 명시된 대로 데이터 공급자입니다.

• 공동 작업 정의에서 허용하는 경우 공동 작업자 A 및 B 모두 분석 실행자 역할을 수행할 수 있습니다.

• 공동 작업자 B가 공동 작업에 템플릿을 추가했습니다.

• Secure Collaboration Orchestrator (SCO)는 해당 리전 내 모든 계정의 공동 작업을 관리하는 데 사용되는 전용 Snowflake 계정입니다. 각 리전에 대한 SCO가 있습니다. 공동 작업의 SCO는 소유자의 계정 리전에 따라 결정됩니다.

• 공동 작업마다 SCO는 목록과 함께 앱 패키지를 생성합니다. 공동 작업자는 이 목록에서 SFDCR_collaboration_name 이라는 애플리케이션을 설치합니다. 이를 통해 공동 작업에 대한 액세스 권한을 얻습니다.

• 공동 작업자는 로컬 SAMOOHA_BY_SNOWFLAKE_LOCAL_DB에서 DCR Collaboration API를 통해 공동 작업과 상호 작용합니다.

공동 작업자는 데이터 오퍼링을 생성하고, SCO는 공동 작업 정의에 따라 해당 데이터를 공동 작업자와 공유합니다. SCO는 공동 작업, 데이터 오퍼링, 템플릿 및 분석 사양을 사용하여 누가 어떤 템플릿을 사용하여 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지, 어떤 데이터를 활성화할 수 있는지, 누구에게 활성화할 수 있는지, 그리고 자유 형식 SQL 액세스 권한을 제공할지와 같은 공동 작업 정책을 적용합니다.

애플리케이션¶

Snowflake Data Clean Rooms 환경을 설치하거나 공동 작업에 조인하면 다음 애플리케이션이 설치됩니다.

데이터 클린룸 네이티브 애플리케이션 SAMOOHA_BY_SNOWFLAKE

Snowflake Data Clean Rooms 환경 설치 중에 설치된 애플리케이션입니다. 각 계정에는 Snowflake Data Clean Rooms Marketplace 목록에서 설치된 이 부트스트래퍼 애플리케이션이 있습니다. 로컬 DB에서 사용하는 라이브러리 프로시저, 위임 역할, 헬퍼 함수를 제공하며 로컬 DB 및 클린룸 오브젝트에서 작동합니다.

공동 작업 애플리케이션 SFDCR_collaboration_name

계정이 공동 작업에 조인할 때마다 설치된 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 설치 계정으로 필터링된 보안 뷰를 포함하는 COLLABORATION 스키마(예: DATA_OFFERINGS, TEMPLATE_SPECS, CODE_SPECS) 및 조인, 실행, 나가기 작업을 처리하기 위한 저장 프로시저를 포함하는 COLLABORATION_INTERNAL 스키마를 제공합니다. 또한 클린룸 로컬 DB에 데이터를 작성하고 메시지를 SCO로 다시 전송합니다.

데이터베이스¶

Snowflake Data Clean Rooms 환경을 설치하거나 공동 작업에 조인할 때 생성되는 데이터베이스는 다음과 같습니다.

SFDCR_LOCAL_collaboration_name

활성화된 데이터와 로컬 전용 데이터의 뷰를 포함하여 설치된 공동 작업에 대한 로컬 정보를 포함합니다.

SAMOOHA_BY_SNOWFLAKE_LOCAL_DB

이 데이터베이스는 계정에 Snowflake Data Clean Rooms 환경을 설치할 때 생성됩니다. 이는 사용자 계정에 로컬입니다. 애플리케이션은 아니지만, 애플리케이션 논리를 포함하고 있습니다.

이 데이터베이스에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

ADMIN 스키마

권한 관리, 버전 정보, 외부 테이블 분석 활성화를 포함한 관리 기능을 위한 로컬 DB의 스키마입니다.

COLLABORATION 스키마

공동 작업 클린룸 기능을 위한 로컬 DB의 기본 스키마입니다. 메시지 처리를 위한 작업, 스트림 및 프로시저를 포함합니다.

REGISTRY 스키마

등록된 템플릿, 데이터 오퍼링, 코드 사양, 오브젝트-레지스트리 매핑 테이블을 저장합니다.

registry_name_REGISTRY 스키마

사용자 지정 레지스트리를 만들 때 생성되는 스키마입니다. 예를 들어 이름이 sales_data 인 사용자 지정 레지스트리를 생성하는 경우 시스템은 sales_data_registry 라는 스키마를 생성합니다.

공유 및 목록¶

다음은 공동 작업에 정의된 역할에 따라 공동 작업별로 생성되고 관련된 공유 및 목록입니다.

작업¶

다음은 새로운 Snowflake Data Clean Rooms 환경 운영과 관련된 작업입니다. 레거시 공급자 및 컨슈머 클린룸과 관련된 작업은 Snowflake Data Clean Rooms: 설치된 오브젝트 섹션을 참조하세요.

샘플 데이터¶

샘플 데이터는 SAMOOHA_SAMPLE_DATABASE 데이터베이스에 저장됩니다. 이 데이터베이스에는 이름이 DEMO.CUSTOMERS 및 DEMO.CUSTOMERS_2이고 테스트 데이터로 사용할 수 있는 샘플 데이터 세트가 포함되어 있습니다.

SHOW TABLES LIKE 'CUSTOMERS_2' IN SCHEMA SAMOOHA_SAMPLE_DATABASE.DEMO;

USE ROLE ACCOUNTADMIN;
EXECUTE IMMEDIATE FROM @SAMOOHA_BY_SNOWFLAKE.APP_SCHEMA.MOUNT_CODE_STAGE/dcr_loader.sql;

웨어하우스¶

|samooha-clean-room-plural|는 계정에 다음 웨어하우스를 설치합니다. 필요에 따라 웨어하우스의 크기를 변경할 수 있습니다. 일반적인 클린룸 편집, 생성, 삭제 명령에는 XS 웨어하우스를 사용하는 것이 좋습니다. 머신 러닝 워크로드와 같은 대규모 분석을 실행할 때는 더 큰 웨어하우스 또는 Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 사용하는 것이 좋습니다.

웨어하우스 사용 비용을 보는 방법을 알아보세요.