2022년 1월

이 달에는 다음과 같은 새로운 기능, 동작 변경 사항, 업데이트(개선된 사항, 수정 사항 등)가 도입되었습니다. 이러한 추가 사항에 대해 궁금한 점이 있으면 Snowflake 지원 에 문의하십시오.

중요

각 릴리스에는 웹 인터페이스를 새로 고쳐야 적용되는 업데이트가 포함될 수 있습니다.

일반적으로, 업데이트로 인해 사용에 방해가 되지 않도록 하려면 각 Snowflake 릴리스가 배포된 후에 웹 인터페이스를 새로 고치는 것이 좋습니다.

이 항목의 내용:

새로운 기능

AWS의 Java UDF — 일반 공급

이 릴리스에서는 Snowflake가 AWS에서 Java UDF(사용자 정의 함수)를 위한 지원 기능을 일반 공급으로 제공합니다.

사용자가 Java 프로그래밍 언어에 사용자 지정 함수를 작성하고 기본 제공 함수인 것처럼 호출할 수 있습니다. Java 소스 코드를 그때그때 즉시 제공하거나 라이브러리를 포함하여 미리 컴파일된 JAR 파일을 가져올 수 있습니다.

자세한 내용은 Java UDF 작성하기 섹션을 참조하십시오.

AWS의 Snowpark — 일반 공급

이 릴리스에서는 AWS의 Snowpark를 일반 공급으로 제공합니다.

Snowpark는 개발자를 위한 새로운 기능으로서 데이터 파이프라인에서 데이터를 쿼리하고 처리할 수 있는 직관적인 API를 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하면 사용자는 애플리케이션 코드가 실행되는 시스템으로 데이터를 옮기지 않고도 Snowflake에서 데이터를 처리하는 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.

Snowpark에는 다른 클라이언트 라이브러리와 구별되는 다음 몇 가지 기능이 있습니다.

  • Snowpark API는 SQL 문을 빌드하기 위한 프로그래밍 언어 구문을 제공합니다.

    예를 들어 API는 〈select column_name’을 문자열로 작성하는 대신, 반환할 열 이름을 지정하는 데 사용할 수 있는 select 메서드를 제공합니다.

    실행할 SQL 문을 지정하는 데 여전히 문자열을 사용할 수 있지만, Snowpark에서 제공하는 기본 언어 구문을 사용하면 지능형 코드 완성 및 형식 검사와 같은 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

  • Snowpark 작업은 서버에서 느리게 실행되므로 클라이언트와 Snowflake 데이터베이스 간에 전송되는 데이터 양이 줄어듭니다.

    Snowpark의 핵심 추상화는 데이터 세트를 나타내는 DataFrame으로, 해당 데이터에서 작동하는 메서드를 제공합니다. 클라이언트 코드에서 DataFrame 오브젝트를 구성하고, 사용하려는 데이터(예: 데이터가 포함된 열, 행에 적용할 필터 등)를 검색하도록 설정합니다.

    DataFrame 오브젝트를 구성할 때 데이터는 검색되지 않습니다. 대신, 데이터를 검색할 준비가 되면 DataFrame 오브젝트를 평가하고 실행을 위해 해당 SQL 문을 Snowflake 데이터베이스로 보내는 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 코드에서 사용자 정의 함수(UDF)를 만들 수 있으며, Snowpark는 코드가 데이터에서 작동할 수 있는 서버로 코드를 푸시할 수 있습니다.

    클라이언트 코드를 작성하는 데 사용하는 것과 동일한 언어로 함수를 작성할 수 있습니다(예: Scala에서 익명 함수 사용). 이러한 함수를 사용하여 Snowflake 데이터베이스의 데이터를 처리하려면 사용자 지정 코드에서 사용자 정의 함수(UDF)를 정의하고 호출합니다.

    Snowpark는 UDF에 대한 사용자 지정 코드를 Snowflake 데이터베이스에 자동으로 푸시합니다. 클라이언트 코드에서 UDF를 호출하면 사용자 지정 코드가 서버(데이터가 있는 곳)에서 실행됩니다. 데이터에 대한 함수를 실행하기 위해 데이터를 클라이언트로 전송할 필요가 없습니다.

Snowpark는 Scala 프로그래밍 언어용으로 제공됩니다.

자세한 내용은 Snowpark API 섹션을 참조하십시오.

비정형 데이터 지원 — 일반 공급

이 릴리스에서는 Snowflake에서 비정형 데이터에 대한 지원을 일반 공급으로 제공합니다. 사용자는 이 기능을 사용해 일부 산업별 형식을 포함하여, Snowflake가 기본적으로 지원하지 않는 데이터 타입의 비정형 파일에 액세스하여 로딩, 관리, 공유할 수 있습니다. 비정형 파일에 대한 지원이 정형 데이터와 반정형 데이터에 대한 기존의 강력한 지원에 추가됩니다.

비정형 데이터 파일에 대한 지원은 다음 기능을 통해 제공됩니다.

Snowflake Scripting — 미리 보기

이 릴리스에서는 Snowflake Scripting이 미리 보기로 제공됩니다.

Snowflake Scripting은 절차 논리에 대한 지원을 추가하는 Snowflake SQL의 확장입니다. Snowflake Scripting을 사용하여 저장 프로시저를 SQL로 작성할 수 있습니다.

자세한 내용은 Snowflake Scripting 개발자 가이드 섹션을 참조하십시오.

데이터 로드 업데이트

Snowpipe: Amazon Web Services에서 Snowflake 계정에 대한 오류 알림 — 미리 보기

이 릴리스에서는 Snowpipe에 대한 오류 알림의 미리 보기를 제공합니다. Snowpipe가 스테이징된 파일에서 데이터를 로딩하는 동안 오류가 발생하면 이 기능이 클라우드 메시징을 사용하여 오류를 설명하는 알림을 트리거함으로써 파일의 데이터에 대한 추가 분석을 수행할 수 있습니다.

참고

현재 이 기능은 AWS(Amazon Web Services)에 호스팅된 Snowflake 계정으로 제한됩니다. 계정의 파이프 오브젝트는 지원되는 모든 클라우드 저장소 서비스의 파일에서 데이터를 로딩할 수 있지만, Snowpipe는 Amazon Simple Notification Service로 오류 알림을 푸시할 수 있을 뿐입니다.

Google Cloud 또는 Microsoft Azure에 호스팅된 Snowflake 계정과 그 각각의 클라우드 메시징 서비스에 대한 지원을 제공할 계획입니다.

이 기능은 Snowpipe REST API는 물론이고 클라우드 메시징 서비스를 사용하는 자동화된(자동 수집) Snowpipe에 대한 호출도 지원합니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

데이터 거버넌스 업데이트

조건부 열이 있는 마스킹 정책 — 일반 공급

이 릴리스에서는 Snowflake가 마스킹 정책 서명에 대한 선택적 구성으로 조건부 열(즉, 인자)을 일반 공급으로 제공합니다. 마스킹 정책 서명에서 조건부 열을 사용할 때, 첫 번째 열과 그 데이터 타입은 항상 마스킹 정책 식이 작동하는 열을 지정합니다(즉, 데이터 마스크 또는 마스크 해제).

첫 번째 열의 데이터를 마스킹할지 또는 마스킹 해제할지 여부를 결정하는 이러한 추가 열을 마스킹 정책 식에 포함할 수 있습니다. 마스킹 정책 관리자는 마스킹 정책 서명에서 조건부 열을 사용하면 데이터를 마스킹하거나 마스킹 해제하는 정책 조건을 만들 때 더 많은 자유를 누릴 수 있습니다.

자세한 내용은 Column-level Security 이해하기 섹션을 참조하십시오.

웹 인터페이스 업데이트

새 웹 인터페이스: 복사 기록 대시보드 — 미리 보기

이 릴리스에서는 Snowflake가 대량 데이터 로딩(즉, COPY INTO <테이블> 명령 사용)과 Snowpipe에 대한 복사 기록의 365일 뷰를 표시하는 Copies Over Time 대시보드를 도입합니다. 계정의 모든 테이블에 대한 복사 기록을 보려면 왼쪽 탐색 모음에서 Compute » History » Copies 을 클릭하십시오.

테이블에 대한 Copies Over Time 페이지를 볼 수도 있습니다. 대시보드를 보려면 데이터베이스 오브젝트를 탐색 하고 테이블을 선택하십시오. 테이블 세부 정보 페이지에서 Copy History 를 클릭합니다.

새 웹 인터페이스는 현재 미리 보기로 제공됩니다.

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