2022년 6월¶

Python용 Snowpark API — 미리 보기¶

Python용 Snowpark API의 미리 보기를 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.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 Python용 Snowpark 개발자 가이드 섹션을 참조하십시오.

Python UDF — 미리 보기¶

Python UDF(사용자 정의 함수)의 미리 보기를 제공합니다.

이제 사용자가 Python 프로그래밍 언어에 사용자 지정 함수를 작성하고 기본 제공 함수인 것처럼 호출할 수 있습니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 Python UDF 소개 섹션을 참조하십시오.

Python UDF 배치 인터페이스 — 미리 보기¶

Python UDF 배치 API의 미리 보기를 제공합니다.

Python UDF 배치 API를 사용하면 입력 행 배치를 Pandas DataFrames로 수신하고 결과 배치를 Pandas 배열 또는 Series로 반환하는 Python 함수를 정의할 수 있습니다. 다른 Python UDF를 호출하는 것과 같은 방식으로 배치 API를 사용하는 Python UDF를 호출합니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 벡터화된 Python UDF 섹션을 참조하십시오.

Python UDTF — 미리 보기¶

Python UDTF(사용자 정의 테이블 함수)의 미리 보기를 제공합니다.

Python UDTF는 테이블 함수의 장점을 Python의 강력하고 유연하며 편리한 프로그래밍과 결합하여 Snowflake의 기본 개발 기능을 확장합니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 Python으로 UDTF 작성하기 섹션을 참조하십시오.

Python용 Snowpark 저장 프로시저 — 미리 보기¶

Snowpark API를 사용하여 Python에서 저장 프로시저를 작성할 수 있도록 Python용 Snowpark 저장 프로시저의 미리 보기를 제공합니다.

저장 프로시저에서 Python용 Snowpark API를 사용하여 Snowflake에서 데이터 파이프라인을 호스팅할 수 있습니다. 예를 들어 (작업에서) 클라이언트 애플리케이션을 실행하지 않고 Snowpark 코드를 실행해야 하는 경우 저장 프로시저를 작성할 수 있습니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 Python으로 저장 프로시저 작성하기 섹션을 참조하십시오.

ALTER TAG 명령: 마스킹 정책용으로 추가된 지원¶

이 릴리스에서는 마스킹 정책을 지정할 수 있도록 ALTER TAG 명령을 업데이트합니다.

새 함수¶

이제 이 릴리스에서 다음과 같은 함수를 사용할 수 있습니다.

DML 대기 시간 개선¶

수집 워크로드 또는 OLTP와 같은 워크로드 등, 동시 DML 작업 수가 많은(예: 초당 DML 작업 100개 초과) 워크로드에 대한 DML 대기 시간을 개선했습니다. 이러한 개선으로 쓰기 작업이 많은 워크로드 처리 속도가 빨라지고 웨어하우스 로드가 감소합니다.

대용량 웨어하우스 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 더 큰(5X-LARGE 및 6X-LARGE) 웨어하우스의 기능이 향상되었습니다. 이처럼 규모가 더 큰 웨어하우스를 사용하면 계산 사용량이 많은 워크로드의 성능을 개선하고 대규모 데이터 세트를 더욱 신속하게 처리할 수 있습니다.

이 미리 보기 기능은 현재 다음의 다른 리전과 함께 EU(아일랜드)에서 Amazon Web Services(AWS)에서만 사용할 수 있습니다. 5X-LARGE 또는 6X-LARGE 웨어하우스를 프로비저닝하기 전에 Snowflake 지원 에 문의하십시오. 미리 보기로 제공되는 동안에는 이러한 크기의 프로비저닝 시간이 약간 오래 걸릴 수도 있습니다.

자세한 내용은 웨어하우스의 개요 섹션을 참조하십시오.

Snowpipe: Google Cloud Pub/Sub 또는 Microsoft Azure Event Grid에 대한 오류 알림 — 미리 보기¶

Google Cloud Platform Pub/Sub 또는 Microsoft Azure Event Grid 클라우드 메시징 서비스로 푸시되는 Snowpipe 오류 알림에 대한 미리 보기 지원을 제공합니다. Snowpipe가 지원되는 클라우드 저장소 서비스에 스테이징된 파일에서 데이터를 로딩하는 동안 오류가 발생하면 이 기능이 오류를 설명하는 알림을 트리거함으로써 파일의 데이터에 대한 추가 분석을 수행할 수 있습니다.

이 기능은 자동 수집 Snowpipe의 로드 또는 Snowpipe REST API 호출에 대한 오류 알림을 푸시할 수 있습니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

Snowpipe: 파이프 소유자가 아닌 사용자가 Snowpipe REST API를 호출할 수 있도록 지원¶

이 릴리스에서는 공개 Snowpipe REST 엔드포인트 를 호출하여 데이터를 로딩하고 로딩 기록 보고서를 검색하는 권한이 더 이상 파이프 소유자(즉, 파이프에 대한 OWNERSHIP 권한이 있는 역할) 또는 역할 계층 구조에서 더 높은 역할로 제한되지 않습니다. 다음 파이프 권한이 있으면 특정 REST 엔드포인트를 호출할 수 있습니다.

다른 기존 액세스 제어 요구 사항 은 그대로 유지됩니다.

작업: DAG 지원 — 미리 보기¶

작업에 대한 방향성 비순환 그래프 (DAG) 지원 미리 보기를 제공합니다. DAG는 단일 루트 작업과 종속성을 기준으로 구성되는 추가 작업으로 이루어진 일련의 작업입니다. 이전에는 사용자가 각 작업에 기껏해야 단일 선행(상위) 작업이 있는 작업 트리로 제한되었습니다. DAG에서는 루트가 아닌 각 작업에 여러 선행 작업과 그에 종속되는 여러 후속(하위) 작업에 대한 종속성이 있을 수 있습니다.

다음은 매우 단순한 예시입니다.

루트 작업(A)은 “5분마다” 또는 “매일 5 AM과 5 PM”과 같이, 예약된 시간에 실행됩니다. 작업 A의 실행이 완료되면 작업 B와 C가 동시에 실행됩니다. 작업 D는 작업 B와 C가 모두 실행을 완료할 때만 실행됩니다.

DAG는 다음을 포함하여 작업 트리를 사용하여 달성할 수 없거나 달성하기 어려운 병렬 처리 워크플로를 사용할 수 있습니다.

• 차원 테이블 세트를 동시에 업데이트한 후 대시보드용 사실 정보 집계.

• 모든 이전 작업의 실행이 완료된 후 외부 함수를 사용하여 원격 메시징 서비스를 통해 알림 표시.

데이터 분류 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 AWS와 Azure에서 Enterprise Edition(또는 그 이상) 계정의 분류 소개 가 일반 공급으로 제공됩니다. 이 기능은 이전에 2월에 미리 보기로 도입되었으며 여전히 GCP에서 미리 보기로 제공 중입니다.

분류 기능을 사용해 Snowflake 테이블과 뷰에 저장된 잠재적 개인 데이터 및/또는 민감한 데이터를 분류할 수 있으며, 분류한 다음 해당 데이터를 사용하여 다양한 데이터 거버넌스, 공유 및 개인정보 보호 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

이 기능의 GA와 함께, 개선된 예측 모델과 데이터 패턴을 생성하는 새로운 데이터 분류 모델을 도입했습니다. 또한 분류 프로세스에는 이제 다음을 비롯해 입력에 지정된 모든 테이블 열의 출력이 포함됩니다.

• 이전에 분류할 수 없었던 데이터 타입이 있는 열.

• NULL 값만 있는 열.

GA 개선 사항의 이점을 확인하려면 이전 데이터 분류 모델을 사용하여 분류된 모든 데이터에 대해 새로운 결과를 생성해야 합니다.

태그 기반 마스킹 정책 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 태그 기반 마스킹 정책이 미리 보기로 제공됩니다. 태그 기반 마스킹 정책은 오브젝트 태깅과 마스킹 정책 기능을 결합하여 ALTER TAG 명령을 사용하여 태그에 대한 마스킹 정책을 설정할 수 있도록 합니다. 또한 이 기능에서는 정책 조건에서 태그 문자열 값을 얻는 데 사용할 수 있는 두 가지 새로운 시스템 함수, SYSTEM$GET_TAG_ON_CURRENT_COLUMN 및 SYSTEM$GET_TAG_ON CURRENT_TABLE을 도입합니다.

마스킹 정책 서명의 데이터 타입과 열의 데이터 타입이 일치하면 태그가 지정된 열이 마스킹 정책의 조건에 따라 자동으로 보호됩니다. 이에 따라 보호해야 하는 열 데이터는 데이터 보호를 위해 열에 수동으로 적용되는 마스킹 정책이 더 이상 필요하지 않으므로 데이터 보호 작업이 간소화됩니다.

ALTER TABLE … ALTER COLUMN 명령을 사용하여 열에 직접 적용된 마스킹 정책이 태그 기반 마스킹 정책보다 우선합니다. 자세한 내용은 태그 기반 마스킹 정책 섹션을 참조하십시오.

재구성된 보안 통합 항목¶

이 릴리스에서는 다음 SQL 명령에 대한 설명서를 개선했습니다.

• CREATE SECURITY INTEGRATION

• ALTER SECURITY INTEGRATION

기존 항목의 내용이 지금은 다음 유형의 각 보안 통합에만 초점을 맞춘 더 세분화된 항목으로 나뉩니다.

• 외부 OAuth

• Snowflake OAuth

• SCIM

• SAML2

이 변경 사항을 지원하기 위해 TOC의 SQL Command Reference » All Commands 아래에 새 항목 여덟 개를 추가했습니다.