12월 14일~15일 — 7.44 릴리스 정보¶

Organization Usage: 청구 조정의 뷰 개선 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 Snowflake 사용량을 월간 청구서와 더 쉽게 조정할 수 있도록 Organization Usage 스키마의 다음 뷰를 개선했습니다.

• CONTRACT_ITEMS

• RATE_SHEET_DAILY

• REMAINING_BALANCE_DAILY

• USAGE_IN_CURRENCY_DAILY

전환 기간 동안에는 기본적으로 새 계정에서만 이러한 업그레이드된 뷰를 사용할 수 있습니다. 계정 업그레이드에 대해 문의하려면 Snowflake 지원 에 연락하십시오.

• CONTRACT_ITEMS 뷰

• RATE_SHEET_DAILY 뷰

• REMAINING_BALANCE_DAILY 뷰

• USAGE_IN_CURRENCY_DAILY 뷰

Snowflake Cortex ML 기반 시계열 함수 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 이전에는 미리 보기 기능으로 제공했던 Snowflake Cortex ML 기반 함수 Forecasting(SNOWFLAKE.ML.FORECAST) 및 Anomaly Detection(SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION)을 일반 공급으로 제공합니다. 이러한 함수에서는 기록 데이터를 기반으로 학습된 머신 러닝 모델을 사용하여 예측을 수행하고 예기치 않은 이벤트를 감지합니다. 또한 이러한 모델에 대한 평가 메트릭과 기능 중요도 데이터를 얻어 어떤 요인이 추세를 주도하고 변칙을 일으키는지 알아볼 수도 있습니다.

자세한 내용은 Forecasting 및 Anomaly Detection 을 참조하십시오.

Snowpark ML 모델링 API — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 이전에 미리 보기 기능으로 제공되었던 Snowpark ML Modeling API가 일반 공급으로 제공됩니다. Snowpark ML Modeling을 사용하면 Scikit-Learn, LightGBM, XGBoost에서 제공하는 것과 유사한 API를 사용하여 Snowflake 내에서 Python 모델을 학습시킬 수 있습니다. 많은 전처리 클래스가 웨어하우스에서 사용 가능한 만큼의 노드에서 분산 방식으로 실행되어 런타임이 크게 단축됩니다.

이 기능은 Snowpark ML 1.1.1 이상에서 제공됩니다. 자세한 내용은 Snowpark ML Modeling 을 참조하십시오.

Snowpark ML 분산 하이퍼 매개 변수 최적화 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 Snowpark ML Modeling API의 분산 하이퍼 매개 변수 최적화의 미리 보기를 제공합니다. 하이퍼 매개 변수 최적화를 사용하면 모델에 가장 적합한 매개 변수를 찾을 수 있으며 이제 분산 방식으로 실행하여 런타임을 크게 단축할 수 있습니다. 분산 처리는 기본적으로 활성화되어 있지만 비활성화될 수도 있습니다.

이 기능은 Snowpark ML 1.1.1 이상에서 제공됩니다. 자세한 내용은 Snowpark ML Modeling 을 참조하십시오.

Iceberg 테이블에 대한 클라우드 간/리전 간 지원 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 외부 Iceberg 카탈로그를 사용하는 Iceberg 테이블에 대한 클라우드 간/리전 간 지원을 제공합니다.

자세한 내용은 클라우드 간/리전 간 지원 섹션을 참조하십시오.