2024년 6월 03~06일 — Summit 공지¶

Snowsight 에서 모양 지정하기 — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 Snowsight 에서의 모양 지정 기능(흔히 다크 모드라고 함)을 미리 보기로 제공합니다. 이제 어두운 배경에 밝은 텍스트와 어두운 색상을 사용하여 저조도 환경에서 눈의 피로를 줄이고 어두운 색상 팔레트를 선호하는 사용자에게 편안한 탐색 환경을 제공하도록 설계된 색 구성표를 포함하여 Snowsight 의 색 구성표를 지정할 수 있습니다.

이 새로운 기능에는 세 가지 설정이 포함되어 있습니다.

• 시스템 - Snowsight 를 실행하는 운영 체제에서 지정한 모드와 동일한 모드를 사용합니다.

• 밝게 - 일반적으로 밝은 배경에 어두운 글자가 있는 방식으로, 보통 주간에 사용합니다.

• 어둡게 - 어두운 배경에 밝은 텍스트를 적용하여 조명이 어두운 환경에서 눈의 피로를 줄입니다.

자세한 내용과 Snowsight 에서 모양을 지정하는 방법을 알아보려면 모양 지정 섹션을 참조하십시오.

커넥터용 Snowflake Native SDK — 미리 보기¶

Snowflake Native SDK for Connectors를 미리 보기로 제공합니다.

Snowflake Native SDK for Connectors는 외부 데이터 소스의 데이터를 Snowflake로 손쉽게 수집할 수 있도록 자체 Snowflake Native App 기반 커넥터를 빠르게 구축하는 데 사용할 수 있는 Java 템플릿과 빠른 시작이 포함된 라이브러리입니다. SDK의 샘플 커넥터는 데이터를 수집하고 애플리케이션 흐름을 사용자 지정하는 모범 사례와 함께 자체 수집 논리를 위해 바로 사용할 수 있는 코드 블록을 간략하게 설명합니다.

자세한 내용은 커넥터용 Snowflake Native SDK 을 참조하십시오.

Snowflake Notebooks — 미리 보기¶

Snowflake Notebooks를 미리 보기로 제공합니다. Snowflake Notebooks는 Python 및 SQL용 대화형 셀 기반 프로그래밍 환경을 제공하는 Snowsight 의 개발 인터페이스입니다. Snowflake Notebooks에서는 탐색적 데이터 분석을 수행하고, 머신 러닝 모델을 개발하고, 기타 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 작업을 모두 한곳에서 수행할 수 있습니다.

자세한 내용은 Snowflake Notebooks 정보 섹션을 참조하십시오.

Snowpark pandas API — 미리 보기¶

Snowpark pandas API를 미리 보기로 제공합니다. Snowpark pandas API를 사용하면 Snowflake의 데이터에서 직접 pandas 코드를 실행할 수 있습니다.

import 문과 몇 줄의 코드만 변경하면 Snowflake의 확장성 및 보안 이점과 함께 동일한 pandas 네이티브 경험을 이용할 수 있습니다. 이 API를 사용하면 훨씬 더 큰 데이터 세트로 작업할 수 있으므로 다른 빅 데이터 프레임워크로 pandas 파이프라인을 다시 작성하지 않아도 됩니다. Snowpark pandas는 SQL로의 변환을 통해 Snowflake에서 기본적으로 워크로드를 실행하여 병렬화와 Snowflake의 데이터 거버넌스 및 보안 이점을 활용할 수 있습니다.

자세한 내용은 pandas on Snowflake 섹션을 참조하십시오.

Snowflake Cortex Fine-Tuning — 미리 보기¶

Fine-tuning을 사용하면 사용자는 사전 훈련된 모델을 보다 전문적인 작업에 적용할 수 있습니다. 대규모 모델을 처음부터 훈련하는 데 드는 높은 비용을 원하지 않지만 신속한 엔지니어링이나 검색 증강 생성(RAG) 메서드에서 얻는 것보다 더 나은 대기 시간과 결과가 필요한 경우, 기존 대규모 모델을 미세 조정하는 것도 한 가지 옵션입니다. Fine-tuning을 사용하면 예제를 사용하여 모델의 동작을 조정하고 도메인별 작업에 대한 모델의 지식을 향상할 수 있습니다.

Cortex Fine-Tuning은 Snowflake 내의 모든 데이터를 사용하여 널리 사용되는 대규모 언어 모델을 미세 조정할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다.

자세한 내용은 Fine-tuning(Snowflake Cortex) 섹션을 참조하십시오.

Snowpark Container Services를 사용한 Snowflake Native Apps — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 Snowpark Native Apps with Snowpark Container Services를 미리 보기로 제공합니다.

Snowflake Native Apps와 Snowpark 컨테이너 서비스를 함께 사용하면 Snowflake Native App 내에서 Snowpark 컨테이너 서비스가 지원하는 모든 컨테이너화된 서비스를 실행할 수 있습니다. Snowpark Container Services가 포함된 Snowflake Native Apps는 공급자 IP 보호, 보안 및 거버넌스, 데이터 공유, 수익화, 컴퓨팅 리소스와의 통합을 비롯한 Snowflake Native Apps Framework의 모든 기능을 활용합니다.

자세한 내용은 Snowpark Container Services가 포함된 Snowflake Native Apps 정보 섹션을 참조하십시오.

Apache Iceberg™ 테이블 — 일반 공급¶

Snowflake 버전 8.20이 릴리스되고 Snowflake용 Apache Iceberg™ 테이블이 일반 공급으로 제공됩니다.

Snowflake용 Iceberg 테이블은 일반 Snowflake 테이블의 성능 및 쿼리 의미 체계를 사용자가 관리하는 외부 클라우드 저장소와 결합합니다. 다양한 컴퓨팅 엔진에서 상호 운용성이 있는 단일 데이터 복사본을 유지하는 데 이상적입니다.

자세한 내용은 Apache Iceberg™ 테이블 섹션을 참조하십시오.

Snowpark Python 로컬 테스트 프레임워크 — 일반 공급¶

이전에 미리 보기 기능으로 제공되었던 Snowpark Python 로컬 테스트 프레임워크가 일반 공급으로 제공됩니다. 이 로컬 테스트 프레임워크는 Snowpark Python 라이브러리를 사용할 때 로컬에서 Python 코드를 테스트할 수 있는 에뮬레이터입니다.

Snowpark Python 로컬 테스트 프레임워크를 사용하면 Snowflake 계정에 연결하지 않고도 Snowpark Python DataFrames에서 로컬로 생성하고 작동할 수 있습니다. 코드 변경 사항을 계정에 배포하기 전에 테스트 프레임워크를 사용하여 개발 시스템 또는 CI(지속적 통합) 파이프라인에서 로컬로 DataFrame 작업을 테스트할 수 있습니다. API는 동일하므로 코드를 변경하지 않고도 로컬에서 테스트를 실행하거나 Snowflake 계정에 대한 테스트를 실행할 수 있습니다.

자세한 내용은 로컬 테스트 프레임워크 섹션을 참조하십시오.

Universal Search — 일반 공급¶

Snowsight 의 Universal Search가 일반 공급으로 제공됩니다.

Universal Search를 사용하면 이전보다 훨씬 더 많은 오브젝트를 빠르고 안전하게 찾을 수 있습니다. 검색 탭에서 검색을 수행하여 Snowflake 마켓플레이스에서 사용할 수 있는 테이블, 함수, 데이터베이스, 데이터 제품, 관련 Snowflake 설명서 항목 및 Snowflake 커뮤니티 지식 기반에서 관련 문서를 찾을 수 있습니다. 이 일반 공급을 통해 이제 Universal Search에 워크시트와 대시보드가 검색 결과에 포함됩니다. 한 단어를 입력하든 자연어로 된 완전한 질문을 입력하든, Universal Search는 사용자 지정 가능한 Snowflake 자산 메타데이터를 사용하여 쿼리를 해석할 수 있습니다.

자세한 내용은 Snowflake 오브젝트 및 리소스 검색하기 섹션을 참조하십시오.