Snowpark에 최적화된 웨어하우스¶
Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 사용하면 워크로드에 맞게 단일 노드 인스턴스에서 사용 가능한 메모리 리소스와 CPU 아키텍처를 구성할 수 있습니다.
Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 사용하는 경우¶
Snowpark 워크로드는 표준 및 Snowpark에 최적화된 웨어하우스 모두에서 실행할 수 있지만, 메모리 요구 사항이 크거나 특정 CPU 아키텍처에 종속성이 있는 코드와 같은 Snowpark 워크로드를 실행하는 데는 Snowpark에 최적화된 웨어하우스가 권장됩니다. 예제 워크로드에는 머신 러닝(ML) 교육, 단일 가상 웨어하우스 노드에서 저장 프로시저 를 사용한 사용 사례 등이 있습니다. 또한 UDF 또는 UDTF 를 활용하는 Snowpark 워크로드도 Snowpark에 최적화된 웨어하우스의 이점을 누릴 수 있습니다. Snowpark를 사용하지 않는 워크로드는 Snowpark에 최적화된 웨어하우스에서 실행해도 이점을 얻지 못할 수 있습니다.
참고
Snowpark에 최적화된 가상 웨어하우스를 처음 생성하고 재개하는 데는 표준 웨어하우스보다 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 위한 구성 옵션¶
Snowpark에 최적화된 웨어하우스의 기본 구성은 표준 웨어하우스에 비해 노드당 16배의 메모리를 제공합니다. 선택적으로 노드당 추가 메모리를 구성하고 CPU 속성을 사용하여 resource_constraint
아키텍처를 지정할 수 있습니다. 사용할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.
메모리(최대) |
CPU 아키텍처 |
필요한 최소 웨어하우스 크기 |
---|---|---|
16GB |
기본 또는 x86 |
XSMALL |
256GB |
기본 또는 x86 |
M |
1TB [1] |
기본 또는 x86 |
L |
Snowpark에 최적화된 웨어하우스 만들기¶
Snowpark에 최적화된 새 웨어하우스를 생성하려면 다음 인터페이스에서 웨어하우스 유형 속성을 설정하면 됩니다.
CREATE WAREHOUSE 명령을 실행할 때 WAREHOUSE_TYPE 속성을 'SNOWPARK-OPTIMIZED'
로 설정합니다. 예:
CREATE OR REPLACE WAREHOUSE snowpark_opt_wh WITH
WAREHOUSE_SIZE = 'MEDIUM'
WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED';
리소스 제약 조건 MEMORY_16X_X86
을 지정하여 256 GB 의 메모리를 가진 Snowpark에 최적화된 Large 웨어하우스 so_warehouse
를 생성합니다.
CREATE WAREHOUSE so_warehouse WITH
WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED'
RESOURCE_CONSTRAINT = 'MEMORY_16X_X86';
참고
기본 리소스 제약 조건은 MEMORY_16X
입니다.
웨어하우스 오브젝트를 구성할 때 warehouse_type
속성을 'SNOWPARK-OPTIMIZED'
로 설정합니다.
그런 다음 이 Warehouse
오브젝트를 WarehouseCollection.create 메서드에 전달하여 Snowflake에 웨어하우스를 생성합니다. 예:
from snowflake.core import CreateMode
from snowflake.core.warehouse import Warehouse
my_wh = Warehouse(
name="snowpark_opt_wh",
warehouse_size="MEDIUM",
warehouse_type="SNOWPARK-OPTIMIZED"
)
root.warehouses.create(my_wh, mode=CreateMode.or_replace)
참고
리소스 제약 조건은 현재 Snowflake Python APIs 에서 지원되지 않습니다.
Snowpark에 최적화된 웨어하우스 속성 수정하기¶
웨어하우스 유형을 포함한 웨어하우스 속성을 수정하려면 다음 인터페이스를 사용할 수 있습니다.
참고
웨어하우스 유형 변경은 SUSPENDED
상태의 웨어하우스에 대해서만 지원됩니다. warehouse_type
속성을 변경하기 전에 웨어하우스를 일시 중단하려면 다음 작업을 실행합니다.
ALTER WAREHOUSE snowpark_opt_wh SUSPEND;
root.warehouses["snowpark_opt_wh"].suspend()
ALTER WAREHOUSE 명령을 사용하여 Snowpark에 최적화된 웨어하우스 so_warehouse
에 대한 메모리 리소스 및 CPU 아키텍처를 수정합니다.
ALTER WAREHOUSE so_warehouse SET
RESOURCE_CONSTRAINT = 'MEMORY_1X_x86';
리소스 제약 조건은 현재 Snowflake Python APIs 에서 지원되지 않습니다.
Snowpark Python 저장 프로시저를 사용하여 ML 학습 워크로드 실행하기¶
머신 러닝 모델과 Snowpark Python에 대한 자세한 내용은 Snowpark Python으로 머신 러닝 모델 학습시키기 섹션을 참조하십시오.
Snowpark에 최적화된 웨어하우스에 대한 요금 청구하기¶
Snowpark 최적화 웨어하우스 크레딧 사용량에 대한 정보는 Snowflake서비스 사용 테이블 의 Table 1(a): Snowflake Credit Table for Virtual Warehouse Services
섹션을 참조하십시오.
리전 가용성¶
Snowpark에 최적화된 웨어하우스는 AWS, Azure 및 Google Cloud [#rc_availability]_의 모든 리전에서 사용할 수 있습니다.