Snowpark에 최적화된 웨어하우스¶

Snowpark에 최적화된 웨어하우스를 사용하는 경우¶

Snowpark 워크로드는 표준 웨어하우스와 Snowpark에 최적화된 웨어하우스에서 모두 실행할 수 있습니다. Snowpark에 최적화된 웨어하우스는 단일 가상 웨어하우스 노드에서 저장 프로시저 를 사용하는 ML 학습 사용 사례와 같이 대량 메모리 요구 사항이 있는 워크로드에 권장됩니다. Snowpark에 최적화된 가상 웨어하우스를 처음 만들고 재개하는 시간이 표준 웨어하우스보다 더 오래 걸릴 수 있습니다. 또한 UDF 또는 UDTF 를 활용하는 Snowpark 워크로드도 Snowpark에 최적화된 웨어하우스의 이점을 누릴 수 있습니다.

Snowpark에 최적화된 웨어하우스는 쿼리 가속 을 지원하지 않습니다.

Snowpark에 최적화된 웨어하우스 만들기¶

CREATE WAREHOUSE 명령에서 warehouse_type 속성을 사용하여 새로운 Snowpark 최적화 웨어하우스를 생성합니다.

Snowpark에 최적화된 새 웨어하우스 snowpark_opt_wh 만들기:

CREATE OR REPLACE WAREHOUSE snowpark_opt_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE = 'MEDIUM'
  WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED';

alter warehouse snowpark_opt_wh set max_concurrency_level = 1;

Snowpark에 최적화된 웨어하우스 속성 수정하기¶

ALTER WAREHOUSE 명령을 사용하여 웨어하우스 유형을 포함한 웨어하우스 속성을 수정할 수 있습니다.

ALTER WAREHOUSE snowpark_opt_wh SUSPEND;

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¶

다음 표에는 웨어하우스 크기를 기준으로 Snowpark에 최적화된 가상 웨어하우스에 대해 시간당 청구되는 Snowflake 크레딧이 표시됩니다. Snowpark에 최적화된 웨어하우스는 X-Small 또는 SMALL 웨어하우스 크기에서 지원되지 않습니다.

가상 웨어하우스 크레딧 사용에 대한 자세한 내용은 가상 웨어하우스 크레딧 사용 섹션을 참조하십시오.

리전 가용성¶

Snowpark에 최적화된 웨어하우스는 AWS, Azure, Google Cloud의 모든 리전에서 사용할 수 있습니다.