가상 웨어하우스: 유형, 크기 조정, 확장

Snowflake 아키텍처

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

하나의 웨어하우스, 다양한 워크로드

다양한 워크로드 표현

하나의 웨어하우스, 너무 많은 워크로드

워크로드 과부하.png

Standard vs Snowpark Optimized

Standard:

사용 사례:
- SQL 쿼리
- 데이터 로딩
- BI 리포팅
Gen2 옵션 제공: 성능 향상
비용이 중요한 경우 Gen1 vs Gen2 테스트 권장

Snowpark Optimized

사용 사례:
- ML 모델 학습
- Snowpark DataFrames
- 메모리 집약적 작업
Medium 이상에서 사용 가능

웨어하우스 크기 조정

웨어하우스 크기별 사용 사례:

XS = 경량 쿼리
XL = 대규모·복잡한 작업

쿼리

CREATE WAREHOUSE analytics_wh
  WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
  AUTO_SUSPEND = 300
  AUTO_RESUME = TRUE;

최적 지점: 비용 vs 웨어하우스 크기

최소 60초, 초 단위 과금

최적 지점

최적 지점을 나타내는

비용 제어: Auto-Suspend 및 Auto-Resume

비용 제어 설정 방법 1

Auto-Suspend

웨어하우스가 일시 중단되기까지의 비활성 시간(초)
자동 일시 중단
300초(5분) = 기본값

비용 제어 설정 방법 2

Auto-Resume

= TRUE: 쿼리 도착 시 자동 재개
수동 개입 불필요

멀티 클러스터 웨어하우스

사용 사례:

고동시성 워크로드 처리
클러스터 자동 시작/중단

쿼리

CREATE WAREHOUSE reporting_wh
  WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
  MIN_CLUSTER_COUNT = 1
  MAX_CLUSTER_COUNT = 3
  SCALING_POLICY = 'STANDARD';

Enterprise 에디션 기능

Screenshot 2026-05-13 at 4.33.22 pm.png

스케일 업 vs 스케일 아웃

스케일 업 vs 스케일 아웃: 더 큰 웨어하우스 vs 더 많은 클러스터

Economy vs Standard 스케일링 정책

Standard

대기 중인 항목이 있으면 즉시 시작
절약보다 처리량 우선
예측 불가능한 워크로드

Economy

보수적 운영
6분 이상 사용 시 클러스터 유지
안정적이고 예측 가능한 워크로드

연습해 봅시다!

Snowflake 아키텍처

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