9월 5일 화요일 스노우플레이크에서 주관하는 컨퍼런스를 다녀왔다.
다양한 강연을 들으면서 얻은 정보와 느낀점?!을 기록하고자 한다.
- 키노트 : 핑크퐁
개인적으로 말씀도 너무 잘하시고 흡입력이 있어서 우왕,, 저기서 일하고 싶다. 생각이 든 순서!
데이터를 소중하게 생각하고 지표를 잘 발견해야한다.
사업이 다양해지면서 데이터의 형식도 다양해지고 양도 많아진다.
각 데이터 분석 툴이 많이 나오고 있는데 이걸 하나의 시스템으로 관리하고 싶은 니즈가 생겼다
=> 스노우 플레이크가 적합한 솔루션이였다!
Snowflake 도입의 이점
- 클라우드 기반, Snowflake에서 모든 분석 환경 구성 가능
- aws와의 연결성이 좋다
- SQL, Snowpark(python), Node.js Driver 등 다양한 개발 환경 지원
- 데이터 분석을 하기 위한 러닝커브가 적고, 커스텀 라이브러리를 통해 기존 서비스와의 통합이 용이하다.
- 사용패턴에 따라 scale 조정이 용이
- data warehouse의 사이즈와 클러스터링을 유동적으로 조정할 수 있다.
- 직관적인 snowsight UI
- 기존의 데이터 웨어하우스 환경은 쿼리 스캔 비용을 모니터링 하기 위해 로그이벤트를 적재하는 등 부가 작업이 필요하다.
하지만 Snowflake에서는 Snowsight라는 웹 인터페이스를 통해 실행 코스트 분석이 가능하다.
- 기존의 데이터 웨어하우스 환경은 쿼리 스캔 비용을 모니터링 하기 위해 로그이벤트를 적재하는 등 부가 작업이 필요하다.
- 쇼케이스 : Snowflake Data Cloud
여러 강연을 들으러 다녀봤지만 최고로 재밌고 유익했던 순서 :)
데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트가 짧은 기한 안에 프로젝트를 완료해야 하는 상황에서 스노우 플레이크를 이용하여 슬기롭게 해결해 내는 연극을 담았다.
기존에 오래 걸리고 힘들던 작업들을 빠르고 쉽게 해결할 수 있는 캐시템 느낌을 많이 받았다.
느낀점
다른 기업들의 스노우 플레이크 도입 사례도 많이 살펴보았는데 결과적으로
실무자들이 더 쉽게 dw에 접근하고 데이터를 처리하면서 플랫폼을 개발할 수 있으며,
유지보수 측면에서의 공수가 적어지므로 비즈니스에 집중할 수 있는 서비스라고 느껴졌다.
데이터 정합성을 확보하고 데이터 사일로 문제를 해결할 수 있는 다양한 기능들이 갖추어 있다고도 느꼈다.
스노우 플레이크로 데이터를 다루는 전문인력(나!)의 필요성이 적어지면 어떡하지? 하는 걱정이 살짝 들기도 하면서
빠르게 변화하는 시장을 이런 강연들로 조금이나마 따라가야겠다는 생각도 했다.
나는 아직 우리 회사가 겪고 있는 문제의 해결점을 위한 아이디어를 얻기 위해 강연을 듣기보다
아~ 이런 게 지금 핫하구나. 어떤 기술, 어떤 개념들을 앞으로 익혀가야겠다. 정도로 강연을 바라보았는데,
앞자리에 직급이 높아 보이시는 신사 한 분께서 열심히 필기하면서 강연을 들으시는 것을 보고 왜인지 코끝이 찡해졌다.
저렇게 연차가 되시는 분도 계속해서 배우고 노력하시는데 나는 정말 더욱 피나는 노력을 해야겠구나. 더욱더 열심히 살자!라는 생각이 스쳐 지나갔다.
호호
그래서 결론은?!
캐시템인 스노우 플레이크. 우리 회사가 적용할 지의 여부는 아직 모르겠지만
비용대비 정말 확실한 기능을 제공해 주는 것 같으니 미리 사용해 보자!
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