Snowflake 변경 데이터 캡처에 대한 종합 가이드

오늘날의 급변하는 데이터 분석 산업에서 신뢰할 수 있는 정보에 대한 실시간 액세스가 필요한 통합 및 분석은 비즈니스가 번창하는 데 필수적입니다. CDC(Snowflake Change Data Capture)는 기업이 실시간으로 데이터 변경 사항을 수집하고 복제할 수 있게 해주는 혁신적인 기술입니다. 이 전체 가이드에서는 Snowflake CDC의 장점과 주요 기능을 자세히 살펴봅니다. Snowflake CDC가 실시간 인사이트, 단순화된 프로세스, 더 나은 데이터 품질 및 확장을 통해 데이터 통합을 혁신하는 방법을 알아보세요 .

눈송이는 무엇입니까?

Snowflake는 SaaS 서비스로 제공되는 최신 클라우드 데이터 웨어하우징 솔루션입니다. Amazon Web Service, Microsoft Azure 및 정보 저장 및 검색을 위한 무한한 플랫폼을 제공하는 Google Cloud 인프라를 기반으로 합니다. Snowflake 데이터 웨어하우스는 클라우드별 구조의 사용자 지정 SQL 데이터베이스 엔진을 사용합니다.

Snowflake는 설정 및 구성 또는 관리에 필요한 장비 및 소프트웨어가 필요하지 않으므로 내부 서버 설정 유지 관리 또는 지원에 리소스를 전용할 필요가 없는 회사에 적합합니다.

Snowflake CDC는 어떻게 작동합니까?

이전 문서에서는 변경 데이터 캡처가 Snowflake의 테이블 스트림을 통해 변경 사항을 추적한다고 설명했습니다. 스트림 개체가 삽입, 업데이트 및 삭제와 같은 DML 변경 사항을 정기적으로 캡처하려면 스트림 레코드에 마지막으로 액세스한 날짜와 시간을 알아야 합니다. 이 문제에 대한 답은 "오프셋"이라는 용어를 활용하는 것입니다. 오프셋은 작업 중에 스트림을 읽은 이후 시간의 날짜를 나타내는 숫자입니다.

오프셋은 이동되거나 제거되는 책갈피로 설명됩니다. 스트림의 오프셋은 두 테이블 버전 사이에 배치됩니다. 따라서 스트림 쿼리를 사용하면 오프셋 이후에 발생했지만 질문에 대한 시간 프레임 내에 발생한 트랜잭션에 의해 트리거된 변경 사항이 반환됩니다.

테이블 스트림은 행 수준에서 발생한 변경 사항에 대한 개요를 만들고 개체가 발생한 시간의 서로 다른 두 지점에 이 정보를 저장합니다. 데이터는 스트림에 저장되지 않지만 메타데이터와 테이블 버전 관리를 함께 사용합니다. 오프셋을 사용하면 트랜잭션 방식으로 변경 레코드를 사용하고 쿼리할 수 있습니다.

변경 데이터 캡처(CDC)란 무엇입니까?

CDC(변경 데이터 캡처)는 데이터베이스 내에서 거의 실제 데이터 이동을 캡처하기 위한 훌륭한 솔루션입니다. CDC는 데이터베이스 내의 데이터에 대한 변경 사항을 모니터링하고 식별하는 데 사용되는 소프트웨어의 설계 패턴 축적을 설명하는 데 사용되는 용어입니다.

데이터 관련 이벤트를 트리거하여 변경 데이터 캡처에서 수행할 특정 프로세스로 이어집니다. 모든 회사는 효과적인 데이터 분석을 보장하기 위해 데이터 스트림에 대한 실시간 액세스가 필요합니다. CDC는 데이터베이스에서 새로운 이벤트가 발생한 직후 데이터를 처리하여 실시간에 가까운 데이터 이동을 제공합니다.

이벤트는 CDC를 통해 라이브로 기록되고 스트리밍되며 고속 데이터 환경에서 안정적이고 대기 시간이 짧은 대규모 데이터 복제를 달성하는 데 도움이 됩니다. 데이터의 증분 로드 구현을 통해 대규모 데이터 로드의 필요성을 제거할 수 있습니다.

이러한 방식으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터베이스는 변경 데이터 캡처 이벤트가 발생할 때 특정 작업을 수행하기 위해 작동 상태를 유지합니다. 또한 기업은 CDC를 통해 BI(비즈니스 인텔리전스) 소프트웨어 및 팀원에 대한 업데이트된 데이터를 거의 빠른 시간 내에 전송하여 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

눈송이: 주요 기능

Snowflake의 가장 유명하고 존경받는 몇 가지 특성이 아래에 설명 및 요약되어 있습니다.

표준 및 확장 SQL 지원: Snowflake는 고유한 아키텍처와 클라우드 네이티브를 공유함에도 불구하고 대부분의 SQL 데이터 정의 언어(DDL) 및 데이터 조작 언어(DML) 작업을 지원할 수 있습니다. INSERT UPDATE, DELETE와 같은 가장 일반적인 SQL 문과 추가로 데이터 로드 및 언로드에서 트랜잭션, 저장 프로시저 및 DML과 같은 집계 함수를 지원합니다. SQL 데이터베이스를 사용하는 팀의 전문 지식은 Snowflake로 이식되어 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.

보안 거버넌스, 데이터 보안: Snowflake에는 정보를 안전하게 보호하기 위한 다양한 보안 및 거버넌스 지침이 있습니다. 사용자는 GDPR과 같은 표준 준수를 보장하기 위해 데이터가 저장되는 지리적 위치를 선택할 수 있습니다. Snowflake는 다음과 같은 다양한 인증 메커니즘도 지원합니다.

• 다단계 인증(MFA)

• 통합 인증/SSO(Single Sign-On)

• OAuth

• 그리고 더 많은

Snowflake에서 클라이언트와 서버 간의 모든 상호 작용은 TLS(전송 계층 보안)로 보호됩니다. 미세 조정된 데이터 제어는 개체 수준 액세스 제어를 통해 Snowflake에서 사용 가능하여 사용자가 필요한 데이터에만 액세스할 수 있도록 합니다.

연결 용이성/도구 가용성: Snowflake에는 계정 관리, 리소스 모니터링 및 데이터 쿼리를 위한 웹 기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 있습니다. 또한 프로그래밍 또는 스크립트 스타일을 사용하여 Snowflake에 명령을 보내는 데 사용할 수 있는 Snow SQL이라는 CLI 클라이언트가 함께 제공됩니다. 클라이언트 장치를 위한 다양한 드라이버 및 커넥터를 통해 연결을 통해 다른 도구에서 정보를 전송 및 수신할 수 있습니다.

장애 조치 및 데이터베이스 복제: Snowflake 내의 데이터베이스는 서로 다른 지역의 여러 Snowflake 계정을 통해 동기화, 복제 또는 복제될 수 있습니다. 비즈니스 연속성을 제공하고 재해 복구를 향상시키기 위해 특정 Snowflake 계정으로 장애 조치하도록 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.

눈송이에서 스트림을 사용하는 이유는 무엇입니까?

Snowflake의 스트림 또는 테이블 스트림은 개체 소스에 대한 DML 변경 사항을 추적하는 개체입니다. 변경 사항과 관련된 메타데이터를 사용하여 수정된 정보와 관련하여 조치를 취할 수 있습니다. 스트림은 현재 위치에서 테이블의 최신 버전까지 파생된 오프셋을 사용하여 약간의 변경 사항을 제공할 수 있습니다. 스트림이 쿼리 가능한 경우 변경 종류에 대한 자세한 정보를 제공하는 다른 열과 함께 원래 개체의 모양 및 이름으로 기록 데이터를 제공합니다.

Snowflake의 일부인 스트림은 원본 테이블과 원본 테이블 자체 내에서 데이터 변경 사항을 캡처하는 데 도움이 됩니다. 데이터가 스트림 개체에 저장되지 않기 때문에 Snowflake의 스트림 생성 비용이 저렴합니다.

결론

요약하자면 Snowflake Change Data Capture(CDC)는 데이터를 실시간으로 통합하고 분석할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 이점, 기능 및 실제 애플리케이션 시나리오를 통해 Snowflake CDC는 기업이 정보에 대한 즉각적인 액세스, 더 간단한 프로세스, 더 나은 품질의 데이터 및 확장성을 제공합니다.

Snowflake CDC의 도움으로 조직은 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리고 운영 보고를 개선하며 비즈니스 인텔리전스를 생성할 수 있습니다. Snowflake CDC를 사용하여 데이터를 기반으로 비즈니스의 효율성과 성공을 촉진하십시오.