Technology Expertise · Snowflake
옮기긴 옮겼다.
빨라지진 않았다.
HFC Consulting — Hemingway From Cuba
청구서가 도착한다. 인프라팀장이 숫자를 본다. 예상보다 세 배다. 쿼리 속도는 그대로다. 그는 마이그레이션 보고서를 다시 연다. 기존 쿼리를 그대로 옮겼다고 적혀 있다.
온프레미스 DW의 쿼리와 스키마를 그대로 가져왔다. 이전은 끝났다. Snowflake의 구조는 쓰지 않았다.
클라우드 DW로 옮기고 나서야, 설계를 다시 생각하게 된다. 컴퓨팅과 스토리지가 분리된 구조를, 옮긴 뒤에 깨닫는다.
우리는 온프레미스 DW를 Snowflake로 직접 옮겼다. 무엇을 그대로 가져가고, 무엇을 다시 짤지를 먼저 가른다. 그래야 그 청구서가 세 배로 안 나온다.
우리의 방식
기존 쿼리 패턴과 데이터 모델을 먼저 분석한다. Snowflake 환경에서 성능과 비용이 같이 맞는 구조를 그린다.
하는 일
아키텍처 설계 — Virtual Warehouse를 짠다. 컴퓨팅·스토리지 분리 구조를 쓴다.
마이그레이션 전략 — 현행 DW를 분석한다. 서비스가 멈추지 않는 전환 순서를 짠다.
쿼리 최적화 — Clustering Key를 다시 짠다. 성능과 Credit 비용을 같이 본다.
파이프라인 전환 — Snowpipe, Tasks, Streams 같은 네이티브 기능을 쓴다.
비용 최적화 — Warehouse 규모와 자동 일시정지를 맞춘다. 예측 가능한 비용으로 짠다.
이런 상황이라면
✓ 온프레미스 DW의 성능과 유지보수 비용이 한계에 왔다
✓ Snowflake 전환을 결정했는데, 설계와 전략이 필요하다
✓ 이미 옮겼는데, 기대한 성능과 비용이 안 나온다
위 세 가지 중 하나라도 해당된다면, 지금이 이야기를 시작할 때다.
옮긴 뒤에 빨라지도록.
현재 DW 환경과 목표를 보내 주십시오. 어떤 접근이 맞는지, 함께 살펴보겠습니다.
1영업일 이내 답변 · 주식회사 에이치에프씨 컨설팅 · 대표이사 장기석
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