Snowflake와 Red Hat OpenShift AI를 활용한 통합 AI/데이터 사업 협력 방안 분석

1. 요약

• 이 리포트는 Snowflake와 Red Hat OpenShift AI의 결합을 통해 통합 AI 및 데이터 플랫폼을 구축하는 방안을 분석합니다. 주요 목표는 데이터 관리부터 AI 모델 개발, 배포, 관리까지의 end-to-end 워크플로우를 지원하며, 멀티 클라우드와 온프레미스 환경에서의 확장성과 최적화된 성능을 제공합니다. Snowflake는 엔비디아와의 협력으로 고성능 AI 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있는 환경을 제공하고, Red Hat OpenShift AI는 유연한 멀티 클라우드 운영과 컨테이너화를 통해 일관된 성능을 보장합니다. Dataiku의 데이터 처리 및 분석 기능을 통해 다양한 데이터 소스를 손쉽게 통합하고 처리할 수 있습니다. 이러한 통합된 솔루션은 다양한 산업군에서 맞춤형 AI 솔루션을 제공하며, 데이터 보안 및 거버넌스 기능을 효과적으로 지원합니다.

2. 통합 데이터 및 AI 플랫폼 구축 방안

• 2-1. Snowflake의 데이터 저장 및 분석 기능

• 스노우플레이크는 최근 '스노우플레이크 서밋 2024' 기자간담회에서 엔비디아와의 협력을 통해 자사 플랫폼에서 엔비디아 AI를 기반으로 맞춤형 AI 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원한다고 발표했습니다. 스노우플레이크는 '폴라리스 카탈로그(Polaris Catalog)'라는 개방형 데이터 카탈로그 서비스를 발표했으며, 이는 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 지원해 다양한 클라우드 서비스 플랫폼과 상호 호환성을 갖추고 있습니다. 또한, 스노우플레이크 플랫폼은 쿼리 시간 단축과 데이터 로딩 시간 가속화를 포함한 성능 개선을 이루었습니다. 특히, '스노우플레이크 노트북(Snowflake Notebooks)'으로 파이썬, SQL, 마크다운(Markdown)을 사용하여 간편한 데이터 분석 및 개발이 가능하게 하였습니다.

• 2-2. Red Hat OpenShift AI의 멀티 클라우드 및 온프레미스 배포 환경

• Red Hat OpenShift AI는 멀티 클라우드 및 온프레미스 환경에서의 유연한 배포를 지원합니다. 이는 스노우플레이크와의 결합을 통해 데이터 관리부터 AI 모델의 개발, 배포, 관리를 통합적으로 운영할 수 있게 만듭니다. Red Hat OpenShift AI는 도커(Docker) 및 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 컨테이너 기술을 활용해 다양한 환경에서 일관된 애플리케이션 실행을 보장합니다.

• 2-3. 데이터 준비부터 모델 개발, 배포, 관리까지의 end-to-end AI 워크플로우

• 스노우플레이크는 '스노우플레이크 코텍스 AI(Cortex AI)'라는 도구를 통해 AI 기반 애플리케이션을 쉽고 효율적으로 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 수 분 내에 챗봇을 만들고 채팅 환경에서 자사 데이터를 활용한 답변을 얻을 수 있습니다. 또한, '스노우플레이크 AI & ML 스튜디오(Snowflake AI & ML Studio)'를 통해 노코드 방식으로 AI 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 스노우플레이크의 관리형 MLOps 기능을 통해 모델 및 기능 관리를 돕습니다. 이러한 end-to-end AI 워크플로우는 데이터 준비, 모델 개발, 배포, 관리까지 모든 단계를 통합적으로 지원합니다.

3. 확장성과 성능 최적화

• 3-1. Dataiku의 데이터 처리 및 분석 기능

• Dataiku는 데이터 처리 및 분석 기능을 제공하여 다양한 데이터를 손쉽게 분석하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트 및 분석가는 다양한 데이터 소스를 빠르게 통합하고, 데이터를 시각화하며, 복잡한 데이터 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.

• 3-2. OpenShift AI의 컨테이너 기술

• OpenShift AI는 컨테이너 기술을 활용하여 AI 모델의 개발 및 배포를 용이하게 합니다. 컨테이너화를 통해 애플리케이션의 배포가 자동화되며, 다양한 환경에서 일관된 성능을 제공합니다. OpenShift AI는 쿠버네티스 기반의 컨테이너 관리 플랫폼으로, 멀티 클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 사용할 수 있습니다.

• 3-3. AutoML 및 모델 서빙 기능과 OpenShift AI의 결합

• AutoML 기능을 활용하여 모델을 자동으로 생성하고 최적화할 수 있으며, OpenShift AI와 결합하여 모델을 서빙하는 과정이 자동화됩니다. 이를 통해 개발자가 별도의 코드 작성 없이도 AI 모델을 생성하고 배포할 수 있어, 개발 시간과 노력을 절감할 수 있습니다.

4. 고객 맞춤형 솔루션 제공 방안

• 4-1. 다양한 산업군의 요구사항 충족을 위한 맞춤형 AI 솔루션

• Snowflake는 다양한 산업군의 요구사항을 충족하기 위해 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. Snowflake 최기영 한국지사장은 'Snowflake 데이터 클라우드 서밋 24 기자간담회'에서 엔터프라이즈 AI 전략의 중요성을 강조하며, 기업이 빠르고 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 지원하겠다고 밝혔습니다. 스노우플레이크는 다양한 산업군에 특화된 맞춤형 솔루션을 통해 고객이 데이터 클라우드를 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다. AI 데이터 클라우드를 통한 데이터 관리 및 분석 기능을 강화하여 고객의 개별 요구사항을 충족시킵니다.

• 4-2. 데이터 보안 및 거버넌스 기능

• Snowflake는 데이터 보안 및 거버넌스를 위한 여러 기능을 제공합니다. 데이터 카탈로그 '폴라리스(Polaris)'를 통해 데이터 레이크하우스, 데이터 레이크 등 다양한 아키텍처에서 사용 가능한 오픈소스 데이터 테이블 포맷을 지원합니다. 또한, Snowflake는 컴플라이언스와 보안, 개인정보 보호에 중점을 둔 '호라이즌(Horizon)' 솔루션을 발전시키고 있습니다. 이는 데이터부터 AI, ML 모델, API까지 확장되는 통합 거버넌스를 제공합니다. 특히, 감사와 관련된 기능을 제공하는 데이터 리니지(Data Lineage)와 ML 에셋 리니지(ML Asset Lineage) 기능도 포함됩니다. 이를 통해 Snowflake는 고객이 데이터 파운데이션을 강화하고, 보안과 거버넌스가 보장된 환경에서 AI를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

5. 결론

• 이 리포트에서 제안된 Snowflake와 Red Hat OpenShift AI의 협업 방안은 기업의 데이터 관리와 AI 활용 능력을 대폭 향상시킬 수 있는 솔루션을 제공합니다. 멀티 클라우드와 온프레미스 환경에서의 유연성과 확장성을 제공하는 것은 기업들이 다양한 운영 환경에서도 일관되게 AI 워크플로우를 유지하게 하는 데 중요한 의미가 있습니다. Snowflake의 고급 데이터 분석, Red Hat OpenShift AI의 컨테이너화 및 AutoML과의 결합은 개발 시간과 노력을 절감하면서도 고효율의 모델 배포를 가능하게 합니다. 또한, Dataiku와의 협업을 통해 다양한 산업군에 맞춤형 솔루션을 제공하여 시장 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 하지만 이 모든 기능들이 완벽히 이해되고 활용되기 위해서는 기술적 이해와 초기 비용이 들 수 있음을 고려해야 하며, 향후에는 자동화된 도구와 사용자 교육을 통해 이러한 한계를 보완하는 방향으로 발전할 필요가 있습니다. 통합 데이터 및 AI 플랫폼의 실질적 적용은 엔드유저의 비즈니스 효율성과 가치를 극대화할 수 있습니다.

6. 용어집

• 6-1. Snowflake [기술]

• Snowflake는 강력한 클라우드 데이터 플랫폼을 제공하여 데이터 저장, 통합, 분석을 지원합니다. 특히 Polaris Catalog와 같은 기능을 통해 데이터 상호운용성을 강화하며, NVIDIA와의 협력을 통해 엔터프라이즈 AI를 가속화하는 솔루션을 제공합니다.

• 6-2. Red Hat OpenShift AI [기술]

• Red Hat OpenShift AI는 AI 모델의 컨테이너화 및 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼입니다. 다양한 클라우드와 온프레미스 환경에서 유연한 멀티 클라우드 운영이 가능하며, 확장성과 성능 최적화를 위한 솔루션을 제공합니다.

• 6-3. Dataiku [기술]

• Dataiku는 데이터 분석과 AI 프로젝트를 위한 플랫폼을 제공하여 데이터 준비, 분석, 머신러닝 모델 개발을 위한 직관적인 도구를 제공합니다. Snowflake와의 통합을 통해 데이터 준비 및 변환 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

7. 출처 문서

• 스노우플레이크, Data Cloud Summit 24 기자간담회 진행 - 노트포럼http://www.noteforum.co.kr/newsall/view/56126
• 스노우플레이크 “데이터 전략 없이는 AI 전략도 없다”http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=224253