최적의 검색 성능을 위한 Snowflake 구성
Panther가 검색 성능을 최적화하기 위해 Snowflake 설정을 활용하는 방법을 알아보세요
개요
Panther는 최적의 검색 성능을 제공하도록 Snowflake를 구성하는 방법을 결정했습니다. 이러한 구성 설정에는 웨어하우스 크기, 쿼리 가속, 그리고 검색 최적화. 이러한 지침은 다음의 구성 결정에 사용됩니다. SaaS Snowflake 인스턴스에 사용되며, 다음의 참고 자료로 활용될 수 있습니다. Cloud Connected Snowflake 인스턴스.
일부 Panther 기능은 Enterprise Edition 이상의 Snowflake 인스턴스에서만 사용할 수 있습니다.
Snowflake Enterprise 이상이 필요한 Panther 기능
다음 Panther 기능을 사용하려면 Snowflake Enterprise Edition 이상 버전을 사용 중이어야 합니다:
웨어하우스 크기
웨어하우스 크기 Snowflake에서 작업을 수행할 때(예: Snowflake 테이블 검색) 사용되는 컴퓨팅 리소스의 양을 결정합니다.
검색 성능 및 비용 예상
일반적으로 웨어하우스가 클수록 쿼리 실행이 더 빠릅니다. 웨어하우스 크기가 증가하면 전반적인 쿼리 속도가 향상됩니다. 그러나 이는 또한 전반적인 컴퓨팅 비용 증가를 의미합니다. 예를 들어, SMALL 웨어하우스는 일반적으로 X-SMALL 웨어하우스보다 쿼리를 두 배 빠르게 실행하지만, 실행 비용도 두 배입니다.
아래는 Panther의 수집량을 기준으로 한 웨어하우스 크기 권장 사항입니다. 이러한 수집량/웨어하우스 크기 조합은 모두 비슷한 검색 성능을 제공합니다.
아래 안내는 PANTHER_WH에 대한 것으로, Panther가 임시 검색을 실행하는 웨어하우스입니다. 예약된 검색 전용 PANTHER_SCHEDULED_WH 에서 실행되며, 비용을 고려해 별도로 구성할 수 있습니다.
< 8
X-SMALL
8-15
SMALL
16-31
MEDIUM
32-63
LARGE
64-127
X-LARGE
128-255
2X-LARGE
256-512
3X-LARGE
웨어하우스 크기에 대해 자세히 알아보기: Snowflake의 Warehouse 개요 문서.
쿼리 가속
쿼리 가속은 다음에서만 사용할 수 있습니다. Snowflake Enterprise Edition.
쿼리 가속 은 유휴 상태의 Snowflake 웨어하우스를 사용하여 느리게 실행되는 쿼리의 속도를 높이는 Snowflake 서비스입니다.
스케일 팩터
쿼리 가속은 스케일 팩터로 구성되며, 이는 쿼리 가속에 사용할 수 있는 컴퓨팅 리소스의 양에 상한을 설정하는 비용 제어 메커니즘입니다. Panther는 다음에 대한 스케일 팩터를 결정합니다. Panther가 관리하는 Snowflake 인스턴스.
예를 들어, SMALL 스케일 팩터가 10 인 웨어하우스는 10 더 많은 SMALL 웨어하우스가 특정 쿼리에 할당될 수 있음을 의미합니다.
스케일 팩터에 대해 자세히 알아보기: Snowflake의 스케일 팩터 조정 문서.
검색 성능 및 비용 예상
실행 중인 쿼리가 "느림"으로 판단되기 전까지는 쿼리 가속이 작동하지 않습니다. 일반적으로 1분 이상 실행되는 쿼리는 속도 향상 대상입니다.
가속을 사용해 쿼리를 실행하는 비용은 추가 웨어하우스의 비용이 줄어든 컴퓨팅 시간과 상쇄되므로, 가속 없이 쿼리를 실행하는 경우와 대략 동일합니다. 하지만 이론적인 최대 비용은 스케일 팩터—즉, 스케일 팩터가
10인 웨어하우스는 최악의 경우 기본 웨어하우스 비용의 10배까지 들 수 있습니다.
쿼리 가속에 대해 자세히 알아보기: Snowflake의 쿼리 가속 서비스 사용 문서.
검색 최적화
검색 최적화는 다음에서만 사용할 수 있습니다. Snowflake Enterprise Edition.
이 기능은 Panther Enterprise 고객만 사용할 수 있습니다.
검색 최적화 은 수집된 데이터를 인덱싱하여 "바늘 찾기" 검색(즉, 백만 건 중 하나와 같은 유형의 이벤트)의 속도를 획기적으로 개선하는 Snowflake 서비스입니다.
검색 성능 및 비용 예상
검색 최적화를 사용하면 쿼리 실행 속도가 10~100배 빨라질 수 있습니다.
값이 고유할수록 검색 최적화의 효과는 커집니다.
예를 들어, 다음을 검색하는 경우
isHuman = True및50%이벤트 중True인 비율이 높다면 검색 최적화는 성능을 전혀 개선하지 못합니다. 그러나.0001%이벤트True인 비율이 낮다면 검색 최적화는 큰 영향을 미칩니다.
검색 최적화 비용은 다음에 따라 달라질 수 있습니다:
검색 최적화 초기화 중에도, 그 이후 데이터가 수집될 때도, 인덱싱되는 테이블과 필드의 수 및 크기에 따라 비용이 영향을 받습니다. 테이블과 필드가 많을수록, 그리고 테이블과 필드가 클수록 비용이 더 많이 듭니다.
검색 최적화가 초기화되면 기존 데이터 전체를 인덱싱해야 하므로, 인덱싱되는 과거 데이터의 양에 비례하는 초기 비용이 발생합니다.
초기화 이후에는 검색 최적화 인덱스를 생성하는 데 필요한 컴퓨팅을 기준으로 데이터 수집 시 비용이 계산됩니다.
인덱스를 사용해 검색 속도를 높일 때는 추가 비용이 없습니다. 즉, 더 빠르게 실행되므로 검색 비용이 더 저렴해질 수 있습니다.
검색 최적화에 대해 자세히 알아보기: Snowflake의 검색 최적화 서비스 사용 문서.
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