> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.panther.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.panther.com/ko/search/backend/snowflake/configuration.md). # 최적의 검색 성능을 위한 Snowflake 구성 ## 개요 Panther는 최적의 검색 성능을 얻기 위해 Snowflake를 구성하는 방법을 파악했습니다. 이러한 구성 설정에는 [웨어하우스 크기](#warehouse-size), [쿼리 가속](#query-acceleration), 그리고 [검색 최적화](#search-optimization). 이러한 지침은 다음의 구성 결정에 사용되며 [SaaS](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/saas.md) Snowflake 인스턴스에 대해 사용되며, 다음의 참고 자료로 활용될 수 있습니다 [Cloud Connected](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/cloud-connected.md) Snowflake 인스턴스. 일부 Panther 기능은 Enterprise Edition 이상인 Snowflake 인스턴스로 제한됩니다. ## Snowflake Enterprise 이상이 필요한 Panther 기능 다음 Panther 기능을 사용하려면 [Snowflake Enterprise Edition](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/intro-editions) 이상 버전을 사용해야 합니다: * [쿼리 가속](#query-acceleration) * [검색 최적화](#search-optimization) * [로그 유형별 RBAC](/ko/system-configuration/rbac.md#prerequisites-for-customer-configured-snowflake-accounts) * [Snowflake Audit Logs 통합의 ACCESS\_HISTORY 뷰](/ko/data-onboarding/supported-logs/snowflake.md) ## 웨어하우스 크기 [웨어하우스 크기](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/warehouses-overview) Snowflake에서 작업을 수행할 때 사용되는 컴퓨팅 리소스의 양을 결정합니다(예: Snowflake 테이블 검색). ### **검색 성능 및 비용 예상** 일반적으로 웨어하우스가 클수록 쿼리가 더 빠르게 실행됩니다. 웨어하우스 크기가 커지면 전반적으로 쿼리 속도가 향상됩니다. 하지만 그만큼 컴퓨팅 비용도 전반적으로 증가합니다. 예를 들어, `SMALL` 웨어하우스는 일반적으로 다음보다 쿼리를 두 배 빠르게 실행합니다: `X-SMALL` 웨어하우스, 하지만 실행 비용도 두 배입니다. 아래는 Panther의 수집 볼륨을 기준으로 한 대략적인 웨어하우스 크기 권장 사항입니다. 이러한 수집 볼륨/웨어하우스 크기 조합은 모두 비슷한 검색 성능을 제공합니다. {% hint style="info" %} 아래 안내는 `PANTHER_WH`에 대한 것으로, Panther가 임시 검색을 실행하는 웨어하우스입니다. [예약 검색](/ko/search/scheduled-searches.md) 전용 `PANTHER_SCHEDULED_WH` 웨어하우스에서 실행되며, 비용 고려에 따라 별도로 구성할 수 있습니다. {% endhint %}
월별 수집 볼륨(TB)(압축 해제 기준)권장 PANTHER_WH 웨어하우스 크기
< 8X-SMALL
8-15SMALL
16-31MEDIUM
32-63LARGE
64-127X-LARGE
128-2552X-LARGE
256-5123X-LARGE
웨어하우스 크기에 대해 자세히 알아보려면 [Snowflake의 Overview of Warehouses 문서를 참조하세요](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/warehouses-overview). ## 쿼리 가속 {% hint style="warning" %} 쿼리 가속은 다음에서만 사용할 수 있습니다 [Snowflake의 Enterprise Edition](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/intro-editions#enterprise-edition). {% endhint %} [쿼리 가속](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/query-acceleration-service) 는 유휴 Snowflake 웨어하우스를 사용해 느리게 실행되는 쿼리의 속도를 높이는 Snowflake 서비스입니다. ### 스케일 팩터 쿼리 가속은 스케일 팩터로 구성되며, 이는 쿼리 가속에 차용할 수 있는 컴퓨팅 리소스의 상한을 설정하는 비용 제어 메커니즘입니다. Panther는 다음에 대한 스케일 팩터를 결정합니다 [Panther가 관리하는 Snowflake 인스턴스](/ko/system-configuration/panther-deployment-types/legacy-configurations/snowflake-setup.md#panther-managed-snowflake). 예를 들어, `SMALL` 스케일 팩터가 `10` 는 최대 `10` 더 많은 `SMALL` 웨어하우스가 특정 쿼리에 할당될 수 있음을 의미합니다. 스케일 팩터에 대해 자세히 알아보려면 [Snowflake의 Adjusting the Scale Factor 문서를 참조하세요](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/query-acceleration-service#adjusting-the-scale-factor). ### **검색 성능 및 비용 예상** * 실행 중인 쿼리가 "느림"으로 간주되기 전까지는 쿼리 가속이 작동하지 않습니다. 일반적으로 1분 이상 실행되는 쿼리가 가속 대상 후보입니다. * 가속을 사용해 쿼리를 실행하는 비용은 추가 웨어하우스 비용이 줄어든 컴퓨팅 시간으로 상쇄되기 때문에, 대체로 가속 없이 실행했을 때와 비슷합니다. 그러나 이론상의 최대 비용은 다음에 의해 [스케일 팩터](#setting-the-scale-factor)—따라서 스케일 팩터가 `10` *최대* 기본 웨어하우스 비용의 10배까지 들 수 있습니다. 쿼리 가속에 대해 자세히 알아보려면 [Snowflake의 Using the Query Acceleration Service 문서를 참조하세요](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/query-acceleration-service). ## 검색 최적화 {% hint style="warning" %} 검색 최적화는 다음에서만 사용할 수 있습니다 [Snowflake의 Enterprise Edition](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/intro-editions#enterprise-edition). 이 기능은 Panther Enterprise 고객에게만 제공됩니다. {% endhint %} [검색 최적화](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/search-optimization-service) 는 수집된 데이터를 인덱싱하여 “needle in a haystack” 검색(즉, 백만 분의 일 같은 이벤트)을 수행할 때 속도를 획기적으로 향상시키는 Snowflake 서비스입니다. ### **검색 성능 및 비용 예상** * 검색 최적화를 사용하면 쿼리가 10\~100배 더 빠르게 실행될 수 있습니다. * 값이 더 고유할수록 검색 최적화의 효과가 더 큽니다. * 예를 들어, 다음을 검색하는 경우 `isHuman = True` 그리고 `50%` 이벤트의 `True`, 검색 최적화는 성능을 전혀 향상시키지 못합니다. 하지만 단 `.0001%` 이벤트의 `True`이면, 검색 최적화가 큰 영향을 미칩니다. * 검색 최적화 비용은 다음에 따라 달라질 수 있습니다: * 검색 최적화를 초기화할 때와 그 이후 데이터가 수집될 때 모두, 인덱싱되는 테이블과 필드의 수와 크기가 비용에 영향을 미칩니다. 테이블과 필드가 많을수록, 그리고 테이블과 필드가 클수록 비용이 더 많이 듭니다. * 검색 최적화를 초기화할 때는 기존 데이터를 모두 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, 검색이 더 빠르게 실행되므로 비용이 더 낮아질 수 있습니다. 검색 최적화에 대해 자세히 알아보려면 [Snowflake의 Using the Search Optimization Service 문서를 참조하세요](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/search-optimization-service). --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.panther.com/ko/search/backend/snowflake/configuration.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.