지난 1월 18에 스노우플레이크의 첫 한국 컨퍼런스에 다녀왔습니다. 스노우플레이크는 2012년에 미국에서 설립된 데이터 클라우드 플랫폼을 서비스 하는 IT 회사입니다. 제 경험에 한하여 판단해볼 때, 이 회사는 아직은 국내 IT 개발자보다 미국 주식에 관심 있으신 분들께 더 잘 알려져 있는 것 같습니다.
하지만 이 플랫폼에 대해 좀 찾아보니 스노우플레이크는 굉장히 빠르게 성장하고 있는 회사였습니다. 설문 조사의 출처가 불분명하지만 이 랭킹 테이블에서 스노우플레이크는 비교적 알려진 카산드라, 마리아DB를 제치고서 올해 데이터베이스 랭킹 11위에 올랐습니다.
더욱이, 스노우플레이크는 투자의 귀재 워렌 버핏이 애플 다음으로 구입한 IT 회사라는 점 때문에 일반인에게도 널리 알려져 있는 것 같습니다. 주변의 비개발자인 지인은 MySQL은 몰라도 스노우플레이크는 꽤나 잘 알더군요.
이번 한국에서 열린 첫 컨퍼런스는 한국 지사 연사들이 발표자로 나서 스노우플레이크 회사에 대해 소개하고 자사의 제품에 추가된 기능에 대해 소개하는 자리였습니다. 저는 아래의 세션들 중 본사에서 Data Scientist로 근무하셨던 발표자의 첫 세션과 비용 최적화 세션이 가장 흥미로웠던 것 같습니다.
먼저, 첫 세션에서는 미국 Snowflake에서 Data Scientist가 어떤 요구를 받고 어떤 방식으로 본인의 작업물을 공유하는지에 대해 들을 수 있어서 흥미로웠는데요, 이는 마케팅팀으로부터 수익율을 예측하는 모델을 요청받은 경우 이것을 Snowflake 위에서 개발한 뒤 어떻게 마케팅팀에게 공유하는지에 대한 내용이었습니다. 저는 데이터 사이언티스트가 수익 모델을 만들어 어떤 레포트 형태로 마케팅팀에 해당 모델로부터 추론한 결과를 공유할 것이라고 생각하였는데, 발표자 Soo는 streamlit 라이브러리를 이용하여 간단하게 interactive한 페이지를 개발하여 작업물을 마케팅팀에 공유할 수 있다고 소개하였습니다. streamlit은 python 언어를 기반으로 간단하게 프론트엔드 페이지를 만들 수 있는 인상적인 툴이었습니다. 다음으로, 비용 최적화 세션은 한장의 PPT로 요약이 가능할 것 같습니다. 발표자에 따르면 스노우플레이크는 초 단위로 유연하게 확장 사용이 가능하다고 합니다. 과연 다른 데이터 클라우드 플랫폼은 이 같은 유연한 확장 능력을 결여하고 있는지 모르겠지만, 만약 이것이 스노우플레이크만의 특장점이라면 강한 차별화 포인트가 될 수 있을 것 같았습니다.
더욱이, 또 다른 세션에서는 스노우플레이크의 빅데이터에 대한 쿼리 수행 능력도 뽐냈는데요, 이것이 만약 구글의 빅쿼리에 견줄 수 있다면 AWS S3와 구글 빅쿼리를 혼용해서 사용하는 개발팀에게는 기쁜 소식이 될 것 같습니다.
컨퍼런스 장에는 이런 과자 뽑기 장난감도 있었고 선착순에 한하여 아래 같은 스노우볼도 나눠주었습니다. 더욱이, 식권으로 상품권 2만원을 주어 즐거움이 배가 되었던 것 같습니다.
