스노우플레이크, 셀렉트스타 인수···AI의 데이터 이해도 높인다

스노우플레이크가 샌프란시스코 기반 스타트업 셀렉트스타(Select Star)와 컨텍스트 메타데이터 플랫폼을 인수하기 위한 최종 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 인수는 호라이즌 카탈로그를 강화하기 위한 조치로, 이는 스노우플레이크 데이터 클라우드 내에서 데이터 검색, 관리, 거버넌스를 통합 제공하는 제품군이다.

스노우플레이크 호라이즌과 데이터브릭스 유니티 같은 데이터 및 거버넌스 카탈로그는 여러 클라우드와 애플리케이션에 흩어진 데이터를 하나의 제어 지점에서 관리할 수 있어 기업 사이에서 빠르게 주목받고 있다.

카탈로그는 기업 전체 데이터 자산에 대한 통합된 컨텍스트 뷰를 보여주는 기능도 제공한다. 이는 AI 기반 애플리케이션과 에이전트를 개발하려는 기업에게 점점 필수 요건이 되고 있다. 안정적으로 작동하기 위해서는 정제되고 문서화가 잘 돼 있으며 추적 가능한 입력값이 필요하기 때문이다.

스노우플레이크는 셀렉트스타의 컨텍스트 메타데이터 플랫폼을 활용해 호라이즌의 데이터 접근 역량을 확장하고, 사용자가 AI 기반 애플리케이션과 에이전트를 구축할 때 데이터를 컨텍스트화할 수 있는 선택지를 넓힐 계획이다.

셀렉트스타는 이미 포스트그레SQL(PostgreSQL)과 마이SQL(MySQL) 같은 데이터베이스는 물론, 태블로(Tableau), 파워BI 같은 BI 도구, 그리고 dbt와 에어플로우 같은 데이터 파이프라인·오케스트레이션 도구와 연동돼 있다.

기업의 ‘AI 네이티브’ 기반을 둘러싼 주도권 경쟁

AI 기반 애플리케이션과 에이전트의 수요가 급증하는 가운데, 호라이즌 기능 확대는 스노우플레이크가 데이터 및 애널리틱스 워크로드에서 주도권을 선점하려는 전략과 맞물려 있다.

HFS 리서치 CEO 필 퍼스트는 “AI 워크로드 경쟁은 저장 공간이 아니라 메타데이터, 계보, 신뢰성에서 승부가 난다. 호라이즌 카탈로그는 탄탄한 기반을 갖추고 있지만, 스노우플레이크가 아직 갖추지 못한 자동 검색, 컬럼 단위 계보, 사용량 인텔리전스, 그리고 데이터 분석가의 반복 작업을 줄여주는 사용자 경험을 셀렉트스타가 제공한다”라고 분석했다.

퍼스트는 “플랫폼에 단순히 추가하는 것이 아니라 깊이 통합된 형태의 풀 스택 메타데이터 인텔리전스를 제공하는 역량은 시장에 분명한 공백이 있다. 데이터브릭스는 유니티 카탈로그를 통해 거버넌스와 계보 측면에서 격차를 계속 벌리고 있다. 스노우플레이크는 이를 빠르게 따라잡아야 한다는 점을 잘 알고 있다”라고 말했다. 이어 퍼스트는 이러한 역량 확보를 위한 비유기적 전략이 스노우플레이크 입장에서 더 효과적일 수 있다고 진단했다.

ISG 소프트웨어 리서치 전무 데이비드 메닝거는 스노우플레이크가 AI 애플리케이션을 위한 데이터 분석 워크로드 시장 주도권을 두고 구글, AWS, 마이크로소프트(MS) 등 주요 클라우 업체와 경쟁하고 있다고 언급했다.

메닝거는 “AI는 지금 시장에서 가장 큰 화두이며, 전적으로 데이터에 의존한다. 우리 조사에서도 기업이 AI에 활용할 수 있는 형태로 데이터를 준비하는 과정을 가장 어려워하는 것으로 나타났다”라고 설명했다.

그가 언급한 시장 경쟁의 강도는 스노우플레이크가 올해 추진한 인수 사례에서도 나타난다. 지난 6월 스노우플레이크는 미국의 클라우드 기반 포스트그레SQL 데이터베이스 기업 크런치데이터(Crunch Data) 인수 의향을 발표했다. 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드에서 ‘스노우플레이크 포스트그레스’로 불릴 포스트그레SQL 데이터베이스를 제공하고, 개발자가 AI 기반 애플리케이션을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다는 목표를 제시했다.

인수 발표 시점만 보면, 스노우플레이크가 데이터브릭스의 오픈소스 서버리스 포스트그레스 기업 네온(Neon) 인수에 대응한 것으로 보일 수 있다. 분석가들은 두 기업이 분석, 운영형 스토리지, 머신러닝을 아우르는 ‘AI 네이티브 데이터 기반’의 선두 자리를 차지하기 위해 경쟁하고 있다고 설명했다.

또한 이달 초 스노우플레이크는 데이토메트리(Datometry)를 인수했다. 스노우플레이크는 이를 통해 기존에 무료로 제공해 온 마이그레이션 도구 세트 가운데 하나인 ‘스노우컨버트 AI’를 강화하며, 기존 데이터베이스 워크로드를 클라우드로 이전하려는 기업을 대상으로 대규모 코드 재작성 과정에서 발생하는 부담, 비용, 불확실성을 최소화하겠다고 밝혔다.
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