스노우플레이크, 데이토메트리 인수···마이그레이션 자동화 기능 강화

스노우플레이크가 미국 스타트업 데이토메트리를 인수하기 위한 최종 계약을 체결했다. 인수 금액은 공개되지 않았으며, 자사의 마이그레이션 도구인 스노우컨버트 AI를 강화하기 위한 전략으로 풀이된다.

스노우컨버트 AI는 스노우플레이크의 코텍스 AI 에이전트(Cortex AI Agents) 기술을 기반으로 한 무료 제품으로, 올해 초 처음 공개됐다. 이는 기업이 기존 데이터 웨어하우스 워크로드를 스노우플레이크로 이전할 때 발생하는 복잡성과 소요 시간을 줄이려는 목적으로 개발됐다. 스노우플레이크에 따르면 이는 단순한 코드 변환 자동화뿐 아니라, 코드 검증과 유효성 확인까지 자동으로 수행해 마이그레이션 과정을 효율화한다. 이 외에도 스노우플레이크는 스파크(Spark) 환경에서 워크로드를 이전하는 데 특화된 도구인 스노우파크 마이그레이션 액셀러레이터(Snowpark Migration Accelerator)를 선보인 바 있다.

두 제품은 데이터 마이그레이션 과정에서 흔히 발생하는 문제를 해결하기 위해 설계됐다. 기업은 마이그레이션 작업 중 스키마 불일치, 코드 호환성 문제, 데이터 손상, 워크플로우 중단과 같은 문제를 자주 겪는다. 또한 새 플랫폼의 문법과 의미 체계에 맞게 로직, 변환, 연산이 정확히 변환됐는지를 일일이 수동으로 검증해야 하는 과제도 겪게 된다.

스노우플레이크는 이번 데이토메트리 인수를 통해 마이그레이션 기술을 스노우컨버트 AI에 통합함으로써, 특정 작업에 필요한 시간을 한층 더 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

시장 분석가들은 스노우플레이크가 특히 데이토메트리의 핵심 기술인 하이퍼Q(Hyper-Q)에 주목하고 있다고 분석했다. 하이퍼Q는 데이터 웨어하우스 가상화 플랫폼으로, 기존 온프레미스 환경에서 운영되던 데이터 웨어하우스용 애플리케이션이 SQL 코드를 새로 고치지 않아도 클라우드 환경에서 그대로 작동하도록 지원한다.

포레스터(Forrester)의 부사장이자 수석 애널리스트인 찰리 다이는 “하이퍼Q는 SQL 구문을 에뮬레이션하고 애플리케이션과 클라우드 데이터 웨어하우스 간의 데이터를 실시간으로 변환한다. 이 플랫폼은 스노우컨버트 AI가 미처 다루지 못하는 부분을 보완하는 역할을 할 것”이라고 진단했다.

다이는 “스노우컨버트 AI는 정적 코드 변환에 탁월하지만, 여전히 일부 과정을 수동으로 추출하고 다시 넣어야 한다. 하이퍼Q는 실시간 변환 기능을 통해 기존 도구가 자주 놓치는 동적 구조나 애플리케이션 내부에 숨은 SQL 구문까지 자동으로 인식하고 변환할 수 있다”라고 설명했다.

자인컨설팅(Jain Consulting)의 수석 애널리스트 파리크 자인은 이번 인수에 대해 스노우플레이크가 경쟁사들과 차별화하는 계기가 될 것이라고 분석했다. 그는 “AWS 레드시프트(Redshift), 구글 빅쿼리(BigQuery), 애저 시냅스(Azure Synapse) 등 주요 경쟁사들은 여전히 데이터를 한꺼번에 옮기고 변환하는 전통적인 ETL(추출·변환·적재) 방식에 의존하고 있다”라고 설명했다.

자인은 “데이터 마이그레이션은 기업 고객에게 매우 큰 의사결정”이라며 “CFO와 CTO는 테라데이터(Teradata)나 오라클(Oracle)과 같은 기존의 대규모 데이터 웨어하우스를 클라우드로 이전하는 데 드는 비용, 시간, 그리고 위험 요인 때문에 쉽게 움직이지 않는다”라고 말했다. 이어 “스노우플레이크는 더 빠르고, 비용이 적게 들며, 심지어 무료로 제공되는 매력적인 전환 옵션을 제시함으로써 다른 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스보다 경쟁 우위를 확보하고 있다”라고 진단했다.

스노우플레이크의 주요 경쟁사인 데이터브릭스(Databricks) 역시 올해 초 블레이드브릿지(BladeBridge)를 인수한 뒤, 스노우컨버트 AI와 유사한 기능을 갖춘 전환 도구를 선보였다. 이 도구는 AI 기반 전환 범위 분석, 설정 가능한 코드 변환, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 코드 변환 자동화, 그리고 마이그레이션된 시스템의 검증 간소화 기능 등을 제공한다. 그러나 데이터브릭스는 하이퍼Q처럼 가상화 기능을 갖춘 제품은 제공하지 않고 있다.
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