All Data and AI Weekly #249 - 2026년 7월 6일

( AI, Data, Agentic AI, Cortex Code, NiFi, Iceberg, Polaris, Streamlit, Python, Java, SQL, MCP, LLM, RAG, Cortex AI, AIFN, Search, Unstructured Data )

Tim의 코너: ArcticSwarm, 가상 컬럼 (Virtual Columns), 조합 가능한 시맨틱 뷰 (Composable Semantic Views), 그리고 NiFi 보안

249호에 오신 것을 환영합니다! 이번 주는 서밋(Summit) 이후의 혁신이 줄을 잇고 있습니다. Snowflake 엔지니어링 팀은 대규모 AI 에이전트를 오케스트레이션하기 위한 멀티 에이전트 시스템 아키텍처인 ArcticSwarm에 관한 글을 게시했습니다. **가상 컬럼 (Virtual Columns)**은 중복 저장을 제거하기 위한 엔지니어링 심층 분석 내용으로 발표되었습니다. **조합 가능한 시맨틱 뷰 (Composable Semantic Views)**는 모듈형 시맨틱 모델 설계를 위한 제한적 액세스(limited access) 단계에 진입했습니다. **분석적 검색 (Analytical Search)**은 공개 미리보기(public preview)에 들어갔습니다. Claude Sonnet 5가 이제 Cortex AI에서 사용 가능합니다. 개인 업무 에이전트인 Snowflake Cowork가 출시되었습니다. 외부 서비스를 위한 **워크로드 ID 페더레이션 (Workload Identity Federation)**이 GA(General Availability)되었습니다. 세 가지 시맨틱 뷰 (Semantic View) 릴리스가 출시되었습니다: 샘플 값(sample values), 변수(variables), 그리고 인라인 뷰(inline view) GA입니다. Apache 측면에서는 NiFi 2 보안 강화와 Flink Agents 0.3.0이 출시되었습니다. 커뮤니티에서는 종합적인 Summit 기능 요약, DCM Projects를 활용한 CI/CD, Schemachange + Snowflake CLI, 그리고 자가 치유(self-healing) 데모를 선보였습니다. 저는 세 개의 새로운 리포지토리(repo)인 YOLOCamera, CoCoTracking, SecurityWorkshop을 공개했습니다. 자세히 살펴봅시다!

Tim의 콘텐츠

새로운 SNACK-AI 리포지토리

• SNACKAI-CoCo-YOLOCamera - Cortex Code를 활용한 YOLO 기반 카메라 탐지 (신규)
• SNACKAI-CoCoTracking - Cortex Code를 활용한 객체 추적 분석 (신규)
• SNACKAI-CoCo-SecurityWorkshop - Cortex Code를 활용한 보안 워크숍 패턴 (신규)

Tim's Summit 영상

영상: Tim Spann at Summit 2026 - NiFi and Agents

다가오는 이벤트

• 7월 16일: API, 앱 및 AI 에이전트를 위한 실시간 분석 파워링 - 가상
• Snowflake Connect: 최신 혁신 사항 - 가상
• AAIF: 응용 AI 재단 - 컨퍼런스
• AgentCon: 글로벌 AI 커뮤니티 AgentCon - 컨퍼런스

주요 내용: ArcticSwarm - 다중 에이전트 시스템 아키텍처

Snowflake 엔지니어링 팀은 AI 에이전트를 대규모로 오케스트레이션하기 위한 다중 에이전트 시스템 아키텍처인 ArcticSwarm을 소개합니다. 이는 조정된 에이전트 협업을 통해 복잡한 워크플로우를 구현할 수 있게 합니다.

더 읽기: ArcticSwarm: Multi-Agent System Architecture

주요 내용: Snowflake 가상 컬럼(Virtual Columns)

Snowflake Virtual Columns에 대한 엔지니어링 심층 분석입니다. 이는 중복 스토리지를 제거하고 읽기 시점에 구현되는 계산된 컬럼을 가능하게 합니다.

더 읽기: Snowflake Virtual Columns

주요 내용: Snowflake Cortex AI에서 Claude Sonnet 5

Claude Sonnet 5가 이제 Snowflake Cortex AI에서 사용 가능합니다. 이는 Anthropic의 최신 모델로, 향상된 추론(reasoning), 코딩 및 에이전트적(agentic) 기능을 갖추고 있습니다.

더 읽기: Claude Sonnet 5 on Snowflake Cortex AI

Cortex AI & 에이전트

Snowflake Cowork: 개인 작업 에이전트

Snowflake Cowork - 데이터 워크플로 (data workflows) 전반에서 더 많은 업무를 수행할 수 있도록 돕는 개인 작업 에이전트 (personal work agent)입니다.

더 읽어보기: Snowflake Cowork: Personal Work Agent

Analytical Search (Public Preview - 6월 30일)

Analytical Search가 퍼블릭 프리뷰 (public preview) 단계에 진입했습니다 - 분석 데이터 (analytical data) 전반에 걸친 자연어 검색 (natural language search)을 지원합니다.

더 읽어보기: https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-06-30-analytical-search-public-preview

AI 에이전트를 위한 자율 SQL 파이프라인 구축

AI 에이전트가 생성, 실행 및 관리할 수 있는 자율 SQL 파이프라인 (autonomous SQL pipelines) 구축을 위한 가이드입니다.

가이드: https://www.snowflake.com/en/developers/guides/build-autonomous-sql-pipelines-for-ai-agents/

Self-Healing 데모

Self-healing (자가 치유) 데모 - Cortex 에이전트 (Cortex Agents)를 사용하여 자가 치유 데이터 파이프라인 (self-healing data pipelines)을 구축하는 패턴을 소개합니다.

GitHub: https://github.com/sfc-gh-tbuchhorn/selfhealing-demo

Cortex AI + AWS Bedrock: 하나의 에이전트 평면 (One Agentic Plane)

모든 데이터를 위한 하나의 통합된 에이전트 평면 (agentic plane)으로서 Snowflake Cortex AI와 AWS Bedrock을 함께 사용하는 방법입니다.

더 읽어보기: https://medium.com/@curios_bigcat/snowflake-cortex-ai-aws-bedrock-core-cortex-agents-one-agentic-plane-all-your-data-2e64718442dd

Cortex Code Gist: 에이전트 패턴

**Cortex Code 에이전트 패턴 (agent patterns)**을 위한 참조용 Gist입니다.

Gist: https://gist.github.com/sfc-gh-vsekar/fd177a66a76128c94b1ba3f6d7338622

Snowflake 플랫폼 업데이트

Composable Semantic Views (제한적 액세스)

Composable Semantic Views - 더 작은 빌딩 블록(building blocks)으로부터 뷰(view)를 구성하여 모듈식의 재사용 가능한 시맨틱 모델 (semantic models)을 구축합니다.

Documentation: https://docs.snowflake.com/en/LIMITEDACCESS/composable-semantic-views

Semantic View: Sample Values (6월 25일)

AI가 데이터 패턴을 이해하는 데 도움이 되도록 시맨틱 뷰 (semantic view) 컬럼에 대한 **샘플 값 (sample values)**을 정의합니다.

Read more: https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-06-25-semantic-views-sample-values

Semantic View: Variables (6월 26일)

매개변수화(parameterized)가 가능하고 재사용 가능한 지표 정의 (metric definitions)를 위한 시맨틱 뷰 내의 변수 (Variables) 기능입니다.

Read more: https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-06-26-semantic-views-variables

Semantic View: Inline View GA (6월 26일)

시맨틱 뷰 내의 인라인 뷰 (Inline views) 기능이 이제 GA (General Availability) 상태가 되었습니다.

Read more: https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-06-26-semantic-views-inline-view-ga

Workload Identity Federation for External Services (GA - 7월 1일)

외부 서비스에 액세스하는 Snowflake 워크로드 (workloads)를 위한 워크로드 ID 페더레이션 (Workload Identity Federation) 기능이 이제 GA 상태가 되었습니다.

Read more: https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-07-01-wif-snowflake-workloads-external-services

DMF Filter Clause (GA)

**데이터 메트릭 함수 (Data Metric Function) 필터 절 (filter clause)**이 BCR 2026-10_21에서 GA 상태가 되었습니다.

더 읽어보기: https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/10_21#data-metric-function-dmf-filter-clause-general-availability

Workspaces UI에서 Python 사용하기

데이터 탐색 및 분석을 위해 Snowflake Workspaces에서 Python을 직접 사용할 수 있습니다.

문서: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/ui-workspaces-python

OpenFlow: 스트리밍 커넥터용 사용자 지정 변환(Custom Transformations)

OpenFlow 스트리밍 커넥터에 사용자 지정 변환을 구성할 수 있습니다.

문서: https://docs.snowflake.com/en/user-guide/data-integration/openflow/connectors/streaming/configuring-custom-transformations

프로덕션 Streamlit 앱 편집 중단 - Snowflake Workspaces가 가능하게 만든 방법

Snowflake Workspaces를 통해 어떻게 프로덕션 Streamlit 앱을 직접 수정할 필요성이 사라졌는지 설명합니다. (적절한 개발/스테이징/프로덕션 워크플로우)

더 읽어보기: https://snowflakechronicles.medium.com/we-stopped-editing-production-streamlit-apps-snowflake-workspaces-made-that-possible-df7e9d1434a0

Apache NiFi 및 Flink

Apache NiFi 2에서 제한 사항 제거를 통한 보안 강화

레거시 제한 사항을 제거하여 보안을 개선하는 NiFi 2 보안 기능 향상에 대한 심층 분석입니다.

더 읽어보기: https://exceptionfactory.com/posts/2026/07/01/enhancing-security-by-removing-restrictions-in-apache-nifi-2/

Apache Flink Agents 0.3.0 출시

스트리밍 데이터에서 AI 에이전트 워크플로우를 구축하기 위한 Apache Flink Agents 0.3.0 신규 출시 버전입니다.

더 읽어보기: https://flink.apache.org/2026/06/19/apache-flink-agents-0.3.0-release-announcement/

Flink에서 LLM 호출하기 (Hands-On Part 6)

스트림 상의 실시간 AI 추론 (Inference)을 위해 Apache Flink에서 LLM을 호출하는 방법에 대한 핸즈온 가이드입니다.

더 읽어보기: https://medium.com/@katyagorshkova/hands-on-with-flink-part-6-calling-llms-from-flink-e5cc7e5f0440

커뮤니티 소식: Medium 및 블로그

• Snowflake Summit 2026: 신규 기능 요약 - Summit에서 발표된 포괄적인 기능 요약
• Inner Loop에서 프로덕션까지: Snowflake DCM 프로젝트를 활용한 CI/CD - DCM을 활용한 CI/CD 파이프라인 패턴
• Snowflake + dbt + Airflow + Docker: 이 스택이 완벽하게 작동하는 이유 - 현대적 데이터 스택 (Modern Data Stack) 살펴보기
• Schemachange + Snowflake CLI - 데이터베이스 마이그레이션 (Migration) 관리
• Cortex AI + AWS Bedrock: 하나의 에이전틱 플레인 (Agentic Plane) - 통합된 에이전틱 아키텍처 (Agentic Architecture)
• 우리는 프로덕션 Streamlit 앱을 직접 수정하는 것을 중단했습니다 - 적절한 소프트웨어 개발 생명주기 (SDLC)를 위한 워크스페이스 (Workspaces)

Summit 2026 세션 영상