데이터 사일로를 해체하고 Amazon SageMaker에서 Snowflake의 Iceberg 테이블을 원활하게 쿼리하세요.
이 블로그 게시물은 최신 데이터 분석을 위해 Amazon SageMaker Lakehouse와 Snowflake 간의 원활한 통합을 만드는 방법을 설명합니다. 특히 조직이 SageMaker Lakehouse Iceberg REST Catalog를 통해 AWS Glue Data Catalog(S3 버킷에 저장됨)의 테이블에 Snowflake가 액세스하도록 하는 방법을 보여주며, 보안은 AWS Lake Formation에서 관리합니다. 이 게시물은 IAM 역할 및 정책 생성, Lake Formation 액세스 제어 구성, Snowflake에서 카탈로그 통합 설정, 데이터 액세스 권한 관리 등 이 통합을 구현하는 방법에 대한 자세한 기술적 안내를 제공합니다. Snowflake에서 Iceberg 테이블에 액세스하는 네 가지 다른 패턴이 있지만, 이 블로그는 SigV4 인증 및 Lake Formation 자격 증명 판매를 통한 카탈로그 통합을 사용하는 첫 번째 패턴에 중점을 둡니다.