Snowflake, AI 에이전트 거버넌스 기능 추가

Snowflake는 2026년 11월 3일 Expedition 2026에서 자사 플랫폼 전반의 비즈니스 맥락, 에이전트 작업과 AI 지출을 관리하기 위한 제품 업데이트를 발표했습니다. 회사는 관리되는 데이터, 보안 통제, 가관측성과 비용 관리 기능을 개방형 데이터 기반으로 연결한다고 밝혔습니다.

공개 미리보기를 앞둔 Snowflake Business Ontology는 특정 데이터 구조와 독립적으로 비즈니스 개념을 정의하는 공용 공간을 제공합니다. 공개 미리보기 예정인 Cortex Sense는 데이터 전반에서 맥락을 찾고 정의를 제안하며, 지정된 담당자가 공식 정의를 승인합니다. Snowflake Semantic Views는 승인된 논리를 지표에 적용합니다. 조직은 Snowflake의 코딩 에이전트인 Snowflake CoCo를 이용해 외부 카탈로그나 스프레드시트의 기존 용어집 정의를 한 번의 세션으로 가져올 수 있습니다. 안내식 가져오기 과정은 도메인, 후보 용어, 관계와 연결된 데이터 자산을 식별한 뒤 담당자의 승인을 위해 초안으로 표시합니다. 승인된 정의는 팀 전반의 시맨틱 뷰, 테이블, 뷰에 연결되며, 의도적으로 다른 정의도 적용 위치와 시점을 나타내는 표지를 붙여 승인 상태로 둘 수 있습니다.

공개 미리보기 단계인 Cortex AI Gateway는 에이전트가 모델과 데이터에 접근하는 중앙화된 관리형 진입점을 제공합니다. 지원되는 클라우드, 프레임워크와 AI 제공업체 전반에 일관된 정책을 적용하며, 기존 사용자 인증과 접근 통제를 활용해 별도의 에이전트 자격 증명을 만들 필요를 없앱니다. 비공개 미리보기 단계인 Cortex Sandboxes는 에이전트가 Snowflake 데이터와 함께 사용자 지정 코드를 실행하는 전용 환경을 제공하면서 에이전트를 실행한 사람의 권한을 유지합니다. 환경은 몇 초 안에 시작되고 작업이 끝나면 자동으로 종료됩니다. 공개 미리보기 단계인 Cortex AI Gateway Tools는 최종 사용자의 신원을 바탕으로 에이전트의 도구 호출이 정책에 맞는지 확인하고, 승인되지 않은 API 호출과 권한 없는 작업, 규정 준수 위반을 차단할 수 있습니다. 공개 미리보기 단계인 Cortex AI Guardrails는 Gateway를 거치는 에이전트에 프롬프트 인젝션, 탈옥과 새로운 공격에 대응하는 계정 전체의 실행 시점 보호 기능을 추가하며, 제삼자 에이전트도 포함합니다.

일반 제공 중인 Snowflake Observability 기능은 모델 호출, 도구 실행, 추론 단계와 보호 장치의 결정을 고객 계정 내 관리형 테이블에 기록합니다. 기록된 추적 정보는 SQL로 조회하고 비즈니스 데이터와 결합할 수 있습니다. 비공개 미리보기 단계인 Agent Trace Intelligence는 이 기록을 활용해 비용이 많이 드는 작업을 반복하는 에이전트, 도구 실행에 거듭 실패하는 에이전트와 완료된 작업별 비용을 찾아냅니다. 일반 제공 중인 Cost Governance는 팀, 부서, 에이전트 또는 애플리케이션별 지출을 집계하고 거의 실시간으로 엄격한 한도를 적용합니다. 비공개 미리보기 단계인 Dynamic Model Routing은 비용, 정확도와 지연 시간을 기준으로 조직이 승인한 모델에 요청을 보냅니다. Snowflake는 내부 시험에서 품질을 유지하면서 최첨단 모델만 사용하는 방식보다 토큰 효율을 최대 3배 높였다고 밝혔습니다.

Observe by Snowflake는 장애, 에이전트 품질과 비용을 조사하기 위한 통합 가관측성 플랫폼입니다. 비공개 미리보기 단계인 Snowpipe Streaming 수집 파이프라인은 로그, 지표와 추적 정보를 Snowflake 테이블에 직접 씁니다. Snowflake Data Share into Observe와 Slack의 O11y Agent도 비공개 미리보기 중입니다. 전자는 Snowflake에 이미 저장된 고객 데이터로 복사본을 만들지 않는 Observe 데이터셋을 생성하고, 후자는 문제의 초기 대응을 자동화해 근본 원인 분석을 Slack에서 공유합니다. 비공개 미리보기 단계인 Agent Observability는 에이전트와 LLM 애플리케이션의 성능, 오류, 토큰 사용량과 비용을 추적하고 추적 정보, 세션과 대화를 검색하고 디버깅하도록 지원합니다. 이 기능은 운영 트래픽을 대상으로 LLM 판정자 평가를 실행하고, OpenTelemetry로 원격 측정 데이터를 수집해 Apache Iceberg 테이블에 보관합니다.

Snowflake는 Business Ontology와 Cortex AI Gateway가 저장소에 Apache Iceberg, 거버넌스에 Apache Polaris, 의미 체계에 개발 초기 단계인 Apache Ossie를 사용하는 개방형 아키텍처를 기반으로 한다고 밝혔습니다. Apache Polaris 기반의 Horizon Catalog는 여러 카탈로그와 엔진을 사용하는 환경을 위한 범용 카탈로그입니다. 일반 제공되는 외부 엔진 접근 기능을 이용하면 호환 엔진이 데이터를 이전하지 않고 Iceberg REST Catalog 테이블에 거버넌스 정책을 적용할 수 있습니다. Horizon Catalog가 카탈로그 역할을 할 때는 Snowflake 관리 및 외부 관리 Iceberg 테이블에 대한 Snowflake와 외부 엔진의 상호작용도 감사 이력에 기록됩니다.

Snowflake는 2026년 11월 3일 Expedition 2026에서 자사 플랫폼 전반의 비즈니스 맥락, 에이전트 작업과 AI 지출을 관리하기 위한 제품 업데이트를 발표했습니다. 회사는 관리되는 데이터, 보안 통제, 가관측성과 비용 관리 기능을 개방형 데이터 기반으로 연결한다고 밝혔습니다.

공개 미리보기를 앞둔 Snowflake Business Ontology는 특정 데이터 구조와 독립적으로 비즈니스 개념을 정의하는 공용 공간을 제공합니다. 공개 미리보기 예정인 Cortex Sense는 데이터 전반에서 맥락을 찾고 정의를 제안하며, 지정된 담당자가 공식 정의를 승인합니다. Snowflake Semantic Views는 승인된 논리를 지표에 적용합니다. 조직은 Snowflake의 코딩 에이전트인 Snowflake CoCo를 이용해 외부 카탈로그나 스프레드시트의 기존 용어집 정의를 한 번의 세션으로 가져올 수 있습니다. 안내식 가져오기 과정은 도메인, 후보 용어, 관계와 연결된 데이터 자산을 식별한 뒤 담당자의 승인을 위해 초안으로 표시합니다. 승인된 정의는 팀 전반의 시맨틱 뷰, 테이블, 뷰에 연결되며, 의도적으로 다른 정의도 적용 위치와 시점을 나타내는 표지를 붙여 승인 상태로 둘 수 있습니다.

공개 미리보기 단계인 Cortex AI Gateway는 에이전트가 모델과 데이터에 접근하는 중앙화된 관리형 진입점을 제공합니다. 지원되는 클라우드, 프레임워크와 AI 제공업체 전반에 일관된 정책을 적용하며, 기존 사용자 인증과 접근 통제를 활용해 별도의 에이전트 자격 증명을 만들 필요를 없앱니다. 비공개 미리보기 단계인 Cortex Sandboxes는 에이전트가 Snowflake 데이터와 함께 사용자 지정 코드를 실행하는 전용 환경을 제공하면서 에이전트를 실행한 사람의 권한을 유지합니다. 환경은 몇 초 안에 시작되고 작업이 끝나면 자동으로 종료됩니다. 공개 미리보기 단계인 Cortex AI Gateway Tools는 최종 사용자의 신원을 바탕으로 에이전트의 도구 호출이 정책에 맞는지 확인하고, 승인되지 않은 API 호출과 권한 없는 작업, 규정 준수 위반을 차단할 수 있습니다. 공개 미리보기 단계인 Cortex AI Guardrails는 Gateway를 거치는 에이전트에 프롬프트 인젝션, 탈옥과 새로운 공격에 대응하는 계정 전체의 실행 시점 보호 기능을 추가하며, 제삼자 에이전트도 포함합니다.

일반 제공 중인 Snowflake Observability 기능은 모델 호출, 도구 실행, 추론 단계와 보호 장치의 결정을 고객 계정 내 관리형 테이블에 기록합니다. 기록된 추적 정보는 SQL로 조회하고 비즈니스 데이터와 결합할 수 있습니다. 비공개 미리보기 단계인 Agent Trace Intelligence는 이 기록을 활용해 비용이 많이 드는 작업을 반복하는 에이전트, 도구 실행에 거듭 실패하는 에이전트와 완료된 작업별 비용을 찾아냅니다. 일반 제공 중인 Cost Governance는 팀, 부서, 에이전트 또는 애플리케이션별 지출을 집계하고 거의 실시간으로 엄격한 한도를 적용합니다. 비공개 미리보기 단계인 Dynamic Model Routing은 비용, 정확도와 지연 시간을 기준으로 조직이 승인한 모델에 요청을 보냅니다. Snowflake는 내부 시험에서 품질을 유지하면서 최첨단 모델만 사용하는 방식보다 토큰 효율을 최대 3배 높였다고 밝혔습니다.

Observe by Snowflake는 장애, 에이전트 품질과 비용을 조사하기 위한 통합 가관측성 플랫폼입니다. 비공개 미리보기 단계인 Snowpipe Streaming 수집 파이프라인은 로그, 지표와 추적 정보를 Snowflake 테이블에 직접 씁니다. Snowflake Data Share into Observe와 Slack의 O11y Agent도 비공개 미리보기 중입니다. 전자는 Snowflake에 이미 저장된 고객 데이터로 복사본을 만들지 않는 Observe 데이터셋을 생성하고, 후자는 문제의 초기 대응을 자동화해 근본 원인 분석을 Slack에서 공유합니다. 비공개 미리보기 단계인 Agent Observability는 에이전트와 LLM 애플리케이션의 성능, 오류, 토큰 사용량과 비용을 추적하고 추적 정보, 세션과 대화를 검색하고 디버깅하도록 지원합니다. 이 기능은 운영 트래픽을 대상으로 LLM 판정자 평가를 실행하고, OpenTelemetry로 원격 측정 데이터를 수집해 Apache Iceberg 테이블에 보관합니다.

Snowflake는 Business Ontology와 Cortex AI Gateway가 저장소에 Apache Iceberg, 거버넌스에 Apache Polaris, 의미 체계에 개발 초기 단계인 Apache Ossie를 사용하는 개방형 아키텍처를 기반으로 한다고 밝혔습니다. Apache Polaris 기반의 Horizon Catalog는 여러 카탈로그와 엔진을 사용하는 환경을 위한 범용 카탈로그입니다. 일반 제공되는 외부 엔진 접근 기능을 이용하면 호환 엔진이 데이터를 이전하지 않고 Iceberg REST Catalog 테이블에 거버넌스 정책을 적용할 수 있습니다. Horizon Catalog가 카탈로그 역할을 할 때는 Snowflake 관리 및 외부 관리 Iceberg 테이블에 대한 Snowflake와 외부 엔진의 상호작용도 감사 이력에 기록됩니다.