오늘날의 데이터 주도적인 환경에서는 애플리케이션 대부분이 매우 데이터 집약적인 상태로 발전했습니다. 하지만 특히나 사용자 수가 늘어나고 데이터의 볼륨과 복잡성이 늘어남에 따라 성공적인 데이터 애플리케이션을 개발하는 것은 어려울 수 있습니다. Snowflake는 수많은 데이터 애플리케이션을 후방에서 지원합니다. 즉, 소프트웨어 팀이 엔지니어링 속도를 향상하고 운영 복잡성의 부담 없이 확장 가능한 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. 엔지니어링 속도를 단축하는 것에 집중하기에 Snowflake는 뛰어난 애플리케이션 성능과 확장성을 제공합니다.

데이터 앱의 개발 속도를 단축하기 위해 Snowflake는 Snowflake 데이터베이스 내 데이터에 대한 원활한 액세스 및 조작을 가능하게 하는 RESTful API인 SQL API를 제공합니다. SQL API는 애플리케이션과 Snowflake 사이를 연결하는 다리입니다. 이를 통해 데이터를 프로그래밍 방식으로 검색 및 업데이트할 수 있습니다.

이 자습서에서 구축하는 애플리케이션은 가상의 푸드 트럭 회사인 Tasty Bytes와 Tasty Bytes의 트럭 기사가 고객의 주문을 확인하는 데 도움이 됩니다. 또한, 트럭 기사는 배달한 후 주문을 완료할 수 있습니다. 이 자습서는 트럭 기사를 위한 React Native 애플리케이션을 개발하는 데 SQL API를 활용하는 프로세스를 안내합니다.

사전 필요 조건 및 지식

• Snowflake에서 사용자, 데이터베이스 및 웨어하우스를 생성하는 데 필요한 권한
• 컴퓨터에서 소프트웨어를 설치 및 실행할 능력
• 기본적인 Git 사용 경험
• SQL에 대한 중급 수준의 지식
• Snowflake에서 SQL를 실행하기 위한 액세스

알아볼 내용

• Snowflake 및 SQL API를 사용하여 데이터 애플리케이션 개발하기
• 키 쌍 인증을 사용하여 Snowflake와 인증
• Javascript에서 JWT 토큰 생성하기

필요한 것

• GitHub 계정
• VSCode 또는 선호하는 IDE 설치
• NodeJS 설치

구축할 것

• SQL API를 사용하는 데이터 애플리케이션

이 데모를 위해 Tasty Bytes 주문 데이터를 사용합니다. 주문 데이터를 사용하여 다음 기능이 탑재된 트럭 기사를 위한 애플리케이션을 구축하게 됩니다.

• 트럭 기사는 대기열에서 주문을 확인할 수 있습니다.
• 기사는 Snowflake에서 주문 상태를 업데이트하여 준비가 되면 주문을 완료할 수 있습니다.
• 기사는 완료된 주문을 확인할 수 있습니다.

다음을 위해 Snowflake 웹 인터페이스인 Snowsight를 사용하게 됩니다.

• Snowflake 객체(웨어하우스, 데이터베이스, 스키마) 생성
• S3에서 데이터 수집
• 데이터를 결합하여 뷰 생성

객체 생성, 데이터 로드 및 데이터 결합

Worksheets로 이동하고, 새로운 워크시트를 생성하기 위해 오른쪽 상단 모서리에 있는 ‘+'를 클릭하고, ‘SQL Worksheet'를 선택합니다.

워크시트에 다음 SQL을 붙여넣고 실행하여 Snowflake 객체(웨어하우스, 데이터베이스, 스키마)를 생성하고, S3에서 가공 전 주문 데이터를 수집하고, 다운스트림 사용을 위해 이를 모델링합니다.

-- use our accountadmin role
USE ROLE accountadmin;

-- create our database
CREATE OR REPLACE DATABASE frostbyte_tasty_bytes_app;

-- create raw, harmonized, and analytics schemas
-- raw zone for data ingestion
CREATE OR REPLACE SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.raw;

-- harmonized zone for data processing
CREATE OR REPLACE SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.harmonized;

-- analytics zone for data driven insights
CREATE OR REPLACE SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.analytics;

-- create csv file format
CREATE OR REPLACE FILE FORMAT frostbyte_tasty_bytes_app.raw.csv_ff 
type = 'csv';

-- create an external stage pointing to S3
CREATE OR REPLACE STAGE frostbyte_tasty_bytes_app.raw.s3load
COMMENT = 'Quickstarts S3 Stage Connection'
url = 's3://sfquickstarts/frostbyte_tastybytes/app/app_orders/'
file_format = frostbyte_tasty_bytes_app.raw.csv_ff;

-- create our raw.app_order_header table
CREATE OR REPLACE TABLE frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_header
(
  order_id NUMBER(19,0),
    month NUMBER(2,0),
    day NUMBER(2,0),
    hour NUMBER(2,0),
    minute NUMBER(2,0),
    second NUMBER(2,0),
    order_total NUMBER(19,3),
    order_tax_amount NUMBER(2,0),
    first_name VARCHAR,
    last_name VARCHAR,
    gender VARCHAR,
    order_status VARCHAR
);

-- create our raw.order_detail table
CREATE OR REPLACE TABLE frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_detail
(
  order_id NUMBER(19,0),
  order_detail_id NUMBER(19,0),
  menu_item_name VARCHAR,
  quantity NUMBER(2,0),
  unit_price NUMBER(19,3)
);

-- create our virtual warehouse
CREATE OR REPLACE WAREHOUSE tasty_app_wh AUTO_SUSPEND = 60;

-- use our TASTY_APP_WH virtual warehouse so we can load our data
USE WAREHOUSE tasty_app_wh;

-- ingest from S3 into the app_order_header table
COPY INTO frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_header
FROM @frostbyte_tasty_bytes_app.raw.s3load/app_order_header.csv.gz;

-- ingest from S3 into the app_order_detail table
COPY INTO frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_detail
FROM @frostbyte_tasty_bytes_app.raw.s3load/app_order_detail.csv.gz;

-- create our harmonized.data_app_orders_v view
CREATE OR REPLACE VIEW frostbyte_tasty_bytes_app.harmonized.data_app_orders_v
  AS
SELECT 
    oh.order_id,
    TIMESTAMP_NTZ_FROM_PARTS(YEAR(CURRENT_DATE()),oh.month,oh.day,oh.hour,oh.second, 0) AS order_ts,
    oh.order_total,
    oh.order_tax_amount,
    oh.first_name,
    oh.last_name,
    oh.gender,
    oh.order_status,
    od.order_detail_id,
    od.menu_item_name,
    od.quantity,
    od.unit_price
FROM frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_header oh
JOIN frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_detail od
ON oh.order_id = od.order_id;

-- promote our view to analytics
CREATE OR REPLACE VIEW frostbyte_tasty_bytes_app.analytics.data_app_orders_v
  AS
SELECT * FROM frostbyte_tasty_bytes_app.harmonized.data_app_orders_v;

-- view orders data
SELECT * FROM frostbyte_tasty_bytes_app.analytics.data_app_orders_v;

강력한 보안 조치를 보장하려면 개인 계정과 분리된 애플리케이션을 위한 전용 사용자 계정을 생성하는 것이 필수적입니다. 이 새로운 계정은 Snowflake를 쿼리하는 데 활용됩니다. 모범 보안 사례에 따라 해당 계정은 키 쌍 인증을 사용하고 Snowflake 환경 내에서 제한된 액세스를 보유하게 됩니다.

1단계: 인증을 위해 공개 및 개인 키 생성

개인 및 공개 키를 생성하기 위해 다음 명령을 실행합니다. 이러한 키는 사용자를 Snowflake와 인증하는 데 필요합니다.

$ cd ~/.ssh
$ openssl genrsa -out snowflake_app_key 4096
$ openssl rsa -in snowflake_app_key -pubout -out snowflake_app_key.pub

2단계: Snowflake에서 사용자와 역할 생성 및 이 새로운 역할에 대한 데이터 액세스 부여

다음 SQL 문을 실행하여 사용자 계정을 생성하고 애플리케이션에 필요한 데이터에 대한 액세스를 부여합니다.

-- use our securityadmin role
USE ROLE securityadmin;

-- create the tasty_bytes_data_app_demo role
CREATE OR REPLACE ROLE tasty_bytes_data_app_demo;

-- use our securityadmin role
USE ROLE accountadmin;

-- grant privileges to our tasty_bytes_data_app_demo role
GRANT USAGE ON WAREHOUSE tasty_app_wh TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT USAGE ON DATABASE frostbyte_tasty_bytes_app TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT USAGE ON SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.analytics TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT USAGE ON SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.harmonized TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT USAGE ON SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.raw TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT SELECT ON ALL VIEWS IN SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.analytics TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT SELECT ON ALL VIEWS IN SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.harmonized TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.analytics TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.harmonized TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA frostbyte_tasty_bytes_app.raw TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;
GRANT UPDATE ON TABLE frostbyte_tasty_bytes_app.raw.app_order_header TO ROLE tasty_bytes_data_app_demo;

-- use our useradmin role
USE ROLE useradmin;

-- Open the ~/.ssh/snowflake_app_key.pub file from Step 1 and copy the contents starting just after the PUBLIC KEY header, 
-- and stopping just before the PUBLIC KEY footer for INSERT_RSA_PUBLIC_KEY_HERE. Make sure to remove the additinal spaces. It should be a single line string.
CREATE OR REPLACE USER data_app_demo
RSA_PUBLIC_KEY='<INSERT_RSA_PUBLIC_KEY_HERE>' 
DEFAULT_ROLE=frostbyte_tasty_bytes_app 
DEFAULT_WAREHOUSE=tasty_app_wh 
MUST_CHANGE_PASSWORD=false;

-- use our securityadmin role
USE ROLE securityadmin;
GRANT ROLE tasty_bytes_data_app_demo TO USER data_app_demo;

실행할 애플리케이션은 React Native에서 작성되었습니다.

1단계: 소스 코드 가져오기

1. git clone https://github.com/sf-gh-sjasti/TastyBytesReactNativeAppWithSnowflake-SQL_API.git reactNativeApp을 사용하여 리포지토리를 복제합니다.
2. cd reactNativeApp 폴더로 이동합니다.
3. 종속성을 설치하기 위해 npm install을 실행합니다.

2단계: 애플리케이션 구성

1. VS Code 또는 선호하는 IDE에서 reactNativeApp 폴더를 엽니다.
2. .env 파일을 열고 개인 키로 PRIVATE_KEY 값을 업데이트합니다. 헤더(-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----) 및 푸터(-----END RSA PRIVATE KEY-----)를 비롯한 전체 개인 키를 ~/.ssh/snowflake_app_key에서 복사하여 붙여넣습니다.
3. us-west 리전에 있다면 Snowflake 계정으로 SNOWFLAKE_ACCOUNT_IDENTIFIER를 업데이트합니다. 또는, us-west 리전 외부에 있다면 SNOWFLAKE_ACCOUNT_IDENTIFIER를 ‘.‘으로 업데이트합니다. Snowflake에서 snowflake_account 값을 가져오려면 Snowsight에서 SELECT CURRENT_ACCOUNT()를 실행합니다. Snowflake에서 리전 값을 가져오려면 Snowsight에서 SELECT CURRENT_REGION()을 실행합니다. SNOWFLAKE_ACCOUNT_IDENTIFIER 및 SNOWFLAKE_ACCOUNT는 us-west에서도 동일합니다.
4. Snowflake 계정으로 SNOWFLAKE_ACCOUNT를 업데이트합니다.
5. 자신의 공개 키 지문으로 PUBLIC_KEY_FINGERPRINT를 업데이트합니다. 공개 키 지문을 가져오려면 Snowsight에서 DESCRIBE USER data_app_demo SQL을 실행하여 RSA_PUBLIC_KEY_FP 속성 값을 가져옵니다.

3단계: 소스 코드 검토

SQL API를 사용하여 Snowflake와 인증하기 위해 키 쌍 인증을 사용합니다. JWT 토큰 생성 방법을 이해하기 위해 Tokens.js를 참고할 수 있습니다. Orders.js에는 Orders 화면을 렌더링하기 위한 소스 코드가 있습니다. 또한, SQL API 호출과 필요한 헤더를 시작하는 방법을 알아보기 위해 이 파일을 참고할 수 있습니다. OrderDetails.js에는 Order Details 화면을 렌더링하기 위한 소스 코드가 있습니다.

4단계: 애플리케이션 테스트

1. npx expo start --clear를 실행하고 w 키를 눌러 웹 브라우저에서 앱을 실행합니다.
2. 이렇게 하면 웹 브라우저에서 앱이 시작됩니다.
3. 시작된 후 InQueue Orders 화면을 확인할 수 있습니다.

4. 이제 Order Details를 확인하기 위해 View Order 버튼을 클릭합니다.

5. 주문을 완료하기 위해 ORDER READY 버튼을 클릭합니다. 이 작업은 해당 Order의 Order Status 값을 Completed로 업데이트하고 InQueue Orders 화면으로 리디렉션합니다.
6. 이제 완료된 주문을 확인하기 위해 Order History 탭을 클릭합니다.

Snowsight Worksheets로 이동하고, 새로운 워크시트를 생성하기 위해 오른쪽 상단 모서리에 있는 ‘+'를 클릭하고, ‘SQL Worksheet'를 선택합니다. 워크시트에 다음 SQL을 붙여넣고 실행하여 Quickstart에서 생성한 Snowflake 객체를 드롭합니다.

USE ROLE accountadmin;
DROP DATABASE frostbyte_tasty_bytes_app;
DROP WAREHOUSE tasty_app_wh;

USE ROLE securityadmin;
DROP USER data_app_demo;
DROP ROLE tasty_bytes_data_app_demo;

결론

끝났습니다! Tasty Bytes - SQL API로 React Native 데이터 애플리케이션 개발 Quickstart를 성공적으로 완료하셨습니다.

이를 진행하면서 배운 내용은 다음과 같습니다.

• Snowflake 및 SQL API를 사용하여 데이터 애플리케이션 개발
• 키 쌍 인증을 사용하여 Snowflake와 인증
• Javascript에서 JWT 토큰 생성

다음 단계

Snowflake 데이터 클라우드에서의 여정을 계속하려면 아래 링크를 방문하여 사용 가능한 더 많은 Tasty Bytes - Quickstart를 확인하십시오.

• Tasty Bytes 사용 - Quickstarts 목차