Braze와 Snowflake가 효과적이고 지속적인 기술 파트너십을 구축한 방법

소비자에게 효과적으로 서비스를 제공하기 위해 브랜드는 데이터에 대한 개방적이고 원활한 액세스가 필요합니다. 여기 Braze에서는 2019년 Snowflake 보안 데이터 공유(SDS) 출시를 포함하여 고객을 위한 데이터 민첩성의 비전을 실현하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 이 혁신적인 기능을 통해 공동 Braze 및 Snowflake 고객은 Snowflake 데이터베이스 테이블, 보안 보기 및 보안 사용자 정의 기능을 통해 안전한 계정 간 데이터 공유를 통해 Snowflake의 데이터 클라우드를 최대한 활용할 수 있습니다.

이 핵심 기능은 Braze와 Snowflake 간의 기술 통합으로 가능했지만 우리의 협업은 여기서 그치지 않았습니다. 지난 2년 동안 Snowflake와의 지속적인 파트너십은 진정한 파트너십으로 발전했으며, 이를 통해 우리는 긴밀하게 협력하여 공유 고객을 위한 Snowflake SDS 지원을 유지 관리하고 최적화할 수 있었습니다. 이런 종류의 앞뒤가 그냥 일어나는 것이 아닙니다. 이를 올바르게 수행하려면 많은 이해 관계자와 사려 깊은 협업이 필요합니다. 우리가 어떻게 여기까지 왔고 우리의 파트너십이 실제로 어떻게 작동하는지, 매주 그리고 매년 살펴보겠습니다.

Braze and Snowflake: 파트너십의 탄생

Snowflake SDS에 대한 Braze 지원은 고객이 Braze와 Snowflake의 데이터에 즉시 액세스할 수 있도록 하여 사용자 행동, 메시지 참여, 유지, 유입경로 결과 및 기타 이벤트 기반 분석에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 하기 위해 구축되었습니다. 그렇게 하기 위해 우리는 Snowflake 위에 새로운 내부 데이터 레이크를 구축하기로 결정했습니다. 이를 통해 해당 플랫폼의 보안 데이터 공유 기능(당시에는 아직 개발 중임)을 활용하여 Braze와 상호 고객 모두가 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 순간 데이터에 액세스하고 관리합니다.

Snowflake SDS를 사용하면 Braze 고객은 두 개의 서로 다른 플랫폼 간에 정보를 복사하거나 전송하지 않고도 데이터에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 대신 Snowflake의 고유한 서비스 계층과 메타데이터 저장소를 통해 공유가 처리됩니다. 결론은 주어진 Snowflake 지역 내에서 공유되는 데이터가 Snowflake에서 추가 저장 공간을 차지하지 않아 브랜드가 Snowflake 내에서 Braze 데이터를 원활하게 원활하게 사용할 수 있다는 것입니다.

Braze 내에서 Snowflake SDS에 대한 지원을 구축하는 것은 중요한 기술 작업이었습니다(해당 프로세스에 대한 자세한 내용은 여기 참조). 그러나 이를 성공적으로 수행하기 위해서는 기술적 전문성을 넘어서야 했습니다. 또한 워크플로를 공유하고 목표를 달성하기 위해 데이터 클라우드를 활용하려는 의도에 대해 Snowflake와 소통해야 했습니다. 이러한 접근 방식에 대한 통찰력을 바탕으로 Snowflake는 기존 기능을 최적화하고 Snowflake SDS 지원과 내부 데이터 레이크를 성공적으로 시작하고 유지하는 데 도움이 되는 새로운 기능을 구축할 수 있었습니다.

Braze and Snowflake: 지속적인 협업

Snowflake와의 파트너십을 처음에 성공적으로 만든 열린 커뮤니케이션 정신은 회사 간의 파트너십을 견고하게 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 조직 전반에 걸친 조정은 모든 것이 가능한 한 원활하게 실행되도록 하는 데 중요하므로 모든 주요 이해 관계자를 지속적으로 유지하기 위해 정기적으로 의사 소통하는 것을 강조합니다.

Snowflake의 엔터프라이즈 계정 책임자인 Mike Platt-Hepworth는 "우리는 Braze 팀과 매주 통화를 합니다. "출시 팀 간의 협업부터 기술적인 측면의 지원에 이르기까지 모든 것을 다룹니다."

Snowflake의 영업 엔지니어인 Ashish Patel은 "기술적인 측면에서 우리는 다양한 Braze 이해 관계자와 협력하고 있습니다. “최고의 엔지니어가 Braze 엔지니어링 팀과 매월 상호 작용합니다. 때때로 엔지니어링 관련 문제를 해결하는 데 초점을 맞추지만 전체 Snowflake 제품을 개선할 수 있는 방법에 대한 Braze 팀의 피드백도 지속적으로 받고 있습니다.”

그 협업이 실제로 어떻게 보이는지 궁금하십니까? Braze와 Snowflake 기술 팀 간의 효과적인 협업을 통해 각 플랫폼 중 하나 또는 둘 모두가 개선된 세 가지 상황을 살펴보겠습니다.

1. 눈송이 작업 및 스트림

Snowflake는 스트리밍 데이터를 필터링하고 스트림 및 작업으로 변환하는 기능을 추가했으며, 이는 지역 간 데이터 공유 기능을 포함하여 핵심 Braze 데이터 레이크 관련 제품 제공의 생성을 지원하는 데 필수적인 역할을 한 제품 업데이트입니다. 또한 Snowflake는 이러한 기능에 대한 성능 및 예외를 쉽게 추적할 수 있는 방법을 제공하므로 문제가 발생하면 즉시 알림을 받아 고객에게 원활하고 안정적인 경험을 제공할 수 있습니다.

Patel은 "스트림과 작업은 전체 파이프라인을 오케스트레이션하는 효과적인 방법을 고객에게 제공합니다."라고 설명합니다. “우리가 이 핵심 기능을 완벽하게 만들기 위해 노력하는 동안 우리는 잘 작동하고 있는 것과 그렇지 않은 것에 대해 Braze로부터 좋은 피드백을 받았고, 문제를 해결하기 위해 Braze 엔지니어링 팀과 협력했습니다. Braze 엔지니어들과의 긴밀한 협력 덕분에 일부 기능에 대한 조기 액세스를 공유할 수 있어 빠른 피드백을 받고 반응이 빠른 개선을 할 수 있습니다. 그 파트너십과 협력의 결과는 Braze의 작업을 간소화하고 통합을 더 성공적으로 만드는 조정을 수행하면서 우리 제품을 더욱 개선할 수 있었습니다."

2. Braze Kafka 클러스터 마이그레이션

마찬가지로, Braze는 Snowflake 지역을 기반으로 데이터를 더 쉽게 분리할 수 있도록 하는 Snowflake의 엔지니어링 팀과 대화한 후 Kafka 클러스터 마이그레이션을 수행했습니다. 파이프라인에서 전체 스트리밍 단계를 제거하여 작업을 간소화할 수 있었던 이러한 노력은 운영 개선을 지원하고 개별 파일의 배치 크기를 더 잘 제어할 수 있게 해주었습니다.

3. GDPR 관련 삭제 지원

Braze와 Snowflake 파트너십 초기에는 EU의 일반 데이터 보호 규정에서 요구하는 데이터 삭제와 관련된 작업을 단순화하기 위해 테이블을 두 개로 분할하여 PII가 아닌 데이터와 개인 식별 정보(PII)를 분리하는 방법을 모색했습니다. (GDPR). 우리는 이 접근 방식을 계속 진행하지 않았지만 시험 실행 중에 Snowflake와 긴밀히 협의했으며 클러스터링에 대한 GDPR 관련 삭제의 영향을 줄이는 기능을 구축하도록 요청했습니다. 그들은 우리를 위해 특별히 활성화된 기능을 만들어 응답하여 테이블 구조를 크게 변경하지 않고도 GDPR 삭제를 수행하는 방식을 최적화할 수 있었습니다. 최근에는 이러한 학습을 ​​통해 Snowflake 팀과 협력하여 Snowflake 기능과 Braze 사용 패턴을 통합하여 GDPR 준수 유지 비용을 다시 한 번 크게 절감했습니다.

마지막 생각들

이 여정을 통해 우리는 기술 파트너와 협력할 때 신뢰가 얼마나 중요한지 알게 되었습니다. Snowflake와 원활하게 정렬하고 작업할 수 있는 것은 파트너십 성공의 주요 요인이었습니다. 우리의 접근 방식에 대한 미묘하고 지속적인 통찰력을 통해 Snowflake는 기존 기능을 최적화하고 Snowflake SDS 지원과 내부 데이터 레이크를 성공적으로 시작하는 데 도움이 되는 새로운 기능을 구축할 수 있었고 향후에도 각 시스템이 함께 작동하는 방식을 계속 최적화할 수 있었습니다.

Braze 제품 및 엔지니어링 조직이 주요 고객 가치를 제공하는 당사 플랫폼의 능력을 지원하기 위해 기술 파트너와 협력한 방법에 대해 자세히 알고 싶으십니까? Braze 공동 창립자이자 CTO인 Jon Hyman이 Braze가 AWS의 Auto Scaling 기능 을 활용하여 끊임없이 변화하는 대규모 플랫폼을 지원하는 방법에 대한 독점 정보를 확인하십시오.

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