Snowflake 云无关平台

Snowflake 是一项 SaaS 服务，它免除了企业基础设施管理职责。因此，用户无需担心硬件配置、软件更新或服务器维护。由于 Snowflake 处理所有事务，用户可以专注于充分利用其数据，而不是管理底层基础设施。

• 灾难恢复： Snowflake 的故障转移功能和跨多个区域的数据分布使其具有令人难以置信的灾难恢复能力。在发生意外灾难或区域中断时，Snowflake 可确保数据可用性、低停机时间和业务连续性。
  搜索优化：为了优化搜索性能，Snowflake 结合了元数据缓存和智能索引。
• 列级安全性： 借助 Snowflake 细粒度的访问限制，管理员可以定义谁可以查看和修改列级别的数据。对于必须实施严格数据访问限制并遵守 GDPR 等法律的企业，这种级别的安全性粒度尤其有用。
• 自动数据分段： 作为最大化查询效率的关键组件，Snowflake 会自动控制数据分段。
• 集成仪表板工具 Snowsight： Snowflake 集成的数据可视化和分析工具 Snowsight 使用户能够轻松构建、修改和分发交互式仪表板和报告。

无需使用第三方技术，用户即可交互并获取见解，这得益于其自助服务分析功能。

这种可扩展性增强了 Snowflake 的功能，使公司能够根据自身的数据处理和分析需求定制平台。

Snowflake 任务： 借助 Snowflake 任务，自动化和简化数据工作流程变得更加简单。

云无关： 由于 Snowflake 是云无关的，企业可以选择使用 AWS、Azure 或 GCP 作为其云提供商。这种灵活性使公司能够将其数据策略与其当前的云基础设施和知识相匹配。

Snowflake 容器服务： 此服务使得在采用容器的环境中部署 Snowflake 工作负载变得更加容易。对于已采用容器化并希望利用其在分析和数据处理方面的优势的企业而言，这是一项强大的功能。

Streamlit 应用交互： Snowflake 与 Streamlit（一个用于 Web 应用程序开发的知名 Python 工具）的交互使用户能够构建与其 Snowflake 数据紧密关联的自定义应用程序和仪表板。这提高了数据洞察的访问性和交互性。

云部署和传统数据仓库的背景

从历史上看，数据仓库是组织通过结合内部数据库和应用程序的企业数据与 SaaS（软件即服务）平台，咨询和做出有关数据和商业智能决策的单一位置。数据仓库实现了以前通过事务数据库无法实现的分析报告和分析处理。采用列式数据存储提供了一种更快的分析数据处理替代方案，并使业务用户能够即时访问相关数据项。

• 数据经理负责管理和维护硬件和软件，包括处理任何增加、更改和移动。
• 此外，本地数据仓库无法处理需要额外处理能力和内存的数据活动高峰。
• 即使峰值消耗仅偶尔发生，组织仍然需要调整其数据仓库以适应它。
• 扩展以适应不断变化的需求可能很困难，并且需要更新过时的系统。

• 由于云数据仓库，IT 团队不再受物理数据中心的限制，用户可以修改数据库以满足各种项目和业务需求。
• 云数据仓库凭借其共享的计算资源池，提供了各种形式和大小的灵活性。

云技术扩展和部署：Snowflake

随着企业发展其业务部门和员工远程工作，更大的数据仓库和增加的数据存储容量至关重要。物理存储硬件的增加和不必要的硬盘驱动器需要昂贵、耗能且占用空间的组件。

• Snowflake 和其他基于云的技术通过优先考虑数据中心交互的安全性，为 IT 团队和其他人员提供了更大的灵活性。
• 该软件可以从各种环境中收集和整理数据，并具有多种对数据管理、存储和整合有用的功能。
• 其基本设计可以支持各种工作负载，包括用于创建现代数据应用程序的单一集成平台，并提供更快、更安全的对整个数据网络的托管访问。

实施 Snowflake 的优势

Snowflake 实施的一个关键组成部分是查询处理。一个允许通过查询进行数据分析的虚拟云数据仓库构成了 Snowflake 的计算层。每个 Snowflake 虚拟仓库都是一个独立的集群，不会影响彼此的性能或争夺计算资源。因此，工作负载并发性绝不是问题。

• 由于其弹性且高性能的架构，您可以即时或自动扩展 Snowflake，并按秒计费。
• 无需担心管理或维护问题，您可以在主要公共云上获得单一体验。
• 重要的是，Snowflake 消除了构建脚本或寻求数据团队专业帮助的需要，使个人用户无论技能水平如何，都能执行有针对性的自助数据操作。
• 使用 SQL 等知名语言，他们可以快速轻松地完成此操作。
• 不同的职能团队可以使用 Snowflake 进行协作，而无需严重依赖数据团队进行日常活动。
• 相反，数据团队可以处理建立和实施数据访问策略等优先活动。

数据未来之旅：最大限度地减少 Snowflake 的故障

现代数据仓库（如 Snowflake）可以消除低级别数据仓库基础设施操作，从而节省时间并降低系统的总复杂性和成本。最重要的是，公司可以将数据提升到组织价值链的更高级别，以便数据科学家可以利用更具创新性的数据解释来提供可操作的结果。Snowflake 和其他数据平台可提高数据性能和管理。

云无关的 Snowflake 架构

Snowflake 架构的抽象层将数据管理和处理与底层云基础设施分离

• 计算与存储分离
  Snowflake 的架构将存储资源和计算资源（虚拟仓库）分开。这使得独立扩展和尽可能高效地跨云使用资源成为可能。
• 云原生架构
  Snowflake 旨在利用每个云提供商提供的原生资源，包括计算和存储服务（例如 Amazon S3、Azure Blob 存储和 Google Cloud 存储）。
• 全球服务层
  为了在所有云和位置提供统一的体验，Snowflake 使用全球服务层管理信息、身份验证和优化。
• 云间通信
  云提供商和地理位置之间的协作和数据交换是无缝的。

• 与云环境的持续集成
  每个提供商的核心服务，包括数据湖、机器学习工具以及身份和访问管理 (IAM)，都与 Snowflake 集成。
• 多云部署中云无关的关键要素
  企业可以选择最符合其要求的云提供商和位置，同时保留功能和性能。
• 跨云共享数据
  借助 Snowflake 安全数据共享功能，组织可以在不传输或复制数据的情况下，在云和地理位置之间实时通信数据。

挑战与注意事项

• 集成复杂性
  尽管 Snowflake 简化了云操作，但它可能需要更多工作来集成其他云特定服务（例如 IoT 和 AI 工具）。
• 成本控制
  管理多个云的成本可能具有挑战性，尤其是当存在云间数据出口费用时。

结论

总之，我们可以得出结论，Snowflake 的云无关平台正在彻底改变现代分析和数据管理。Snowflake 是寻求实现数据基础设施未来化的企业的绝佳选择，因为它消除了供应商锁定的问题，提高了业务连续性并简化了操作。通过采用云无关性，公司可以在不断变化的技术环境中保持其敏捷性。