Snowflake 云原生架构 - 应用程序的崛起

在新兴和发达的云计算领域，企业确实面临着随着数据量增加而出现的诸多困难。因此，它们已经采纳了 Snowflake 数据工程的概念。它能够处理结构化和非结构化数据。结果，企业可以轻松地收集和检查数据点，从而促进更深入的理解和更好的决策。此外，Snowflake 将存储和计算分开。因此，公司可以通过根据资源利用情况进行扩展或缩减来降低成本。

专门为最大化利用云环境优势而设计的应用程序称为云原生应用。为企业提供它们所需的可靠性、可伸缩性和灵活性。通过将复杂的系统分解成更小、更易于管理的组件，它们使开发人员能够应对复杂性。它们基于微服务、API 和其他云技术。从而实现更快、更有效的软件部署、更新和扩展。企业获得了敏捷性和竞争力。

• 云原生应用程序背后的关键技术之一是容器。开发人员可以使用容器封装应用程序。
• 它拥有在各种环境中运行所需的所有组件，确保软件在任何地方都能一致运行，并且其输出无论在哪里使用都能保持一致。

通过进一步拥抱云原生的优势，这使得公司能够轻松处理海量数据并保持对变化的适应性。

Snowflake 数据工程的突出特点

以下是 Snowflake 数据工程的一些最佳功能

1. 计算与存储分离

Snowflake 的主要优势在于其架构允许企业通过分离计算和存储能力来实现独立扩展。换句话说，企业可以在不影响其计算能力的情况下增加存储，反之亦然，这进一步为公司降低了成本。

2. 并发管理

由于 Snowflake 架构，来自不同地区的大量用户可以同时访问数据，而不会出现性能问题。对于需要实时洞察其数据的企业来说，这一点至关重要。

• 无限并发用户：此 Snowflake 功能对所有协作场景都至关重要，它允许无限数量的并发用户执行查询而不会遇到任何性能问题。
• 根据最近的一项调查，超过 85% 的公司表示 Snowflake 架构提高了它们的性能。

3. 数据共享功能

Snowflake 可以促进与外部合作伙伴以及跨部门的数据交换。本质上，由于安全的数据共享功能，该组织可以实时共享数据，而无需复制数据。

• 当企业需要与客户或合作伙伴共享直接洞察时，此工具可能会有所帮助。
• 如果公司希望快速汇集来自多个来源的数据，情况也是如此，这将促进协作并改善决策，而不会像分散的数据集那样。

Snowflake 数据工程对云原生应用的优势

对于云原生应用程序，Snowflake 数据工程提供了以下好处

1. 提高效率和性能

由于 Snowflake 的设计经过广泛优化以提高原生 云计算应用 的性能，因此存储和计算的可伸缩性可以单独调整。

• 因此，企业可以在不损害存储容量的情况下增加处理能力，反之亦然。
• 结果，公司可以更快地完成查询性能，并更有效地处理海量数据集。

2. 改善协作和信息交流

在云原生环境中，团队合作对于创新至关重要。Snowflake 通过允许组织跨部门、团队甚至外部合作伙伴共享数据访问来促进协作的数据共享。数据传输和繁琐的手动流程已不再需要。

• 相反，数据是远程下载并可实时访问的，确保各方始终了解最新信息。
• 因此，团队的决策速度更快，因为相关信息始终触手可及。
• 此外，它使他们能够迅速适应市场发展，使他们在竞争对手面前处于领先地位。
• 通过促进更有效的沟通，Snowflake 促进了更灵活的业务运营，这对于成功至关重要。

3. 与现代工具无缝集成

Snowflake 与现代云原生工具高度兼容。因此，它在大多数数据驱动的环境中具有高度的灵活性和易用性。

• 企业可以通过利用这些工具从数据分析中快速有效地获得有意义的见解。
• 如果这些工具兼容，用户可以继续使用他们习惯的应用程序。

Snowflake 数据云：是什么？

Snowflake 数据云利用技术来解决常见的企业数据问题，如性能、可用性和访问。为了提高企业绩效，它使数据民主化并打破数据孤岛。

然而，Snowflake 的设计和数据共享功能使其与众不同。

由于 Snowflake 的设计允许客户独立扩展，他们可以单独使用和付费存储和处理。借助共享功能，组织可以轻松地实时通信受控和受保护的数据。

Snowflake 在数据湖和数据仓库中的作用

• 其架构为并发用户提供了近乎无限的实时计算和存储。
• Snowflake 架构是处理和存储数据的新方法。
• Snowflake 架构的三个层——存储、计算和云服务——都可以独立扩展。其架构实现了大数据灵活性。

1.数据库存储：分离计算和存储资源

存储需求量大但 CPU 周期需求量少的组织，或反之亦然，可以避免支付强制他们为两者付费的集成套餐，因为 Snowflake 将存储和计算活动分开。

所有加载到 Snowflake 的数据，包括半结构化和结构化数据，都存储在数据库存储层。计算资源不影响此存储层的操作。

2.计算层：可伸缩性和虚拟仓库。

构成 Snowflake 计算层的虚拟仓库执行查询所需的数据处理操作。

Snowflake 为您的公司带来的五大优势

Snowflake 专为云而设计，解决了早期基于硬件的 数据仓库 的许多问题，例如可伸缩性受限以及由于大量查询而导致的延迟或故障。Snowflake 可以通过以下五种方式帮助您的公司

1.出色的速度和性能

由于云是弹性的，如果您想更快地加载数据或执行大量查询，您可以扩展您的虚拟仓库以利用额外的计算资源。然后，您可以缩小虚拟仓库的规模，只为实际使用的时间付费。

2.灵活的存储

支持半结构化和结构化数据。在将半结构化和结构化数据加载到云数据库进行分析之前，不需要将其转换为确定的关系模式。Snowflake 自动优化数据查询和存储。

在工程和数据科学中使用 Snowflake 数据云

Snowflake 数据云非常适合数据科学、数据工程和数据分析团队，他们收集和共享数据以进行商业智能、产品开发和其他业务决策。它以多种方式支持普通用户，并且易于使用

1.Snowflake 的 SQL 和 API 支持 Python、Java 等语言。

除了使用 SQL，Snowflake 还提供 Python、Java 和其他计算机语言 API。它支持各种行业的数据管理，并且适应性强，可以连接到顶级应用程序和系统。Snowflake 还开发了一种名为 Snowpark 的新开发人员体验，该体验不断努力变得更具包容性，并造福更广泛的受众。

2.使用 Snowpark 进行高级分析和 机器学习

Snowpark 开发人员体验允许开发人员使用他们选择的语言编写代码并在 Snowflake 上直接运行。为了增强 Snowflake 的原始 SQL 界面并使更广泛的开发人员能够创建他们想要的应用程序和解决方案，它公开了 Python、Scala 或 Java 的接口。

Snowflake：它做什么？

Snowflake 不是基于 Hadoop 等大数据软件平台和当前数据库系统。相反，Snowflake 集成了一个全新的 SQL 查询引擎，具有独特且独立的云原生设计。除了许多特殊的特性和功能外，Snowflake 还为用户提供了企业分析数据库的所有功能。

使用 Snowflake 数据仓库创建数据应用程序

企业正在收集、存储和处理大数据。为这些公司找到一个可行且可扩展的大数据商业化策略是最主要的挑战。当公司将 Snowflake 与精心设计的最终用户应用程序相结合时，通过销售或租赁对组织数据库的访问权限，它们可以极大地提高收入。

• Snowflake 的按使用付费定价模式使企业能够专注于成本控制，从跟踪和优化到预算。
• 任何数据仓库架构的主要目标都是通用效率、可伸缩性和并发性。
• 而这只是导致 Snowflake 行业需求强劲的众多因素之一。

CISCO 在 Snowflake 中的应用

Snowflake 帮助思科利用数据产生重大的业务影响，改进数据治理，并提供细粒度的数据安全。Snowflake 数据仓库为思科带来了许多优势，包括：

• 降低存储成本（使用 Snowflake 的零拷贝克隆、临时表而非永久表、在丢弃表时关闭时间旅行等）；

Snowflake 数据仓库架构

在深入研究 Snowflake 架构之前，我们必须首先理解共享磁盘和无共享系统。

1.共享磁盘架构

该系统为所有计算节点使用单个磁盘或存储介质。所有处理器都可以访问所有磁盘，即使每个处理节点（处理器）拥有自己的内存。这服务于只需要有限共享数据访问的场景，以及难以拆分的应用程序或工作负载。共享磁盘设计的一个此类实例是 Oracle Real Database Clusters。

2.无共享架构

在无共享架构中，每个计算节点都有自己的专用内存和磁盘空间。由于它们集成的网络连接，这些节点能够相互通信。路由器将处理请求转发到适当的计算节点以完成。

结论

总之，我们可以得出结论，Snowflake 的云原生架构是一种前沿的现代数据管理方法，旨在充分利用云环境。通过分离计算、存储和服务，Snowflake 提供了无与伦比的可伸缩性、灵活性和性能。凭借其多集群共享数据设计，确保了高并发性和工作负载分离，它是分析、数据共享和机器学习等各种用例的理想平台。