Wollen Sie mehr erfahren über die Vorteile von Snowflake für die Verwaltung großer Datenmengen? Dann lesen Sie hier weiter.

Wenn Sie Ihre Big Data verwalten möchten, ist Snowflake eine gute Wahl. Zu seinen Merkmalen gehören eine hohe Leistung, eine flexible Architektur und die Unterstützung für halbstrukturierte Daten. Snowflake bietet außerdem eine cloud- und regionenübergreifende Konnektivität. Die Kosten sind niedrig, und Sie zahlen nur für die Zeit, die Sie nutzen, und nicht für die Menge der gespeicherten Daten.

 

Vorteile von Snowflake: Flexible Architektur

Eine Schlüsselkomponente der Datenplattform von Snowflake ist ihre flexible Architektur. Sie trennt Speicher- und Berechnungsebenen, so dass die Benutzer Daten verwalten können, ohne separate Datenbanken erstellen oder verwalten zu müssen. Diese Architektur ermöglicht es allen Arbeitslasten, die Rechenleistung zu nutzen und unabhängig zu skalieren. Die drei Ebenen der Snowflake-Architektur sind Speicher, Rechenleistung und Metadatenmanagement.

In der Architektur von Snowflake speichert jeder Rechenknoten einen Teil der Daten lokal, hat aber auch Zugriff auf das zentrale Daten-Repository. Dadurch kann Snowflake Big Data verwalten, ohne dass die Entwickler separate Datenbanken verwalten müssen, und den Verwaltungsaufwand für Big-Data-Teams reduzieren. Darüber hinaus können Unternehmen ihre bestehende Data-Warehousing-Architektur und Datenanalysefunktionen nutzen.

Die flexible Architektur von Snowflake ermöglicht es Unternehmen, Rechen- und Speicherressourcen nach Bedarf zu skalieren. Die Benutzer können den Speicher in Terabyte abrechnen, während die Rechenressourcen sekundengenau abgerechnet werden. Die drei Schichten von Snowflake ermöglichen eine einfache Anpassung an komplexe Geschäftsanforderungen.

Die flexible Architektur von Snowflake ermöglicht es Unternehmen, Big Data über mehrere Plattformen hinweg zu verwalten. Snowflake unterstützt virtuelle Lagerhäuser, Cloud-Services und die gemeinsame Nutzung von Daten. Dank der flexiblen Architektur können Unternehmen kontrollierte Daten mit ihren Stakeholdern teilen und Datensilos vermeiden. Außerdem können Unternehmen sichere Daten in Echtzeit untereinander austauschen. Die Flexibilität der Snowflake-Architektur ermöglicht es Unternehmen auch, aus der Ferne zu arbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Cloud-basierte Data Warehouses werden für Unternehmen mit wachsenden Datenmengen immer häufiger eingesetzt. Unternehmen mit riesigen Datenmengen benötigen eine flexible und skalierbare Plattform, die diese Arbeitslasten bewältigen kann. Cloud-basierte Data Warehouses wie Snowflake sind für diese Unternehmen eine gute Wahl. Ihre Kosteneffizienz ist ein weiterer Grund, Snowflake gegenüber anderen Data Warehouse-Lösungen zu bevorzugen.

Snowflake bietet auch die Integration von Daten Dritter an. Über den Snowflake Data Marketplace können Benutzer eine Verbindung zu anderen Datenquellen herstellen und Daten problemlos analysieren. Die Dokumentation des Unternehmens ist umfassend und leicht verständlich. Das Unternehmen stellt Ressourcen sowohl für Entwickler als auch für nichttechnische Experten bereit.

 

Vorteile von Snowflake: Hochwertige Leistung

Snowflake ist eine Open-Source-Data-Warehouse- und -Analyseplattform mit einer großen Benutzerbasis. Sie unterstützt eine breite Palette von Dateiformaten, darunter JSON, XML, Parquet, Avro und ORC. Außerdem bietet sie erweiterte Analysen und Business Intelligence.

Die Architektur von Snowflake ist für hohe Leistung optimiert und verfügt über eine Cache-Funktion zum Speichern von Abfragen. Die zwischengespeicherten Daten sind für Analyse- und Vergleichszwecke nützlich. Snowflake verwaltet außerdem automatisch seinen Speicherplatz, indem es die Größe von Blöcken mit Mikropartitionen ändert. Snowflake unterstützt auch transiente Tabellen, bei denen die Historie nicht gespeichert wird.

Snowflake bietet außerdem erweiterte Datenschutzfunktionen, darunter Time Travel und Fail-Safe. Mit Time Travel können Benutzer Daten ab einem bestimmten Zeitpunkt (bis zu 90 Tagen) wiederherstellen, während Fail-Safe die historischen Daten bis zu einem späteren Zeitpunkt sichert. Snowflake bietet außerdem eine unbegrenzte Anzahl von gleichzeitigen Arbeitslasten, so dass mehrere Benutzer gleichzeitig Abfragen ausführen können.

Snowflake kann alle Arten von Daten, von strukturierten bis zu halbstrukturierten, mit minimaler Komplexität verarbeiten. Es unterstützt die Aufnahme verschiedener Datenformate, einschließlich Sensor-, mobiler und maschinell erzeugter Daten. Es kann auch verschachtelte Datenstrukturen optimieren und Datenfunktionen ausführen, einschließlich der Erstellung von Datentabellen.

Snowflake lässt sich je nach der benötigten Datenmenge skalieren. Dank seiner einzigartigen Architektur können Sie problemlos große Datenmengen verwalten, ohne Einschränkungen bei den Speicher- oder Rechenressourcen. Darüber hinaus können Sie Snowflake je nach Bedarf für Terabytes oder sekundengenaue Berechnungen abrechnen.

Snowflake ist außerdem äußerst flexibel und elastisch, was es zu einer idealen Wahl für das Big-Data-Management macht. Die Datenbankplattform von Snowflake bietet Dateneingabe in Echtzeit sowie unvergleichliche Flexibilität und Verfügbarkeit. Darüber hinaus ist kein eigenes Ingenieurteam erforderlich. Im Vergleich dazu erfordern Hadoop-basierte Systeme hochtechnische Systemadministratoren und Entwickler. Außerdem sind sie im Gegensatz zu Snowflake nicht elastisch skalierbar, d. h., Sie können sie problemlos nach oben und unten skalieren.

Snowflake ist ein Cloud-basiertes Data Warehouse, das Leistung auf Unternehmensniveau bietet. Es ist einfach zu implementieren und zu skalieren und macht kostspielige Unternehmens-Data-Warehouses überflüssig. Ein weiterer Vorteil von Snowflake ist, dass es auf Microsoft Azure, einer beliebten Cloud-Datenmanagement-Plattform, verwendet werden kann.

 

Vorteile von Snowflake: Unterstützung für semistrukturierte Daten

Die Verwendung halbstrukturierter Daten in Snowflakes Data Cloud ist eine leistungsstarke neue Funktion, die es Unternehmen ermöglicht, Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Datenquellen zu gewinnen. Standardmäßig erkennt Snowflake halbstrukturierte Daten und wandelt sie automatisch in sein internes Speicherformat um. Außerdem beschleunigt die automatische Abfrageoptimierung die Datenaufbereitung. Diese Architektur ermöglicht es Benutzern, Daten aus strukturierten und halbstrukturierten Quellen in einer einzigen Abfrage zu öffnen und zu verknüpfen, wodurch zusätzliche Systeme überflüssig werden und Datenpipelines vereinfacht werden.

Snowflake unterstützt viele Arten von halbstrukturierten Daten, darunter JSON, Avro, ORC und Parquet. Es unterstützt auch XML und bietet eine Vorschaufunktion für Benutzer, die eine Vorschau der Daten in ihrem bevorzugten Format anzeigen möchten. Semistrukturierte Daten werden häufig von maschinellen Lernmodellen generiert, was bedeutet, dass herkömmliche Datenbanken sie nicht verarbeiten können.

Um die Leistung zu verbessern, empfiehlt Snowflake, halbstrukturierte Daten in einer VARIANT-Spalte zu speichern, anstatt in der üblichen relationalen Spalte. Halbstrukturierte Daten können auch ohne Schema in relationale Tabellen und direkt in Spalten des Typs VARIANT geladen werden.

Semistrukturierte Daten werden häufig in Tabellenkalkulationen und Datenbanken gespeichert. Unternehmen greifen jedoch mittlerweile auf eine Vielzahl von Datentypen zu, darunter auch viele komplexere, halbstrukturierte Formate, wie IoT-Geräte und mobile Apps. Die Daten, die aus diesen Quellen stammen, können von außergewöhnlichem Wert sein, wenn sie richtig ausgewertet werden. Dieser Artikel befasst sich mit den Merkmalen halbstrukturierter Daten, den damit verbundenen Herausforderungen und den Technologien, die Unternehmen dabei helfen können, das volle Potenzial dieser Daten zu erschließen.

Das beeindruckendste Merkmal von Snowflake ist seine Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch halbstrukturierte Daten zu verarbeiten. Die Daten werden in Mikropartitionen gespeichert, die vor der Komprimierung zwischen 50 MB und 500 MB groß sein können. Snowflake kann die Größe der Mikropartitionsblöcke bei Bedarf auch automatisch anpassen.

Obwohl halbstrukturierte Daten oft unstrukturiert sind, können sie dennoch Metadaten enthalten, die es ermöglichen, sie zu katalogisieren, zu durchsuchen und zu analysieren. Eine Datenbank mit CRM-Tabellen und Kundeninformationen ist ein gutes Beispiel für halbstrukturierte Daten. Diese Art von Daten enthält mehr Metadaten als unstrukturierte Daten. Außerdem sind sie hierarchischer strukturiert als unstrukturierte Daten, so dass sie leichter analysiert und durchsucht werden können.

Die Unterstützung für halbstrukturierte Daten ist eine wichtige Funktion von Snowflake für die Verwaltung von Big Data. Mit dieser Funktion können Unternehmen die Daten auf eine strukturiertere Weise nutzen. Das Unternehmen bietet außerdem ein zentrales Daten-Repository, auf das unabhängige Rechenknoten zugreifen können.

 

Cloud- und regionenübergreifende Konnektivität

Die Verwendung von Snowflake für das Big-Data-Management ist eine einfache und skalierbare Möglichkeit, Ihre Datenspeicheranforderungen zu erfüllen. Die Multi-Cluster-Architektur von Snowflake ermöglicht es Ihnen, Ihre Rechenressourcen bei Bedarf einfach zu erweitern und zu reduzieren. Dadurch erhalten Sie eine vorhersehbare Leistung und Service Level Agreements. Außerdem werden alle Probleme automatisch gelöst. Die Benutzer müssen sich keine Gedanken über Backups oder Sicherheit machen, da Snowflake eine automatische, redundante Datenspeicherung bietet. Mit Snowflake können Sie auch autonome, voneinander unabhängige Compute-Cluster einrichten.

Snowflake ist eine ideale Datenmanagement-Plattform für Unternehmen, die eine einheitliche Datenerfahrung über mehrere Clouds hinweg benötigen. Die cloud- und regionenübergreifende Konnektivität hilft Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Big Data, ohne dass es zu Unterbrechungen und Risiken kommt. Snowflake bietet außerdem eine flexible Governance-Plattform, die die Verwaltung vereinfacht und es Ihnen ermöglicht, mehr Wert aus sensiblen Daten zu ziehen.

Die cloud- und regionenübergreifenden Funktionen des Unternehmens ermöglichen es Benutzern, Daten in verschiedenen Cloud-Umgebungen vom selben Rechenzentrum aus zu verwalten. Unternehmen können damit den Zugriff auf Daten kontrollieren und Publishing-Workflows über mehrere Cloud-Umgebungen hinweg verwalten. Außerdem werden Daten vor Manipulationen geschützt und ausfallsichere Funktionen bereitgestellt. So bietet sie beispielsweise eine rückwärtskompatible Datenwiederherstellung für 90 Tage. Außerdem bietet es rollenbasierten Zugriff, Netzwerkrichtlinien und Datenverschlüsselung.

Mit der jüngsten Risikokapitalrunde hat Snowflake einen weiteren Schritt nach vorne gemacht und sich auf globale Daten ausgerichtet. Das Data Warehouse von Snowflake kann auf AWS, Azure oder GCP ausgeführt werden, und die Plattform ist für die Replikation von Daten über Regionen hinweg ausgelegt. Sie unterstützt auch die Cloud-übergreifende Replikation und die Interoperabilität mit Kunden-Tools.

Cloud- und regionenübergreifende Konnektivität für die Datenverwaltung ist unerlässlich, um Ihre Datenbestände optimal zu nutzen. Viele Unternehmen verfügen über Daten in mehreren Cloud-Regionen, und die Cloud-übergreifende Datenreplikation ist entscheidend für die Synchronisierung der Daten. Eine langsame, inkonsistente oder nicht verwaltete Replikation macht die Daten unzuverlässig und unbrauchbar. Sie ist auch für die Geschäftskontinuität wichtig.

Die cloud- und regionenübergreifende Konnektivität von Snowflake für die Verwaltung von Big Data ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten in einer einzigen, vereinheitlichten Cloud zu verwalten. Durch die Nutzung mehrerer Cloud-Services können Unternehmen ihre Ressourcen optimieren und die Kosten senken.

Übrigens: einer der großen Wettbewerber von Snowflake ist Splunk. Lesen Sie bei Interesse unseren Beitrag zum Thema: was ist Splunk.