Что такое база данных «Снежинка»? Введение в современную платформу данных

За последние десять лет объем данных увеличился. Данные уже контролируют значительную часть жизни наших потребителей благодаря улучшениям в беспроводной связи, вычислительной мощности и распространению устройств Интернета вещей (IoT).

То же самое справедливо и для предприятий, которые все больше и больше полагаются на данные для улучшения своих предложений, процессов и доходов.

Нет никаких признаков того, что эта тенденция замедляется, поскольку исследовательская фирма IDC Projects что к 2025 году объем данных, производимых ежегодно, достигнет 160 ЗБ, что в десять раз больше объема, произведенного в 2017 году.

Компании должны разработать средства для интерпретации огромных объемов уже доступных данных. Однако внедрение мультиоблачной среды и распределение этих данных между локальными и облачными средами создают серьезные трудности. Сегодня поддержка сочетания локальных и облачных решений для хранения данных является проблемой для многих предприятий.

В этой статье мы обсудим преимущества и трудности облачных хранилищ данных и внимательно рассмотрим Snowflake, ведущую независимую от облака платформу для хранилищ данных, включая ее преимущества и отличие от других облачных платформ данных. Мы покажем, как использование Snowflake позволяет предприятиям управлять огромными объемами данных, рассредоточенных по нескольким облакам и локально, позволяя им сосредоточиться на сборе данных и делать более правильный выбор на основе своих данных.

Платформа данных как облачный сервис

Поскольку многие компании изо всех сил пытаются разобраться во всех своих данных, выбор платформы данных, способной обрабатывать огромные объемы больших данных, зависит от простоты использования, надежности и высокой скорости.

В рамках долгосрочного стратегического обязательства по преобразованию в облачную компанию, ориентированную на данные, многие компании уже используют облачные платформы данных или рассматривают возможность сделать это.

Наиболее широко используемый вариант, Snowflake, поддерживает несколько облачных инфраструктур, в том числе от GCP, Microsoft и Amazon, Microsoft. Пользователи могут сосредоточиться на анализе данных, а не на управлении и оптимизации, благодаря высокомасштабируемому облачному хранилищу данных.

Одним из немногих готовых к использованию онлайн-хранилищ данных, которое предлагает простоту без ущерба для функциональности, является Snowflake, поэтому давайте рассмотрим его.

Что такое Снежинка?

Чтобы достичь идеального сочетания производительности и стоимости, оно автоматически масштабируется вверх и вниз. Уникальная особенность Snowflake заключается в том, что он изолирует вычисления от хранилища. Это очень важно, поскольку практически любая другая база данных, включая Redshift, объединяет эти две базы данных, что требует подбора размера для максимальной рабочей нагрузки и оплаты соответствующих расходов.

С помощью Snowflake вы можете централизованно хранить все свои данные и независимо масштабировать свои вычисления. Например, вы можете создать сценарий большого хранилища-снежинки для загрузки данных и масштабировать его, если вам нужна загрузка данных почти в реальном времени для сложных преобразований, но только для небольшого количества сложных запросов в ваших отчетах.

Например, если в ваших отчетах относительно мало сложных запросов, но вам нужна загрузка данных практически в реальном времени для ряда процессов, вы можете создать значительное хранилище «снежинка» для загрузки данных и снова масштабировать его после завершения — и все это в в реальном времени. Это снижает затраты без ущерба для целей вашего решения.

Чтобы лучше понять базу данных «снежинка», давайте посмотрим на ее архитектуру.

Снежинка Архитектура

Гибридная архитектура данных Snowflake без общего доступа и классическая архитектура данных с общим диском позволяют ей так быстро получать результаты. Подобно базе данных на общем диске, здесь используется единый репозиторий для хранения данных, доступных со всех вычислительных узлов. С другой стороны, Snowflake выполняет запросы, используя вычислительные кластеры MPP (массово-параллельная обработка), которые похожи на архитектуры без общего доступа, поскольку каждый узел локально поддерживает подмножество полного набора данных.

Благодаря этой стратегии преимущества производительности и масштабируемости архитектуры без общего доступа сочетаются с простотой архитектуры с общими дисками.

Три основных слоя составляют характерную архитектуру снежинки:

Чтобы лучше понять это, давайте разберемся с каждым из них подробно.

Облачные сервисы

Уровень облачных сервисов Snowflake служит центральной нервной системой системы, направляя и контролируя всю систему. Эти службы соединяют все различные части Snowflake для обработки запросов пользователей, от входа в систему до отправки запросов. Snowflake полностью поддерживает уровень сервисов, который использует экземпляры компьютеров, предоставленные Snowflake поставщиком облачных услуг.

Этот уровень контролирует следующие сервисы:

• Меры контроля доступа и аутентификация пользователей
• Управление инфраструктурой посредством контроля виртуальных хранилищ и складов
• Управляет сеансами, обеспечивает безопасность и защиту данных, а также собирает и оптимизирует запросы.
• Хранилище метаданных таблиц и микроразделов, которое обеспечивает несколько отличительных возможностей снежинки, таких как путешествия во времени, совместное использование данных и клонирование без копирования, является важной частью уровня сервисов.

Обработка запросов

При обработке запроса этот уровень использует ресурсы, предоставленные поставщиком облачных услуг. С помощью Snowflake вы можете создавать отдельные вычислительные кластеры MPP (называемые виртуальными складами), которые не совместно используют вычислительные ресурсы и не влияют на производительность.

К основным преимуществам виртуальных складов можно отнести:

• Масштабируемость: масштабирование виртуального склада вверх или вниз возможно без каких-либо перерывов или повреждений.
• Нулевая конкуренция: благодаря выделенному оборудованию ни одно хранилище данных не зависит от другого.
• Автоматическое возобновление: если необходимо выполнить новый SQL-запрос, его можно возобновить за миллисекунды.
• Изменения данных: любые изменения данных немедленно передаются всем благодаря общему хранилищу данных.
• Автоматическая приостановка: если запросы в хранилище данных не выполняются, оно автоматически приостанавливается.
• Платите по мере использования: платите только за те вычислительные ресурсы, которые вы используете в качестве вычислений, а хранилище отделяется от Snowflake.

Хранение базы данных

На примере JSON, AVRO и Parquet компания Snowflake использует бесконечно масштабируемое и безопасное облачное хранилище для хранения организованных и полуструктурированных данных. Таблицы, схемы или базы данных являются компонентами уровня хранения. Затем данные преобразуются с помощью Snowflake в собственный оптимизированный сжатый столбчатый формат.

Элементы данных, хранящиеся в снежинке, скрыты от пользователей и доступны только через запросы SQL через уровень вычислений. Уровень управления хранилищем состоит из нескольких зашифрованных микроразделов с возможностью масштабирования.

Мы узнали о снежинке и ее архитектуре, но каковы преимущества ее использования? Давайте углубимся в его различные преимущества!

Преимущества Снежинки

Чтобы решить многие проблемы традиционных аппаратных хранилищ данных, такие как ограниченная масштабируемость, проблемы с преобразованием данных, а также задержки или сбои, вызванные высокой частотой запросов, Snowflake был создан специально для облака.

Вот семь преимуществ, которые снежинка может дать вашей компании:

• Доступность и параллелизм
• Безопасность и доступность
• Скорость и производительность
• Гибкость и эластичность
• Беспрепятственный обмен данными
• Поддержка и хранение структурированных и полуструктурированных данных
• Масштабируемость

О каждом из них мы сейчас узнаем подробно.

Доступность и параллелизм

Вы можете столкнуться с проблемами параллелизма (например, задержками или сбоями) в обычном хранилище данных и значительном количестве клиентов или в случаях использования, когда слишком много запросов конкурируют за ресурсы.

Благодаря своей особой мультикластерной архитектуре Snowflake решает проблемы параллелизма: запросы из одного виртуального хранилища редко влияют на запросы из другого, и каждое виртуальное хранилище может масштабироваться вверх или вниз по мере необходимости. Специалистам по данным и аналитикам не нужно ждать завершения других процессов загрузки и обработки; они могут получить то, что им нужно, прямо сейчас.

Безопасность и доступность

Snowflake распространяется по зонам доступности AWS или Azure платформы, на которой он работает, и рассчитан на постоянную работу и выдерживает сбои компонентов и сети с минимальным влиянием на пользователей. Предлагаются дополнительные уровни безопасности, включая поддержку данных PHI для клиентов HIPAA и шифрование для всех сетевых подключений. Он сертифицирован SOC 2 Type II.

Скорость и производительность

Благодаря эластичной природе облака вы можете расширить свое виртуальное хранилище, чтобы воспользоваться дополнительными вычислительными ресурсами, если вам нужно быстрее загружать данные или выполнять большое количество запросов. После этого вы сможете уменьшить размер виртуального склада и платить только за потраченное время.

Гибкость и эластичность

Он обеспечивает большую доступность, эластичность, адаптируемость и ценность. Пользователь может использовать службы запросов и хранилище в одном хранилище данных. Снежинка более адаптируема с точки зрения использования, поскольку ее можно использовать только тогда, когда это необходимо.

Беспрепятственный обмен данными

Архитектура Snowflake облегчает обмен данными между пользователями Snowflake. Кроме того, благодаря учетным записям читателей, которые применяются к приложениям из пользовательского интерфейса, компании могут обмениваться данными практически с любым потребителем данных, независимо от того, является ли он пользователем Snowflake или нет. С помощью этой функции поставщик может создать и поддерживать учетную запись клиента «снежинка».

Поддержка и хранение структурированных и полуструктурированных данных

Без предварительного преобразования или преобразования ваших данных в заданную реляционную схему вы можете объединить организованную, полуструктурированную и неструктурированную информацию для анализа и поместить ее в облачную базу данных. Snowflake автоматически улучшает процессы архивирования и запроса данных.

Масштабируемость

При резком росте спроса Snowflake обеспечивает немедленное масштабирование хранилища данных для решения одновременных проблем. Он масштабируется, не требуя перераспределения данных, что может доставить конечным пользователям массу неудобств.

Мы так много отважились на базу данных «снежинка», но чем она отличается от платформ данных? Об этом мы и поговорим дальше!

Разница между Snowflake и другими платформами данных

Современные решения для хранения данных создаются в облаке компаниями, использующими ведущих облачных поставщиков, таких как GCP, Microsoft Azure и AWS, а также интеграцию с Snowflake.

Все они предоставляют масштабируемые и надежные решения для хранилищ данных, хотя в таблице ниже перечислены некоторые расхождения в технических характеристиках и структурах цен.

В зависимости от ваших вариантов использования и требований вы и ваша компания должны выбрать лучшую платформу облачного хранилища данных. Если вы в замешательстве, Contino может сотрудничать с вашей компанией, чтобы изучить ваши бизнес-требования, порекомендовать лучшую платформу облачного хранилища данных и помочь в ее разработке.

Основные различия между Snowflake и некоторыми другими популярными хранилищами данных приведены ниже:

Зарегистрируйтесь в программе профессиональных сертификатов в области науки о данных, чтобы изучить более дюжины инструментов и навыков обработки данных, а также получить доступ к мастер-классам преподавателей Purdue и экспертов IBM, эксклюзивным хакатонам и сеансам Ask Me Anything от IBM.

Станьте лучшим специалистом по данным с Simplilearn

Инвестиции в технологические платформы необходимы для сбора, организации и анализа огромных объемов данных.

Инженерам по обработке данных не придется тратить много времени и усилий на создание систем данных и управление ими, поскольку надежная и очень хорошая платформа хранения данных позволит им сконцентрироваться на том, что они делают лучше всего — создании новых функций платформы и пользовательского опыта для пользы своих клиентов. .

Чтобы глубже погрузиться в это и стать лучшим специалистом по данным, ознакомьтесь с программой профессиональных сертификатов Simplilearn в области науки о данных и повысьте свои навыки сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое архитектура-снежинка?

Архитектура Snowflake представляет собой нечто среднее между традиционными базами данных с общим диском и без общего доступа. Snowflake использует центральный источник данных для сохранения данных, доступных со всех нескольких процессоров платформы, во многом аналогично системам с общими дисками.

2. Что такое хранилище данных Snowflake?

Используя облачную платформу Snowflake, организации могут безопасно обмениваться данными без необходимости использования различных хранилищ данных, озер и витрин.

3. Что за база данных — Snowflake?

Реляционная база данных, хранящаяся в облаке под названием «снежинка», используется для создания хранилищ данных. Он создан с использованием облачных платформ Google, Azure и AWS и сочетает в себе функции традиционных баз данных с рядом свежих и инновационных опций. Его особенность заключается в том, как он реагирует на меняющиеся потребности предприятий.

4. Snowflake — это то же самое, что SQL?

Нет, они разные. Наиболее широко используемая стандартизированная версия SQL, ANSI, поддерживается платформой данных и хранилищем данных Snowflake. Это означает, что снежинку можно использовать для всех самых популярных процессов. Кроме того, Snowflake поддерживает все операции, включая создание, обновление, вставку и т. д., которые позволяют выполнять процессы хранения данных.

5. Как работает база данных Snowflake?

Для операций, включая загрузку, манипулирование и запрос данных, Snowflake распределяет вычислительные ресурсы между кластерами для массово-параллельной обработки (MPP). С помощью этой функции пользователи могут изолировать рабочие нагрузки внутри определенных виртуальных складов.

6. Является ли Snowflake инструментом для работы с базами данных?

Для создания платформы данных «снежинка» не используются современные технологии баз данных или программные платформы «больших данных», такие как Hadoop. Вместо этого Snowflake сочетает в себе передовую архитектуру, специально созданную для облака, с совершенно новым механизмом запросов SQL.

7. Является ли Snowflake инструментом ETL?

Snowflake работает с различными технологиями интеграции данных, включая Informatica, Matillion, Tableau, Talend и другие, и поддерживает как ETL, так и ELT.