Что такое база данных Snowflake? Введение в современную платформу данных

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

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

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

Предприятия должны разработать средства для интерпретации огромных объемов данных, которые уже доступны. Однако принятие многооблачных технологий и распределение этих данных между локальными и облачными средами создает серьезные трудности. Сегодня поддержание 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 подробно рассмотрим Snowflake, лучшую облачно-независимую платформу для хранилищ данных, включая ее преимущества и контрасты с другими облачными платформами данных. Мы покажем, как использование Snowflake позволяет компаниям управлять огромными объемами данных, распределенных по нескольким облакам и локально, что позволяет им сосредоточиться на сборе данных и делать лучший выбор на основе своих данных.

Платформа данных как облачный сервис

Поскольку многим компаниям сложно разобраться во всех своих данных, выбор платформы данных, способной обрабатывать огромные объемы больших данных, обусловлен простотой использования, надежностью и высокой скоростью.

В рамках долгосрочного стратегического обязательства по преобразованию в компанию, ориентированную на облачные технологии и данные, многие предприятия уже используют облачные платформы данных или рассматривают возможность этого.

Наиболее широко используемый вариант, Snowball, поддерживает несколько облачных инфраструктур, включая GCP, Microsoft и Amazon, Microsoft. Пользователи могут сосредоточиться на анализе данных, а не на управлении и оптимизации, благодаря его высокомасштабируемому облачному хранилищу данных.

Snowflake — одно из немногих корпоративных онлайн-хранилищ данных, которое предлагает простоту без ущерба функциональности. Давайте рассмотрим его подробнее.

Что такое Снежинка?

Для достижения идеального сочетания производительности и стоимости он автоматически масштабируется вверх и вниз. Уникальным преимуществом Snowflake является то, как он изолирует вычисления от хранения. Это важно, поскольку практически любая другая база данных, включая Redshift, объединяет эти два, требуя от вас размера для вашей максимальной рабочей нагрузки и оплаты связанных с этим расходов.

С Snowflake вы можете централизованно хранить все свои данные и масштабировать свои вычисления независимо. Например, вы можете написать скрипт для хранилища Snowflake большого размера для загрузки данных и уменьшить его, если вам нужна загрузка данных в режиме, близком к реальному времени, для сложных преобразований, но только для небольшого количества сложных запросов в ваших отчетах.

Например, если в вашей отчетности относительно немного сложных запросов, но вам нужны загрузки данных в режиме, близком к реальному времени для ряда процессов, вы можете создать крупное хранилище-снежинку для загрузки данных и уменьшить его по завершении — все в режиме реального времени. Это снижает затраты, не ставя под угрозу цели вашего решения.

Чтобы лучше понять базу данных «Снежинка», давайте рассмотрим ее архитектуру.

Архитектура Снежинки

Гибридная архитектура данных с общими данными и классическая архитектура с общими данными на диске Snowflake позволяют ей выдавать результаты так быстро. Подобно базе данных с общими данными, она использует единый репозиторий для сохранения данных, доступных со всех вычислительных узлов. С другой стороны, Snowflake выполняет запросы, используя вычислительные кластеры MPP (массовая параллельная обработка), которые похожи на архитектуры с общими данными, в которых каждый узел локально поддерживает подмножество полного набора данных.

Благодаря этой стратегии преимущества производительности и масштабируемости архитектуры без совместного использования ресурсов сочетаются с простотой архитектуры с общими дисками.

Отличительную архитектуру снежинки составляют три основных слоя:

Чтобы лучше понять это, давайте разберем каждый из них подробнее.

Облачные сервисы

Слой облачных сервисов Snowflake служит центральной нервной системой системы, направляя и контролируя всю систему. Эти сервисы соединяют все различные части Snowflake для обработки пользовательских запросов, 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 службы:

• Меры контроля доступа и аутентификация пользователей
• Управление инфраструктурой посредством контроля виртуального хранения и складов
• Управляет сеансами, защищает и защищает данные, а также собирает и оптимизирует запросы.
• Хранилище метаданных таблиц и микроразделов, которое обеспечивает ряд отличительных возможностей «снежинки», таких как путешествия во времени, совместное использование данных и клонирование без копирования, является неотъемлемой частью уровня сервисов.

Обработка запросов

При обработке выполнения запроса этот уровень использует ресурсы, которые предоставил поставщик облачных услуг. С помощью Snowflake вы можете создавать отдельные вычислительные кластеры MPP (называемые виртуальными хранилищами), которые не разделяют вычислительные ресурсы и не влияют на производительность.

Ниже приведены основные преимущества виртуальных складов:

• Масштабируемость: масштабирование виртуального склада возможно без каких-либо перебоев или повреждений.
• Отсутствие конфликтов: 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 становятся доступны всем благодаря общему хранилищу данных.
• Автоматическая приостановка: когда запросы к хранилищу данных не выполняются, оно автоматически приостанавливается.
• Платите по мере использования: платите только за вычислительные ресурсы, которые вы используете, а хранилище отделено от других по принципу «снежинка».

Хранилище базы данных

Используя JSON, AVRO и Parquet в качестве примеров, Snowflake использует бесконечно масштабируемое и облачное безопасное хранилище для хранения организованных и полуструктурированных данных. Таблицы, схемы или базы данных являются компонентами уровня хранения. Затем Snowflake перестраивает данные в свой собственный оптимизированный, сжатый столбчатый формат.

Элементы данных, хранящиеся в Snowball, скрыты от пользователей и доступны только через SQL-запросы через Compute layer. Уровень управления хранилищем состоит из нескольких масштабируемых зашифрованных микроразделов.

Мы узнали о снежинке и ее архитектуре, но каковы преимущества использования снежинки? Давайте углубимся в ее 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 Snowflake может предоставить вашей компании:

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

Сейчас мы подробно рассмотрим каждый из них.

Доступность и параллелизм

Вы можете столкнуться с проблемами параллелизма (например, задержками или сбоями) при работе с типичным хранилищем данных и большим количеством клиентов или в случаях, когда слишком много запросов конкурируют за ресурсы.

Благодаря своей уникальной многокластерной 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, немедленно.

Безопасность и доступность

Snowflake распространяется по зонам доступности AWS или Azure платформы, на которой он работает, и создан для постоянной работы и выдерживания сбоев компонентов и сети с небольшим влиянием на пользователей. Предлагаются дополнительные уровни безопасности, включая поддержку данных PHI для клиентов HIPAA и шифрование для всех сетевых подключений. Он сертифицирован по стандарту SOC 2 Type II.

Скорость и производительность

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

Гибкость и эластичность

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

Бесперебойный обмен данными

Архитектура Snowflake облегчает обмен данными между пользователями Snowflake. Кроме того, с помощью учетных записей читателей, которые применяются к приложениям из пользовательского интерфейса, компании могут обмениваться данными практически с любым потребителем данных, независимо от того, являются ли они пользователями Snowflake или нет. С помощью этой функциональности учетная запись Snowflake клиента может быть создана и поддерживаться поставщиком.

Поддержка и хранение структурированных и полуструктурированных данных

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

Масштабируемость

Когда спрос резко возрастает, Snowflake обеспечивает немедленное масштабирование хранилища данных для обработки параллельных проблем. Он масштабируется без необходимости перераспределения данных, что может доставить конечным пользователям массу неудобств.

Мы так много вникали в базу данных Snowflake, но чем она отличается от Data Platforms? Это то, что мы обсудим дальше!

Разница между Snowflake и другими платформами данных

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

Все они предоставляют высокомасштабируемые и надежные решения для хранения данных, хотя в таблице ниже перечислены некоторые расхождения в технических характеристиках и структурах ценообразования.

На основе ваших вариантов использования и требований вы и ваша компания должны выбрать лучшую платформу облачного хранилища данных. Если вы в затруднении, Contino может работать с вашей компанией, чтобы изучить ваши бизнес-требования, порекомендовать лучшую платформу облачного хранилища данных и помочь в ее разработке.

Ниже приведены основные различия между Snowflake и некоторыми другими популярными хранилищами данных:

Зарегистрируйтесь в Программе профессиональной сертификации по науке о данных, чтобы освоить более десятка инструментов и навыков в области науки о данных, а также посетить мастер-классы преподавателей Университета Пердью и экспертов IBM, эксклюзивные хакатоны и сессии Ask Me Anything от IBM.

Станьте лучшим специалистом по обработке данных с помощью Simplilearn

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

Инженерам по работе с данными не придется тратить много времени и усилий на создание и управление системами данных, поскольку надежная и очень хорошая платформа хранения данных позволит им сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего — создании новых функций платформы и пользовательского опыта на благо своих клиентов.

Чтобы глубже погрузиться в эту тему и стать лучшим специалистом по анализу данных, ознакомьтесь с программой профессиональной сертификации Simplilearn по анализу данных и повышайте свои навыки уже сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое архитектура «снежинка»?

Архитектура Snowflake представляет собой нечто среднее между традиционными базами данных с общим диском или без общего доступа. Snowflake использует центральный источник данных для сохранения данных, которые доступны из всех нескольких процессоров на платформе, как и системы с общим диском.

2. Что такое хранилище данных Snowflake?

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

3. Какой тип базы данных представляет собой Snowflake?

Реляционная база данных, хранящаяся в облаке под названием Snowflake, используется для создания хранилищ данных. Она создана с использованием облачных платформ Google, Azure и AWS и сочетает в себе возможности обычных баз данных с рядом свежих и инновационных опций. Она отличается тем, как она реагирует на меняющиеся потребности предприятий.

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

Нет, они разные. Наиболее широко используемая стандартизированная версия SQL, ANSI, поддерживается платформой данных и хранилищем данных Snowflake. Это означает, что Snowflake можно использовать для всех самых популярных процессов. Кроме того, Snowflake поддерживает каждую операцию, включая создание, обновление, вставку и т. д., которая позволяет выполнять процессы хранилища данных.

5. Как работает база данных Snowflake?

Для операций, включая загрузку, обработку и запрос данных, Snowflake распределяет вычислительные ресурсы между кластерами для массивно-параллельной обработки (MPP). Пользователи могут изолировать рабочие нагрузки внутри определенных виртуальных хранилищ, используя эту функцию.

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

Никакие современные технологии баз данных или программные платформы “больших данных”, такие как Hadoop, не используются для создания платформы данных Snowflake. 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.