Snowflake

Snowflake hat das Data Warehouse von Grund auf für die Cloud entwickelt und optimiert. Die Cloudbasierte DWH-Plattform zeichnet sich im Gegensatz zu klassischen Data Warehouse oder Big Data-Plattformen, die "nachträglich" in die Cloud verlagert werden, durch maximale Flexibilität und Effizienz für den DWH-Betrieb aus.

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SNOWFLAKE: DATA WAREHOUSE BUILT FOR THE CLOUD

Herkömmliche DWHs sind häufig nicht für inzwischen entstehende Datenmengen ausgelegt. Fachliche Erweiterungen und Volumen-Skalierungen sind oft mit überproportional hohen Kosten verbunden. Dazu erfordern klassische DWH-Plattformen aufgrund ihrer Komplexität meist sehr aufwändige Administration. Moderne Alternativen zur klassischen on-Premise Datenbank, wie Big Data-Lösungen bspw. auf Basis von Hadoop, sind nicht optimal für den Betrieb von Data Warehouse-Lösungen konzipiert und erfordern zusätzlich sehr spezielles Know-how für eine effiziente Nutzung. 

Die Macher von Snowflake (Ex-Oracle Mitarbeiter) haben diese Erkenntnisse genutzt, um eine zeitgemäße und vor allem skalierbare Cloud-Datenbank speziell für die Anforderungen von DWHs zu entwickeln. Im Grundsatz werden dabei „einfach“ Speicherplatz und Rechenleistung getrennt um maximale Flexibilität zu gewährleisten. Als technische Plattformen für das Snowflake-Konzept dienen alle führenden Cloud-Plattformen wie bspw. AWS, Microsoft Azure oder Google Analytics. Die Datenmengen, die aktuell von Snowflake täglich verarbeitet werden, finden wir beeindruckend:  

  • Über 100 Millionen Queries täglich 
  • Größte Tabelle: 68 Trillionen Zeilen 
  • Größte Datenmenge eines Kunden: > 40 Petabyte 
  • Größte Anzahl an Nutzern eines Kunden: > 10.000 Größte Anzahl an Tabellen in einer Datenbank: 200.000 

Die Top 10 Features von Snowflake sind nicht weniger beeindruckend: 

  • Arbeitet mit allen gängigen Datamagement- und Analytics-Tools (bspw. WhereScape, Informatica, alteryx, MicroStrategy, Cognos, Qlik, Spark, Python etc.) 
  • Undrop Befehl -> Sollte man „aus Versehen“ eine Tabelle löschen, kann sie per undrop wiederhergestellt werden. Daten können grundsätzlich bis zu 90 Tage wiederhergestellt werden. 
  • Instant data cloning -> Durch Neuerzeugung von Metadaten können Tabellen binnen Sekunden geklont werden. 
  • JSON Abfrage mit SQL 
  • Standard ANSI SQL mit analytischen Funktionen -> Es müssen keine neuen Skills erlernt werden. 
  • Trennung von Speicher und Rechenleistung 
  • Flexible Skalierung der Rechenleistung bei Bedarf -> Virtual Warehouses werden in unterschiedlichen „T-Shirt“ Größen angeboten, XS (1 Node) bis XXL (128 Nodes) und lassen sich clustern. 
  • Sicherheit – Authentifizierung – Zugriff – Verschlüsselung 
  • Automatische Query Optimierung -> Snowflake optimiert sich selbst, es müssen kaum noch administrative Tätigkeiten durchgeführt werden. 
  • Live Data Sharing -> Daten können bei Bedarf mit anderen Snowflake Kunden geteilt werden. 

WESENTLICHE VORTEILE: AUFWANDSREDUKTION IN BEREITSTELLUNG, ENTWICKLUNG UND ADMINISTRATION

In vielen erfolgreichen DWH Projekten hat INFOMOTION Best Practices für alle Herausforderungen und Restriktionen, die klassische Datenbanken und DWH-Designs mit sich bringen entwickelt. Sie sind seit mehr 15 Jahren die Basis für verlässliche, nachhaltige und vor allem herstellerunabhängige Lösungen für unsere Kunden. Mit Snowflake können heute  bspw.  PoCs, Ramp-Up Phasen oder Prototypen binnen Minuten bereitgestellt werden. Datenbankaufgaben eines DWHs wie die Bereitstellung unterschiedlicher Test oder Entwicklungsumgebungen,  Performanceoptimierungen oder das Resizing einer Datenbank, wenn die Datenmenge wächst, ist deutlich unkomplizierter, schneller durchführbar und in manchen Punkten entfällt es sogar. Bei sekundengenauer Abrechnung, Hochverfügbarkeit, Skalierung nach oben und in die Breite, Near-Zero Management und Performance, wie sie JETZT benötigt wird und nicht erst in Tagen oder Wochen.

 

Near Zero Management

Mit den Analytics und DWH Best Practices von INFOMOTION in Verbindung mit Snowflake schaffen Sie die optimalen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Transformation zum datengetriebenen Unternehmen. 

 

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