Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die Cloud hat sich im letzten Jahrzehnt enorm weiterentwickelt und bietet Unternehmen, die für ihre Daten- und Analyseprojekte noch auf veraltete Systeme setzen, nun mehr Sicherheit. Für Unternehmen, die ihre unmittelbaren oder spezifischen Datenmanagement-Anforderungen erfüllen möchten, gibt es eine Vielzahl von Optionen.
Dieser Artikel richtet sich an alle Personen und Organisationen, die nach Cloud-basierten Data-Warehousing-Optionen suchen, und beleuchtet Snowflake – eine Cloud-Datenplattform – und wie sie sich perfekt eignet, wenn Sie über eine Migration zu einem neuen Cloud-Data-Warehouse nachdenken.
Der Markt für Cloud-Data-Warehouses ist ein sehr wettbewerbsintensives Feld, das sich durch die spezialisierten Angebote verschiedener Anbieter auszeichnet. Azure, AWS Redshift, SQL Data Warehouse und Google BigQuery sind bedeutende Alternativen in einem sich rasant entwickelnden Data-Warehouse-Markt, dessen Wert auf über 18 Milliarden US-Dollar geschätzt wird.
Der Hauptgrund für die Entwicklung moderner Data-Warehousing-Lösungen ist die Cloud. Die Cloud bringt Folgendes mit sich:
- Nahezu unbegrenzter, preisgünstiger Speicherplatz
- Skalierungskompetenz
- Auslagerung der schwierigen Betriebsfunktionen der Data-Warehouse-Plattform und der Sicherheit an den Cloud-Anbieter
- Die Flexibilität, nur für Speicherung und Datenverarbeitung zu bezahlen, wenn Sie sie nutzen.
- Verwandeln Sie Daten in Erkenntnisse und interagieren Sie mit Teams, indem Sie sichere und verwaltete Daten nahezu in Echtzeit teilen, ohne Ihre gesamte Zeit mit dem Betrieb der Infrastruktur zu verbringen.
Angesichts der vielen großen und renommierten Namen in der Technologiebranche muss man etwas Einzigartiges bieten, um sich von der Masse abzuheben. Snowflake hat das überraschenderweise geschafft.
Snowflake als Cloud-Datenplattform
Snowflake ist eine für die Cloud entwickelte Data-Warehouse-Lösung mit einer einzigartigen Architektur, die als SaaS (Software-as-a-Service) mit voller Unterstützung für ANSI SQL bereitgestellt wird. Das Snowflake Data Warehouse basiert auf der Cloud-Infrastruktur von AWS, Google Cloud oder Azure und bietet eine breite Palette von Technologielösungen für Datenintegration, Business Intelligence, fortgeschrittene Analysen, Sicherheit und Governance, was eine schnelle und einfache Einführung ermöglicht.
In erster Linie ist es die Snowflake-Architektur, die es so beliebt macht. Sie bietet Skalierbarkeit, Leistung und Automatisierung, die mit einem herkömmlichen Data Warehouse oder einer in die Cloud verlagerten Big-Data-Plattform schlichtweg nicht möglich sind.
Die Schneeflockenarchitektur:
Snowflake ist als unternehmensgerechter Service für alle Organisationen konzipiert, die ihre Cloud-Data-Warehousing-Lösung modernisieren und unbegrenzte Skalierbarkeit sowie überzeugende Leistung erzielen möchten. Neben hoher Benutzerfreundlichkeit und Interoperabilität bedeutet Unternehmenstauglichkeit auch hohe Verfügbarkeit.
Zu diesem Zweck ist Snowflake eine serviceorientierte Architektur, die sich durch hohe Fehlertoleranz und unabhängig skalierbare Dienste auszeichnet. Diese Dienste kommunizieren über RESTful-Schnittstellen und sind in drei Architekturschichten unterteilt.
Snowflake ist eine für die Cloud entwickelte Data-Warehouse-Lösung mit einer einzigartigen Architektur, die als SaaS (Software-as-a-Service) mit voller Unterstützung für ANSI SQL angeboten wird. Das Snowflake Data Warehouse basiert auf der Cloud-Infrastruktur von AWS, Google Cloud oder Azure und bietet eine breite Palette von Technologielösungen für Datenintegration, Business Intelligence, fortgeschrittene Analysen, Sicherheit und Governance, was eine schnelle und einfache Einführung ermöglicht.
In erster Linie ist es die Snowflake-Architektur, die es so beliebt macht. Sie bietet Skalierbarkeit, Leistung und Automatisierung, die mit einem herkömmlichen Data Warehouse oder einer in die Cloud verlagerten Big-Data-Plattform schlichtweg nicht möglich sind.
Snowflake ist als unternehmensgerechter Service für alle Organisationen konzipiert, die ihre Cloud-Data-Warehousing-Lösung modernisieren und unbegrenzte Skalierbarkeit sowie überzeugende Leistung erzielen möchten. Neben hoher Benutzerfreundlichkeit und Interoperabilität bedeutet Unternehmenstauglichkeit auch hohe Verfügbarkeit.
Zu diesem Zweck ist Snowflake eine serviceorientierte Architektur, die sich durch hohe Fehlertoleranz und unabhängig skalierbare Dienste auszeichnet. Diese Dienste kommunizieren über RESTful-Schnittstellen und sind in drei Architekturschichten unterteilt.
Quelle: Snowflake
Durch die Ausgewogenheit dieser Funktionen und die flexible Preisgestaltung ließ Snowflake seine Konkurrenten bei analytischen Workloads – sowohl bei traditionellen On-Premise-Speicherlösungen als auch bei anderen Cloud-basierten Lösungen wie Oracle, Redshift, Teradata, SQL Server oder Azure DWH – deutlich hinter sich.
LESEEMPFEHLUNG: DIE 4 BESTEN CLOUD-DATENLAGERLÖSUNGEN IM JAHR 2020
- Erstens nutzt Snowflake die gewöhnliche SQL-Abfragesprache, was bedeutet, dass Organisationen oder Abteilungen, die bereits SQL in ihren Teams verwenden, keine „Umschulung“ benötigen.
- Snowflake unterstützt die gängigsten Datenformate wie JSON, Avro, Parquet, ORC und XML. Die Möglichkeit, diverse Daten (strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte) auf einer einzigen Plattform zu speichern, trägt dazu bei, das Problem der Handhabung der inkonsistenten Datentypen in einem Data Warehouse zu lösen.
- Snowflake bietet eine fortschrittliche Architektur, um die Vorteile nativer Cloud-Plattformen auszuschöpfen. Während die meisten traditionellen Data Warehouses nur eine einzige Speicherschicht für Speicherung und Betrieb unterstützen, ermöglicht Snowflake einen intelligenten Ansatz, indem Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Datennutzung in einem einzigen Prozess zusammengefasst werden. Da sich Speicher- und Rechenressourcen jedoch unterscheiden, ist ein sorgfältiges Management erforderlich. Ziel ist es, kostengünstigen Speicherplatz und hohe Rechenleistung pro Euro zu gewährleisten, ohne die Kosten durch die Kombination der beiden wesentlichen Komponenten des Data Warehouse in die Höhe zu treiben.
- Snowflake bietet zwei unterschiedliche Benutzererfahrungen für die Interaktion mit Daten, die sich für Data Engineers und Data Analysts unterscheiden. Data Engineers laden die Daten und arbeiten anwendungsseitig; sie sind somit die Administratoren und Eigentümer des Systems.
- Mithilfe von Datenanalysten werden verschiedene Datentypen genutzt, um Geschäftseinblicke zu gewinnen, nachdem sie von einem Data Engineer in das System geladen wurden. Auch hier übernimmt Snowflake die Arbeit, indem es die beiden Funktionen trennt und es einem Datenanalysten ermöglicht, ein Data Warehouse zu replizieren und es anschließend beliebig zu bearbeiten, ohne das ursprüngliche Data Warehouse zu beeinträchtigen.
- Schließlich unterstützt Snowflake die sofortige Anpassung der Data-Warehouse-Größe, um Engpässe bei gleichzeitig hoher Nachfrage zu beheben. Snowflake skaliert ohne die Notwendigkeit einer Datenumverteilung und vermeidet so jegliche Beeinträchtigung der Endnutzer.
Data Warehousing verlagert sich rasant in die Cloud, und Lösungen wie Snowflake bieten, wie oben beschrieben, klare Vorteile gegenüber veralteten Technologien.
Mit den traditionellen Data-Warehousing-Methoden und den zugrunde liegenden Technologien sahen sich Geschäftsanwender mit vielen Hürden und Herausforderungen konfrontiert, um die Servicequalität, Einfachheit und Wertschöpfung zu gewährleisten, die erforderlich sind, um mit den sich schnell ändernden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten.
Mit seiner modernen Architektur bietet Snowflake jedoch außergewöhnliche Leistung, Parallelverarbeitung und Benutzerfreundlichkeit, was es zu einer perfekten Plattform macht, die entwickelt wurde, um diverse Daten in einer einzigen Schicht für Datenanalysen zusammenzuführen, und stellt ein attraktives Angebot in Form einer Cloud-Data-Warehousing-Lösung für unbegrenzte Skalierbarkeit dar.
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Polestar, offizieller strategischer Partner von Snowflake , unterstützt Sie bei der Integration Ihrer Daten aus verschiedenen Quellen in Snowflake in Echtzeit. Kontaktieren Sie uns oder nutzen Sie unsere kostenlose Testversion, wenn Sie Hilfe beim Einrichten Ihrer Snowflake-Architektur oder beim Verbinden Ihrer Datenquellen mit Snowflake benötigen. Wir freuen uns darauf, Ihre individuellen Anforderungen zu erfüllen.