Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen bei der Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen unterstützt. Die Datenplattform wurde speziell für die Verarbeitung von Big Data entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und komplexe Analysen durchzuführen.
In diesem Artikel erklären wir, was Snowflake ist, welche Vorteile es bietet, wie es funktioniert und vieles mehr.
Was ist Snowflake?
Snowflake wurde 2012 gegründet und ist eine vollständig verwaltete Software as a Service (SaaS). Der Name Snowflake entstand aus der gemeinsamen Leidenschaft der Gründer Benoit Dageville, Thierry Cruanes und Marcin Żukowski für den Skisport.
Snowflake bietet eine einzige Plattform für:
- Data Warehousing,
- Data Lakes,
- Data Engineering,
- Data Science,
- die Entwicklung von Datenanwendungen sowie
- die sichere Freigabe und Nutzung von Echtzeit- und gemeinsam genutzten Daten
Außerdem liefert die Cloud-basierte Datenplattform sofort einsatzbereite Funktionen, wie
- die Trennung von Speicher und Rechenleistung,
- on-the-fly skalierbare Rechenleistung,
- Datenfreigabe,
- Datenklonen und
- Unterstützung für Tools von Drittanbietern,
…um die anspruchsvollen Anforderungen wachsender Unternehmen zu erfüllen.
Sehen wir uns nun die Architektur von Snowflake an.
Woraus besteht die Snowflake-Plattform? (Architektur)
Die Architektur von Snowflake besteht aus drei Hauptkomponenten. Diese bilden die Grundlage der Multi-Cluster-Datenarchitektur für die Cloud-Datenplattform von Snowflake:
- Cloud-Services: Snowflake verwendet ANSI-SQL für Cloud-Dienste, die es den Nutzern ermöglichen, ihre Daten zu optimieren und ihre Infrastruktur zu verwalten. Snowflake sorgt für die Sicherheit und Verschlüsselung der gespeicherten Daten. Das Unternehmen verfügt über robuste Data-Warehousing-Zertifizierungen wie PCI DSS und HIPAA. Die Dienstleistungen umfassen Authentifizierung, Infrastrukturmanagement, Abfrageanalyse und -optimierung, Metadatenmanagement und Zugriffskontrolle.
- Rechenleistung/ Compute-Cluster: Die Rechenschicht von Snowflake besteht aus virtuellen Cloud Data Warehouses, die es ermöglichen, Daten durch Abfragen zu analysieren. Jedes virtuelle Snowflake-Warehouse ist ein unabhängiger Cluster und konkurriert weder um Rechenressourcen noch beeinträchtigt es die Leistung der anderen.
- Speicherebene: In einer Snowflake-Datenbank werden die hochgeladenen strukturierten und semistrukturierten Datensätze eines Unternehmens zur Verarbeitung und Analyse gespeichert. Snowflake verwaltet automatisch alle Teile des Datenspeicherprozesses, einschließlich Organisation, Struktur, Metadaten, Dateigröße, Komprimierung und Statistiken.
Ähnlich wie bei der Shared-Disk-Datenbank werden die Daten in einem einzigen Repository gespeichert, das von allen Rechenknoten aus zugänglich ist. Andererseits führt Snowflake Abfragen unter Verwendung von MPP (Massively Parallel Processing)-Rechenclustern durch, die mit Shared-Nothing-Architekturen insofern vergleichbar sind, als jeder Knoten eine Teilmenge des vollständigen Datensatzes lokal verwaltet.
Mit dieser Strategie werden die Leistungs- und Skalierungsvorteile der Shared-Nothing-Architektur mit der Einfachheit der Shared-Disk-Architektur kombiniert.
Was sind die Vorteile von Snowflakes Architektur?
Wir haben die größten Vorteile von Snowflakes Architektur für Sie in einer Tabelle festgehalten:
| Skalierbarkeit | Die Skalierung eines virtuellen Lagers ist ohne Unterbrechung oder Beschädigung möglich |
| Keine Konkurrenz | Dank dedizierter Hardware ist kein Data Warehouse von einem anderen abhängig. |
| Auto-Wiederaufnahme | Wenn eine neue SQL-Abfrage ausgeführt werden muss, kann sie innerhalb von Millisekunden wieder aufgenommen werden. |
| Datenänderungen | Alle Datenänderungen werden aufgrund der gemeinsamen Datenspeicherung sofort an alle weitergegeben. |
| Auto-Suspend | Wenn in einem Data Warehouse keine Abfragen laufen, wird es automatisch angehalten. |
| Abrechnung nach Aufwand | Sie zahlen nur für die Rechenressourcen, die Sie als Rechenleistung nutzen, und der Speicher ist bei Snowflake entkoppelt. |
Wir haben Snowflake und seine Architektur kennengelernt, aber was sind die Vorteile der Verwendung von Snowflake? Lassen Sie uns in die verschiedenen Vorteile eintauchen!
Was sind die Nachteile von Snowflake?
- Kosten der Verarbeitung
- Hohe Kosten für die Verarbeitung umfangreicher ETL-Workloads
- Geringe Transparenz der Kostenaufschlüsselung – ETL, Ingress/Egress, und BI
- Datenabhängigkeit
- Geschlossene statt offene Architektur schränkt die Auswahl ein
- Ausgeschlossen von Innovationen außerhalb des Data Warehouse (z.B. Spark, GenAI Tooling)
- Kostenpflichtige Verschiebung von Daten aus Snowflake zur Verwendung mit anderen Systemen (z.B. zu ML- oder BI-Tools)
- Duplizierter Speicher
- Hohe Kosten für Cloud-Speicher
- Keine „Single Source of Truth“
- Hohe Ingress/Egress-Computekosten
- Fehlende Tools für Data Science
- Datenwissenschaftler extrahieren Daten, um sie in einer anderen Umgebung zu analysieren oder ML-Modelle zu erstellen (doppelte Tooling Kosten)
- Data Science und GenAI haben in den letzten Jahren rapide an Wert gewonnen und müssen bei der Auswahl einer geeigneten Cloud-Platform berücksichtigt werden (hoher Mehrwert)
Wann Sie sich für Snowflake entscheiden sollten?
- Snowflakes Data Cloud verwendet eine einzige elastische Performance-Engine, die hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet. Sie unterstützt parallele Verarbeitung, von interaktiv bis Batch, dank der Multi-Cluster-Ressourcenisolierung.
- Mit der Unterstützung von SQL-Abfragen und dem Snowpark-Entwickler-Framework für Java- und Scala-Zugriff macht Snowflake es Anwendern aller Qualifikationsniveaus leicht, Daten zu nutzen.
- Unternehmen haben keine Zeit mehr für die manuelle Datenverwaltung und -pflege und bauen auf Automatisierung. Snowflake ermöglicht Unternehmen die Automatisierung von Datenmanagement, Sicherheit, Governance, Verfügbarkeit und Datenstabilität. Dies fördert die Skalierbarkeit, optimiert die Kosten, reduziert Ausfallzeiten und trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz bei.
- Außerdem hebt Snowflake Datensilos und ETL auf mit nahtlosen, Cloud- und Regionen übergreifenden Verbindungen und Datenfreigaben. Jeder, der Zugriff auf gemeinsam genutzte, sichere Daten benötigt, kann eine einzige Kopie über die Datenwolke abrufen und sich darauf verlassen, dass die Governance- und Compliance-Richtlinien eingehalten werden.
- Darüber hinaus bietet der Snowflake Data Marketplace Daten von Drittanbietern an und ermöglicht es Ihnen, sich mit Snowflake-Kunden zu verbinden, um Workflows mit Datenservices und Anwendungen von Drittanbietern zu erweitern.
Die Vorteile von Snowflake sind nun klar, doch was kostet Sie die Verwendung der Cloud-Datenplattform?
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Wie sieht das Kostenmodell von Snowflake aus?
Snowflake bietet ein flexibles Preismodell, bei dem Sie für die tatsächlich genutzte Rechenleistung und den Cloud-Speicher bezahlen. Für Snowflake-Accounts werden verschiedene Preisoptionen angeboten, darunter On-Demand-Preise pro Sekunde ohne langfristige Verpflichtungen oder im Voraus gekaufte Snowflake-Kapazitätsoptionen. Die Rechnernutzung wird sekundengenau abgerechnet, mit einem Minimum von 60 Sekunden. Das Unternehmen bietet eine kostenlose Testphase an.
Benötigen Sie Unterstützung?
Gerne helfen wir Ihnen bei den ersten Schritten zur eigenen Datenplattform oder begleiten Sie auf Ihrem Weg zur Data Driven Company.
Herkömmliche Data-Warehouse-Software baut auf bestehenden lokalen Datenbanken oder Software-Plattformen auf. Snowflake wurde entwickelt, um die Möglichkeiten der Massenspeicherung von Daten in der Cloud zu nutzen und basiert auf Amazon s3.
Was unterscheidet Snowflake von Databricks?
Sowohl Snowflake als auch Databricks bieten eine Lösung, um die Massen an Daten im Unternehmen zu verwalten. Die beiden Cloud-Giganten Databricks und Snowflake haben sich auf die Lösung dieser Herausforderung spezialisiert und konkurrieren um den Platz der besten Datenspeicher-Architektur.
Während Snowflake sich auf die Speicherung und Verarbeitung von Daten fokussiert, legt Databricks seinen Fokus auf die Datenverarbeitung. Im Punkt Architektur unterscheiden sich die beiden Cloud-Anbieter ebenfalls. Snowflake verwendet einen Data Ocean der auf Data Warehouses basiert. Databricks hingegen arbeitet mit einem Data Lake der um den Delta Lake erweitert wurde.
Wir haben der Unterscheidung der beiden Cloud-Giganten einen ganzen Blogbeitrag gewidmet. Snowflake vs. Databricks: Was sind die Unterschiede?
Fazit
Snowflake ist eine moderne Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, große Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren. Mit seiner einzigartigen Architektur ermöglicht Snowflake eine skalierbare und elastische Datenverarbeitung, die es Unternehmen ermöglicht, schnell auf ihre Daten zuzugreifen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Snowflake bietet zudem eine hohe Sicherheit und Datenschutzstandards, was es zu einer vertrauenswürdigen Lösung für Unternehmen macht.
Obwohl Snowflake viele Vorteile bietet, ist es wichtig zu beachten, dass die Implementierung und Nutzung von Snowflake eine gewisse Lernkurve erfordern kann. Dennoch ist Snowflake eine leistungsstarke Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenstrategie zu optimieren und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen dabei hilft, große Mengen an Daten zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Sie bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Leistungsfähigkeit. Mit Snowflake können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, in Echtzeit analysieren und von fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen profitieren.
Snowflake bietet verschiedene Vorteile. Unter anderem:
1. Snowflake bietet eine skalierbare und flexible Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren.
2. Durch die Verwendung von Cloud-Computing-Technologien ermöglicht Snowflake eine einfache Skalierung der Dateninfrastruktur, ohne dass zusätzliche Hardware oder Software erforderlich ist.
3. Snowflake bietet auch eine hohe Datensicherheit und Datenschutz, da die Daten in der Cloud verschlüsselt und durch umfangreiche Sicherheitsmaßnahmen geschützt werden.
Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die sich auf die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen spezialisiert hat. Es bietet eine skalierbare und flexible Dateninfrastruktur, um Daten effizient zu speichern und abzufragen und konzentriert sich hauptsächlich auf die Verarbeitung von strukturierten Daten.
Databricks hingegen ist eine Unified-Analytics-Plattform, die auf die Verarbeitung von Big Data und maschinellem Lernen ausgerichtet ist. Insgesamt kann man sagen, dass Snowflake sich auf die Datenverwaltung und -analyse spezialisiert, während Databricks eine umfassendere Plattform ist, die auch maschinelles Lernen und KI-Modelle unterstützt.
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