Caso de uso
Crea mejores Flujos de datos
Brinda a los ingenieros de datos los medios para crear, implementar y optimizar flujos de datos con rapidez mediante flujos de trabajo integrales, y democratiza la ingeniería de datos.
Panorama
Optimiza todo el ciclo de vida del flujo de datos con Snowflake
Aunque crear flujos resilientes con una integridad de datos sólida puede ser todo un reto, las capacidades nativas de Snowflake y sus estrechas integraciones con estándares abiertos y prácticas de ingeniería de datos optimizan la adopción de nuevas prácticas y la integración con flujos de trabajo existentes.
Nuevas capacidades nativas
Snowpark Connect, Openflow y dbt Projects en Snowflake proporcionan interfaces intuitivas que permiten a los equipos colaborar en su organización y escalar la ingeniería de datos directamente en Snowflake.
Elimina la sobrecarga operativa y los cuellos de botella en el rendimiento
Aprovecha las ventajas del cómputo gestionado sin tener que ajustar la infraestructura. Recurre a opciones de orquestación y a transformaciones sin servidor eficientes y optimizadas.
Automatiza el desarrollo
Simplifica el ciclo de vida del desarrollo, haciendo hincapié en la integración y el desarrollo continuos (CI/CD), la automatización de la implementación y la gestión de la infraestructura.
Beneficios
Creación y orquestación con SQL y Python en Snowflake
Potenciar a los equipos mediante flujos de SQL
Alivia la carga de los ingenieros de datos con flujos de datos accesibles en SQL
- Gracias a la modularidad de los flujos de SQL, los usuarios con distintas habilidades en SQL pueden ejecutar numerosos flujos a escala de forma fiable y, de ese modo, crear una base adaptable para los flujos de trabajo de datos.
- Concéntrate en escribir código SQL gracias al cómputo totalmente gestionado de los almacenes de datos virtuales de Snowflake.
- Simplifica la configuración de los flujos con la orquestación automática y el procesamiento continuo e incremental de los datos con Dynamic Tables.
- Crea, implementa y gobierna dbt Projects con compatibilidad nativa en Snowflake.
Crear y escalar con flujos de Python
Ejecuta Apache Spark y crea flujos empresariales
- Mejora el rendimiento y reduce el coste de las transformaciones de datos complejas en Apache Spark.
- Ejecuta el código existente de Apache Spark Dataframe, SparkSQL y UDF con el cómputo de Snowpark.
- Usa la conocida sintaxis de Python para impulsar el desarrollo.
- Gestiona los crecientes volúmenes de datos y las necesidades de procesamiento sin sobrecarga de la infraestructura gracias a una solución potente y escalable.
- Utiliza pandas en Snowflake para simplificar y escalar el desarrollo mediante el uso de esta conocida sintaxis para realizar transformaciones de datos flexibles.
Añadir automatizaciones
Orquesta los flujos de datos
- Programa y automatiza dbt Projects en Snowflake con orquestación nativa o utiliza un orquestador de terceros.
- Define el estado final y Snowflake gestionará automáticamente las actualizaciones con Dynamic Tables.
- Ejecuta comandos programados o activaciones definidas con Snowflake Tasks.
- Concatena las tareas mediante la definición de un grafo acíclico dirigido (DAG) para admitir un procesamiento periódico más complejo.
- Optimiza la ejecución de tareas con Serverless Tasks.
Recursos
Empieza a crear y orquestar flujos en Snowflake
Ponerse en marcha
Da el siguiente pasocon Snowflake
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- Acceso inmediato al AI Data Cloud
- Habilita tus workloads de datos más esenciales
Flujos de datos
Preguntas frecuentes
Descubre cómo crear y gestionar flujos de datos de forma eficaz en Snowflake. Explora los tipos de flujos compatibles, las técnicas eficientes de gestión de datos y mucho más.
