Caso d’uso
Crea pipeline di dati migliori
Dai ai tuoi data engineer gli strumenti per creare, distribuire e ottimizzare le pipeline di dati più velocemente. Con workflow end-to-end e democratizzando il data engineering.
Soluzioni
Semplifica l’intero ciclo di vita della pipeline di dati con Snowflake
Creare pipeline resilienti con una solida integrità dei dati può essere complesso, ma le funzionalità native e le strette integrazioni di Snowflake con gli standard aperti e le pratiche di data engineering semplificano l’adozione di nuove metodologie e l’integrazione con i workflow esistenti.
Nuove funzionalità native
Openflow e dbt Projects su Snowflake forniscono interfacce intuitive per estendere la collaborazione a tutta l’organizzazione e scalare il data engineering direttamente all’interno di Snowflake.
Elimina l’overhead operativo e i rallentamenti delle prestazioni
Sfrutta la capacità di calcolo gestita e dimentica il tuning dell’infrastruttura. Scegli opzioni di orchestrazione e trasformazioni serverless ad alte prestazioni e ottimizzate.
Automatizza lo sviluppo
Semplifica il ciclo di vita dello sviluppo, con particolare attenzione a CI/CD, automazione del deployment e gestione dell’infrastruttura.
Vantaggi
Sviluppo e orchestrazione con SQL e Python in Snowflake
Potenzia i tuoi team tramite le pipeline SQL
Alleggerisci il carico di lavoro dei data engineer con pipeline di dati accessibili in SQL
- La modularità delle pipeline SQL consente a utenti con diverse competenze SQL di eseguire in modo affidabile numerose pipeline su vasta scala e crea una base per workflow di dati adattabili.
- Concentrati sulla scrittura del codice SQL grazie alla capacità di calcolo completamente gestita dei virtual warehouse Snowflake.
- Semplifica la configurazione della pipeline con l’orchestrazione automatica e l’elaborazione continua e incrementale dei dati con le Dynamic Tables.
- Crea, distribuisci e governa i dbt Projects con il supporto nativo su Snowflake.
Sviluppa e scala con le pipeline Python
Abilita lo sviluppo Python di livello enterprise
- Usa la familiare sintassi Python per eseguire trasformazioni complesse in modo trasparente nel motore elastico Snowflake. In questo modo elimini lo spostamento dei dati e ottieni un'elaborazione efficiente su vasta scala.
- Gestisci volumi di dati e richieste di elaborazione crescenti senza sovraccarico infrastrutturale, con Snowpark, la soluzione per Python potente e scalabile.
- Usa pandas in Snowflake per semplificare e scalare lo sviluppo utilizzando una sintassi familiare per le tue trasformazioni dei dati.
- Migliora le prestazioni e riduci i costi delle trasformazioni di dati complesse in Apache Spark.
Aggiungi l’automazione
Orchestra le pipeline di dati
- Pianifica e automatizza i dbt Projects su Snowflake con l’orchestrazione nativa o utilizza un orchestratore di terze parti.
- Tu definisci lo stato finale e Snowflake gestirà automaticamente gli aggiornamenti con Dynamic Tables.
- Esegui i comandi secondo una pianificazione o trigger definiti con Snowflake Tasks.
- Concatena i task definendo un grafo aciclico diretto (DAG) per supportare elaborazioni periodiche più complesse.
- Ottimizza l’esecuzione dei task con Serverless Tasks.
Risorse
Inizia a creare e orchestrare le pipeline su Snowflake
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Prova Snowflake gratis per 30 giorni
- con 400 $ di crediti gratuiti per iniziare
- accesso immediato all’AI Data Cloud
- abilita i tuoi data workload più critici
Pipeline di dati
Domande frequenti
Scopri come creare e gestire efficacemente le pipeline di dati in Snowflake. Scopri i tipi di pipeline supportati, le tecniche di gestione dati più efficienti e altro ancora.
