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Mit Snowflake Datenanwendungen erstellen

Entwickeln Sie ohne viel Aufwand datenintensive Anwendungen, die kosteneffizient skaliert werden können und Ihnen durchweg schnelle Analysen bieten.

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10 Möglichkeiten zum Vereinfachen Ihrer DevOps-Prozesse für Datenanwendungen

 

 

Die Snowflake Data Cloud ermöglicht Anwendungen mit nahezu grenzenloser Leistung, Parallelität und Skalierbarkeit.

Führen Sie neue Funktionen dank vereinfachter Datenpipelines und verbesserter Engineering-Effizienz schneller ein. Snowflake wird als As-a-Service-Lösung bereitgestellt, das heißt, Sie müssen sich nicht mit der Komplexität der Infrastruktur auseinandersetzen, sondern können sich voll und ganz darauf konzentrieren, mit Ihren Datenanwendungen Innovationen zu gestalten.

Grenzenlose Skalierbarkeit und Parallelität

Dank der Multi-Cluster-basierten Shared-Data-Architektur von Snowflake können Sie Leistungs-SLAs durchweg erfüllen. Fahren Sie dedizierte Rechenressourcen direkt hoch, um eine fast grenzenlose Anzahl gleichzeitiger Benutzer und Workloads zu unterstützen, und das bei gleichbleibend hoher Leistung.

Optimierte Datenpipelines

Erstellen Sie Anwendungen, die schneller neue Einblicke aus semistrukturierten Daten liefern, ohne dass sich Engineering-Teams um die Vorbereitung. Nutzen Sie ANSI SQL für alle Daten. Dazu gehört auch die Unterstützung von Verbindungen über verschiedene Datentypen und Datenbanken hinweg.

Kein Verwaltungsaufwand für SRE/DevOps

Mit Snowflake können Sie die Produktivität im Engineering verbessern, da es Bereitstellung, Verfügbarkeit, Optimierung, Datenschutz und andere Tag-2-Vorgänge nahtlos über mehrere Clouds hinweg verwaltet.

FUNKTIONEN

Automatische Skalierung

Snowflake skaliert Rechenressourcen automatisch aufwärts und abwärts, für eine nahezu grenzenlose Parallelität ohne Leistungseinbußen und ohne die Notwendigkeit der Umstrukturierung von Daten.

  • Ihre Produktmargen sind dank einer sekundengenauen Abrechnung der Rechenleistung geschützt.
  • Die Kapazitätsplanung und das teure Over-Provisioning entfallen.
  • Mit dedizierten Rechenressourcen, die bedarfsorientiert skaliert werden können, statten Sie Ihre Kunden mit schnellen Analysen aus.
Hello to the Data Cloud Image

Native Unterstützung für semistrukturierte Daten

Dank des VARIANT-Datentyps von Snowflake müssen semistrukturierte Daten nicht mehr vorverarbeitet werden und neue Einblicke werden schneller geliefert.

  • Erfassen Sie JSON-Daten direkt in einer relationalen Tabelle, um sofort Einblicke zu gewinnen.
  • Fragen Sie strukturierte und semistrukturierte Daten per Standard-SQL ab.
  • Fügen Sie neue Funktionen oder Parameter hinzu, ohne Datenpipelines unterbrechen zu müssen.

Vereinfachte Vorgänge

  • Beschleunigen Sie die Markteinführung neuer Funktionen mit vereinfachten DevOps-Workflows und automatisierten Tag-2-Vorgängen.
  • Erstellen Sie direkt Sandboxes mit Zero-Copy-Cloning und isolierten Rechenressourcen.
  • Greifen Sie mit der Time Travel-Technologie von Snowflake ganz einfach auf historische Daten zu oder führen Sie Rollbacks ohne manuelle Sicherungen aus.

“Snowflake was the only alternative that was cost effective, scales very well, and is very easy to maintain.”

Vikram Kapoor

CTO, Lacework

„Wir konnten Snowflake einfach starten, rohe JSON-Daten einspeisen und Abfragen in gigantischen Datasets ausführen. Dazu brauchten wir kein Engineering-Team, das sich um die Hadoop- Umgebung kümmert.“

Jay White

Director of Software Engineering, Blackboard

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