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Snowflakeを使ったモダンデータエンジニアリング

シンプルで信頼性の高いデータパイプラインを自分の好きな言語で構築

 

 

Snowflakeはデータエンジニアリングを合理化しつつ、性能と信頼性を提供します。

データを容易に挿入、変換、配信でき、速やかに深いインサイトを得られます。

Snowflakeを使うことで、データエンジニアはインフラストラクチャの管理にほとんど時間をかけずにすみ、キャパシティプランニングや同時実行への対応といったタスクを回避できます。代わりに、データ配信に向けてより付加価値のある業務に集中して取り組むことが可能です。

あらゆるデータを、あらゆる速度で

構造化および半構造化データのバッチと継続的な挿入が可能なことで、ほぼすべてのデータ消費者がライブデータを取り扱えるようになり、データを速やかにインサイトに変えることができます。

パイプラインの性能と信頼性が向上

伸縮性のある適切な規模の専用コンピューティングリソースを使ってパイプラインを実行することで、最適な性能、信頼できるパイプライン、大幅なコスト削減が実現します。

パイプラインの複雑さの軽減

クラスタ、サービス、管理対象のデータコピーを追加することなく、SQLを利用してパイプライン開発を合理化します。

各種データフォーマットに対応したバッチと継続的なデータパイプライン

各種データフォーマットに対応したバッチと継続的なデータパイプライン

最新のデータ主導型アプリケーションは、データを次々に処理します。Snowflakeは、構造化および半構造化データのバッチと継続的な挿入の両方に対応します。

  • 半構造化データ型をネイティブでサポートし、スキームの定義が不要
  • Snowpipeにより、クラウドブロブストレージからの自動化・管理されたデータ挿入をほぼリアルタイムで実行
  • Simplifica la captura de datos de cambio (CDC) con Streams & Tasks により、変更データキャプチャ(CDC)を簡素化
  • 即時のデータ可用性により、データを手間なくロード・実行

個々の変換ニーズに合わせて性能を拡張・縮小

従来のソリューションでは、パイプラインの実行のために専用の時間ウィンドウが必要です。これに対して、Snowflakeはワークロードごとにリソースを分離して、マルチクラスタ型コンピューティングを提供するという独自の設計になっています。

  • Snowflakeのマルチクラスタ共有データアーキテクチャにより、ほぼ無数の同時実行ワークロードにおいて性能を維持
  • 専用コンピュートクラスタのサイズを瞬時に変更することで、パイプライン性能と価格が最適化され、使用した分だけ料金を支払うことが可能
  • 数回のクリックだけで、コンピューティングリソースをほぼ無限にスケールアップ/ダウン

シンプルなデータ変換とアーキテクチャ

Snowflakeによりパイプラインの開発と管理を合理化することで、インフラストラクチャのために費やす時間が短縮され、その分をデータ配信にまわすことができます。

  • ANSI SQLを使った高速でシンプルなデータ変換により、データエンジニアリングでのコラボレーションが強化
  • パイプラインを拡張して、エクスターナルファンクション、JavaScript関数、ストアドプロシージャを包含させることが可能
  • Snowflakeを使って、データウェアハウジング、データレイク、データサイエンス、データエクスチェンジ、データアプリケーションの構築といった他のデータワークロードを有効化
  • 1つのデータコピーのみを管理することで、データの管理とガバナンスが簡素化され、DevOpsとDataOpsが改善
  • 管理されたライブデータをリアルタイムで簡単かつ安全に共有・消費
  • スキーマオンリード方式により、スキーマを事前に定義しなくても、伸縮性のあるデータパイプラインを構築可能
Rakuten Rewards Logo

「Snowflakeを使って、1日にデータセット100件以上とジョブ400~500件の処理を1万回以上実行していますが、99.5%の割合で成功しています」

Mark Stange-Tregear氏

アナリティクス部門 VP, Rakuten Rewards

「Snowflakeのおかげで、開発時間が80%減と大幅に短縮されました」

Michael Garlick氏

ソフトウェアエンジニアリング部門ディレクタ, Xevo

幅広いパートナーエコシステム

幅広いエコシステムの中からデータインテグレーションパートナをお選びいただけます。

Snowflake上でデータエンジニアリング業務を開始するための手引き

データエンジニアリングの超初心者向けガイド
ウェビナー:継続的なデータの挿入と変換
アプリケーションビルダのための7つのSnowflakeリファレンスアーキテクチャ
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