Snowflake für Data Engineering | Snowflake-Workloads

Snowflake optimiert das Data Engineering und ist gleichzeitig leistungsstark und zuverlässig.

Erfassen, transformieren und stellen Sie Ihre gesamten Daten einfach bereit, um schnellere und tiefere Einblicke zu erhalten.

Dank Snowflake müssen Data Engineers wenig bis gar keine Zeit mit der Verwaltung Ihrer Infrastruktur verbringen, da Aufgaben wie Kapazitätsplanung und Parallelitätsverwaltung entfallen. Stattdessen können sie sich bei der Bereitstellung Ihrer Daten stärker auf Aufgaben mit Mehrwert konzentrieren.

Alle Daten, alle Geschwindigkeiten

Ermöglichen Sie die kontinuierliche oder im Batch ausgeführte Erfassung strukturierter und semistrukturierter Daten, um sicherzustellen, dass nahezu alle Kunden mit Live-Daten arbeiten, und damit schneller Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden können.

Leistung und Zuverlässigkeit von Pipelines verbessern

Führen Sie Pipelines mit dedizierten und elastischen Rechenressourcen in der richtigen Größe aus, um von optimaler Leistung, zuverlässigen Pipelines und bedeutenden Kosteneinsparungen zu profitieren.

Komplexität von Pipelines reduzieren

Nutzen Sie SQL, um die Entwicklung von Pipelines zu optimieren, ohne zusätzliche Cluster, Dienste oder Datenkopien verwalten zu müssen.

So funktioniert modernes Data Engineering mit Snowflake

Im Batch ausgeführte und kontinuierliche Erfassung von Datenpipelines für unterschiedliche Datenformate

Moderne datengesteuerte Anwendungen können nicht auf Daten warten. Mit Snowflake können Sie strukturierte und semistrukturierte Daten sowohl im Batch als auch kontinuierlich erfassen lassen.

Native Unterstützung für semistrukturierte Daten, ohne Schemata definieren zu müssen
Automatisierte und verwaltete Datenerfassung nahezu in Echtzeit aus einem Cloud-Blob- Speicher mit Snowpipe
Einfache Erfassung von Datenänderungen („Change Date Capture“, CDC) mit Streams und Aufgaben
Einfaches Laden von Daten und Ausführen mit sofortiger Datenverfügbarkeit

Webinar mit Autodesk ansehen >

Leistung nach Bedarf dank individueller Transformationsvorgaben

Bei herkömmlichen Lösungen sind spezielle Zeitfenster zum Ausführen von Pipelines erforderlich. Snowflake hingegen verfügt über eine einzigartige Architektur mit Multi-Cluster-Computing, wobei die Ressourcen für die einzelnen Workloads voneinander isoliert sind.

Mit der Multi-Cluster-basierten Shared-Data- Architektur von Snowflake sorgen Sie für eine gleichbleibende Leistung über eine nahezu unbegrenzte Anzahl gleichzeitiger Workloads hinweg.
Sie zahlen nur für Ressourcen, die Sie auch verwenden, indem Sie die Leistung und die Preise von Pipelines Ihrem Bedarf entsprechend einstellen. Außerdem können Sie die Größe dedizierter Computecluster direkt anpassen.
Skalieren Sie eine beinahe grenzenlose Anzahl an Rechenressourcen hoch oder runter – und das mit nur wenigen Klicks.

Sprechstunde mit Fair ansehen >

Architektur Optimieren Sie die Entwicklung und Verwaltung von Pipelines mit Snowflake, um weniger Zeit mit Ihrer Infrastruktur und mehr mit der Bereitstellung von Daten zu verbringen.

Sorgen Sie für eine bessere Zusammenarbeit beim Data Engineering durch schnelle und einfache Datentransformationen mit ANSI SQL.
Erweitern Sie Ihre Pipelines um externe Funktionen, JavaScript-Funktionen und gespeicherte Prozeduren.
Nutzen Sie Snowflake für Ihre anderen Daten- Workloads – Data Warehousing, Data Lakes, Data Science, Datenaustausch und die Entwicklung von Datenanwendungen.
Verwalten Sie eine zentrale Kopie Ihrer Daten, um die Datenverwaltung und Data Governance zu vereinfachen und DevOps- und DataOps-Prozesse zu verbessern.
Teilen und nutzen Sie kontrollierte Live-Daten einfach und sicher in Echtzeit.
Erstellen Sie robuste Datenpipelines mit Schema-on-Read, ohne Schemata im Voraus definieren zu müssen.

Mehr über robuste End-to-End-Datenpipelines >