¿Cómo funciona Snowflake? Una explicación sencilla del popular almacén de datos

Pasar de un proyecto de datos a otro debido a las limitaciones de recursos puede resultar frustrante e ineficaz.

Sin embargo, hasta hace poco, la mayoría de las empresas realizaban sus operaciones de datos de esta manera. Los ingenieros a menudo tenían que detener las consultas que consumen muchos recursos para poder extraer información urgente sobre los clientes en una base de datos. Estos mismos equipos de datos también necesitarían con frecuencia ejecutar consultas durante muchas noches, cuando los recursos informáticos no estaban en demanda.

Pero ahora, gracias a un almacén de datos en la nube altamente escalable, disponible y rentable, como Copo de nieve, las empresas pueden aprovechar sus datos sin preocuparse por la escasez de recursos.

Snowflake es un almacén de datos en la nube con escalabilidad elástica

Snowflake es un almacén de datos en la nube que puede almacenar y analizar todos sus registros de datos en un solo lugar. Puede aumentar o reducir automáticamente sus recursos informáticos para cargar, integrar y analizar datos.

Como resultado, puede ejecutar prácticamente cualquier cantidad de cargas de trabajo en muchos usuarios al mismo tiempo sin preocuparse por la contención de recursos. Las cargas de trabajo pueden incluir casos de uso como el procesamiento de datos por lotes, el análisis interactivo y las canalizaciones de datos complejas.

Considere un escenario típico en el que los equipos desean realizar diferentes consultas sobre los datos de los clientes para responder a varias preguntas. Es posible que su equipo de producto quiera entender el compromiso y la retención, mientras que su equipo de marketing puede querer entender los costos de adquisición y el valor de la vida útil del cliente. La ejecución de todas estas consultas en un clúster de recursos informáticos crearía competencia por los recursos y ralentizaría el rendimiento de las consultas para ambos equipos. Sin embargo, con Snowflake, puede crear almacenes virtuales independientes para cada equipo, lo que permite a todas las partes interesadas obtener rápidamente las respuestas que necesitan.

Snowflake también crea automáticamente otra instancia de clúster de procesamiento cuando un clúster no puede gestionar todas las consultas entrantes y comienza a equilibrar las cargas entre los dos clústeres, por lo que no tendrá que preocuparse por el tiempo de inactividad o el bajo rendimiento.

Dado que Snowflake puede escalar la capacidad y el rendimiento bajo demanda según sea necesario, los equipos de datos ya no necesitan realizar ejercicios de planificación de la capacidad por adelantado. Tampoco necesitan mantener almacenes de datos costosos y sobredimensionados que, en su mayoría, siguen infrautilizados.

La arquitectura de Snowflake asigna automáticamente los recursos correctos

La arquitectura desacoplada de almacenamiento, procesamiento y servicios de Snowflake permite a la plataforma ofrecer automáticamente el conjunto óptimo de recursos de E/S, memoria y CPU para cada carga de trabajo y escenario de uso.

Snowflake usa un nuevo arquitectura de datos compartidos de múltiples clústeres que desvincula el almacenamiento, los recursos informáticos y los servicios del sistema. La arquitectura de Snowflake tiene los tres componentes siguientes:

1. Almacenamiento: Snowflake utiliza un servicio de almacenamiento en la nube escalable para garantizar un alto grado de replicación, escalabilidad y disponibilidad de los datos sin mucha intervención manual del usuario. Permite a los usuarios organizar la información en bases de datos, según sus necesidades.
2. Calcular: Snowflake utiliza un procesamiento masivo en paralelo (MPP) clústeres para asignar recursos informáticos para tareas como cargar, transformar y consultar datos. Permite a los usuarios aislar las cargas de trabajo dentro de determinados almacenes virtuales. Los usuarios también pueden especificar a qué bases de datos de la capa de almacenamiento tiene acceso un almacén virtual determinado.
3. Servicios en la nube: Snowflake utiliza un conjunto de servicios como metadatos, seguridad, control de acceso, seguridad y administración de infraestructuras. Permite a los usuarios comunicarse con aplicaciones cliente, como la interfaz de usuario web de Snowflake, JDBC u ODBC.

Como Snowflake no combina estrechamente los servicios de almacenamiento, procesamiento y bases de datos, puede modificar dinámicamente las configuraciones y aumentar o reducir los recursos de forma independiente. Como resultado, la arquitectura única de Snowflake también permite gestionar todos los datos en un solo sistema. No es necesario utilizar bases de datos especializadas para diferentes formatos de datos.

Snowflake también es capaz de adaptar automáticamente los recursos a un escenario de uso concreto, de modo que los usuarios ya no necesitan administrar los recursos manualmente.

Snowflake ofrece soporte nativo para datos semiestructurados

Snowflake también ofrece soporte nativo para todos los formatos de datos semiestructurados sin comprometer la integridad, el rendimiento o la flexibilidad.

Las bases de datos relacionales asumen que todos los registros de datos se adhieren de forma coherente a un conjunto de columnas definidas por el esquema de la base de datos. Este modelo de datos estáticos ofrece ventajas como los índices y la eliminación, pero se descompone cuando los registros de datos entrantes no siguen un esquema de base de datos definido.

En la actualidad, los modelos de aprendizaje automático generan automáticamente una gran cantidad de datos empresariales en formatos de datos semiestructurados como JSON y XML. Las bases de datos tradicionales a menudo no pueden gestionar estos registros de datos porque no siguen un esquema de base de datos específico.

Para hacer frente a estas limitaciones, los equipos de datos forzaron los datos semiestructurados a un esquema. Sin embargo, este enfoque se traduce en la pérdida de información y flexibilidad. Además, la adición de nuevos campos al esquema provocó un mal funcionamiento de las canalizaciones de datos existentes. Como mejora, algunas bases de datos comenzaron a tratar los datos semiestructurados como un objeto complejo especial. Sin embargo, los usuarios no podían buscar, indexar o cargar fácilmente estos objetos especiales. Por lo tanto, incluso este enfoque condujo a concesiones de rendimiento.

Copos de nieve Tipo de datos VARIANT permite a los usuarios almacenar registros de datos semiestructurados de forma nativa dentro de una tabla relacional. Los usuarios pueden cargar fácilmente datos semiestructurados en una tabla con el tipo de datos VARIANT de Snowflake. Los usuarios pueden usar esta opción de almacenamiento sin esquemas para todos los registros de datos JSON, Avro, XML y Parquet. Este tipo de datos VARIANT permite a los usuarios cargar datos semiestructurados directamente en Snowflake sin definir un esquema, perder información ni crear retrasos en el rendimiento.

Snowflake también descubre automáticamente los atributos de los datos semiestructurados. Identifica atributos similares en todos los registros y organiza esos atributos de manera que proporciona una mejor compresión y acceso a los datos.

Aprovechar Snowflake para apoyar el crecimiento empresarial

Snowflake es un almacén de datos en la nube de pago por uso y procesamiento paralelo masivo (MPP) que aprovecha al máximo la nube. Como tal, Snowflake se está convirtiendo rápidamente en el sistema de datos registrado para muchas organizaciones. Empresas de todos los sectores están implementando Snowflake para almacenar datos como registros de compras, información de productos/SKU, etc., y también están elaborando informes y modelos de aprendizaje automático sobre esos datos.

Los datos almacenados en Snowflake suelen ser valiosos para los equipos empresariales de marketing, productos y atención al cliente, que buscan utilizar los datos para personalizar la experiencia del cliente y comprender la interacción con los clientes. Sin embargo, estos equipos empresariales no suelen tener la experiencia técnica necesaria para navegar por el almacén de datos y, por lo tanto, dependen de los equipos de datos para extraer los datos que necesitan del almacén, un proceso que retrasa el tiempo de obtención de valor y distrae la atención del trabajo de alta prioridad.

Las soluciones como mParticle facilitan la incorporación de los datos de los clientes, como los registros de compras en las tiendas, los atributos calculados y las predicciones de los usuarios de Snowflake, en una infraestructura de datos de clientes accesible, donde equipos no técnicos pueden activarlos para respaldar las iniciativas empresariales. Mientras que Snowflake funciona como el sistema de almacenamiento y análisis, mParticle funciona como el sistema de movimiento en la pila de datos de una empresa, lo que permite a las organizaciones aumentar el ROI de su implementación de Snowflake y, al mismo tiempo, mejorar la eficiencia operativa.