WORKLOAD
Snowflake per il data lake
Implementa modelli di architettura flessibili con storage governato e interoperabile su vasta scala.
Ottieni valore dai tuoi dati in un’unica piattaforma
Utilizza facilmente una combinazione di dati non strutturati, semi‑strutturati e strutturati, memorizzati esternamente o nello storage gestito e ottimizzato di Snowflake.
Proteggi i tuoi dati con la governance integrata
Proteggi il tuo data lake con metadati dettagliati pronti all’uso, controlli degli accessi granulari e uniformi e la telemetria per monitorare l’utilizzo nel tempo.
Riduci il TCO con un servizio completamente gestito
Dedica meno tempo e denaro a mantenere in funzione i sistemi e concentrati sulle attività strategiche lasciando che sia Snowflake a occuparsi di aggiornamenti, disponibilità, gestione dello storage, certificazioni di conformità e altro.
Come funziona
Unifica i dati con uno storage compresso completamente gestito
Elimina la necessità di combinare più servizi e sistemi supportando molti workload su dati non strutturati, semi‑strutturati e strutturati in un’unica piattaforma.
Grazie alla compressione efficiente, al micro-partizionamento automatico e alla crittografia dei dati inattivi e in transito, lo storage completamente gestito di Snowflake ti evita di dover proteggere, copiare e ottimizzare i tuoi file di dati.
Semplifica l’accesso ai dati con uno storage esterno integrato
Gestisci e accedi a file e tabelle in data lake esterni, anche in formati di file aperti e Apache Iceberg, senza bisogno di copiare o spostare i dati.
Integra facilmente dati di terze parti con l’accesso diretto ai data set live del Marketplace Snowflake, che riduce i costi e il carico di lavoro associati alle tradizionali pipeline ETL e alle integrazioni basate su API. In alternativa, puoi semplicemente utilizzare i connettori nativi per caricare i dati.
Conosci, proteggi e connetti i tuoi dati
Sia che i tuoi dati siano memorizzati in Snowflake Horizon o nel tuo cloud object storage interno, puoi utilizzare Snowflake per comprenderli, governarli e monitorarli.
- Rileva e identifica dati sensibili e PII con Data Classification
- Monitora i dati sensibili a scopo di conformità, discovery, protezione e utilizzo delle risorse con Object Tagging
- Applica la sicurezza a livello di colonna con Dynamic Data Masking ed External Tokenization
- Automatizza l’applicazione dei criteri di mascheramento con Tag‑based Masking
- Applica la sicurezza a livello di riga con Row Access Policies
- Utilizza viste predefinite pronte per le query per garantire la conformità ai requisiti normativi di controllo e comprendere lineage, schemi di utilizzo e relazioni.
Programma ed elabora nel linguaggio che preferisci
Esegui le pipeline con la capacità di elaborazione elastica multi‑cluster di Snowflake che assicura prestazioni affidabili, risparmi sui costi e manutenzione quasi nulla.
Elabora file o tabelle in DataFrame in modo semplice e sicuro utilizzando Snowpark per scrivere codice in Python, Scala o Java senza bisogno di gestire ulteriori cluster, servizi o copie dei dati.
Ottieni insight efficaci con un rapporto prezzo/prestazioni eccellente
Interroga dati semi‑strutturati con la stessa velocità delle query relazionali mantenendo al contempo la flessibilità del modello schema‑on‑read.
L’elasticità quasi immediata di Snowflake ottimizza l’impiego delle risorse di elaborazione, mentre il pricing a consumo ti consente di pagare solo ciò che utilizzi. Miglioramenti costanti delle prestazioni e ottimizzazioni native continuano ad aumentare l’efficienza e ridurre i costi.
I NOSTRI CLIENTI
I leader creano i data lakecon Snowflake
“Grazie al virtual warehouse Snowflake, siamo riusciti a soddisfare il nostro SLA di 1‑3 minuti per l’elaborazione delle pipeline e ad abbattere i runtime addirittura del 75%.”
Mario Melendez
Director, Data Management and Analytics, AMN Healthcare
$2,2 milioni
Risparmio annuo stimato
99,9%
Percentuale di successo delle pipeline
Elimina lo sviluppo in silos
Porta più workload, utenti e casi d’uso direttamente dove si trovano i dati, tutto nell’AI Data Cloud.
Molte architetturenell’AI Data Cloud
Oltre a creare data lake, puoi utilizzare la piattaforma Snowflake per una varietà di architetture differenti, adattandole alle tue esigenze e sempre mantenendo la connessione globale nell’AI Data Cloud.
Data mesh
Assicura la proprietà dei dati domain driven con un’infrastruttura self service come piattaforma.
Data lakehouse
Crea un pattern architetturale per il data lake transazionale che unifica analisi dei dati, AI/ML e altri workload collaborativi.
Data warehouse
Accelera l’analisi dei dati con un ottimo rapporto prezzo/prestazioni e manutenzione quasi inesistente.
QUICKSTART SUL DATA LAKE
Segui queste guide pratiche di Snowflake per imparare come utilizzare i dati in formato semi‑strutturato, non strutturato e aperto.
* disponibile in public preview su AWS
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