WORKLOADS
Snowflake für Data Lakes
Stellen Sie flexible Architekturmuster mit kontrolliertem, interoperablem Speicher in der gewünschten Größenordnung bereit.
Mehr Wert aus Ihren Daten, alles auf einer Plattform
Nutzen Sie unstrukturierte, semistrukturierte und strukturierte Daten auf nahtlose Art und Weise miteinander, unabhängig davon, ob die Daten extern oder im optimierten, kontrollierten Speicher von Snowflake gespeichert sind.
Datensicherheit dank integrierter Governance
Sichern Sie Ihren Data Lake mit detaillierten, sofort einsatzbereiten Metadaten, präzisen und konsistenten Zugriffskontrollen und Telemetrie zur Überwachung der laufenden Nutzung.
Weniger Gesamtbetriebskosten dank vollständig verwaltetem Service
Wenden Sie weniger Zeit und Geld dafür auf, den Betrieb am Laufen zu halten, sondern mehr für strategische Aufgaben, indem Sie Upgrades, Verfügbarkeit, Speicherwartung, Zertifizierungen zur Einhaltung von Vorschriften und vieles mehr Snowflake überlassen.
So funktioniert es
Vereinheitlichen Sie Daten mit vollständig verwaltetem, komprimiertem Speicher
Sie müssen nicht mehr mehrere Dienste und Systeme zusammenfügen, da Ihnen nun viele Workloads mit unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten auf einer einzigen Plattform zur Verfügung stehen.
Durch den vollständig verwalteten Speicher von Snowflake – mit effizienter Komprimierung, automatischer Mikropartitionierung und Verschlüsselung sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand – reduziert sich der Aufwand für die Sicherung, das Backup und die Optimierung Ihrer Datendateien.
Vereinfachen Sie den Datenzugriff dank integriertem externen Speicher
Verwalten Sie Dateien und Tabellen, die in externen Data-Lake-Speichern gespeichert sind – einschließlich offener Dateiformate und Apache Iceberg – und greifen Sie darauf zu, ohne Daten kopieren oder verschieben zu müssen.
Integrieren Sie problemlos Drittanbieterdaten dank direktem Zugriff auf Live-Datasets aus dem Snowflake Marketplace. So reduzieren Sie die Kosten und den Aufwand, die mit herkömmlichen ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren und Laden) und API-basierten Integrationen einhergehen. Oder verwenden Sie einfach native Konnektoren, um Daten einzuspeisen.
Kennen, schützen und verbinden Sie Ihre Daten
Unabhängig davon, ob Sie Daten in Snowflake Horizon oder Ihrem eigenen Cloud-Objektspeicher speichern, können Sie Snowflake nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, zu kontrollieren und zu überwachen.
- Erkennen und identifizieren Sie sensible und personenbezogene Daten – mit Classification.
- Überwachen Sie sensible Daten im Hinblick auf Compliance, Auffindbarkeit, Schutz und Ressourcennutzung – mit Object Tagging.
- Gewährleisten Sie Sicherheit auf Spaltenebene – mit Dynamic Data Masking und External Tokenization.
- Sorgen Sie für eine automatische Einhaltung von Masking-Richtlinien – mit Tag-based Masking.
- Gewährleisten Sie Sicherheit auf Zeilenebene – mit Row Access Policies.
- Erfüllen Sie gesetzliche Auditanforderungen und schaffen Sie sich einen Überblick über die Datenherkunft, die Nutzungsmuster und die Beziehungen – mit integrierten, sofort abfragebereiten Ansichten.
Programmieren und verarbeiten Sie Daten in Ihrer bevorzugten Sprache
Führen Sie Pipelines mit den elastischen Multi-Cluster-Rechenressourcen von Snowflake aus und profitieren Sie von zuverlässiger Performance, Kosteneinsparungen und einem nahezu wartungsfreien Betrieb.
Verarbeiten Sie Dateien oder Tabellen auf einfache und sichere Weise in DataFrames – programmieren Sie mit Snowpark in Python, Scala oder Java, ohne dafür zusätzliche Cluster, Dienste oder zu verwaltende Datenkopien zu benötigen.
Erhalten Sie umfassende Einblicke mit ausgezeichnetem Preis-Performance-Verhältnis
Führen Sie Abfragen für semistrukturierte Daten genauso schnell wie relationale Abfragen aus, wobei Sie weiterhin die Flexibilität von Schema-on-Read genießen können.
Dank der nahezu sofortigen Elastizität von Snowflake können Sie Rechenressourcen anpassen. Aufgrund der verbrauchsabhängigen Preisgestaltung bezahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Kontinuierliche Performance-Verbesserungen und native Optimierungen steigern die Kosteneffizienz.
UNSERE KUNDSCHAFT
Führende Unternehmen nutzen Snowflakefür Data Lakes
„Mit den Funktionen des virtuellen Warehouses von Snowflake konnten wir unser SLA von 1–3 Minuten für die Verarbeitung von Pipelines einhalten und die Gesamt-Laufzeiten um 75 % reduzieren.“
Mario Melendez
Director, Data Management and Analytics, AMN Healthcare
2,2 Mio. USD
geschätzte jährliche Einsparungen
99,9 %
Pipeline-Erfolgsquote
Keine Silosbei der Entwicklung
Bringen Sie mehr Workloads, Benutzer:innen und Anwendungsfälle direkt zu Ihren Daten – alles in der AI Data Cloud.
Verschiedene Architekturenin der AI Data Cloud
Neben dem Aufbau von Data Lakes können Sie die Plattform von Snowflake für eine Vielzahl von Architekturmustern nutzen – alle weltweit vernetzt in der AI Data Cloud –, je nachdem, was am besten Ihren Anforderungen entspricht.
Data Mesh
Sorgen Sie für eine „Domain-driven“ Kontrolle mit einer Self-Service-Infrastruktur als Plattform.
Data Lakehouse
Erstellen Sie ein transaktionales Data Lake-Architekturmuster für einheitliche Analytik, KI/ML und andere kollaborative Workloads.
Data Warehouse
Beschleunigen Sie Data Analytics mit führendem Preis/Performance-Verhältnis und minimalem Wartungsaufwand.
DATA LAKEQUICKSTARTS
Mit diesen Snowflake Quickstart Guides können Sie auf praktische Weise lernen, wie Sie mit Daten in semistrukturierten, unstrukturierten und offenen Formaten arbeiten.
* verfügbar in Public Preview in AWS
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Testen Sie Snowflake 30 Tage kostenlos und erleben Sie die Data Cloud – ohne die Komplexität, Kosten und Beschränkungen anderer Lösungen.