Base de datos Snowflake: Consejos, técnicas y cosas interesantes

Resumen

Snowflake was founded in 2012 and released in late 2014. The company was founded by Benoit Dageville, Thierry Cruanes and Marcin Żukowski, who, between them, have over 120 patents.

Dageville (PhD) spent 16 years at Oracle as an architect. Cruanes spent 13 years at Oracle focused on the optimization and parallelization layers in Oracle databases including as lead for the optimization group.

Zukowski invented vectorized query execution for databases. His innovation emerged from his PhD research into optimizing database query execution for modern processors.

These three legends have created a company that has currently has 250 petabytes under management, 1,300 partners, over 4,000 customers and $265M in revenue in 2020.

Programa

• Introducción a Snowflake
Resumen de la historia de Snowflake y sus fundadores
Innovaciones y tecnologías clave
Comprensión de la arquitectura de Snowflake
• Configuración y gestión de Snowflake
Creación y gestión de cuentas
Seguridad y controles de acceso
Configuración de autenticación multifactor
• Carga y descarga de datos
Carga de datos desde almacenamiento en la nube (AWS S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
Descarga de datos a ubicaciones externas
Mejores prácticas para la ingestión de datos
• Arquitectura de Snowflake y conceptos clave
Comprensión de almacenes virtuales
Estrategias de agrupamiento y particionamiento
Uso compartido de datos y capacidades únicas de compartición de Snowflake
• Optimización del rendimiento de consultas
Ejecución de consultas y planes de consulta
Aprovechamiento del almacenamiento en caché de resultados y conjuntos de resultados de consultas
Técnicas para optimizar los costos de almacenamiento y procesamiento
• Funciones avanzadas y técnicas
Viaje en el tiempo y versionado de datos
Comprensión de Fail-safe y recuperación de datos
Uso de procedimientos almacenados y UDFs (Funciones Definidas por el Usuario)
• Integración con herramientas de BI e ingeniería de datos
Conexión de Snowflake con Tableau, Looker y otras herramientas de BI
Estrategias de integración con herramientas ETL y pipelines de datos
Procesamiento de datos en tiempo real e integración con Kafka
• Seguridad y cumplimiento
Métodos y protocolos de cifrado
Comprensión de estándares de cumplimiento (por ejemplo, GDPR, HIPAA)
Acceso basado en roles y políticas de red
• Monitoreo y gestión de Snowflake
Uso de herramientas de monitoreo y paneles de Snowflake
Gestión de costos y optimización del uso
Escalabilidad y manejo de picos de carga
• Estudios de casos y aplicaciones del mundo real
Implementaciones específicas de la industria
Lecciones aprendidas y mejores prácticas de clientes existentes
Tendencias futuras y evolución del ecosistema de Snowflake
• Conclusión del curso
Resumen de aprendizajes clave y conclusiones
Recursos adicionales y lecturas complementarias
Sesión de preguntas y respuestas y discusión

---

Impartido por

Randy Minder

---

Materias

Business