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Starts 7 June 2025 23:01

Ends 7 June 2025

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Arquitectura del Snowflake Data Cloud - Arquitectura de Datos Compartidos Multi-clúster

Profundiza en la arquitectura de datos compartidos de múltiples clústeres de Snowflake, explorando su evolución de un almacén de datos en la nube a una plataforma global y multi-nube que admite diversas cargas de trabajo de procesamiento de datos y colaboración segura.
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Resumen

Profundiza en la arquitectura de datos compartidos de múltiples clústeres de Snowflake, explorando su evolución de un almacén de datos en la nube a una plataforma global y multi-nube que admite diversas cargas de trabajo de procesamiento de datos y colaboración segura.

Programa de estudio

  • Introducción a Snowflake Data Cloud
  • Evolución de Snowflake: De Almacén de Datos en la Nube a Plataforma Multinube
    Visión general de la Arquitectura de Datos Compartidos de Múltiples Clústeres
  • Conceptos Centrales de la Arquitectura de Snowflake
  • Separación de Almacenamiento y Cómputo
    Almacenes de Múltiples Clústeres
    Almacenes Virtuales: Escalabilidad y Rendimiento
  • Capa de Almacenamiento en Snowflake
  • Partición y Agrupamiento de Datos
    Mecanismos de Viaje en el Tiempo y a Prueba de Fallos
    Compartición de Datos y Replicación Global de Datos
  • Capa de Cómputo en Snowflake
  • Agrupamiento Dinámico para la Gestión de Carga de Trabajo
    Autoescalado y Balanceo de Carga
    Técnicas de Optimización del Rendimiento
  • Seguridad y Cumplimiento
  • Control de Acceso y Autenticación
    Cifrado y Enmascaramiento de Datos
    Auditoría y Monitoreo
  • Procesamiento de Datos en Snowflake
  • Flujos de Trabajo ETL y ELT
    Uso de Streams y Tareas de Snowflake
    Integraciones Nativas y con Herramientas de Terceros
  • Implementaciones Multinube e Híbridas
  • Movilidad y Conectividad de Datos Inter-nube
    Integración con Compartición Global de Datos
    Estrategias para Recuperación ante Desastres
  • Casos de Uso y Aplicaciones
  • Analítica en Tiempo Real y Herramientas de BI
    Flujos de Trabajo de Aprendizaje Automático
    Soluciones Específicas de la Industria
  • Mejores Prácticas y Patrones Arquitectónicos
  • Diseño para escalabilidad y rendimiento
    Estrategias de Gestión de Costos
    Técnicas Avanzadas de Gobernanza de Datos
  • Tendencias Futuras e Innovaciones
  • Funciones Emergentes y Capacidades
    Hoja de Ruta para Mejoras en Snowflake
    Impactos Potenciales de las Políticas Globales de Datos
  • Revisión del Curso y Proyecto Final
  • Resumen de Aprendizajes Clave
    Proyecto: Diseñando una Solución Basada en Snowflake para un Escenario del Mundo Real

Asignaturas

Negocio