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

Resumen

Únete a nosotros mientras exploramos la transformación de la arquitectura de datos compartidos multi-cluster de Snowflake, rastreando su viaje desde un almacén de datos en la nube hasta una plataforma global expansiva y multi-nube. Esta sesión profundizará en cómo Snowflake soporta una miríada de cargas de trabajo de procesamiento de datos mientras asegura la colaboración segura a través de redes.

Ideal para aquellos interesados en Inteligencia Artificial y Negocios, este curso de YouTube ofrece conocimientos sobre los avances de vanguardia en plataformas de datos.

Aprende cómo Snowflake aprovecha efectivamente la tecnología multi-cluster para abordar las necesidades apremiantes del procesamiento de datos moderno.

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

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Asignaturas

Negocio