Base de données Snowflake - Conseils, techniques et trucs sympas

Aperçu

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.

Programme

• Introduction à Snowflake
Aperçu de l'histoire de Snowflake et des fondateurs
Innovations et technologies clés
Compréhension de l'architecture de Snowflake
• Configuration et paramétrage de Snowflake
Création et gestion des comptes
Sécurité et contrôles d'accès
Configuration de l'authentification multi-facteurs
• Chargement et déchargement des données
Chargement des données à partir du stockage cloud (AWS S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
Déchargement des données vers des emplacements externes
Meilleures pratiques pour l'ingestion des données
• Architecture de Snowflake et concepts clés
Compréhension des entrepôts virtuels
Stratégies de clustering et de partitionnement
Partage de données et capacités uniques de partage de Snowflake
• Optimisation des performances des requêtes
Exécution des requêtes et plans de requêtes
Exploitation de la mise en cache des résultats et des ensembles de résultats de requête
Techniques pour optimiser les coûts de stockage et de traitement
• Fonctionnalités avancées et techniques
Voyage dans le temps et versionnement des données
Compréhension de Fail-safe et récupération des données
Utilisation des procédures stockées et des UDF (User Defined Functions)
• Intégration avec des outils BI et d'ingénierie de données
Connexion de Snowflake à Tableau, Looker, et autres outils BI
Stratégies d'intégration avec les outils ETL et pipelines de données
Traitement des données en temps réel et intégration avec Kafka
• Sécurité et conformité
Méthodes et protocoles de cryptage
Comprendre les normes de conformité (ex. : RGPD, HIPAA)
Accès basé sur les rôles et politiques réseau
• Surveillance et gestion de Snowflake
Utilisation des outils de surveillance et tableaux de bord de Snowflake
Gestion des coûts et optimisation de l'utilisation
Évolutivité et gestion des charges de pointe
• Études de cas et applications dans le monde réel
Implémentations spécifiques à l'industrie
Leçons apprises et meilleures pratiques des clients existants
Tendances futures et l'écosystème évolutif de Snowflake
• Conclusion du cours
Résumé des apprentissages clés et points à retenir
Ressources supplémentaires et lectures complémentaires
Session de questions-réponses et de discussion

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Enseigné par

Randy Minder

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Matières

Business