Base de données Snowflake - Conseils, techniques et trucs sympas

Aperçu

Snowflake a été fondée en 2012 et lancée fin 2014. L'entreprise a été fondée par Benoit Dageville, Thierry Cruanes et Marcin Żukowski, qui, à eux trois, détiennent plus de 120 brevets.

Dageville (PhD) a passé 16 ans chez Oracle en tant qu'architecte. Cruanes a passé 13 ans chez Oracle, se concentrant sur les couches d'optimisation et de parallélisation dans les bases de données Oracle, y compris en tant que responsable du groupe d'optimisation.

Żukowski a inventé l'exécution de requêtes vectorisée pour les bases de données. Son innovation est issue de ses recherches doctorales sur l'optimisation de l'exécution des requêtes de base de données pour les processeurs modernes.

Ces trois légendes ont créé une entreprise qui gère actuellement 250 pétaoctets, 1 300 partenaires, plus de 4 000 clients et 265 millions de dollars de revenus en 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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Sujets

Affaires