Architecture du Cloud de Données Snowflake - Architecture de Données Partagées Multi-Clusters

Aperçu

Rejoignez-nous pour explorer la transformation de l'architecture de données partagées multi-clusters de Snowflake, en retraçant son parcours d'un entrepôt de données cloud à une plateforme mondiale et expansive multi-cloud. Cette session examinera comment Snowflake prend en charge une multitude de traitements de données tout en assurant une collaboration sécurisée à travers les réseaux.

Idéal pour ceux qui s'intéressent à l'Intelligence Artificielle et au Commerce, ce cours YouTube offre des aperçus des avancées de pointe dans les plateformes de données.

Découvrez comment Snowflake exploite efficacement la technologie multi-clusters pour répondre aux besoins pressants du traitement de données moderne.

Programme

• Introduction au Snowflake Data Cloud
Évolution de Snowflake : du Cloud Data Warehouse à la Plateforme Multi-cloud
Aperçu de l'Architecture Multi-cluster de Partage de Données
• Concepts de Base de l'Architecture Snowflake
Séparation du Stockage et du Calcul
Entrepôts Multi-clusters
Entrepôts Virtuels : Mise à l'échelle et Performance
• Couche de Stockage dans Snowflake
Partitionnement et Regroupement des Données
Mécanismes de Time Travel et de Sûreté
Partage des Données et Réplication Globale des Données
• Couche de Calcul dans Snowflake
Clustering Dynamique pour la Gestion des Charges de Travail
Mise à l'échelle Automatique et Répartition de Charge
Techniques d'Optimisation de la Performance
• Sécurité et Conformité
Contrôle d'Accès et Authentification
Chiffrement et Masquage des Données
Audit et Surveillance
• Traitement des Données sur Snowflake
Flux de Travail ETL et ELT
Utilisation de Snowflake Streams et Tasks
Intégrations Avec des Outils Natifs et Tiers
• Implémentations Multi-cloud et Cloud Hybride
Mouvement et Connectivité de Données Inter-cloud
Intégration avec le Partage Global de Données
Stratégies pour la Reprise après Sinistre
• Cas d'Utilisation et Applications
Analytique en Temps Réel et Outils de BI
Flux de Travail de Machine Learning
Solutions Spécifiques à l'Industrie
• Meilleures Pratiques et Modèles Architecturaux
Conception pour l’Évolutivité et la Performance
Stratégies de Gestion des Coûts
Techniques Avancées de Gouvernance des Données
• Tendances Futures et Innovations
Nouvelles Fonctions et Capacités Émergentes
Feuille de Route pour les Améliorations de Snowflake
Impacts Potentiels des Politiques Globales de Données
• Revue du Cours et Projet de Synthèse
Résumé des Principaux Apprentissages
Projet : Conception d'une Solution Basée sur Snowflake pour un Scénario Réel

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Sujets

Affaires