Daten sind ein zentrales Gut moderner Unternehmen, und die Skalierbarkeit der Technologie hat zu einer Flut von Big Data geführt. Die Verwaltung und Speicherung dieser Daten ist zu einer entscheidenden Funktion für den modernen Geschäftsbetrieb geworden. Die Wahl einer Datenplattform, die große Mengen an Big Data, hohe Geschwindigkeiten und Zuverlässigkeit bewältigen kann - ganz zu schweigen von der Benutzerfreundlichkeit - ist von größter Bedeutung. Die meisten Unternehmen nutzen bereits eine Cloud-Datenplattform, aber viele prüfen, ob eine Datenmigration erforderlich sein könnte, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Eine der beliebtesten Datenplattformen ist Snowflake, die als Cloud Data Warehouse arbeitet und für ihre Fähigkeit zur Unterstützung von Multi-Cloud-Infrastrukturumgebungen bekannt ist. Snowflake ist ein Data Warehouse, das auf der Cloud-Infrastruktur von Amazon Web Services oder Microsoft Azure aufbaut und eine unabhängige Skalierung von Speicherung und Datenverarbeitung ermöglicht.
Aber zuerst... Bevor wir uns damit beschäftigen, warum Snowflake so beliebt geworden ist, sollten wir erfahren, was es ist und wie es funktioniert.
Was ist eine Schneeflocke?
Entwickelt im Jahr 2012, Snowflake ist ein vollständig verwaltetes SaaS (Software as a Service), das eine einzige Plattform für Data Warehousing, Data Lakes, Data Engineering, Data Science, die Entwicklung von Datenanwendungen und die sichere Freigabe und Nutzung von Echtzeit- und gemeinsam genutzten Daten bietet. Snowflake bietet Out-of-the-Box-Funktionen wie die Trennung von Speicher und Rechenleistung, on-the-fly skalierbare Rechenleistung, Datenfreigabe, Datenklonen und Unterstützung für Tools von Drittanbietern, um die anspruchsvollen Anforderungen wachsender Unternehmen zu erfüllen.
Bonusfakt: Der Name Snowflakes wurde als Hommage an die gemeinsame Liebe der Gründer(Benoit Dageville, Thierry Cruanes und Marcin Żukowski) zum Skifahren gewählt.
Woraus besteht die Snowflake-Plattform?
Der Aufbau von Snowflake besteht aus drei Hauptkomponenten. Diese bilden die Grundlage für die Cloud-Datenplattform von Snowflake:
- Cloud-Dienste. Snowflake verwendet ANSI SQL für Cloud-Dienste und ermöglicht es den Benutzern, ihre Daten zu optimieren und ihre Infrastruktur zu verwalten. Snowflake kümmert sich um die Sicherheit und Verschlüsselung der gespeicherten Daten. Das Unternehmen verfügt über robuste Data-Warehousing-Zertifizierungen wie PCI DSS und HIPAA. Die Dienste umfassen Authentifizierung, Infrastrukturmanagement, Abfrageparsing und -optimierung, Metadatenmanagement und Zugriffskontrolle.
- Abfrageverarbeitung. Die Rechenschicht von Snowflake besteht aus virtuellen Cloud-Data Warehouses, mit denen Sie Daten durch Anfragen analysieren können. Jedes virtuelle Snowflake-Warehouse ist ein unabhängiger Cluster. Sie konkurrieren weder um Rechenressourcen noch beeinträchtigen sie die Leistung der anderen - das bedeutet, dass die Gleichzeitigkeit von Arbeitslasten nie ein Problem darstellt.
- Datenbank-Speicher. In einer Snowflake-Datenbank werden die hochgeladenen strukturierten und semistrukturierten Datensätze eines Unternehmens zur Verarbeitung und Analyse gespeichert. Snowflake verwaltet automatisch alle Teile des Datenspeicherprozesses, einschließlich Organisation, Struktur, Metadaten, Dateigröße, Komprimierung und Statistiken.
Der Aktienkurs von Snowflake: Eine kurze Analyse der Wachstumsgeschichte (SNOW)
Snowflake (NYSE: SNOW) war in den letzten Jahren eine der heißesten Tech-Aktien auf dem Markt. Das Cloud-basierte Data-Warehousing-Unternehmen ging im September 2020 an die Börse und hat seitdem einen rasanten Anstieg seines Aktienkurses erlebt. Aber was ist der Grund für dieses Wachstum und ist es nachhaltig? Lassen Sie uns eintauchen.
Die wichtigsten Faktoren für das Wachstum des Snowflake-Aktienkurses
Die innovative Technologie und der starke Kundenstamm von Snowflake haben wesentlich zum Wachstum des Aktienkurses beigetragen. Die cloudbasierten Data-Warehousing-Lösungen des Unternehmens haben sich als Hit bei den Unternehmen erwiesen, die zunehmend auf die Nutzung von Daten zur Förderung des Wachstums setzen. Darüber hinaus konnte Snowflake seinen Kundenstamm schnell erweitern und zählt namhafte Unternehmen wie Walmart und Salesforce zu seinen Kunden.
Nachhaltigkeit des Aktienkurswachstums von Snowflake
Obwohl Snowflake unbestreitbar eine unglaubliche Erfolgsgeschichte geschrieben hat, gibt es einige Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit des Aktienkurswachstums des Unternehmens. Einige Analysten befürchten, dass die rasche Expansion des Unternehmens nicht nachhaltig ist und dass die derzeitige Bewertung etwas überhöht sein könnte. Darüber hinaus sieht sich das Unternehmen einem zunehmenden Wettbewerb durch andere Data-Warehousing-Anbieter ausgesetzt, was sich auf das künftige Wachstum auswirken könnte.
Das Wachstum des Aktienkurses von Snowflake ist geradezu phänomenal. Es ist jedoch wichtig, die Nachhaltigkeit dieses Wachstums sowie die potenziellen Risiken zu berücksichtigen, wenn man eine Investition in das Unternehmen in Betracht zieht. Wie bei jeder Investition ist es wichtig, eigene Nachforschungen anzustellen und sich von einem Finanzberater beraten zu lassen, bevor man eine Entscheidung trifft.
Was sind die Vorteile von Snowflake?
Die Entscheidung für Snowflake bietet zahlreiche Vorteile, darunter:
- Sofortige, nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit. Die Snowflake-Architektur verwendet eine einzige elastische Performance-Engine, die hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet. Snowflake unterstützt so viele gleichzeitige Benutzer und Workloads wie möglich, von interaktiv bis Batch. Diese leistungsstarke Fähigkeit liegt in der Multi-Cluster-Ressourcenisolierung. Snowflake ist hochleistungsfähig und robust und gibt Unternehmen die Gewissheit, dass sie alle Datenarbeitslasten bewältigen können. Snowflakes Single-Engine ermöglicht alles, von komplexen Datenpipelines, Analysen und Feature-Engineering bis hin zu interaktiven Anwendungen für wichtige Daten-Workloads. Mit der Unterstützung von SQL-Abfragen und dem Snowpark-Entwickler-Framework für Java- und Scala-Zugriff macht Snowflake es Anwendern aller Qualifikationsniveaus leicht, Daten zu nutzen.
- Automatisierung leicht gemacht. Unternehmen haben keine Zeit mehr für manuelle Datenverwaltung und -pflege; sie müssen schnell und präzise handeln. Automatisierung macht dies möglich. Snowflake ermöglicht Unternehmen die Automatisierung von Datenmanagement, Sicherheit, Governance, Verfügbarkeit und Datenstabilität. Dies fördert die Skalierbarkeit, optimiert die Kosten, reduziert Ausfallzeiten und trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz bei. Snowflake ist auf hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit ausgelegt und automatisiert die Datenreplikation für eine schnelle Wiederherstellung.
- Eine einzige Kopie der Daten wird sicher und überall gemeinsam genutzt. Snowflake beseitigt ETL und Datensilos mit nahtlosen, cloud- und regionenübergreifenden Verbindungen und Datenfreigaben. Jeder, der Zugriff auf gemeinsam genutzte, sichere Daten benötigt, kann über die Datenwolke auf eine einzige Kopie zugreifen und sich darauf verlassen, dass die Governance- und Compliance-Richtlinien eingehalten werden. Mit einer einzigen, gemeinsam genutzten Datenquelle können Teams im gesamten Unternehmen und im Ökosystem des Unternehmens sicher sein, dass sie aus einer einzigen Quelle der Wahrheit arbeiten, was die Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung aus der Ferne schnell und einfach macht.
- Datenintegrationen von Drittanbietern. Darüber hinaus bietet der Snowflake Data Marketplace Daten von Drittanbietern und ermöglicht es Ihnen, sich mit Snowflake-Kunden zu verbinden, um Workflows mit Datendiensten und Drittanbieteranwendungen zu erweitern. Eine Integrationsplattform als Service (iPaaS) wie SnapLogic macht die Integration von Datenquellen Dritter einfach und automatisiert. Die vorgefertigten Snowflake-Konnektoren von SnapLogic machen es jedem leicht, Datenpipelines zu erstellen, um Workflows im gesamten Unternehmen zu automatisieren.
Was ist das Preismodell von Snowflake?
Herkömmliche Data-Warehouse-Software wird auf bestehenden lokalen Datenbanken oder Softwareplattformen aufgebaut. Snowflake wurde entwickelt, um die Möglichkeiten der Massenspeicherung von Daten in der Cloud zu nutzen, und basiert auf Amazon s3. Snowflake bietet ein flexibles Preismodell , bei dem Sie für die tatsächlich genutzte Rechenleistung und den Cloud-Speicher bezahlen. Es werden mehrere Preisoptionen für Snowflake-Konten angeboten, darunter eine sekundengenaue Abrechnung ohne langfristige Verpflichtungen oder im Voraus gekaufte Snowflake-Kapazitätsoptionen. Die Rechennutzung wird sekundengenau abgerechnet, mit einem Minimum von 60 Sekunden. Das Unternehmen bietet eine kostenlose Testphase an.
Wie funktioniert Snowflake?
Snowflake, eine führende Cloud-Datenplattform, hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen große Datenmengen verarbeiten und analysieren. Doch wodurch hebt sich Snowflake in der überfüllten Landschaft der Data-Warehousing-Lösungen ab? Lassen Sie uns einen Blick auf die Funktionsweise von Snowflake und die einzigartigen Funktionen werfen, die es auszeichnen.
Entkoppelte Architektur:
Die Architektur von Snowflake besteht aus drei entkoppelten Schichten - Storage, Compute und Cloud Services. Diese Trennung ermöglicht eine unvergleichliche Skalierbarkeit, Flexibilität und Leistung:
- Speicherebene: Als Grundlage nutzt Snowflake skalierbare Cloud-Speicherdienste, die eine hohe Datenreplikation, Verfügbarkeit und Organisation gewährleisten. Benutzer können Informationen nahtlos in Datenbanken entsprechend ihren spezifischen Anforderungen organisieren.
- Berechnungsschicht: Unter Verwendung von MPP-Clustern (Massively Parallel Processing) weist Snowflake Rechenressourcen für Aufgaben wie das Laden, Umwandeln und Abfragen von Daten zu. Benutzer können Arbeitslasten innerhalb virtueller Lager isolieren und den Datenbankzugriff festlegen, um die Leistung und Ressourcennutzung zu optimieren.
- Schicht der Cloud-Dienste: Diese Schicht umfasst eine Reihe von Diensten wie Metadatenverwaltung, Sicherheit, Zugriffskontrolle und Infrastrukturverwaltung. Sie erleichtert die Kommunikation mit Client-Anwendungen und verbessert die Interaktion der Benutzer mit der Plattform.
Elastische Skalierbarkeit:
Eines der Markenzeichen von Snowflake ist die Fähigkeit zur bedarfsgerechten Skalierung. Unabhängig davon, ob es sich um Batch-Datenverarbeitung, interaktive Analysen oder komplexe Datenpipelines handelt, kann Snowflake seine Kapazität und Leistung an wechselnde Arbeitslasten anpassen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, im Vorfeld Kapazitäten zu planen und nicht ausgelastete Ressourcen zu pflegen.
Umgang mit semistrukturierten Daten:
Snowflake zeichnet sich durch seine native Unterstützung für semistrukturierte Datenformate wie JSON, Avro, XML und Parquet aus. Mithilfe des VARIANT-Datentyps können Benutzer semistrukturierte Daten in ihrer nativen Form in relationalen Tabellen speichern und verwalten. Diese Funktion ermöglicht eine schemafreie Speicherung ohne Informationsverluste oder Leistungseinbußen sowie eine automatische Erkennung von Attributen für einen besseren Datenzugriff und eine bessere Komprimierung.
Optimierte Leistung und Ressourcenmanagement:
Die einzigartige Architektur von Snowflake ermöglicht die dynamische Änderung von Konfigurationen und die unabhängige Skalierung von Ressourcen. Diese Anpassungsfähigkeit bedeutet, dass die Benutzer die Ressourcen nicht manuell verwalten oder spezielle Datenbanken für verschiedene Datenformate verwenden müssen. Snowflake passt sich an jedes Nutzungsszenario an und gewährleistet eine optimale Zuweisung von IO-, Speicher- und CPU-Ressourcen.
Verbesserte Zugänglichkeit und Zusammenarbeit:
Snowflake ist nicht nur ein Kraftpaket für die Datenspeicherung und -analyse, sondern auch ein Katalysator für Unternehmenswachstum und Zusammenarbeit. Durch die Integration mit Plattformen wie SnapLogic können Unternehmen die Möglichkeiten von Snowflake noch besser nutzen, indem sie Daten auch für nicht-technische Teams zugänglich machen und verschiedene Geschäftsinitiativen unterstützen. Diese Synergie erhöht den ROI von Snowflake-Implementierungen und verbessert die betriebliche Effizienz auf breiter Front.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die innovative Architektur, die elastische Skalierbarkeit, die vielseitige Datenverarbeitung und die optimierte Leistung von Snowflake die ideale Lösung für Unternehmen sind, die das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen möchten. In Kombination mit Integrationsplattformen wie SnapLogic sind die Möglichkeiten für datengesteuerte Erkenntnisse und Geschäftswachstum grenzenlos.
Was ist Snowflake Snowpark?
Snowflake Snowpark ist eine vielseitige Entwicklungsumgebung innerhalb von Snowflake, die für die sichere Bereitstellung und Verarbeitung von Nicht-SQL-Code konzipiert ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen, darunter Python, Java und Scala, so dass Entwickler in der Sprache ihrer Wahl arbeiten können. Snowpark verfügt über Bibliotheken und Laufzeiten, die das Schreiben von Abfragen und Datentransformationen mit vertrauten DataFrames erleichtern und die Verarbeitung nach unten verschieben, um die Leistung und Skalierung der elastischen Verarbeitungs-Engine von Snowflake zu nutzen.
Eine der wichtigsten Funktionen von Snowpark ist die DataFrame-API, die eine effiziente Skalierung des Feature-Engineerings ermöglicht und die Ausführung von Machine Learning (ML)-Trainings direkt in Snowflake vereinfacht. Darüber hinaus bietet Snowpark über die Snowpark Model Registry ein einheitliches Repository für die ML-Modelle eines Unternehmens, wodurch MLOps rationalisiert und skaliert werden können.
Entwickler können auch benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) erstellen, um benutzerdefinierten Python-, Java- und Scala-Code in Snowflake auszuführen, einschließlich Geschäftslogik oder trainierter Modelle für maschinelles Lernen. Diese Funktion wird durch das eingebettete Anaconda-Repository erweitert, das mühelosen Zugriff auf eine Vielzahl von Open-Source-Bibliotheken bietet.
Darüber hinaus erleichtert Snowpark die Operationalisierung und Orchestrierung von DataFrame-Operationen und benutzerdefiniertem Code, so dass diese nach einem gewünschten Zeitplan und in großem Umfang ausgeführt werden können. Außerdem werden Snowpark Container Services eingeführt, die die Registrierung, Bereitstellung und Ausführung von Container-Images in einer von Snowflake verwalteten Infrastruktur ermöglichen.
Kann ich Daten in Snowflake mit SnapLogic integrieren?
SnapLogic und Snowflake haben ihre Kräfte gebündelt, um die Datenintegration und das Data Warehousing über die Cloud zu vereinfachen. SnapLogic bietet eine schnelle, einfache und visuelle Integrationsplattform, die Kunden dabei hilft, ihre lokalen und Cloud-basierten Datenquellen und Anwendungen ohne jegliche Programmierung zu integrieren. SnapLogic bietet jetzt zehn vorgefertigte "Snaps", die mehrere Datenquellen und Analysetools mit der Cloud-Data-Warehouse-Lösung von Snowflake verbinden. Die Datenintegration mit Snowflake umfasst Snaps für Bulk Load, Upsert und Unload zusätzlich zu den Standard-CRUD-Funktionen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen). Die intelligente Integrationsplattform von SnapLogic ermöglicht es Snaps, mehrere Datenquellen (einschließlich Teradata, Oracle, MySQL) und Anwendungen (einschließlich Salesforce, Workday und Anaplan) ohne Programmieraufwand mit Snowflake zu verbinden.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Snowflake und SnapLogic zusammenarbeiten.
