Wdrożenie Snowflake: etapy implementacji i najlepsze praktyki

Co to jest Snowflake i Big Data?

Snowflake to zaawansowana platforma chmurowa do zarządzania danymi, która umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych (ang. Big Data) w sposób elastyczny i skalowalny. Rozwiązanie zaprojektowane zostało z myślą o współczesnych potrzebach biznesowych, oferując szeroki zakres funkcji i narzędzi analitycznych.

Jednym z kluczowych elementów architektury Snowflake jest unikalne podejście do przechowywania danych, oparte na tzw. trzywarstwowej architekturze. Architektura składa się z warstwy przechowywania danych, warstwy obliczeniowej oraz warstwy zarządzania metadanymi. Umożliwia to elastyczne zarządzanie i automatyczne skalowanie zasobów (użytkownik płaci wyłącznie, kiedy potrzebuje skorzystać z platformy).

Co istotne, Snowflake jest usługą typu SaaS (ang. software as a service), która oferuje integrację z trzema największymi dostawcami chmury obliczeniowej: Azure, AWS i GCP, pozwalając firmom na łatwe przenoszenie i przetwarzanie danych w różnych środowiskach chmurowych.

Dlaczego firmy wybierają Snowflake?

Model „pay as you go”

Jednym z głównych powodów popularności Snowflake jest brak konieczności inwestowania we własną infrastrukturę danych. Dzięki wykorzystaniu możliwości chmury obliczeniowej firmy płacą wyłącznie za faktycznie zużyte zasoby. Nie muszą martwić się o obsługę czy też problemy związane z utrzymaniem firmowego środowiska, a także o jego skalowalność.

Architektura Snowflake

Tym, co wyróżnia Snowflake na tle innych rozwiązań chmurowych, jest wspomniana już wyżej innowacyjna, trzywarstwowa architektura. Architektura oddziela obliczenia (ang. compute) od przechowywania danych (ang. storage) oraz zarządzania metadanymi (ang. metadata). Każda z warstw działa niezależnie od siebie, co pozwala na elastyczne skalowanie, dynamiczne dostosowywanie zasobów do potrzeb biznesowych i optymalizację kosztów.

Bezpieczeństwo danych w Snowflake

Snowflake oferuje zaawansowane funkcje zabezpieczeń, takie jak szyfrowanie danych, zarządzanie dostępem na poziomie wiersza czy też audytowanie operacji, co zapewnia bezpieczeństwo danych na najwyższym poziomie.

Bezpieczne udostępnianie

Snowflake zapewnia zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu, dzięki którym firmy mogą skutecznie zarządzać dostępem do danych. Tym samym umożliwia firmom bezpieczne udostępnianie danych zarówno wewnętrznym użytkownikom, jak i partnerom zewnętrznym, co jest kluczowe w dzisiejszym środowisku biznesowym.

Efektywność Snowflake

Organizacje doceniają szybkość i wydajność Snowflake, umożliwiającą błyskawiczny dostęp do danych oraz przetwarzanie dużych ilości informacji w krótkim czasie. Prowadzi to do przyspieszenia procesów analitycznych, generowania raportów oraz podejmowania sprawnych decyzji biznesowych.

Łatwość integracji ze Snowflake

Snowflake oferuje łatwą integrację z innymi narzędziami i aplikacjami, co ułatwia firmom przenoszenie i przetwarzanie danych w różnych środowiskach. Platforma oferuje także możliwość integracji z różnymi narzędziami analitycznymi oraz łatwy dostęp do danych z poziomu popularnych narzędzi do wizualizacji, takich jak Power BI.

Snowflake Marketplace

Dzięki Snowflake Marketplace firmy mogą szybko rozbudować swoje możliwości analityczne i operacyjne, korzystając z gotowych rozwiązań dostępnych w jednym miejscu. Jest to platforma, na której użytkownicy Snowflake mogą przeglądać, kupować i korzystać z gotowych rozwiązań, a także narzędzi do analizy danych, integracji, wizualizacji i innych zadań związanych z danymi. Daje ona dostęp do różnorodnych aplikacji, zestawów danych, narzędzi ETL oraz rozwiązań czy technologii działających w oparciu o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, które można łatwo zintegrować z platformą Snowflake.

Studium przypadku: wdrożenie Snowflake w firmie e-commerce

Na podstawie przykładu implementacji platformy Snowflake w firmie zajmującej się sprzedażą internetową, przeanalizujmy kluczowe etapy procesu, obejmujące takie punkty jak: analiza potrzeb, planowanie, sam proces wdrożenia i konfiguracji oraz istotność szkoleń w kontekście maksymalnego wykorzystania potencjału platformy.

Analiza potrzeb firmy

Firma e-commerce, działająca na rynku już od kilku lat, postanowiła ulepszyć swoje możliwości przetwarzania rosnących wolumenów danych z różnych źródeł, obejmujących dane transakcyjne, dane dotyczące klientów, dane z kampanii marketingowych, ruch na stronach, zdjęcia, multimedia itd. Firma potrzebowała platformy, która mogła obsługiwać różnorodne typy danych oraz różne rodzaje analiz, w tym analizy ad hoc czy analizy predykcyjne.

Co więcej, dla firmy ważne było zapewnienie raportowania w czasie rzeczywistym lub bliskim do rzeczywistego. Kluczowe było także bezpieczeństwo, ponieważ dane klientów są bardzo wartościowe i wymagają szczególnej ochrony. Firma część danych przechowywała już w chmurze publicznej Microsoft Azure, a nowe rozwiązania wybierała często w formie serverless.

Po analizie potrzeb, firma zdecydowała się na wdrożenie platformy Snowflake.

Planowanie wdrożenia Snowflake

Na początku procesu istotne było zrozumienie aktualnej architektury danych firmy, która obejmowała zarówno dane przechowywane w Azure Data Lake Storage, jak i dane znajdujące się w innych lokalizacjach. Następnie ocenione zostały struktura i format danych, aby dostosować je do wymagań Snowflake oraz zapewnić spójność i integralność danych po ich migracji.

W trakcie planowania przygotowany został harmonogram migracji, aby zminimalizować zakłócenia w działaniu platformy e-commerce. Przeprowadzono także testy migracji na niewielkiej próbie danych. Dodatkowo firma opracowała strategię zabezpieczeń danych oraz plan odzyskiwania awaryjnego, aby zapewnić bezpieczeństwo i spójność danych. Ważne było również przygotowanie wstępnego, ale maksymalnie wiarygodnego kosztorysu dla zarządu.

Cały proces planowania został starannie przemyślany i oparty na solidnej analizie oraz najlepszych praktykach z obszaru data governance, co pozwoliło firmie e-commerce na płynne i bezproblemowe przeprowadzenie migracji danych do platformy Snowflake, zapewniając ciągłość działania i skuteczne wykorzystanie danych w dalszej pracy.

Konfiguracja Snowflake

Kolejnym krokiem była integracja Snowflake z istniejącymi źródłami danych i konfiguracja platformy. Część danych, które były już przechowywane w Azure Data Lake Storage, została skonfigurowana do bezpośredniego dostępu przez Snowflake, eliminując potrzebę migracji. Natomiast inne dane, które wymagały przemieszczenia, zostały odpowiednio oczyszczone, przetransformowane i przeniesione do Snowflake. Ten hybrydowy model migracji pozwolił firmie uniknąć konieczności przenoszenia wszystkich danych, jednocześnie umożliwiając wykorzystanie zalet obu platform.

Skonfigurowane zostały typy kont, typy składników obliczeniowych i przewidywana pojemność magazynu danych. Wdrożenie platformy Snowflake odbywało się w zgodzie z politykami bezpieczeństwa firmy i nową strategią data governance. Stworzony w poprzedniej fazie plan i harmonogram działania pozwolił na płynne wdrożenie stabilnego rozwiązania.

Szkolenie personelu

Pracownicy zostali odpowiednio przygotowani do skutecznego korzystania z platformy Snowflake. Proces szkoleniowy obejmował:

• dedykowane szkolenia obejmujące zarówno podstawowe, jak i zaawansowane zagadnienia dotyczące korzystania ze Snowflake,
• praktyczne demonstracje funkcji i narzędzi dostępnych na platformie,
• interaktywne sesje szkoleniowe, które umożliwiły pracownikom zdobycie praktycznych umiejętności w obszarach takich jak wykonywanie sprawnych i optymalnych zapytań SQL,
• indywidualne konsultacje i wsparcie techniczne dla pracowników, którzy potrzebowali dodatkowej pomocy w zrozumieniu i korzystaniu z platformy.

Testowanie i optymalizacja Snowflake

Podczas etapu testowania i optymalizacji Snowflake w firmie e-commerce przeprowadzona została seria działań mających na celu zapewnienie optymalnej wydajności i efektywności platformy, w tym:

• przeprowadzono testy wydajnościowe, które miały na celu ocenę szybkości przetwarzania danych, reakcji na zapytania SQL oraz skalowalności platformy Snowflake. Testy obejmowały różne scenariusze obciążenia, aby ocenić zachowanie systemu w warunkach rzeczywistych.
• analiza i optymalizacja zapytań SQL, aby zoptymalizować czas przetwarzania danych i wykorzystać pełny potencjał platformy Snowflake, w tym zmiany w indeksach i partycjonowaniu danych.
• na podstawie wyników testów wydajnościowych, zespół dostosował skalowanie zasobów obliczeniowych i pojemności magazynu danych, aby zapewnić odpowiednią wydajność przetwarzania danych w zależności od potrzeb firmy e-commerce.
• przeprowadzono testy integracyjne z istniejącymi narzędziami i systemami firmy, takimi jak narzędzia do wizualizacji danych (Power BI), aby upewnić się, że Snowflake działa zgodnie z oczekiwaniami i zapewnia płynną wymianę danych.
• zespół przeprowadził analizę kosztów korzystania z Snowflake i dostosował konfigurację platformy, aby minimalizować koszty przy jednoczesnym zapewnieniu odpowiedniej wydajności i funkcjonalności.

Wsparcie i utrzymanie Snowflake w chmurze publicznej

Dla fazy wsparcia i utrzymania Snowflake w firmie wyodrębniono oraz przeszkolono zespół odpowiedzialny za codzienną pomoc. Na przykład, gdy doszło do opóźnień w przetwarzaniu danych w Snowflake, zespół przeprowadził analizę wydajności systemu, zidentyfikował przyczynę problemu i wprowadził odpowiednie korekty, takie jak optymalizacja zapytań SQL i skalowanie zasobów obliczeniowych.

Zespół również regularnie aktualizował wewnętrzną dokumentację dotyczącą architektury danych. Dokumentacja posiadała nie tylko informacje techniczne, ale także biznesowe. Stała się niejako katalogiem danych firmy i była mocno wykorzystywana przez biznes w codziennej pracy.

Aktualizacje platformy Snowflake były również regularnie stosowane, aby wykorzystać nowe funkcje i usprawnienia. Celem było zapewnienie ciągłej dostępności, stabilności i efektywności działania platformy, aby umożliwić firmie wykorzystanie danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych.

Wdrożenie Snowflake – więcej przykładów

Sprzedaż internetowa to oczywiście tylko jedna z wielu branż, w jakich wdrażany jest Snowflake. W dzisiejszych czasach w zasadzie każda firma pracuje na systemach IT, które przechowują dane warte analizy. Przykłady wdrożenia Snowflake w dziesiątkach firm z różnych branż dostępne są na oficjalnej stronie Snowflake w zakładce Customers. Znajdziemy tam studium przypadku implementacji tej platformy w firmach takich jak Pfizer (farmaceutyka), Siemens (technologie), MAX Burgers (usługi gastronomiczne), Sainsbury’s (sprzedaż detaliczna) czy Scania (logistyka) oraz wiele, wiele innych.

Snowflake – wnioski i podsumowanie

Snowflake, nowoczesna platforma przetwarzania danych, oferuje skalowalność, elastyczność i wydajność potrzebną do efektywnego zarządzania danymi w erze cyfrowej. Dzięki unikalnej architekturze trójwarstwowej Snowflake umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizę big data w czasie rzeczywistym. Korzyści z jej użytkowania, takie jak łatwość użycia, większe zaufanie do gromadzonych danych, zaawansowane funkcje bezpieczeństwa i model płatności oparty na zużyciu zasobów, sprawiają, że jest idealnym wyborem dla firm poszukujących innowacyjnego rozwiązania do analizy danych.