MasterDBA Cours 9: Snowflake Architecture PDF

Diapositive 1: Concepts Clés & Architecture Data Cloud de Snowflake o Plateforme de données avancée : Snowflake offre une plateforme de données de pointe fournie en tant que service autogéré. o Service autogéré : Snowflake s'occupe de tout, des mises à jour à...

Diapositive 1: Concepts Clés & Architecture Data Cloud de Snowflake o Plateforme de données avancée : Snowflake offre une plateforme de données de pointe fournie en tant que service autogéré. o Service autogéré : Snowflake s'occupe de tout, des mises à jour à la maintenance, ce qui permet aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse des données. o Solutions de stockage, traitement, et analyse des données : Les solutions Snowflake sont conçues pour être plus rapides, plus faciles à utiliser et plus flexibles que les offres traditionnelles. Diapositive 2: Plateforme de Données Caractéristiques o Pas de technologie de base de données existante ou de plateforme "big data" : Snowflake n'est pas construit sur des technologies existantes comme Hadoop. o Nouveau moteur de requêtes SQL : Snowflake propose un moteur de requêtes SQL innovant. o Architecture innovante conçue pour le cloud : Snowflake est nativement conçu pour fonctionner dans le cloud. Diapositive 3: Service Autogéré Snowflake en tant que service autogéré o Pas de matériel à gérer : Ni matériel physique ni virtuel à gérer. o Pas de logiciel à installer ou configurer : L'installation et la configuration logicielle sont gérées par Snowflake. o Maintenance et mises à jour gérées par Snowflake : Les utilisateurs n'ont pas à se soucier de la maintenance. o Infrastructure entièrement cloud : Snowflake fonctionne entièrement sur des infrastructures cloud publiques. o Non disponible en infrastructures cloud privées : Snowflake ne peut pas être exécuté sur des infrastructures cloud privées ou sur site. Diapositive 4: Architecture de Snowflake Architecture Hybride o Combinaison de architectures à disque partagé et à rien partagé : Utilise un dépôt central de données pour le stockage tout en traitant les requêtes avec des clusters MPP. o Utilisation de clusters de traitement massivement parallèle (MPP) : Chaque nœud dans le cluster stocke une partie des données localement. o Simplicité de gestion des données et avantages de performance : Combine la simplicité de gestion des données d'une architecture à disque partagé et les avantages de performance d'une architecture à rien partagé. Diapositive 5: Couches Clés de l'Architecture Stockage des Données o Format interne optimisé et compressé : Les données sont réorganisées et compressées dans un format optimisé par Snowflake. o Gestion complète par Snowflake : Snowflake gère tous les aspects du stockage des données, y compris la taille des fichiers, la compression, et les métadonnées. Traitement des Requêtes o Utilisation de "entrepôts virtuels" : Les requêtes sont traitées par des clusters de calcul indépendants appelés entrepôts virtuels. o Clusters de calcul indépendants : Chaque entrepôt virtuel est indépendant et n'affecte pas les performances des autres. Services Cloud o Coordination des activités sur Snowflake : Les services cloud coordonnent les activités, de la connexion à l'exécution des requêtes. o Gestion des services comme authentification, infrastructure, métadonnées, etc. : Services de gestion, incluant l'authentification, la gestion des métadonnées, et l'optimisation des requêtes. Diapositive 6: Connexion à Snowflake Méthodes de Connexion o Interface utilisateur web : Accès à toutes les fonctionnalités de gestion et d'utilisation de Snowflake via une interface web. o Clients en ligne de commande (e.g., SnowSQL) : Accès complet aux fonctionnalités de gestion et d'utilisation. o Pilotes ODBC et JDBC : Connexion de Snowflake à d'autres applications comme Tableau. o Connecteurs natifs et tiers : Développement d'applications pour la connexion à Snowflake via des connecteurs natifs (e.g., Python, Spark) ou tiers (e.g., Informatica, ThoughtSpot).