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我们的云数据平台建立在云原生架构上,该架构利用了公共云的大规模可扩展性和性能。我们平台的关键要素包括:
• 多种数据类型。我们的平台在不牺牲性能或灵活性的情况下,将结构化和半结构化数据集成并优化为通用数据集。
• 数据量的大规模可伸缩性。我们的平台利用公共云的可伸缩性和性能来支持不断增长的数据集,而不会牺牲性能。
• 同时有多个用例和用户。我们的平台可动态提供计算资源,以满足需要的众多用户和用例的需求。
• 优化的性价比。我们的平台使用高级优化功能来有效地访问仅提供所需结果所需的数据。它提供了速度,而无需进行调整或在使用前无需手动组织数据。
• 易于使用。我们的平台使用熟悉的查询语言和基于消费的业务模型来快速实现价值,从而降低了隐藏成本。
• 作为服务交付,没有任何开销。我们的平台作为服务交付,消除了与管理基础架构相关的成本,时间和资源。
• 多云和多区域。我们的平台可在全球22个区域部署的三个主要公共云上使用。这些部署相互连接以创建我们的单个Cloud Data Platform,从而提供一致的全球用户体验。
• 无缝和安全的数据共享。我们的平台可实现在组织内以及跨客户和合作伙伴在外部进行受管的安全共享,通常无需复制或移动基础数据。当跨区域和公共云共享数据时,我们的平台使客户可以轻松地复制数据并维护单一事实来源。
四、  SNOW具体业务
云数据平台
我们的平台统一了数据并支持越来越多的用例,包括数据工程,数据湖,数据仓库,数据科学,数据应用程序和数据交换。客户可以利用我们的平台来处理这些用例中的任何一种,但是将它们结合使用时,它提供了一个集成的端到端解决方案,可以提供更深入的见解,更快的数据转换和改进的数据共享。作为服务提供,我们的平台跨多个公共云和区域进行部署,易于使用,并且需要几乎零维护。



组织使用我们的云数据平台来支持以下用例:
• 数据工程。我们的平台使数据工程师,IT部门,数据科学团队和业务分析团队能够使用SQL(一种功能强大的SQL)有效地构建和管理数据管道。
已知的查询语言,可以将原始数据转换为可操作的数据以获取业务洞察力。对于数据工程,我们的平台使组织能够:
◦ 加快决策制定速度。摄取数据并实时对其进行转换,以确保访问最新信息以推动更好的业务成果。
◦ 动态满足高峰业务需求。通过即时上下扩展资源来满足不断变化的需求。
• 数据湖。我们的平台可以用作中央数据存储库,或通过性能,可伸缩性和安全性来扩展现有的数据湖。对于Data Lake,我们的平台使组织能够:
◦ 在云中构建现代化的可扩展数据湖。利用云中数据仓库的可伸缩性,安全性和分析能力,将所有结构化和半结构化数据整合到一个集中位置,以对所有数据进行实时分析。
◦实施更好的治理和安全性,以实现更广泛的数据访问。简化数据治理并提供丰富的安全性和控制措施,以确保根据法规和公司要求对数据进行管理和访问。
• 数据仓库。我们的平台提供报告和分析功能,以提高商业智能。对于数据仓库,我们的平台使组织能够:
◦同时支持多个用户和活动。借助灵活的计算能力,无资源争用和任何基础设施配置,支持多种活动,例如可重复分析,仪表板渲染或临时探索(例如数据科学模型培训)。
◦ 生成全面的数据见解。客户可以在结构化和半结构化数据上运行基于SQL的查询,以利用其数据的更全面视图来获得最大的洞察力。
◦ 简化数据治理。立即了解数据和使用模式,并设置策略和配置以最大化管理。
• 数据科学。大多数数据科学工作都涉及大规模转换大量原始数据,以实现高级分析,例如高级统计分析和机器学习技术。对于数据科学,我们的平台使组织能够:
◦ 跨海量数据集加速转换。通过公共云的大规模可扩展性和性能大规模存储和转换数据。
◦ 与领先的数据科学工具和语言集成。在Scala,R,Java和Python的支持下,管理用于数据转换的资源并使用领先的数据科学工具,以在单个云平台上构建机器学习算法。

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