最大限度提高Snowflake投资的价值
使用可操作的模型、监管框架以及为Snowflake量身定制的自动化工具来优化性能、降低成本并创建AI就绪的数据生态系统。
避免代价高昂的Snowflake迁移失败
在没有适当规划的情况下将Oracle、Postgres或其他数据匆忙迁移到Snowflake、Redshift或Databricks会产生性能问题、高昂的成本以及合规风险。
本简报介绍了如何奠定可扩展的高效数据基础。
- 预先优化 – 对Oracle模型进行逆向工程并创建优化的Snowflake/Redshift模式，防止出现代价高昂的错误。
- 自动化和加速 – 生成模式脚本以节省数天的工作、减少错误并确保一致性。
- 无缝数据移动 – 使用基于Kafka的集成实时移动数据，并纠正错误、执行恢复和最大限度缩短停机时间。
- 提高性能并降低成本 – 调整模���、识��低效查询并使用根本原因分析来减少计算支出。
- 监控和监管数据流 – 跨云和混合环境跟踪沿袭、安全性和数据一致性。
可扩展的数据架构和跨平台监管
使用专为性能、监管和AI就绪设计的工具，最大限度提高Snowflake投资的价值。
常见问题
DataVault 2.0提供了一种跨平台组织和集成数据的标准化方法，支持一致的监管、可追溯性与合规性。它简化了对沿袭、所有权和元数据的管理，这对于企业范围的数据监督至关重要。
是的，Snowflake通过与旧系统和其他云平台进行集成，实现跨平台数据管理。与DataVault 2.0等框架结合使用时，它可以确保整个数据资产的无缝协作与合规性。
Foglight等实时性能监控工具可提供可操作的见解，从而在Snowflake中优化计算利用率、降低成本并增强查询性能，帮助您最大限度地提高投资回报率。
Snowflake的可扩展性和对干净、结构化数据的支持，使其成为AI��用程序的理想中心。erwin Data Modeler和DataVault 2.0等工具可确���Snowflake的数据一致、AI就绪且可追溯，从而确保合规性。
许多实施缺乏适当的架构规划，导致效率低下和资源利用不足。强大的数据建模实践和跨平台监管可帮助组织优化Snowflake的可扩展性、性能和总体价值。