Daten-Streaming in Snowflake

In diesem Newsletter geben wir Ihnen einen Überblick über die Möglichkeiten des Datenstreaming mit Snowflake.

Die hier besprochenen Ansätze konzentrieren sich darauf, wie die Funktionen und Möglichkeiten von Snowflake die Aufnahme und Verarbeitung von Datenströmen mit einer bestimmten Geschwindigkeit ermöglichen. Ziel ist es, zu erforschen, wie Unternehmen sich einen Vorteil verschaffen können, indem sie Echtzeitdaten nutzen, um zeitkritische Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Darüber hinaus werden wir die Architektur von Snowflake untersuchen, um eine zuverlässige Lösungsbasis zu schaffen, sowie die Eignung für Streaming-Workloads und die damit verbundenen Herausforderungen.

Was Sie erwarten können

Sie erhalten einen Überblick über die verschiedenen integrierten Tools und Techniken, die Snowflake für die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen bietet, einschließlich der Funktionen für die Datenaufnahme, -verarbeitung und -abfrage. Wir behandeln die architektonischen Komponenten von Snowflake, wie Tabellen, Ansichten und Verarbeitungsfunktionen, und untersuchen, wie sie für die Verwaltung transaktionaler Arbeitslasten verwendet werden.

Der Schwerpunkt dieses Blogs liegt darauf, einen Einblick zu geben, wie Snowflake die Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht, welche Möglichkeiten es bietet und welche Kompromisse bei der Implementierung von Streaming-Lösungen zu beachten sind.

Echtzeitdaten - ein Überblick

Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, Informationen unmittelbar nach ihrer Entstehung zu verarbeiten. Im Gegensatz zur traditionellen Stapelverarbeitung, die mit festen Intervallen arbeitet, fließen Echtzeitdaten kontinuierlich und ermöglichen dynamische und unmittelbare Aktionen. Diese Art der Datenverarbeitung wird für Unternehmen, die in einem schnelllebigen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, immer wichtiger.

Hauptmerkmale von Echtzeitdaten

Echtzeitdaten haben bestimmte Merkmale, die sie von anderen Arten von Datenströmen unterscheiden:

• Hohe Geschwindigkeit: Daten werden mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet, oft innerhalb von Millisekunden oder Sekunden.
• Niedrige Latenzzeit: Die Systeme sind so konzipiert, dass Verzögerungen auf ein Minimum reduziert werden und der rechtzeitige Zugang zu Erkenntnissen gewährleistet ist.
• Dynamische Ströme: Kontinuierliche und oft unvorhersehbare Datenströme erfordern eine flexible und skalierbare Verarbeitung.

Jedes dieser Merkmale bringt einzigartige Vorteile und Herausforderungen mit sich. Aus diesem Grund benötigen Unternehmen spezielle Tools und Plattformen, um Echtzeitdaten effektiv zu verarbeiten.

Warum Echtzeitdaten wichtig sind

Der Wert von Echtzeitdaten liegt in ihrer Fähigkeit, unmittelbare Erkenntnisse zu liefern, die es Unternehmen ermöglichen, ohne Verzögerung zu handeln. Sie können verschiedene Geschäftsbereiche erheblich verbessern, z. B.:

• Bessere Entscheidungsfindung: Einblicke in Echtzeit ermöglichen proaktive Reaktionen, z. B. die dynamische Anpassung von Preisen oder Beständen auf der Grundlage der aktuellen Nachfrage.
• Personalisierung der Kunden: Durch die Analyse des Verhaltens in Echtzeit können Unternehmen maßgeschneiderte Erlebnisse liefern, die den Kundenerwartungen in diesem Moment entsprechen.
• Operative Effizienz: Die ständige Überwachung hilft Unternehmen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Leistung zu optimieren.
• Risiko und Betrugsaufdeckung: Die rasche Identifizierung von Anomalien oder Bedrohungen verringert die Anfälligkeit für Betrug und operative Risiken.

Die Vorteile von Echtzeitdaten liegen auf der Hand, ihre Umsetzung ist jedoch mit besonderen Herausforderungen verbunden, die im Folgenden erläutert werden.

Herausforderungen bei Echtzeitdaten

Die Vorteile von Echtzeitdaten sind zwar beträchtlich, aber sie bringen auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich:

• Umgang mit Geschwindigkeit und Lautstärke: Die Verarbeitung großer Datenströme mit hoher Geschwindigkeit erfordert skalierbare Systeme.
• Sicherstellung der Konsistenz: Die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit über verteilte Systeme hinweg kann komplex sein, vor allem, wenn man mit mehreren Quellen arbeitet.
• Komplexität der Integration: Echtzeitdaten müssen häufig mit Batch-Systemen oder älteren Analysen kombiniert werden, was zu technischen Schwierigkeiten führt.

Der kontinuierliche Fluss und die Unmittelbarkeit von Echtzeitdaten machen sie für Unternehmen, die in ihrer Branche die Nase vorn haben wollen, unverzichtbar. Mit den richtigen Tools und der richtigen Architektur können Unternehmen das Potenzial dieser Daten nutzen, um einen erheblichen Mehrwert und Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Echtzeitdaten in Snowflake

Snowflake bietet einen modernen Ansatz für die Verarbeitung von Echtzeitdaten, indem es seine Cloud-native Architektur mit Funktionen für die kontinuierliche Aufnahme, Verarbeitung und Abfrage kombiniert. Mit integrierten Tools wie Snowpipe, Streams und Tasks ermöglicht Snowflake Unternehmen die Integration von Echtzeitdaten. In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie Snowflake Echtzeitdaten verwaltet und welche Möglichkeiten es bietet, die Anforderungen von Streaming-Workloads zu erfüllen.

Die Snowflake-Architektur für Echtzeitdaten

Die Architektur von Snowflake kombiniert Shared-Disk- und Shared-Nothing-Konzepte. Sie nutzt einen zentralen, cloudbasierten Datenspeicher (den "Shared-Disk"-Teil), während die Rechenressourcen (virtuelle Lager) unabhängig skalieren und Daten parallel verarbeiten (der "Shared-Nothing"-Aspekt).

• Charge: Traditionell übertragen Dateningenieure große Datenmengen mit dem COPY-Befehl oder geplanten Lasten in Snowflake. Die Datenverarbeitungsschicht wird für große Lasten hochskaliert und dann aus Kostengründen wieder heruntergefahren.
• In Echtzeit: Die kontinuierliche Einspeisung konzentriert sich auf kleine, häufig ankommende Daten. Die Architektur profitiert nach wie vor von der Trennung von Speicherung und Berechnung, so dass Snowflake Echtzeit-Feeds verarbeiten kann, ohne Batch-Workloads oder Analyseabfragen zu blockieren.

Mikro-Trennwände

Snowflake unterteilt Tabellen automatisch in Mikropartitionen, kompakte Speichereinheiten, die Daten auf der Grundlage natürlicher Ordnungs- oder Lastmuster gruppieren.

• Charge: Mikropartitionen eignen sich hervorragend für große analytische Abfragen, da Snowflake überflüssige Partitionen schnell entfernen kann, was die Leistung bei umfangreichen Abfragen erhöht.
• In Echtzeit: Häufige Datenlasten erzeugen mehr Mikropartitionen. Die feinkörnige Organisation bleibt vorteilhaft, aber Sie müssen etwas mehr Aufwand für die Partitionsverwaltung einplanen, insbesondere wenn Ihre Echtzeitdatenströme extrem hohe Mengen produzieren.

Dynamische und Hybridtabellen

Apropos Tabellen: Die nächsten beiden Entitäten sind sehr hilfreich, wenn es um die Verarbeitung von Echtzeitdaten in Snowflake geht.

Dynamische Tabellen ermöglichen es Ihnen, kontinuierliche Transformationen in Snowflake zu definieren. Stellen Sie sich diese ähnlich wie materialisierte Ansichten vor, nur flexibler und mit der Möglichkeit, komplexe Transformationen und Abhängigkeiten zu verarbeiten. Sie geben eine SQL-Abfrage an, wie die Tabelle aufgebaut werden soll, und Snowflake verarbeitet im Hintergrund automatisch inkrementelle Änderungen aus den Quelltabellen.

• Inkrementelle Datenverarbeitung: Anstatt Ad-hoc- oder geplante Aufträge auszuführen, werden dynamische Tabellen automatisch aktualisiert, wenn neue Daten eintreffen. Sie können eine Zielverzögerung festlegen, indem Sie eine Aktualisierungsdauer angeben oder eine Downstream-Abhängigkeit definieren. Innerhalb der Downstream-Abhängigkeit bestimmt die letzte dynamische Tabelle, wann die Daten aktualisiert werden müssen.
• Durchgängige Pipelines: Sie reduzieren den Bedarf an manueller Orchestrierung mit Snowflake Tasks oder externen Job Schedulern.
• Komplexe Transformationen: Im Gegensatz zu materialisierten Ansichten (die im Allgemeinen für einfachere Aggregate geeignet sind), können dynamische Tabellen Joins, Fensterfunktionen und andere erweiterte SQL-Operationen verarbeiten.

Hybrid-Tische sind ein neueres Konzept, das Snowflakes spaltenorientierten Mikropartitionsspeicher mit zeilenorientierten Funktionen kombiniert und so die Verarbeitung schneller, umfangreicher Einfügungen oder Aktualisierungen erleichtert. Sie zielen darauf ab, sowohl analytische (OLAP) als auch transaktionale (OLTP-ähnliche) Workloads in einer einzigen Snowflake-Umgebung zu unterstützen.

• Schnellere Operationen auf Zeilenebene: Herkömmliche Snowflake-Tabellen können Einfügungen und Aktualisierungen in großem Umfang verarbeiten, sind aber in erster Linie für analytische Lesevorgänge optimiert. Hybridtabellen zielen darauf ab, Vorgänge auf Zeilenebene effizienter zu gestalten.
• Unterstützung gemischter Arbeitslasten: Kombinieren Sie die Aufnahme von Ereignissen in Echtzeit (oft in Verbindung mit Datenbanken auf Zeilenebene) mit analytischen Abfragen (wo sich spaltenbasierte Speicherung auszeichnet).
• Geringere Latenzzeit: Durch die bessere Handhabung kleiner Transaktionen und häufiger Datenänderungen können Hybridtabellen dazu beitragen, die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um neue Daten für Abfragen bereitzustellen.

Snowpipe und Snowpipe Streaming

Snowpipe ist der kontinuierliche Dateningestionsdienst von Snowflake, der Daten aus externen oder internen Phasen lädt. Normalerweise verweisen Sie Snowpipe auf einen Cloud-Speicher (z. B. Amazon S3), wo neue Dateien landen, und Snowpipe importiert sie automatisch.

• Classic Batch: Der COPY-Befehl wird häufig in festen Intervallen (z. B. stündlich oder täglich) ausgeführt, was zu Latenzzeiten führen kann.
• Snowpipe: Anstatt auf einen geplanten Batch zu warten, zieht Snowpipe automatisch kleinere Dateiinkremente ein, kurz nachdem sie in der Stage angekommen sind. Dadurch verkürzt sich die Zeit zwischen der Datenerzeugung und der Verfügbarkeit für Abfragen.

Snowpipe ist jedoch für kontinuierliche Ladungen kleiner Dateien optimiert - denken Sie an Micro-Batches und nicht an große Ladungen von Einzeldateien. Wenn Ihr Datenvolumen stark ansteigt, müssen Sie möglicherweise höhere Kosten in Kauf nehmen oder zu anderen Ingestion-Strategien wechseln, um den Durchsatz aufrechtzuerhalten.

Snowpipe Streaming ist ein API-basierter Ansatz, bei dem Daten direkt in Snowflake-Tabellen geschrieben werden und die Zwischenspeicherung gänzlich umgangen wird. Dadurch können die Latenz- und Ladezeiten noch weiter reduziert werden als bei Standard-Snowpipe.

Warum ist es "mehr Echtzeit"? Die Daten treffen sofort (oder sehr zeitnah) in Snowflake ein und ermöglichen eine Berichterstattung nahezu in Echtzeit. Sie müssen nicht darauf warten, dass Batch-Dateien im Cloud-Speicher landen, und es ist oft kosteneffizienter, vor allem bei hochfrequenten, kleinen Datenereignissen.

Darüber hinaus unterstützt der Snowflake Connector für Apache Kafka Snowpipe Streaming und ermöglicht so einen nahezu nahtlosen Nachrichtenfluss von Kafka-Themen direkt in Snowflake-Tabellen. Diese Integration ist ein wichtiger Schritt zur Überbrückung der Lücke zwischen Streaming-Data-Plattformen und Snowflakes Cloud data warehouse.

Schneeflockenströme

Schließlich verfolgt ein Snowflake-"Stream" die an einer Tabelle vorgenommenen Änderungen (Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen). Dies ist besonders nützlich für Change Data Capture (CDC)-Workflows und ermöglicht eine effiziente Verarbeitung von Echtzeitdaten.
Sie können Pipelines entwerfen, die auf diese CDC-Ströme reagieren und Umwandlungen oder nachgelagerte Prozesse auslösen. Dies ist ideal für Szenarien, in denen Datenaktualisierungen in Echtzeit in Transaktions- oder operative Systeme fließen müssen.

Grenzen und Möglichkeiten von Echtzeitdaten in Snowflake

Nachdem wir einige Schlüsselfaktoren aufgeschlüsselt haben, werden wir einige Einschränkungen und Möglichkeiten bei der Arbeit mit Snowflake und Echtzeitdaten untersuchen.

Snowflake zielt zwar auf eine nahezu echtzeitfähige Verarbeitung ab, ist aber nicht für eine Ereignisverarbeitungs-Engine mit extrem niedriger Latenz im Sekundentakt konzipiert. Eine schnelle, kontinuierliche Datenaufnahme kann die Kosten in die Höhe treiben, wenn Sie bei der Dimensionierung des Warehouse und den Einstellungen für die automatische Unterbrechung nicht vorsichtig sind. Für jede Warehouse- oder Streaming-Komponente können Gebühren für häufige Abfragen und Datenlasten anfallen.

Die Überwachung mehrerer Datenströme, ihre Skalierung und die Verwaltung ihres Durchsatzes können komplex sein. Sie benötigen robuste DevOps- und DataOps-Verfahren, um Datenintegrität und konsistente Leistung zu gewährleisten.

Auf der anderen Seite können Sie Dashboards und Analysen in Echtzeit ermöglichen. Mit Snowpipe Streaming und dem Kafka Connector können Sie Daten direkt in Snowflake einspeisen und Dashboards erstellen, die innerhalb von Sekunden oder Minuten aktualisiert werden. CDC-Streams ermöglichen ereignisgesteuerte Pipelines, bei denen Änderungen in Ihren Transaktionsdatenbanken sofortige Aktionen in Snowflake auslösen, z. B. nachgeschaltete Transformationen oder Warnmeldungen. Die Trennung von Speicher und Rechenleistung in Snowflake erleichtert die Bewältigung schwankender Workloads. Echtzeit-Pipelines können unabhängig von anderen Batch- oder Analyseaufgaben skaliert werden, was eine reibungslose parallele Verarbeitung gewährleistet.

Viele Unternehmen mischen Echtzeitflüsse mit traditionellen Batch-Lasten. Die Architektur von Snowflake kann beides gleichzeitig und ohne Konflikte bewältigen.

Schlussfolgerung

Durch die Kombination von Hybrid Tables für zeilenbasierte Schreibvorgänge, Snowpipe Streaming für die Aufnahme von Daten nahezu in Echtzeit, Snowflake Streams für die kontinuierliche Erkennung von Änderungen und Dynamic Tables für automatisierte Transformationen können Unternehmen zusätzlich zu ihrem bestehenden Batch-Ansatz Datenflüsse in Echtzeit einführen. Dieses Zusammenspiel von Snowflake-Funktionen eröffnet die Möglichkeit, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu erfassen und fast sofort zu verarbeiten. So können Entscheidungsträger auf Live-Kennzahlen zugreifen, Kundeninteraktionen sofort personalisieren, betriebliche Prozesse optimieren und Anomalien oder Betrug mit minimaler Verzögerung erkennen. In Kombination mit der standardmäßigen Batch-Ingestion bewahrt diese Architektur historische Daten und groß angelegte Analysen und fügt gleichzeitig eine zusätzliche Ebene für ereignisgesteuerte Erkenntnisse mit geringer Latenz hinzu.

Es gibt jedoch einige Herausforderungen und Einschränkungen zu beachten. Häufigere Schreibvorgänge können die Rechenkosten in die Höhe treiben, insbesondere wenn die Daten in unvorhersehbaren Mengen und Geschwindigkeiten ankommen. Die Sicherstellung konsistenter Datenmodelle wird schwieriger, wenn sich Schemata schnell ändern, da die Echtzeit-Pipelines mit den Anpassungen in den Quellsystemen Schritt halten müssen. Hybridtabellen eignen sich zwar hervorragend für schnelle Einfügevorgänge, bieten aber bei großen analytischen Arbeitslasten nicht immer die gleiche Abfrageleistung wie Spaltentabellen; ebenso kann der Kostenaufwand für ständig aktive Streaming-Pipelines erheblich sein, wenn sie nicht sorgfältig dimensioniert und überwacht werden. Die Komplexität steigt auch mit mehr beweglichen Teilen, und ein robustes DataOps- oder DevOps-Framework ist für die Steuerung von Ingestion, Transformation und Überwachung über mehrere Arten der Datenverarbeitung hinweg entscheidend.

Die Integration dieser Echtzeitfunktionen in eine bestehende Batch-Loading-Architektur kann jedoch schrittweise erfolgen, indem eine spezielle Echtzeit-Pipeline eingerichtet wird, die neben den herkömmlichen Bulk-Loads in Snowflake eingespeist wird. Die neue Pipeline könnte Ereignisdaten mit Snowpipe Streaming aufnehmen und sie zunächst in Hybridtabellen speichern, wo Streams und dynamische Tabellen Änderungen nahezu in Echtzeit verarbeiten können. Für das Laden historischer Daten und umfangreiche analytische Abfragen würde weiterhin der bestehende Batch-Ansatz mit spaltenförmigen, mikropartitionierten Tabellen verwendet. Im Laufe der Zeit können Teams beide Ansätze auf der Verbrauchsebene zusammenführen - sei es in BI-Dashboards, ML-Pipelines oder operativen Analysen - um die Unmittelbarkeit von Echtzeitdaten mit der Tiefe des historischen Kontexts zu kombinieren, und das alles innerhalb desselben Snowflake-Ökosystems.

- Jan Paul Langner (Scalefree)

Updates und Support erhalten

Bitte senden Sie Anfragen und Funktionswünsche an [email protected]. 

Für Anfragen zu Data Vault-Schulungen und Schulungen vor Ort wenden Sie sich bitte an [email protected] oder registrieren Sie sich unter www.scalefree.com.

Zur Unterstützung bei der Erstellung von Visual Data Vault-Zeichnungen in Microsoft Visio wurde eine Schablone entwickelt, mit der Data Vault-Modelle gezeichnet werden können. Die Schablone ist erhältlich bei www.visualdatavault.com.