Snowflake : Avantages et cas d’utilisation pour les applications gourmandes en données. Expert Web chez Techmagic, développeur full-stack, coach et conférencier. Passionné par JavaScript, le Cloud Computing et le Serverless. Snowflake : Avantages et cas d’utilisation pour les applications gourmandes en données. Plus de 90 % des entreprises s’appuient plus ou moins sur le cloud pour fonctionner. Cette dépendance augmente régulièrement chaque année.
Les avantages et les cas d’utilisation de Snowflake pour les applications gourmandes en données
Dans cet article, vous pourrez découvrir les avantages de Snowflake et les cas d’utilisation pour les applications lourdes de données. Voici les détails ci-dessous ;
Selon Osterman Research, le monde crée 2,5 quintillions d’octets de données chaque jour. C’est 2,5 multiplié par 18, soit 2,5 milliards de gigaoctets, si c’est plus facile à conceptualiser. Le fait est que la plupart de ces données doivent aller quelque part. Qu’elles soient nécessaires pour des raisons commerciales, comme les détails d’une transaction, ou à des fins d’analyse, la majorité des données sont conservées, au moins pendant un certain temps.
Le rôle que joue le nuage dans notre gestion et notre utilisation quotidiennes des données est devenu de plus en plus important, mais aussi de plus en plus varié. Quatre entreprises sur cinq utilisent plusieurs applications en nuage publiques ou privées à des fins différentes. Lorsque les entreprises ont commencé à utiliser le cloud, c’était en tant que référentiel pour les lacs de données – un endroit où stocker des données non triées dans leur format natif.
C’était un peu comme ces archives documentaires hors site, poussiéreuses et désorganisées, que les entreprises utilisaient pour stocker des boîtes et des boîtes de données sur papier. Des dossiers de travail aux comptes des années précédentes en passant par divers rapports de gestion, tout était là, quelque part, si l’on savait où chercher et si l’on ne craignait pas de s’empoussiérer un peu en cours de route.
Entrepôt de données
L’entreposage de données fait passer le concept de lac de données au niveau supérieur et sous-tend l’offre SaaS de Snowflake. Mais avant d’entrer dans le vif du sujet, il faut d’abord définir clairement ce qu’est l’entreposage de données.
Un entrepôt de données reprend toutes les informations qui circulaient dans le lac et les conserve de manière intégrée et organisée.
Cela permet d’y accéder et de les analyser facilement.
Les données peuvent provenir de sources disparates telles que des systèmes CRM, des bases de données OLTP, etc., mais elles sont traitées et stockées de manière à ce que les utilisateurs puissent y accéder pour exécuter des rapports et recueillir des informations. Cela se fait généralement par le biais de requêtes SQL.
L’exploitation d’un entrepôt de données efficace pose toute une série de problèmes, qui dépendent en grande partie du type de données qu’il reçoit. Les données hautement structurées provenant de feuilles de calcul Excel, etc. sont assez simples à traiter, mais les entrepôts doivent également gérer des données non structurées allant des PDF aux photographies en passant par les fichiers audio.
Tel est l’univers dans lequel évolue Snowflake. Voyons maintenant pourquoi Snowflake est un choix si populaire et comment il éclipse la concurrence. Voir aussi Comment créer un site web interactif
Pourquoi Snowflake est-il différent ?
L’entreposage de données n’est pas une nouveauté et le choix de la bonne pile technologique pour le développement web est toujours une affaire de confrontation de différentes options. Cependant, il y a plusieurs raisons pour lesquelles Snowflake attire autant l’attention.
Contrairement à d’autres entrepôts de données, la solution SaaS de Snowflake est conçue pour fonctionner sur le cloud public. De plus, elle est dite » agnostique « , ce qui signifie qu’elle peut fonctionner sur n’importe quelle infrastructure en nuage.
Les développeurs l’ont initialement conçue sur Amazon Web Services (AWS), mais l’application Snowflake peut également fonctionner sur Microsoft Azure ou Google Cloud.
L’architecture unique de Snowflake
La clé de la supériorité de Snowflake sur les autres logiciels d’entrepôt de données réside dans son architecture unique à trois couches. Celle-ci se compose des éléments suivants :
Stockage centralisé de la base de données
Parfois appelé couche de stockage, Snowflake stocke les données dans un système de stockage hybride en colonnes. Contrairement au type conventionnel de stockage de données en lignes et en colonnes, Snowflake compresse les données et les stocke en blocs. Cela permet une récupération beaucoup plus rapide des données lors du traitement des requêtes.
Traitement des requêtes
C’est dans cette couche que se fait tout le travail. Elle se compose d’entrepôts virtuels qui effectuent des tâches de traitement sur différentes requêtes. La capacité d’effectuer des traitements parallèles sur de grandes quantités de données est ce qui fait la différence entre Snowflake et les autres solutions. Même lorsque vous avez des pétaoctets de données, lorsqu’elles sont séparées en plusieurs clusters, les données peuvent être mises en scène pour accélérer le traitement des requêtes.
Ce processus signifie également que les utilisateurs peuvent augmenter ou diminuer la capacité en fonction de leurs besoins, ce qui permet à Snowflake d’offrir un service unique de » paiement à l’utilisation « , dont nous parlerons plus en détail dans un instant.
Services en nuage
Enfin, la couche « services en nuage » relie le tout et est parfois appelée le « cerveau » du système. C’est là que l’authentification et l’accès sont contrôlés et que les tâches administratives quotidiennes sont automatisées. Consultez également les applications de productivité
Mise en cache intelligente
L’architecture de Snowflake comprend un système de mise en cache à trois niveaux des données récupérées par le biais de requêtes. Les trois niveaux sont les suivants :
Cache des résultats – Snowflake stocke ici les résultats de toutes les requêtes exécutées au cours des dernières 24 heures. Ces résultats peuvent être récupérés par n’importe quel utilisateur du même entrepôt virtuel. Ainsi, si plusieurs personnes posent la même question, la réponse sera prête – en supposant que les données sous-jacentes n’ont pas changé depuis la requête initiale.
Cache du disque local – le disque local est utilisé comme cache pour les requêtes SQL. Les données requises pour une requête spécifique sont récupérées sur le disque distant et mises en cache sur le disque SSD et/ou dans la mémoire, selon le cas.
Disque distant – il s’agit en fait du référentiel de stockage à long terme. Ce niveau vise à garantir l’intégrité et la résilience des données, même si un centre de données entier devait s’arrêter pour une raison quelconque.
Convivialité
Snowflake est facile à utiliser. L’interface est intuitive et tout est basé sur SQL, vous n’avez donc pas à vous soucier d’apprendre une nouvelle syntaxe. Même si vous avez peu ou pas d’expérience en SQL, la courbe d’apprentissage n’est pas très raide et même les utilisateurs sans expérience en codage peuvent être opérationnels avec Snowflake en très peu de temps.
Entièrement automatisé
La nature sans serveur de Snowflake signifie qu’il n’y a pratiquement rien à faire en termes de maintenance ou de gestion des systèmes. Pas d’installation, pas de mise à jour, pas de mise à l’échelle, tout se passe dans les coulisses du Cloud. Tout ce que vous avez à faire, c’est de vous lancer et d’utiliser le logiciel pour interroger vos données et commencer à en tirer des enseignements.
Hautement compatible
Quels que soient vos outils de BI préférés, vous pouvez très certainement les utiliser avec Snowflake. Le logiciel est compatible avec Einstein Analytics, Tableau, Looker et bien d’autres. Il peut également prendre en charge les langages de programmation les plus courants, tels que Python, C, Java, etc.
Des performances impressionnantes
Grâce à l’architecture unique mentionnée plus haut, Snowflake peut gérer un nombre pratiquement illimité de charges de travail simultanément sans impact sur les performances. Cela signifie qu’il peut également traiter de multiples requêtes provenant de différentes directions, ou même du même point d’origine – les utilisateurs individuels peuvent lancer de multiples requêtes sur Snowflake sans baisse de performance.
Mise à l’échelle automatique
Snowflake offre des fonctionnalités de mise à l’échelle et de suspension automatique que vous ne trouverez pas dans d’autres logiciels. Cela a pour effet de démarrer et d’arrêter les entrepôts afin qu’ils ne soient actifs qu’en cas de besoin. Snowflake prend automatiquement en charge la mise à l’échelle verticale et horizontale. Cette dernière consiste à ajouter des nœuds de cluster, tandis que la mise à l’échelle verticale implique la mise à niveau des unités centrales afin d’accroître la puissance de traitement des entrepôts existants. Tout cela se fait automatiquement dans les coulisses, de sorte que les utilisateurs n’ont même pas à y penser.
Flexibilité à l’épreuve du temps
La combinaison de la fonctionnalité analytique, des services de requête et du lac de données de Snowflake offre aux entreprises une flexibilité totale pour utiliser ces différentes fonctions simultanément. La présence sécurisée du lac de données vous donne le confort de savoir que même si de nouveaux logiciels apparaissent sur la scène, vous avez toutes les données à portée de main pour les exploiter avant la concurrence. Rien ne peut être garanti comme étant totalement à l’épreuve du temps, mais on s’en rapproche beaucoup !
Des prix compétitifs
Les entreprises, grandes et petites, doivent prêter une attention particulière à la tarification, surtout en ces temps difficiles. La plupart des entrepôts de données facturent des frais mensuels fixes sur une échelle mobile. Ce n’est pas le cas de Snowflake, où vous ne payez que ce que vous utilisez.
Le système utilise une tarification à la demande, ce qui signifie que les factures mensuelles sont calculées en fonction de la quantité de données que vous stockez et de la quantité d’analyses que vous effectuez. Notez que vous pouvez configurer l’entrepôt pour qu’il s’arrête automatiquement après un certain temps, de sorte que vous ne payez pas pour qu’il reste inactif pendant que l’utilisateur est parti déjeuner.
Flocon de neige en action
Maintenant que nous avons eu un aperçu des raisons de la popularité de Snowflake, il convient d’examiner quelques exemples concrets de clients qui utilisent Snowflake pour les aider à gérer, comprendre et exploiter de grandes quantités de données clients.
Jet Blue
En tant qu’entreprise qui se targue d’être l’une des plus innovantes sur le plan technologique dans son secteur, Jet Blue était enthousiaste à l’idée de faire appel à Snowflake pour l’aider dans deux domaines essentiels : la recherche d’économies et l’amélioration de l’expérience client.
Snowflake a permis aux analystes de Jet Blue d’accéder à des données plus pertinentes et, surtout, de les voir en temps réel. Cela a permis à la compagnie aérienne de construire des analyses de carburant plus précises en combinant les données avec des sources externes telles que les prévisions météorologiques.
Mais ce n’est qu’un début. Jet Blue utilise Snowflake pour organiser et mettre à disposition des rapports de données en quelques minutes, ce qui aurait pris des semaines avec les anciens systèmes. Pour cet utilisateur, le ciel est vraiment la limite.
Sainsbury’s
Le secteur des supermarchés n’a jamais été aussi compétitif au Royaume-Uni. En cette période économique difficile, les grandes marques comme Sainsbury’s et Tesco subissent plus que jamais la pression des alternatives économiques comme Aldi et Lidl.
Sainsbury’s travaille avec des centaines de lignes de produits, de l’épicerie à l’électronique domestique en passant par l’habillement, et chacune d’entre elles est confrontée à la concurrence sous divers angles.
Le nuage de données de Snowflake a permis au supermarché de lancer un service de comparaison de prix pour les clients qui compare les produits de Sainsbury à ceux de ses concurrents.
Il s’agit d’une démarche courageuse de la part d’une marque qui, traditionnellement, se concentre davantage sur la qualité et la fidélité à la marque que sur le coût. C’est aussi une démarche qui s’est avérée populaire auprès des clients et qui a contribué à renforcer leur fidélité.
Carré
Cette entreprise Fintech B2B s’est développée en proposant non seulement aux entreprises des moyens de paiement par carte de crédit, mais aussi une gamme de solutions marketing, opérationnelles, bancaires et de gestion des risques.
Grâce aux services de développement d’applications fintech, nous savons de première main que le volume de données de transaction peut être immense. Square ne fait pas exception à cette règle.
La société utilise Snowflake pour stocker et analyser plus d’un pétaoctet de données. Cette analyse prend diverses formes, allant de l’identification de nouvelles opportunités de produits à la prévention de la fraude. Square travaille avec des données qui s’étendent sur plusieurs nuages publics comme si elles se trouvaient toutes au même endroit.
Snowflake est également au cœur de la vision de Square pour l’avenir. Joir-Dan Gumbs, responsable des fondations de données chez Square, explique :
L’entreprise s’efforce de mettre en place une plateforme en libre-service où les clients peuvent effectuer leurs propres analyses. L’ajout de privilèges d’utilisateur dans Snowflake est une étape essentielle dans la réalisation de cette vision.
Kraft Heinz
Kraft Heinz est l’une des marques les plus traditionnelles au monde. Cependant, elle a subi une transformation numérique spectaculaire au cours des deux dernières années afin d’augmenter la vitesse d’innovation et de réagir plus rapidement à un marché en constante évolution.
Mani Gopalakrishnan, vice-président de la transformation numérique de l’entreprise, a expliqué que les données sont passées d’un secret bien gardé à quelque chose qui fait partie de l’offre de services. Il a déclaré :
« Disposer d’informations est puissant, c’est certain, mais partager des informations peut être encore plus puissant. »
L’entreprise a décidé de remplacer sa plateforme de données interne et de passer à Snowflake Data Cloud. Elle a choisi Snowflake parce qu’elle avait besoin d’une plateforme capable d’évoluer en fonction des besoins et d’offrir une vitesse et des performances supérieures.
Snowflake a contribué à guider Kraft Heinz dans une transformation à la fois culturelle et technologique.
FAQ
Pourquoi le flocon de neige est-il si populaire ?
Snowflake offre une plateforme rapide, flexible et conviviale. Elle permet non seulement de stocker les données, mais aussi de les traiter et de les analyser. Elle est considérée comme agnostique, car elle fonctionne sur Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud.
Quel est l’objectif de Snowflake ?
Snowflake permet de stocker, de traiter et d’analyser de grandes quantités de données. En utilisant la technologie du nuage, il permet aux utilisateurs d’effectuer de multiples tâches plus rapidement que les plateformes traditionnelles de big data construites sur des bases de données classiques.
Pourquoi Snowflake est-il si précieux ?
La capitalisation boursière de Snowflake fait souvent sourciller à première vue. La valeur de l’entreprise est due à une combinaison de facteurs, notamment son taux de croissance incroyablement rapide, son taux de rétention de 160 % et un Net Promoter Score de 70 % – c’est même plus élevé que celui d’Apple !
Pourquoi Snowflake est-il meilleur pour les entrepôts de données ?
L’architecture unique de Snowflake permet de faire évoluer le stockage et le calcul de manière indépendante, de sorte que les clients peuvent utiliser et payer le stockage et le calcul séparément et selon leurs besoins. En outre, cette fonctionnalité de partage facilite le partage sécurisé des données en temps réel.
Pourquoi Snowflake est-il meilleur que les autres bases de données ?
Encore une fois, tout se résume à l’architecture. L’architecture unique et brevetée de Snowflake signifie qu’elle est mieux équipée pour gérer tous les aspects des données et de l’analyse. En bref, elle est plus rapide, plus simple, plus flexible et plus abordable que les autres solutions de base de données.
