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Snowflake développe la première » Cloud Data Warehostructuréesuse » permettant de combiner la puissance d’une Data Warehouse avec la flexibilité du Cloud. Découvrez tout ce que vous devez savoir à son sujet.
Pour stocker et analyser leurs données, de nombreuses entreprises utilisent des Data Warehouses. Malheureusement, les entrepôts de données » sur site » présentent plusieurs inconvénients. Elles s’avèrent bien souvent complexes, coûteuses, mal sécurisées et peuvent empêcher l’entreprise de s’adapter à sa croissance. Pour remédier à ce problème, Snowflake propose la première » Cloud Data Warehouse « .
Snowflake : qu’est-ce que c’est ?
Il s’agit d’une Data Warehouse proposée sous la forme d’un SaaS (logiciel en tant que service). Cela signifie que l’utilisateur n’a pas besoin de choisir, d’installer, de configurer ou de gérer de hardware, ni d’installer, de configurer ou de gérer de logiciel. La maintenance, la gestion et la configuration sont entièrement prises en charge par Snowflake.
Tous les composants sont exécutés sur une infrastructure de Cloud public. Les calculs sont effectués sur des instances virtuelles, et le stockage de données est assuré par le service de stockage de Snowflake.
Cette Cloud Data Warehouse n’est pas basée sur une base de données existante ou sur une plateforme logicielle comme Hadoop. En fait, elle repose sur un nouveau moteur de base de données SQL reposant sur une architecture spécialement conçue pour le Cloud.
Snowflake : une architecture hybride qui fait toute la différence
Le principal point fort de Snowflake est son architecture brevetée. Il s’agit d’une architecture hybride entre les architectures de bases de données traditionnelles à disque partagé, et les architectures de base de données » shared-nothing «.
Ainsi, tout comme sur une architecture de disque partagé, Snowflake utilise un répertoire de données central pour les données persistantes accessibles depuis tous les nœuds de calcul de la Data Warehouse. Cependant, comme dans le cas des architectures » shared-nothing « les requêtes sont traitées par le biais de clusters de calcul de traitement massivement parallèle.
Cela signifie que chaque nœud du cluster stocke une partie de l’ensemble de données localement. Ceci permet de combiner la simplicité d’une architecture » shared-disk « avec les performances et l’élasticité d’une architecture » shared-nothing «.
Comment fonctionne cette architecture ?
Cette architecture unique en son genre repose sur trois composants principaux : le stockage de base de données, le traitement de requêtes, et les services Cloud. Lorsque les données sont chargées vers Snowflake, elles sont automatiquement réorganisées dans un format propriétaire compressé, optimisé et stockées sur le Cloud.
L’organisation, la taille, la structure, la compression des fichiers, ainsi que les métadonnées, les statistiques et les autres aspects du stockage de données sont pris en charge par Snowflake. Les objets stockés par Snowflake ne sont pas directement visibles ou accessibles par les utilisateurs, mais uniquement accessibles par le biais de requêtes SQL exécutées à l’aide de Snowflake.
Les requêtes sont traitées à l’aide de » warehouses virtuelles «. Chacune d’entre elles est un cluster de calcul massivement parallèle composé de multiples nœuds de calculs. Chaque warehouse est indépendante, et ne partage pas ses ressources de calcul avec les autres warehouses virtuelles. Ceci permet une indépendance des performances.
Enfin, les différents services Cloud permettent de coordonner les activités sur Snowflake. Ces différents services visent à lier entre eux les différents composants de Snowflake. Parmi ces services, on compte l’authentification, la gestion d’infrastructure, la gestion de métadonnées, l’optimisation de requêtes, et le contrôle d’accès.
Quels sont les avantages de Snowflake ?
Snowflake offre une puissance de calcul exceptionnelle, permettant aux entreprises d’obtenir des insights quasi instantanés à partir de leurs données. Grâce à une tarification à la seconde, la plateforme garantit une scalabilité infinie et une gestion optimale des coûts. Que ce soit pour des charges de travail modestes ou massives, Snowflake ajuste ses ressources de manière élastique pour maintenir des performances constantes.
Partage et collaboration sécurisés
Le partage de données en temps réel est un point fort de Snowflake, notamment avec l’introduction de Snowgrid. Cette solution permet une collaboration efficace entre partenaires, même à travers différentes régions ou fournisseurs cloud, tout en respectant les normes de sécurité et de conformité. Les entreprises peuvent partager leurs données en toute tranquillité, sans risque de compromission.
Disponibilité multi-cloud et réplication
Les capacités de réplication des données entre plusieurs régions et fournisseurs cloud, comme AWS, Microsoft Azure, et Google Cloud Platform, assurent une disponibilité permanente des données. Ces fonctionnalités multi-cloud permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière transparente, sans interruptions, et d’assurer une continuité des activités même en cas de panne.
Compatibilité avec les données non structurées
Avec l’ajout récent de la prise en charge des données non structurées, Snowflake permet désormais de traiter et d’analyser des types de données variés, tels que des images, vidéos ou documents texte. Cela élargit considérablement les cas d’usage pour la plateforme, en la rendant plus polyvalente.
Gestion optimisée des coûts
Snowflake offre désormais des outils intégrés de suivi et d’optimisation des coûts, permettant aux entreprises d’anticiper et de limiter les dépenses imprévues. Cette gestion proactive renforce son attractivité pour les organisations de toutes tailles.
Quels sont les inconvénients de Snowflake ?
Malgré ses nombreux avantages, Snowflake présente certains inconvénients qui doivent être pris en compte avant de l’adopter comme solution d’entrepôt de données.
Prise en charge des données non structurées
Bien que la prise en charge des données non structurées soit significative, elle reste récente. Elle peut nécessiter des ajustements pour s’intégrer parfaitement dans des flux de travail complexes. Les utilisateurs doivent parfois faire face à des défis en matière d’optimisation pour tirer pleinement parti de cette fonctionnalité.
Chargement de données en masse
Migrer de grandes quantités de données vers Snowflake reste un défi. Bien que Snowpipe facilite le chargement continu, cette solution n’est pas toujours la plus robuste pour des cas d’utilisation complexes. Des outils tiers, comme Mitto de Zuar, offrent une automatisation avancée, mais leur utilisation peut engendrer des coûts supplémentaires et nécessiter des compétences spécifiques.
Absence de contraintes en matière de données
Snowflake propose une évolutivité impressionnante, mais l’absence de limites strictes sur les données stockées ou les calculs peut poser problème. Cette flexibilité, bien qu’avantageuse, peut entraîner une hausse imprévue des coûts si les processus ne sont pas optimisés ou surveillés attentivement. Les entreprises doivent donc mettre en place des outils de gestion des coûts et des alertes pour éviter les dépassements budgétaires.
Pourquoi la plateforme Snowflake est une révolution ?
A l’ère de la numérisation de l’entreprise, et grâce à l’essor des nouvelles technologies, les organisations génèrent toujours plus de données. Désormais, toutes les industries croulent sous de vastes volumes d’informations. Le Big Data submerge les systèmes informatiques traditionnels, à tel point que ces données restent trop souvent inexploitées.
Une plateforme de type Data Warehouse permet de stocker, de traiter et d’analyser les données en provenance de multiples sources afin d’en dégager une valeur et de les exploiter. Toutefois, Snowflake propose de profiter de cet avantage sous la forme d’un service Cloud.
Les utilisateurs profitent d’un accès simplifié, et d’une élasticité des ressources. La capacité de stockage et la puissance de traitement sont théoriquement illimitées. De plus, la maintenance et les opérations de mises à jour sont prises en compte par le fournisseur de service.
Des milliers d’entreprises utilisent désormais Snowflake. Parmi les utilisateurs, on compte aussi bien de petites entreprises que des géants du Fortune 500.
Un vaste écosystème de partenaires technologiques
Snowflake se distingue également par son large écosystème de partenaires technologiques. Voici quelques-unes des technologies qui viennent compléter la Cloud Data Warehouse.
Matillion, la solution de transformation de données pour Snowflake
Matillion propose une solution puissante pour intégrer et transformer les données issues de multiples sources cloud. Le processus de transformation s’en trouve fortement accéléré par rapport aux autres solutions ETL. Grâce à son interface intuitive et son modèle de facturation « pay-as-you-go », il permet une adoption rapide de Snowflake tout en réduisant les coûts et les délais de mise en œuvre.
Fivetran, des connecteurs de données pour faciliter les requêtes
Fivetran facilite la réplication des données dans Snowflake en quelques minutes grâce à des connecteurs optimisés. Ces pipelines, « ready-to-query« , permettent aux utilisateurs de se concentrer sur l’analyse, tout en éliminant la gestion complexe des données.
Wherescape, une solution d’automatisation pour Snowflake
Wherescape offre des outils avancés pour automatiser jusqu’à 95 % des tâches de développement web et d’exploitation des projets Snowflake. Cela permet un gain de temps significatif et un accès plus rapide aux solutions analytiques pour les utilisateurs business.
Qubole, quand le Machine Learning rencontre Snowflake
Avec Qubole, les entreprises peuvent utiliser Apache Spark pour développer, entraîner et mettre en production des modèles de Machine Learning directement sur Snowflake. Les nouvelles fonctionnalités de préparation avancée des données simplifient le travail des Data Engineers.
Plus de 70 partenaires pour une efficacité accrue
Snowflake s’appuie désormais sur un réseau de plus de 70 partenaires, incluant des acteurs comme Kyvos et Hightouch, qui enrichissent encore ses fonctionnalités. Cet écosystème offre aux entreprises une gamme étendue d’outils pour exploiter pleinement leur potentiel analytique.
Qui sont les concurrents de Snowflake ? Les meilleures alternatives
Snowflake est loin d’être la seule Data Warehouse Cloud sur le marché. Face à la demande massive des entreprises de tous les secteurs, plusieurs géants de la tech proposent des offres similaires.
On peut notamment citer Microsoft Azure Synapse Analytics (anciennement SQL Data Warehouse), Amazon Redshift sur AWS, Google Cloud BigQuery, IBM Db2 Database, Oracle Autonomous Warehouse, ou encore SAP Data Warehouse Cloud.
Il existe aussi plusieurs entreprises de moindre envergure proposant des alternatives. C’est le cas de YellowBrick Data, Teradata Integrated Data Warehouse, ou encore Panoply. Tous proposent des plateformes de Data Warehousing et des services gérés.
Néanmoins, Snowflake profite du soutien de plusieurs fournisseurs Cloud de renom tels que Salesforce. Il faudra toutefois que la plateforme continue à évoluer et à s’améliorer pour tenir tête à une concurrence plus rude…
Tout savoir sur Snowflake Inc. - janvier 2025
Fondée par les Français Benoit Dageville et Thierry Cruanes, Snowflake Inc. a transformé l’industrie des entrepôts de données grâce à sa plateforme cloud native. L’objectif de l’entreprise est de permettre aux organisations d’exploiter pleinement leurs données. Elle offre ainsi une combinaison unique de performance et de flexibilité.
En septembre 2020, l’entrée en bourse de Snowflake au New York Stock Exchange (NYSE) a été historique. L’offre publique initiale (IPO), fixée à 120 dollars par action, a vu le prix dépasser 250 dollars dès le premier jour. Avec une capitalisation boursière de 70,4 milliards de dollars, Snowflake est devenue l’éditeur de logiciels ayant réalisé la plus grande IPO de l’histoire.
Depuis, Snowflake connaît une croissance spectaculaire. En 2024, l’entreprise a généré un chiffre d’affaires de 2,066 milliards de dollars, avec une base de plus de 10 000 clients, incluant 800 membres du Forbes Global 2000. L’entreprise s’est également distinguée par son investissement dans des technologies innovantes telles que l’intelligence artificielle et le machine learning.
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