紙媒体からシステムへの業務移行で生まれたデータの蓄積や、社内で蓄積されたデータを分析する為の、データ格納・データ加工・データ分析等ができる基盤をデータプラットフォームといいます。
様々な企業でデータの一元管理化や、データ分析が進むんでいることから、データプラットフォームが注目されていますが、導入時に候補としてあがる製品のひとつに”SnowFlake”があります。
今回の記事では、このSnowflakeについて、概要から機能までをご紹介していきます！
Snowflakeとは
Snowflakeは、米国のソフトウェア企業、Snowflake社が開発・提供しているSaaS型データプラットフォームです。
主な機能はデータを一元的に集約し、蓄積・加工をするものですが、拡張性や処理性能の点で、社内で利用するには非常に魅力的なプラットフォームとして注目を集めています。
Snowflakeの特徴やできること
社内での利用時に魅力的なプラットフォームとお伝えしましたが、実際にどのようなところが魅力なのか、Snowflakeを利用することで使える機能と利便性をご紹介していきます。
高速データ処理が可能
Snowflakeは、膨大なデータに対してプルーニングと並列処理を行うことで高速処理ができます。
テーブル上のすべてのデータを、連続したストレージのマイクロパテーションに分割しサービス層にて保持している為、不要なデータは読み取られません。
また、大規模並列処理にてクエリを処理する為リソースの負荷がかからず、ストレスなく利用することが可能です。
データシェアリング機能による簡単な共有が可能
Snowflakeでは、Snowflakeアカウント間で保管しているデータを共有する際、CSVのような形で出力せずとも、システム上の共有許可設定で、共有したいテーブルやビュー、共有先アカウントを指定することで簡単に共有することが可能です。
マルチクラウドプラットフォームに対応している
Snowflakeではマルチクラウドプラットフォームに対応しており、Amazon Web Service、MicrosoftAzure、Google Cloud Platformといったメジャーなプラットフォームで利用することが可能です。
世界中のリージョンに順次対応しており、国をまたいだデータの連携が可能となっています。
使用しているクラウドプラットフォームでトラブルがあった際にも、環境を切り替え事業を継続することができるため、安心して利用することができます。
高度なセキュリティ機能を備えている
データの取り扱いにはセキュリティ面での制御が不可欠ですが、Snowflakeには、エンドツーエンド暗号化や、ダイナミックデータマスキングなどのセキュリティ機能が搭載されています。
エンドツーエンド暗号化とは、送信元が送信する際にデータを暗号化し、送信元と送信相手のデバイスのみで復号できるようにする暗号化方式で、第三者に傍受された場合も解読されるリスクは極めて低いものとなります。
ダイナミックデータマスキングは、管理者によって設定されたルールにより、テーブル・ビューなどを権限がない人からは見えないようにすることが可能です。
導入時の費用
Snowflakeを利用する際の費用は、以下の要素を掛け合わせて算出されます。
・使用九ラウンドサービスとリージョン
・ストレージ使用量
・使用時間
Snowlakeを実際に使用した時間
・クレジット
データ処理機能により分かれたXS,S,Mなどのサイズに対し、
使用時間に応じたクレジットが消費されます。
それぞれの単価は、サービスレベルが異なる4つ（スタンダード、エンタープライズ、ビジネスクリティカル、バーチャルプライベートSnowlake）のエディションによって異なります。
また、利用形態は従量課金型のオンデマンドと、事前に購入したキャパから月々の利用量が引かれていくプリペイドキャパシティに分かれています。
細かな金額などは変動することもある為公式HPをご確認ください。
https://www.snowflake.com/pricing/pricing-guide/
尚、Snowflakeでは30日間の無料トライアル（無料で400＄相当が含まれる）も利用できる為、まずはトライアルで使用感や求める機能の充実度を確認してから購入いただくのがおすすめです。
さいごに
Snowflakeについて概要や特徴、できることなどをご紹介しました。
実際に業務でデータの管理や分析をしようとするとどうしても気になってくる処理の重さや共有の点、プラットフォームの利用可否など、Snowflakeは実務目線で非常にストレスが少なく利用できるプラットフォームとなっています。
無料トライアルも利用可能ですので、用途の整理ができたら是非一度トライアルを試されてみてはいかがでしょうか。
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