Snowflakeはじめの一歩

1. Snowflake はじめの一歩 データアナリティクス事業本部 2020/3/27 玉井励 1
2. 2 自己紹介 玉井 励（タマイ レイ） • データアナリティクス事業本部 • 大阪オフィス勤務 • 本日は奈良県の自宅から放送 • コロナウイルス騒動前からリモート ワークがメイン（2年くらい）
3. 3 本日お話すること
4. 4 本日お話すること • Snowflakeとは何か？ • Snowflakeの実際の画面（デモ） • Snowflakeの特徴 • 他のDWHにはないところを中心に
5. 5 本日お話しないこと
6. 6 本日お話しないこと • 詳細な料金体系 • ※従量課金ということだけ知っていただければ • セキュリティの解説 • 権限管理 • エディションの内容 • ※5つのエディションから選択可能ということだけ知っていただけ れば • その他細かい仕様
7. 7 Snowflakeって何？
8. 8 Snowflakeとは データウェアハウス ANSI準拠のSQLが使用可能 クラウド上で稼働 AWS、Azure、GCP オンプレミスは非対応 SaaS ハードウェア無し（管理不要） クラウド上に 構築 SQL使用可能 SaaSとして 提供
9. 9 とりあえず画面を見てもらいます（デモ）
10. 10 デモでやること 1. テーブルを作る 2. データを入れる 3. テーブルに対してSELECT文を実行する 極めて普通のことをSnowflakeでやります →イメージを掴んでもらえれば嬉しいです。
11. 11 画面を変えます
12. 12 3層アーキテクチャ
13. © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved Snowflakeのアーキテクチャ マルチクラウド対応 Query Processing Layer Cloud Service Layer Data Storage Layer
14. © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved Snowflakeのアーキテクチャ マルチクラウド対応 Query Processing Layer Cloud Service Layer Data Storage Layer
15. 15 Data Storage Layer • データの保存場所 • 全てのデータはここに置かれる • 内部の最適化された形式（マイクロパーティション）と して保存 • データに直接触れることはできない • マイクロパーティションとは？ • テーブルデータを保持する連続したストレージユニット • テーブル毎に複数のマイクロパーティションを作成 • イミュータブル（不変）
16. © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved Snowflakeのアーキテクチャ マルチクラウド対応 Query Processing Layer Cloud Service Layer Data Storage Layer
17. 17 Query Processing Layer • クエリを処理するところ • 仮想ウェアハウスが稼働する • 仮想ウェアハウスとは？ • MPPタイプのコンピューティングクラスタ • 各クラスタは独立 • 後で詳細説明します • ストレージ（データ）と分離している
18. © 2020 Snowflake Inc. All Rights Reserved Snowflakeのアーキテクチャ マルチクラウド対応 Query Processing Layer Cloud Service Layer Data Storage Layer
19. 19 Cloud Service Layer • Snowflakeの各種管理を司る • セキュリティ • 認証 • アクセス制御 • データ暗号化 • メタデータ管理 • クエリの処理等、色々なことに利用 • SQLオプティマイザ • クエリの最適化 • プルーニング • トランザクション • 完全なCRUD機能 • 完全なACIDトランザクション • 同時実行の管理
20. 20 その他アーキテクチャについて • ユーザー側がインフラを操作することはできない • 自分でインフラ側のスペックを増強する等は不可 • Snowflake社が管理 • インフラリソースは他ユーザーと共有 • 例外は最上位エディション（VPS）
21. 21 仮想ウェアハウス
22. 22 仮想ウェアハウスとは データに対してクエリを 実行するマシン それぞれにCPU、メモリ、SSD が備わっている データ（ストレージ）と分離 して存在
23. 23 従来のDB（DWH）のアーキテクチャ 共有ストレージ シングルクラスタ 共有ディスク 分散型のローカルストレージ シングルクラスタ 共有なし（Shared Nothing）
24. XL 営業 機械学習 Structured & semi-structured ETL/ELT S M M M M M M M M
25. 25 もう少し細かい特徴 • いくつでも作成できる • SELECT等の各種DMLの実行時に稼働する • 自動レジュームも可能 • いつでも停止できる • 自動サスペンドも可能 • いつでもスペック（サイズ）を変更できる • 稼働している間だけ費用が発生する
26. 26 仮想ウェアハウスのサイズ（スケールアップ） 仮想ウェアハウスのサイ ズ（スペック）はTシャ ツのサイズと同じ表記 XS～４XL S XL
27. Doubling the number of servers halves the run-time... サーバスペックを2 倍にすると実行時間 が1/2になる サーバの請求単位は 秒単位 そのため、同じコス トで8倍速く処理す ることができる スケーリングアップ(10億件のアップロード)
28. 28 マルチクラスター化（スケールアウト） 最大10個までクラスター を増やせる 最小時と最大時のクラス タの数を指定することで、 自動スケールが可能 ※Enterpriseエディション以上の み S S S S
29. XL 営業 機械学習 Structured & semi-structured ETL/ELT S M M M M M M M M
30. 30 データのロード
31. 31 Snowflakeにおけるデータロードの大まかな流れ データを用意する （ファイルとして出力する） データをステージに配置する ステージからテーブルに データをロードする
32. 32 ステージとは Snowflake用のファイル のリポジトリ Snowflakeにとって都合良くデー タをロード/アンロードできる場 所
33. 33 2種類のステージ • Internal Stage（内部ステージ） • Snowflake内部に作成するステージ • 任意のテーブルにデータをロードできる • External Stage（外部ステージ） • Snowflakeの外に存在するステージ • 下記のストレージサービスをSnowflakeのステージとし て扱うことができる • Amazon S3 • Azure Blob • Google Cloud Storage
34. 34 Snowflakeにおけるデータロードの流れ
35. 35 Snowflakeにおけるデータロードの流れ
36. 36 Continuous（連続）ロード Snowflake側に用意され たサーバーレスなサービ ス 指定したステージから継 続的にデータをロードし 続ける 「テーブルにデータをストリー ミングする」というイメージ Snowpipe
37. 37 半構造化データ
38. 38 Snowflakeは半構造化データをネイティブサポート 半構造化データをそのまま テーブルに入れることが可 能 （VARIANT型というカラムにロー ド可能） 入れた半構造化データに対 して直接SQLを実行可能 半構造化データ専用の関数もあり
39. 39 対応ファイル形式 • JSON • XML • Avro • ORC • Parquet
40. 40 半構造化データを扱う例 Salesforceのデータを 分析したい！
41. 41 半構造化データを扱う例 Salesforceのデータを 分析したい！ REST APIから データをGET
42. 42 半構造化データを扱う例 Salesforceのデータを 分析したい！ REST APIから データをGET 出てくるのは JSON形式のファイル
43. 43 従来の方法だとETL（Extract→Transform→Load） 抽出してきた Salesforceのデータ
44. 44 従来の方法だとETL（Extract→Transform→Load） 抽出してきた Salesforceのデータ テーブル形式（RDBMS）に 変換
45. 45 従来の方法だとETL（Extract→Transform→Load） 抽出してきた Salesforceのデータ テーブル形式（RDBMS）に 変換 DB（DWH）にロード
46. 46 SnowflakeはELT（Extract→Load→Transform） 抽出してきた Salesforceのデータ Snowflakeにロード Snowflake上で データ変換
47. 47 タイムトラベル（とフェールセーフ）
48. 48 システムを運用する上でアクシデントは不可避 ヒューマンエラー システムのエラー 時間のかかるバックアップ ミスを防ぐためのスキルと管 理コスト
49. 49 タイムトラベル機能で解決 • 各種過去データに対するクエリ、複製、リストアが 可能 • データベース • テーブル • スキーマ • 遡れる日数はエディションによる • StandardとPremiumは最大1日 • Enterprise以上だと最大90日 • （Transientテーブル、Temporaryテーブルは最大1日）
50. 50 さらにフェールセーフまで • タイムトラベルの有効期限を過ぎたデータを7日間保 持する • Snowflake社の担当者のみがアクセスできる • 復元するためには特殊な手続きが必要 • 全エディションで使用可能
51. 51 本日のまとめ（とその他諸々）
52. 52 Snowflakeの特徴 • クラウドベース&SaaS型のデータウェアハウス • データストレージとコンピュート（仮想ウェアハウ ス）が分離したアーキテクチャ • 好きな時だけ稼働する仮想ウェアハウス • ステージを使ったデータロード • 半構造化データをネイティブサポート • タイムトラベルで過去データにアクセス
53. S M Sales Data Science S Structured & semi-structured クラウドサービス トランザクション管理 セキュリティ クエリ計画・最適化 メタデータ管理 L M ETL/ELT Snowpipe XS タスク&ストリーム 論理モデル
54. 54 他にも色々… • 強固なセキュリティ • Snowflake上のデータは全部暗号化される等 • 強力なキャッシュ • 3種類のキャッシュで仮想ウェアハウス動作無しでデータ 取得 • データシェアリング • 簡単に別アカウント等へデータ共有 • ロールベースの権限管理 • …etc
55. 55 ご案内 Snowflake無料トライアル（30日間） https://classmethod.jp/partner/snowflake/ Snowflakeに関する弊社の技術ブログ https://dev.classmethod.jp/referencecat/business- analytics-tools-snowflake/