Jak działa architektura Snowflake i dlaczego oddzielenie storage od compute ma znaczenie

Wprowadzenie do architektury Snowflake

Snowflake to nowoczesna platforma przetwarzania danych zaprojektowana z myślą o chmurze. W odróżnieniu od tradycyjnych hurtowni danych, Snowflake oferuje unikalną architekturę, która oddziela warstwę przechowywania danych (storage) od warstwy przetwarzania (compute). Dzięki temu możliwe jest uzyskanie większej elastyczności, skalowalności oraz efektywności kosztowej.

Kluczowym celem Snowflake jest uproszczenie zarządzania danymi oraz umożliwienie ich szybkiego i bezpiecznego udostępniania w środowiskach chmurowych. Platforma wspiera szeroki wachlarz zastosowań – od klasycznych hurtowni danych, przez analitykę w czasie rzeczywistym, aż po przetwarzanie dużych wolumenów danych w ramach zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego.

Snowflake działa w modelu Software as a Service (SaaS) i jest dostępny na głównych platformach chmurowych, takich jak AWS, Microsoft Azure i Google Cloud Platform. Dzięki swojej architekturze oferuje użytkownikom możliwość niezależnego skalowania zasobów obliczeniowych i magazynowych, co pozwala dostosować infrastrukturę do konkretnych potrzeb biznesowych.

W odróżnieniu od tradycyjnych systemów, Snowflake nie wymaga ręcznego zarządzania infrastrukturą, a jego architektura została opracowana z myślą o wysokiej wydajności i dostępności. Pozwala to organizacjom skupić się na analizie danych i budowaniu wartości biznesowej, zamiast na administracji systemami.

Oddzielenie warstwy storage od compute

Jednym z kluczowych elementów architektury Snowflake, który wyróżnia ją na tle tradycyjnych rozwiązań hurtowni danych, jest całkowite oddzielenie warstwy przechowywania danych (storage) od warstwy obliczeniowej (compute). To podejście przynosi istotne korzyści w zakresie elastyczności, skalowalności oraz efektywności kosztowej. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

W tradycyjnych architekturach baza danych zazwyczaj łączy warstwę obliczeniową i przechowywania w jedną, monolityczną strukturę. Oznacza to, że zwiększenie mocy obliczeniowej zwykle wymaga równoczesnego zwiększenia przestrzeni dyskowej i odwrotnie. W Snowflake podejście to zostało zrewolucjonizowane.

• Storage: To centralne repozytorium danych, w którym przechowywane są wszystkie dane użytkownika, metadane oraz informacje systemowe. Dane są kompresowane, kolumnowo zorganizowane i trwale przechowywane w chmurze.
• Compute: Za przetwarzanie danych odpowiadają tzw. wirtualne magazyny danych (virtual warehouses), które można niezależnie uruchamiać, zatrzymywać i skalować zgodnie z bieżącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową.

Oddzielenie tych dwóch warstw umożliwia równoczesne wykonywanie wielu zadań analitycznych bez wzajemnego zakłócania ich działania. Użytkownicy mogą niezależnie zarządzać dostępem do danych i zasobami obliczeniowymi, co daje dużą swobodę w projektowaniu środowisk analitycznych oraz optymalizacji kosztów i wydajności.

Virtual warehouses – czym są i jak działają

W architekturze Snowflake virtual warehouses (wirtualne magazyny danych) pełnią kluczową rolę jako niezależne jednostki odpowiedzialne za przetwarzanie danych. Są to logiczne grupy zasobów obliczeniowych, które wykonują zapytania SQL, ładują dane, transformują je oraz obsługują inne operacje analityczne.

Każdy virtual warehouse działa niezależnie od innych, co oznacza, że można je uruchamiać, zatrzymywać i skalować w górę lub w dół bez wpływu na inne procesy przetwarzania. Dzięki temu Snowflake umożliwia efektywne zarządzanie wydajnością i kosztami operacyjnymi.

Oto podstawowe cechy i zastosowania virtual warehouses:

• Izolacja obciążeń: różne zespoły lub procesy mogą używać osobnych magazynów do niezależnego wykonywania zapytań.
• Skalowalność: możliwość dostosowania mocy obliczeniowej poprzez wybór rozmiaru magazynu (np. X-Small, Small, Medium, Large).
• Start/Stop: magazyny można automatycznie zatrzymywać, gdy nie są używane, co pozwala ograniczyć koszty.
• Równoległe przetwarzanie: wiele magazynów może pracować jednocześnie nad różnymi zadaniami, bez wzajemnego blokowania.

Dla lepszego zobrazowania, poniższa tabela porównuje virtual warehouses z tradycyjnymi rozwiązaniami obliczeniowymi:

Przykład użycia virtual warehouse w zapytaniu SQL wygląda następująco:

USE WAREHOUSE marketing_wh;
SELECT COUNT(*) FROM kampanie_emailowe WHERE status = 'wysłane';

W tym przykładzie zapytanie zostanie wykonane przy użyciu wskazanego magazynu marketing_wh, który może być zoptymalizowany pod kątem konkretnych potrzeb zespołu marketingowego. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o architekturze tego typu rozwiązań i ich praktycznym zastosowaniu, sprawdź Kurs Architektura danych.

Zarządzanie współbieżnością (concurrency) w Snowflake

Jedną z kluczowych zalet architektury Snowflake jest jej podejście do zarządzania współbieżnym dostępem do danych, czyli tzw. concurrency management. Tradycyjne rozwiązania danych często napotykają na problemy w sytuacjach, gdy wiele procesów lub użytkowników próbuje jednocześnie korzystać z tych samych zasobów obliczeniowych lub danych. W Snowflake takie konflikty są znacząco zredukowane dzięki unikalnej architekturze opartej na separacji storage i compute oraz wykorzystaniu tzw. wirtualnych magazynów danych (virtual warehouses).

Snowflake rozdziela operacje odczytu i zapisu danych, co pozwala na niemal nieograniczoną współbieżność użytkowników oraz procesów ETL, raportowych i analitycznych. Każda grupa użytkowników może korzystać z oddzielnego, niezależnego klastra obliczeniowego, działającego równolegle bez ryzyka zakłóceń w działaniu innych procesów.

Poniższa tabela ilustruje różnice w podejściu do współbieżności między tradycyjną hurtownią danych a Snowflake:

Dzięki temu podejściu Snowflake umożliwia:

• Równoczesne wykonywanie tysięcy zapytań bez spadku wydajności
• Odrębne środowiska dla zespołów analitycznych, programistycznych i operacyjnych
• Automatyczne balansowanie obciążenia dzięki funkcji multi-cluster warehouses

Przykładowo, jeśli jedna grupa użytkowników wykonuje skomplikowane analizy BI, a inna przeprowadza intensywny import danych, obie operacje mogą działać równolegle bez wpływu na siebie nawzajem:

-- Zapytanie analityczne wykonywane przez warehouse BI_TEAM
SELECT region, SUM(sales)
FROM sales_data
GROUP BY region;

-- Jednoczesne ładowanie danych przez ETL_TEAM
COPY INTO raw_data
FROM @staging_area
FILE_FORMAT = (TYPE = 'CSV');

Zarządzanie współbieżnością w Snowflake to fundament wysokiej dostępności i skalowalności tego rozwiązania, umożliwiający organizacjom efektywne wspieranie wielu równoległych działań analitycznych i operacyjnych. Na warsztatach Cognity wiele osób dopiero pierwszy raz zauważa, jak bardzo to zagadnienie wpływa na ich efektywność.

Elastyczne skalowanie zasobów obliczeniowych

Jedną z kluczowych zalet architektury Snowflake jest możliwość elastycznego skalowania zasobów obliczeniowych w czasie rzeczywistym. Dzięki oddzieleniu warstwy przechowywania danych (storage) od warstwy przetwarzania (compute), Snowflake umożliwia niezależne dostosowywanie mocy obliczeniowej do bieżących potrzeb użytkownika lub aplikacji.

W Snowflake compute realizowane jest przez tzw. virtual warehouses, które można skalować zarówno pionowo (zmiana rozmiaru klastra), jak i poziomo (uruchamianie wielu instancji równolegle). Skalowanie odbywa się niemal natychmiastowo, bez zakłócania działania systemu i bez konieczności przerywania zapytań.

Snowflake umożliwia także automatyczne skalowanie (auto-scaling) oraz automatyczne pauzowanie (auto-suspend) virtual warehouses. Dzięki temu system może dynamicznie dostosowywać się do obciążenia i minimalizować koszty w okresach niskiego użycia.

-- Przykład tworzenia virtual warehouse z auto-skalowaniem
CREATE WAREHOUSE my_wh 
  WITH WAREHOUSE_SIZE = 'MEDIUM'
  AUTO_SUSPEND = 300
  AUTO_RESUME = TRUE
  MAX_CONCURRENCY_LEVEL = 8
  SCALING_POLICY = 'ECONOMY';

Elastyczność skalowania w Snowflake przekłada się nie tylko na poprawę wydajności, ale także na większą kontrolę nad zasobami oraz optymalizację kosztów – co zostanie rozwinięte w kolejnych częściach artykułu. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę w zakresie zarządzania danymi, sprawdź nasz Kurs Data Governance – wdrożenie i utrzymanie.

Wpływ separacji storage i compute na wydajność

Jedną z kluczowych innowacji w architekturze Snowflake jest wyraźne rozdzielenie warstwy przechowywania danych (storage) od warstwy przetwarzania (compute). Taka separacja ma bezpośredni wpływ na wydajność systemu, oferując elastyczność, której brakuje w klasycznych hurtowniach danych.

Dzięki tej architekturze Snowflake umożliwia niezależne skalowanie obu warstw, co przekłada się na lepsze dopasowanie zasobów do konkretnych zadań. Przykładowo, w czasie wykonywania skomplikowanych analiz można zwiększyć moc obliczeniową bez wpływu na miejsce przechowywania danych. Z drugiej strony, przechowywanie dużych wolumenów danych nie wymaga rozbudowy komponentów obliczeniowych, co pozwala ograniczyć niepotrzebne koszty.

Separacja tych warstw umożliwia również efektywne zarządzanie współbieżnością – wiele zespołów może jednocześnie analizować dane bez wpływu na siebie nawzajem. Snowflake alokuje niezależne zasoby obliczeniowe (tzw. virtual warehouses) dla różnych ról i zadań, co znacząco ogranicza tzw. „resource contention”.

W praktyce oznacza to, że jedna część organizacji może wykonywać masowe ładowanie danych do warstwy storage, podczas gdy inna – równocześnie – przeprowadza zaawansowane zapytania analityczne na tych samych danych. Taka architektura eliminuje opóźnienia i zwiększa responsywność całego systemu.

Korzyści kosztowe wynikające z architektury Snowflake

Jednym z kluczowych atutów architektury Snowflake jest jej wpływ na optymalizację kosztów korzystania z zasobów chmurowych. Dzięki unikalnemu podejściu do rozdzielenia warstwy przechowywania danych (storage) od warstwy przetwarzania (compute), Snowflake umożliwia firmom precyzyjne dopasowanie wydatków do rzeczywistych potrzeb.

Poniżej przedstawiamy główne aspekty, które przekładają się na oszczędności finansowe dla użytkowników:

• Rozliczanie na podstawie zużycia: W Snowflake użytkownicy płacą tylko za rzeczywiste wykorzystanie zasobów – zarówno w zakresie przechowywania danych, jak i przetwarzania. Nie ma potrzeby utrzymywania kosztownych zasobów przez cały czas.
• Elastyczne skalowanie: Możliwość dynamicznego skalowania mocy obliczeniowej pozwala unikać nadprowizjonowania środowiska, co często prowadzi do niepotrzebnych kosztów w tradycyjnych systemach.
• Odseparowane środowiska robocze: Dzięki niezależnym klastrom obliczeniowym (tzw. virtual warehouses), zespoły mogą pracować równolegle bez wzajemnego wpływania na swoje działania, eliminując potrzebę przewymiarowania infrastruktury na potrzeby chwilowych przeciążeń.
• Automatyczny uśpienie i wznawianie: Snowflake automatycznie wyłącza nieużywane zasoby obliczeniowe i wznawia je wtedy, gdy są potrzebne. Pozwala to uniknąć kosztów wynikających z bezczynnych instancji.
• Efektywne zarządzanie danymi: Koszt przechowywania danych jest kontrolowany dzięki kompresji, deduplikacji i automatycznemu zarządzaniu partycjami, co zmniejsza objętość i koszty storage.

Wszystkie te elementy sprawiają, że Snowflake jest atrakcyjnym rozwiązaniem dla organizacji poszukujących skalowalnej, elastycznej i kosztowo efektywnej platformy do analityki danych w chmurze.

Podsumowanie i kluczowe zalety podejścia Snowflake

Snowflake to nowoczesna platforma danych zaprojektowana z myślą o maksymalnej elastyczności, skalowalności i wydajności. Jej unikalna architektura oparta na całkowitym oddzieleniu warstwy magazynowania danych (storage) od warstwy obliczeniowej (compute) stanowi fundament wielu korzyści, zarówno technicznych, jak i biznesowych.

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów hurtowni danych, Snowflake umożliwia niezależne skalowanie zasobów obliczeniowych oraz przestrzeni przechowywania, co pozwala lepiej dopasować użycie zasobów do konkretnych potrzeb organizacji. Dzięki temu użytkownicy mogą optymalizować koszty, skracać czas przetwarzania danych i obsługiwać większą liczbę równoległych zadań bez utraty wydajności.

Do najważniejszych zalet podejścia Snowflake należą:

• Elastyczność operacyjna – możliwość uruchamiania niezależnych klastrów obliczeniowych dla różnych zespołów lub zadań bez wzajemnego wpływu na ich działanie.
• Wysoka dostępność i skalowalność – automatyczne zarządzanie zasobami oraz możliwość błyskawicznego zwiększania lub zmniejszania mocy obliczeniowej.
• Optymalizacja kosztów – płatność wyłącznie za faktyczne wykorzystanie storage i compute, co pozwala na efektywne zarządzanie budżetem IT.
• Wsparcie dla współczesnej analityki danych – architektura zaprojektowana z myślą o pracy z dużymi i zróżnicowanymi zestawami danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i półustrukturyzowanych.

Snowflake redefiniuje sposób myślenia o hurtowniach danych, umożliwiając organizacjom szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych oraz łatwiejsze skalowanie operacji analitycznych. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Najlepsze praktyki DAX bez komplikacji — zestaw prostych zasad 11 stycznia 2026

Power Pivot vs tradycyjne tabele — kiedy warto modelować dane? 09 stycznia 2026