Snowflake na platformie Azure / AWS / GCP – co wybrać?

Wprowadzenie do Snowflake i platform chmurowych

Snowflake to nowoczesna platforma danych zaprojektowana od podstaw z myślą o chmurze. Umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w sposób skalowalny, elastyczny i wysoce wydajny. Jej architektura oparta na oddzieleniu warstwy przechowywania danych od warstwy obliczeniowej pozwala na niezależne skalowanie tych komponentów, co czyni Snowflake atrakcyjnym narzędziem zarówno dla startupów, jak i dużych przedsiębiorstw.

Snowflake jest dostępny na trzech głównych platformach chmurowych: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oraz Google Cloud Platform (GCP). Każda z tych usługodawców oferuje swoje unikalne środowisko, zestaw usług wspierających oraz sposoby integracji z innymi rozwiązaniami chmurowymi.

Microsoft Azure jest często wybierany przez organizacje korzystające z ekosystemu Microsoft, integrując Snowflake z narzędziami takimi jak Azure Active Directory czy Power BI. AWS, jako najstarszy i najbardziej rozbudowany dostawca chmury publicznej, oferuje szeroki wachlarz usług i regionów, co czyni go naturalnym wyborem dla firm o dużych wymaganiach infrastrukturalnych. Z kolei GCP przyciąga użytkowników dzięki zaawansowanym możliwościom w zakresie uczenia maszynowego oraz technologii open source.

Wybór odpowiedniej platformy dla Snowflake zależy od wielu czynników, takich jak istniejąca infrastruktura, potrzeby integracyjne, polityka bezpieczeństwa czy model kosztowy. Zrozumienie ogólnej charakterystyki i możliwości każdej z chmur jest kluczowe dla świadomego wyboru środowiska, w którym Snowflake będzie działać najefektywniej.

Kluczowe kryteria wyboru platformy chmurowej dla Snowflake

Wybór odpowiedniej platformy chmurowej dla Snowflake jest decyzją strategiczną, która może znacząco wpłynąć na wydajność, koszty i łatwość integracji z istniejącą infrastrukturą IT. Każda z trzech głównych chmur – Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) i Google Cloud Platform (GCP) – oferuje unikalne możliwości, architekturę i ekosystemy usług, co oznacza, że wybór powinien być podyktowany konkretnymi potrzebami organizacji.

Poniżej przedstawiamy najważniejsze czynniki, które warto wziąć pod uwagę przy wyborze platformy chmurowej dla Snowflake:

• Ekosystem technologiczny i zgodność z istniejącą infrastrukturą: Firmy często wybierają platformę, która najlepiej integruje się z ich obecnym środowiskiem. Przykładowo, jeśli organizacja silnie korzysta z usług Office 365 i rozwiązań Microsoft, Azure może być naturalnym wyborem.
• Geograficzna dostępność i lokalizacja danych: Umiejscowienie centrów danych oraz dostępność regionów może mieć wpływ na zgodność z regulacjami prawnymi i czas odpowiedzi systemów.
• Dostępność usług powiązanych: Snowflake często współpracuje z innymi narzędziami analitycznymi, ETL czy machine learningowymi. Wybór chmury powinien uwzględniać dostępność i jakość integracji z narzędziami już obecnymi w organizacji.
• Model kosztowy i sposób rozliczania: Chociaż Snowflake stosuje własne podejście do wyceny, różnice w kosztach przechowywania danych, transferze sieciowym czy usługach pomocniczych mogą wpłynąć na całkowity koszt rozwiązania.
• Wydajność i optymalizacja pod kątem Snowflake: Różnice w infrastrukturze i sposobie zarządzania zasobami mogą przekładać się na różne poziomy wydajności dla tych samych obciążeń.
• Poziom wsparcia technicznego i dostępność kompetencji: Wybór chmury często zależy od tego, jak łatwo znaleźć specjalistów z doświadczeniem w konkretnej technologii lub jak dobrze obsługiwana jest dana platforma przez Snowflake i partnerów wdrożeniowych.

Każde z tych kryteriów może mieć różną wagę w zależności od priorytetów konkretnej organizacji – od potrzeb biznesowych, przez istniejące technologie, po wymogi compliance. Dlatego kluczowe jest dokonanie świadomego wyboru, który uwzględnia zarówno dzisiejsze potrzeby, jak i przyszłe plany rozwoju infrastruktury danych.

Integracja Snowflake z Azure, AWS i GCP

Snowflake to chmurowa platforma do przechowywania i analizy danych, zaprojektowana z myślą o współpracy z największymi dostawcami usług chmurowych: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oraz Google Cloud Platform (GCP). Choć rdzeń funkcjonalności Snowflake pozostaje spójny niezależnie od wybranej platformy, sposób integracji z infrastrukturą danego dostawcy różni się w zależności od usług natywnych, metod zarządzania zasobami oraz dostępnych narzędzi.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice w integracji Snowflake z każdą z głównych platform chmurowych:

Snowflake wykorzystuje natywne komponenty każdej chmury, takie jak usługi przechowywania danych czy zarządzania tożsamością, co ma wpływ na wydajność, bezpieczeństwo i łatwość wdrożenia. Przykładowo, integracja Snowflake z AWS może wykorzystywać IAM roles i bezpośredni dostęp do zasobów S3, podczas gdy w GCP autoryzacja odbywa się przez klucze serwisowe i polityki IAM specyficzne dla Google.

Przykładowy kod kopiowania danych z chmurowego magazynu do Snowflake różni się zależnie od źródła. Dla AWS będzie to np.:

COPY INTO my_table 
FROM 's3://my-bucket/data/' 
CREDENTIALS=(AWS_KEY_ID='xxx' AWS_SECRET_KEY='yyy') 
FILE_FORMAT = (TYPE = 'CSV');

Podczas gdy dla Azure użyjemy:

COPY INTO my_table 
FROM 'azure://mycontainer.blob.core.windows.net/data/'
CREDENTIALS=(AZURE_SAS_TOKEN='?sv=...')
FILE_FORMAT = (TYPE = 'CSV');

Każda platforma oferuje różne możliwości optymalizacji i automatyzacji procesów z wykorzystaniem Snowflake, co czyni wybór środowiska strategiczną decyzją zależną od istniejącego ekosystemu technologicznego organizacji. Aby lepiej zrozumieć te różnice i zacząć efektywnie pracować z platformą, warto zapoznać się z Kursem Snowflake Essentials i rozważyć jego zakup, by szybko zdobyć praktyczne umiejętności.

Porównanie dostępności funkcji Snowflake na poszczególnych platformach

Snowflake działa w modelu multi-cloud, co oznacza, że ta sama platforma analityczna może być uruchomiona na trzech głównych dostawcach chmury: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oraz Google Cloud Platform (GCP). Mimo że Snowflake stara się zapewnić spójne doświadczenie użytkownika niezależnie od wybranej chmury, istnieją pewne różnice w dostępności funkcji i usług wspieranych na poszczególnych platformach, które mogą wpłynąć na decyzję o wyborze środowiska docelowego.

Choć większość funkcji Snowflake dostępna jest na każdej platformie, różnice dotyczą głównie:

• Zakresu integracji z natywnymi usługami chmurowymi – np. AWS oferuje głębsze wsparcie dla S3 i Lambda, podczas gdy Azure umożliwia bezproblemową integrację z usługami takimi jak Azure Data Factory czy Synapse.
• Wsparcia językowego w Snowpark – dostępność języków programowania w środowisku Snowpark może się różnić między platformami.
• Zakresu dostępnych regionów i opcji replikacji danych – AWS ma najszersze pokrycie geograficzne i pełne wsparcie replikacji między regionami i platformami, co jest istotne w przypadku potrzeb disaster recovery.

Przykładowe użycie zewnętrznych tabel różni się tylko sposobem deklaracji lokalizacji danych w zależności od platformy. Dla AWS będzie to:

CREATE EXTERNAL TABLE ext_table_aws (
  col1 STRING,
  col2 NUMBER
)
WITH LOCATION = '@my_external_stage/aws/s3/path/';

Dla Azure:

CREATE EXTERNAL TABLE ext_table_azure (
  col1 STRING,
  col2 NUMBER
)
WITH LOCATION = '@my_external_stage/azure/blob/path/';

Podczas wyboru platformy warto zwrócić uwagę, które funkcje są dostępne natywnie i jak szybko nowości Snowflake są udostępniane w danym środowisku chmurowym.

Analiza modelu kosztowego Snowflake w zależności od środowiska

Model kosztowy Snowflake opiera się na trzech podstawowych elementach: przechowywaniu danych, obliczeniach (czyli tzw. virtual warehouses) oraz transferze danych. Wybór platformy chmurowej – Azure, AWS lub GCP – może znacząco wpłynąć na ostateczny koszt użytkowania Snowflake, zarówno ze względu na różnice w cennikach bazowych usług, jak i dostępność regionów czy mechanizmy optymalizacji rozliczeń.

Różnice w kosztach obliczeniowych

Snowflake stosuje jednolity model naliczania opłat za pracę wirtualnych magazynów danych niezależnie od dostawcy chmury – użytkownik płaci za czas, kiedy dany warehouse działa. Jednak rzeczywista wydajność i opóźnienia mogą się różnić w zależności od infrastruktury oferowanej przez Azure, AWS i GCP, co wpływa na efektywność kosztową operacji ETL, ML czy raportowania.

Koszty przechowywania danych

Snowflake opiera się na natywnym systemie przechowywania danych danego dostawcy chmury – Amazon S3, Azure Blob Storage lub Google Cloud Storage. Różnice w kosztach tych usług wpływają bezpośrednio na cenę za 1 TB danych miesięcznie w ramach Snowflake. W zależności od wybranego regionu oraz wykorzystania funkcji takich jak Time Travel czy Fail-safe, koszty te mogą się różnić nawet o kilkadziesiąt procent.

Transfer danych między regionami i platformami

Chociaż Snowflake umożliwia korzystanie z wielu regionów i platform, transfer danych pomiędzy chmurami lub regionami (np. replikacja między AWS a Azure) może wiązać się z dodatkowymi opłatami narzucanymi przez dostawców chmurowych. Warto więc analizować lokalizację danych i aplikacji, aby minimalizować opłaty za transfer wychodzący.

Porównanie przykładowych kosztów

Przykład wykorzystania CLI do sprawdzenia zużycia kredytów:

SELECT *
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.WAREHOUSE_LOAD_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD(day, -7, CURRENT_TIMESTAMP());

Podsumowując, chociaż Snowflake prezentuje zunifikowany model rozliczeniowy, wybór chmury bazowej wpływa na końcowy koszt użytkowania ze względu na ceny usług podstawowych. Optymalizacja kosztów wymaga zrozumienia różnic w ofertach poszczególnych dostawców i dostosowania konfiguracji oraz architektury rozwiązania. Dodatkowo, dla osób zainteresowanych pogłębieniem wiedzy z zakresu zarządzania środowiskiem danych w Azure, rekomendujemy Kurs T-SQL na Microsoft Azure - wydajne zarządzanie serwerami baz danych i efektywne wykorzystanie możliwości chmury Microsoft Azure.

Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami

Bezpieczeństwo danych oraz zgodność z regulacjami prawnymi to kluczowe aspekty przy wyborze platformy chmurowej dla Snowflake. Każdy z trzech głównych dostawców – Azure, AWS i GCP – oferuje zróżnicowane podejście do kwestii bezpieczeństwa, które wpływa na sposób wdrażania rozwiązań opartych na Snowflake.

Snowflake zapewnia wspólny fundament bezpieczeństwa na wszystkich platformach, jednak integracja z natywnymi usługami zabezpieczeń poszczególnych chmur może się różnić. Warto zwrócić uwagę zarówno na certyfikaty zgodności z branżowymi standardami, jak i na dostępność funkcji takich jak zarządzanie kluczami szyfrowania (BYOK), klasyfikacja danych czy integracja z tożsamością użytkowników.

Dla firm operujących w sektorach o wysokich wymaganiach regulacyjnych (np. finanse, opieka zdrowotna), istotne może być również wsparcie dla regionów o konkretnych wymogach prawnych, takich jak Data Residency dla Unii Europejskiej. Snowflake wspiera funkcję Tri-Secret Secure na wybranych platformach, umożliwiając wspólne zarządzanie kluczami szyfrowania przez klienta i Snowflake.

-- Przykład konfiguracji szyfrowania kluczem klienta (BYOK) w Snowflake
CREATE SECURITY INTEGRATION my_external_key
  TYPE = EXTERNAL_OAUTH
  ENABLED = TRUE
  OAUTH_CLIENT = AZURE;

Podsumowując, różnice w zakresie integracji z usługami bezpieczeństwa oraz dostępności certyfikatów mogą mieć istotny wpływ na wybór platformy chmurowej dla Snowflake, szczególnie w kontekście zgodności z wymogami branżowymi i prawnymi.

Rekomendacje w zależności od potrzeb biznesowych

Wybór odpowiedniej platformy chmurowej dla Snowflake zależy w dużej mierze od celów biznesowych, istniejącego ekosystemu IT oraz priorytetów organizacyjnych. Chociaż Snowflake oferuje zbliżoną funkcjonalność na wszystkich trzech głównych platformach – Azure, AWS i GCP – istnieją różnice, które mogą przesądzać o wyborze w konkretnym przypadku.

• Dla firm już korzystających z usług Microsoft: Jeśli organizacja jest silnie zintegrowana z rozwiązaniami Microsoft, takimi jak Azure Active Directory, Power BI czy Dynamics 365, wybór Azure jako platformy pod Snowflake zapewni naturalną integrację i uproszczone zarządzanie tożsamością oraz danymi.
• Dla środowisk opartych na infrastrukturze Amazon: Organizacje, które zbudowały swoją infrastrukturę w oparciu o AWS (np. z wykorzystaniem S3, Redshift czy usług Lambda), skorzystają z uruchomienia Snowflake bezpośrednio na AWS, co pozwala na niski narzut integracyjny i wydajny przepływ danych.
• Dla projektów skoncentrowanych na AI/ML i Big Data: Przedsiębiorstwa stawiające na rozwój sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz skalowalnej analizy danych będą mogły w pełni wykorzystać potencjał Snowflake na GCP, dzięki natywnej integracji z usługami takimi jak BigQuery, Vertex AI i TensorFlow.

Ostateczny wybór powinien również uwzględniać czynniki takie jak dostępność zasobów w danym regionie, obowiązujące regulacje prawne, polityki cenowe oraz doświadczenie zespołu z konkretną platformą chmurową. W wielu przypadkach decyzja nie sprowadza się do tego, czy Snowflake działa, lecz jak efektywnie i ekonomicznie może działać w konkretnym środowisku.

Podsumowanie i wnioski końcowe

Snowflake to elastyczna, wysoko skalowalna platforma data cloud, która działa na trzech głównych dostawcach chmury publicznej: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oraz Google Cloud Platform (GCP). Każda z tych platform oferuje unikalne możliwości i specyficzne cechy, które mogą wpływać na sposób wdrożenia i efektywność działania Snowflake w różnych środowiskach biznesowych.

Wybór odpowiedniego dostawcy chmurowego dla Snowflake zależy przede wszystkim od istniejącej infrastruktury IT, preferencji w zakresie integracji z innymi usługami, lokalizacji geograficznej danych oraz wymagań dotyczących bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

• Azure to częsty wybór dla firm wykorzystujących środowisko Microsoft, oferując silną integrację z takimi usługami jak Power BI czy Active Directory.
• AWS zapewnia największy zasięg globalny i długi staż współpracy ze Snowflake, co przekłada się na szeroki zakres funkcji i dostępność zasobów.
• GCP może być atrakcyjny dla organizacji skoncentrowanych na analityce danych i sztucznej inteligencji, dzięki natywnej integracji z narzędziami Google, takimi jak BigQuery czy Vertex AI.

W ostatecznym rozrachunku, decyzja o wyborze platformy chmurowej pod Snowflake powinna być podyktowana konkretnymi potrzebami operacyjnymi i strategią rozwoju danych w organizacji. Każda z opcji ma swoje mocne strony, które — odpowiednio dopasowane — mogą znacząco zwiększyć wartość biznesową wdrożenia Snowflake.

Etyka i odpowiedzialność: jak unikać manipulacji danymi 28 kwietnia 2025

Jak utworzyć spotkanie w Zoom? 26 kwietnia 2025