Guide de développement Data Clean Rooms

Cette rubrique fournit des lignes directrices pour les utilisateurs qui souhaitent créer ou gérer des collaborations Snowflake Data Clean Rooms de manière programmatique.

Outils de développement

Voici les principaux outils de développement pour les collaborations Snowflake Data Clean Rooms :

  • Environnement de codage : Tout environnement de codage capable d’exécuter des procédures stockées dans votre compte Snowflake fonctionnera. La plupart des développeurs utilisent des feuilles de calcul dans Snowsight (l’outil basé sur le navigateur) ou sur le site Snowflake CLI.

  • Cortex Code : les procédures Data Clean Room sont également disponibles dans une expérience agentique via Code Cortex.

Paramétrage de votre environnement

Voici quelques conseils pour configurer votre environnement de codage afin d’utiliser efficacement l’API Snowflake Data Clean Rooms.

Utiliser l’API de collaboration

Snowflake fournit l’API de collaboration Data Clean Rooms pour créer et gérer des collaborations. Cette API se compose de procédures stockées qui peuvent être exécutées dans n’importe quel environnement pouvant accéder à votre compte Snowflake. Cela comprend les notebooks, les espaces de travail, les feuilles de calcul et l’Snowflake CLI Snowsight.

La documentation montre ici l’utilisation du SQL, mais vous pouvez aussi utiliser Python ou tout autre langage Snowflake pris en charge.

Vous pouvez accorder à des utilisateurs l’accès à l’ensemble de l’API ou à un sous-ensemble de celle-ci via des privilèges DCR spécifiques.

Note

Vous avez besoin des bons privilèges DCR pour utiliser l’API de collaboration. Vous pouvez accorder un accès limité à des procédures spécifiques à des sous-groupes d’utilisateurs via un contrôle d’accès précis basé sur les rôles.

Le SAMOOHA_APP_ROLE dispose d’un accès préconfiguré à l’ensemble de l’API.

Choix d’un entrepôt

Vous devez utiliser l’API de collaboration dans un entrepôt sur lequel votre rôle dispose du privilège USAGE. APP_WH est l’un des nombreux entrepôts que vous pouvez utiliser. Choisissez l’entrepôt approprié à vos besoins.

Tout entrepôt standard fonctionne pour les commandes générales d’édition, de création ou de suppression de collaboration. Envisagez d’utiliser des entrepôts plus grands, ou des entrepôts optimisés pour Snowpark, lorsque vous exécutez des analyses volumineuses, comme des charges de travail de machine learning. Si vous utilisez un entrepôt optimisé par Snowpark pour examiner ou rejoindre une collaboration, assurez-vous que MAX_CONCURRENCY_LEVEL est défini sur une valeur égale ou supérieure à 2.

Configuration de comptes de test

Vous devez disposer d’au moins deux comptes distincts dans lesquels vous avez un accès complet au codage, afin de pouvoir développer et tester des collaborations multipartites.

Selon votre cas d’utilisation, vous pouvez également vouloir un compte test Snowflake dans une autre région d’hébergement Cloud pour tester le comportement inter-Cloud.

Nommez vos comptes Snowflake de test de manière significative pour indiquer leur utilisation typique : par exemple, « compte inter-Cloud » ou « compte de version standard ». Cela peut s’avérer utile lorsque vous avez plusieurs comptes de test et que vous devez choisir un compte sur la page de connexion des salles blanches.

Références et ressources

Les rubriques suivantes sont utiles pour les développeurs de Snowflake Data Clean Room.