データクリーンルーム開発者ガイド

このトピックでは、Snowflake Data Clean Roomsコラボレーションをプログラムで作成または管理するユーザーのためのガイドラインを提供します。

開発ツール

以下は、Snowflake Data Clean Roomsコラボレーションのメイン開発者ツールです。

  • コーディング環境： Snowflakeアカウントでストアドプロシージャを実行できる環境であれば、どのようなコーディング環境でもかまいません。ほとんどの開発者は、Snowsight（ブラウザベースのツール）または Snowflake CLI を使用しています。

  • Cortex コード: データクリーンルームのプロシージャは、 :doc:` Cortexコード</user-guide/cortex-code/cortex-code>` 経由でエージェントエクスペリエンスでも利用できます。

環境のセットアップ

Snowflake Data Clean Rooms API を効果的に使用するためにコーディング環境をセットアップするためのいくつかのヒントを紹介します。

コラボレーション API の使用。

Snowflakeはコラボレーションを作成および管理するためのData Clean Rooms Collaboration API を提供します。この API は、Snowflakeアカウントにアクセスできる任意の環境で実行できるストアドプロシージャで構成されています。これには、Snowsightノートブック、ワークスペース、ワークシート、および Snowflake CLI が含まれます。

ここにあるドキュメントは SQL の使用法を示していますが、Pythonまたは サポートされているその他のSnowflake言語 を使用することもできます。

ユーザーに完全な API へのアクセス、または特定の DCR 権限 を通じてそのサブセットへのアクセスを付与できます。

注釈

コラボレーション API を使用するには適切な DCR 権限 が必要です。:doc:` きめ細かいロールベースのアクセス制御 </user-guide/cleanrooms/manage-access>` を通じて、ユーザーのサブグループに対して特定のプロシージャへの限定的なアクセスを付与することができます。

SAMOOHA_APP_ROLE には、 API 全体への事前構成済みのアクセスがあります。

ウェアハウスの選択

ロールに USAGEに対する権限があるウェアハウスではコラボレーション API を使用する必要があります。 APP_WH は使用できる :ref:` ウェアハウスの数<label-cleanrooms_installation_details_warehouses>` のいずれかです。ニーズに合わせて適切なウェアハウスを選択してください。

標準ウェアハウスは、一般的なコラボレーションの編集、作成、または削除コマンドに対応します。機械学習ワークロードなどの大規模な分析を実行する場合は、より大きなウェアハウス、またはSnowparkに最適化されたウェアハウスの使用を検討してください。コラボレーションの精査または参加にSnowpark用に最適化されたウェアハウスを使用する場合は、 MAX_CONCURRENCY_LEVEL が2以上の値に設定されていることをを確認してください。

テストアカウントの設定

複数関係者のコラボレーションを開発したりテストしたりするためには、完全なコードアクセス権を持つ少なくとも2つの別個のアカウントが必要です。

ユースケースに応じて、 :doc:` クロスクラウドの動作</user-guide/cleanrooms/laf>` をテストするために別のクラウドホスティングリージョンのSnowflakeテストアカウントも必要になる場合があります。

テスト用のSnowflakeアカウントに意味のある名前を付けて、一般的な使用法を示します。たとえば、「クロスクラウドアカウント」または「スタンダードエディションアカウント」などです。これは、複数のテストアカウントがあり、クリーンルームのログインページでアカウントを選択する必要がある場合に役立ちます。

参照およびリソース

以下のトピックは、Snowflake Data Clean Roomの開発者に役立ちます。

  • 参照トピック:

  • サンプルデータ:

    • Snowflake DCR 環境は、使用できる :ref:` いくつかのサンプルデータセット <label-dcr_samooha_sample_database_new>` をインストールします。

    • また、Snowflakeを使用して 合成テストデータを生成 できます。

  • トラブルシューティング: ヒントについては :doc:` データクリーンルームトラブルシューティングガイド </user-guide/cleanrooms/v2/troubleshooting>` を参照してください。

  • 便利なコラボレーションメタデータ: コラボレーター（自分を含む）が特定のコラボレーションをインストールしているかどうかなど、コラボレーションに関する有用なメタデータを取得する方法を学ぶには :ref:` メタデータクイックシート <label-dcr_collab_metadata_cheat_sheet>` を参照してください。

  • APIクエリ履歴を参照してください: コラボレーション API （またはその他）の履歴を見れます。

    1. Snowsight にサインインします。

    2. ナビゲーションメニューで Monitoring » Query History を選択します。

    3. フィルターを使用して、分析に関連付けられたクエリを見つけ、クエリまたは分析を選択します。

  • 機能の例: コラボレーション API のさまざまな機能の使用方法を理解するために、 Snowflake DCR ドキュメントの Use cases および Key concepts & features の例を参照してください。

  • その他の例と動画: その他のコード例、チュートリアル、動画については、 サンプルノートブックとワークシート を参照してください。