Snowflakeの重要な概念およびアーキテクチャ¶

データベースストレージ¶

Snowflakeは、次の種類のデータをサポートしています。

• 構造化データ --- テーブルの行や列など --- 厳密な表形式スキーマに従います。

• 半構造化データ --- JSON ファイルまたは XML ファイルなど --- 柔軟なスキーマを持ちます。

• 非構造化データ --- ドキュメント、画像、音声ファイルなど --- 固有のスキーマはありません。

Snowflakeは、次のテーブル型を含む、データストレージ用の複数の型のテーブルをサポートしています。

• Snowflakeテーブル

• Apache Iceberg™ テーブル

• ハイブリッドテーブル

コンピュート¶

仮想ウェアハウスは、Snowflakeのコンピューティングリソースのクラスターです。仮想ウェアハウスは SQL ステートメントを処理し、 Snowpark を使用して、Java、Python、Scalaなどの言語でコードを実行します。Spark用Snowpark Connect を使用して、仮想ウェアハウスでApache Spark™ワークロードを実行することもできます。

各仮想ウェアハウスは、コンピューティングリソースを他の仮想ウェアハウスと共有しない独立したコンピュートクラスタです。その結果、各仮想ウェアハウスは他の仮想ウェアハウスのパフォーマンスに影響を与えません。

詳細については、 仮想ウェアハウス をご参照ください。

クラウドサービス¶

クラウドサービスレイヤーは、Snowflake全体のアクティビティを調整するサービスのコレクションです。これらのサービスは、サインインからクエリディスパッチまでのユーザーリクエストを処理するために、Snowflakeのさまざまなコンポーネントをすべて結び付けます。クラウドサービスレイヤーは、クラウドプロバイダーからSnowflakeによってプロビジョニングされた、コンピューティングインスタンスでも実行されます。

このレイヤーで管理されるサービスは次のとおりです。

• セキュリティ、認証、およびアクセス制御

• Snowflake Horizon カタログ

• クラウドプラットフォームによるインフラストラクチャ管理

• SNOWFLAKE データベース や Snowflake Information Schema などのメタデータ管理

• Query parsing and optimization

• 規制コンプライアンス

データエンジニアリング¶

Snowflakeはストレージとコンピューティングを分離し、インフラストラクチャ管理やパフォーマンスチューニングなど、データエンジニアリングの従来の課題を簡素化します。データエンジニアは、データの取り込み、変換、配信を行うパイプラインの実装に集中できます。

Snowflakeは、次のオプションを含む、データを取り込むためのいくつかの方法を提供します。

• COPY INTO <テーブル> コマンド --- ファイルからテーブルにデータをロードします。

• Snowpipe --- ファイルがステージで利用可能になり次第、ファイルからデータをロードします。

• Snowpipe Streaming --- Snowflake SDKs または REST API を使用して、行レベルのデータを継続的に低レイテンシでロードします。ファイルからデータを読み込む代わりに、SnowflakeテーブルおよびSnowflakeが管理するIcebergテーブルに直接ロードします。

• Openflowコネクタ --- Microsoft SharepointやGoogle DriveなどのApache NiFi に構築されたコネクタを使用して、特定のソースからデータを取り込みます。

• Snowflakeコネクタ --- 外部アプリケーションやシステムから接続し、Snowflakeにデータをストリーミングします。

Snowflakeは、次のオプションを含む、データを変換するいくつかの方法も提供します。

• 動的テーブル --- ターゲットの鮮度とデータ変換を実行するクエリに基づいて、自動的にリフレッシュするテーブルを定義します。

• ストリームおよびタスク --- ストリームでベースオブジェクトに加えられた変更をキャプチャし、データ変換を実行するタスクを定義します。

• Snowpark---Python、Java、Scalaなどのプログラミング言語を使用して、より複雑な変換を実行します。

• dbt--- オープンソースのデータ変換ツールとフレームワークを使用して、 SQL 変換を定義、テスト、デプロイします。

さらに、 SnowConvert AI はデータの取り込みと変換ができ、Snowpark Migration Accelerator は、さまざまなプラットフォームからSnowflakeにコードを変換できます。

詳細については、 データのロードの概要 をご参照ください。

分析¶

Snowflakeを使用すると、需要に基づいて動的にワークロードをスケーリングし、構造化、半構造化、非構造化データなどのさまざまな型のデータにアクセスし、データを簡単に共有できます。これらの機能により、Snowflakeに保存されたデータを分析して、ビジネスインテリジェンスや予測モデリングなどの分析ユースケースのために有意義な洞察、パターン、傾向を抽出することができます。

Snowflakeは、次のオプションを含む、データを分析するためのいくつかの方法を提供します。

• システム関数および SQL 構成 --- 次のSnowflakeシステム関数および SQL 構成を使用して計算と統計分析を実行します。

  • 集計関数 --- 関連する行のセットで計算を実行し、単一の値を返すことにより、データを要約します。

  • ウィンドウ関数 --- パーティション内の関連する行のセットで計算を実行し、実行合計や移動平均の計算など、各パーティションの行のサブセットに対してローリング演算を行います。

  • 共通テーブル式（ CTEs ） --- データ変換の複数のステップを実行する可能性のある複雑なクエリの判読性と再利用性を向上させます。

• Cortex AI Functions --- Run unstructured analytics on text and images with large language models (LLMs) from OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral AI, and DeepSeek.

• セマンティックビュー --- セマンティックビジネス概念をデータベースに直接格納して、ビジネスメトリックとモデルビジネスエンティティとその関係を定義します。

AI および ML¶

Snowflakeは、人工知能（ AI ）および機械学習（ ML ）機能の使用を簡素化し、Snowflakeデータを使用して AI および ML 機能のエンジニアリング、トレーニング、推論を実行できます。モデルは、安全な環境で最新のデータにアクセスできます。Snowflakeを使用すると、 AI および ML タスクのためにデータを別のプラットフォームに移動するためのコストや複雑さを回避できます。

Snowflakeは AI および ML 機能を2つの広範な機能スイートで提供します。

• Snowflake Cortex --- LLMs を使用して非構造化データを理解し、自由形式の質問に答え、インテリジェントなサポートを提供する AI 機能 です。 Cortex AI 関数 は、シンプルな要約やクィック翻訳などのルーチンタスクを自動化することができます。

• Snowflake ML --- 独自のモデルを構築するために使用できる機能。 ML 関数 は ML を使用してデータの自動予測やインサイトを提供します。Snowflake ML は ML 開発のための統合環境です。

詳細については、 Snowflake AI と ML をご参照ください。

アプリケーションおよびコラボレーション¶

Snowflakeは、アプリケーションを構築し、チーム、パートナー、カスタマーと共有する多くの方法を提供します。Snowflakeを使用してデータを共有すると、データへのアクセスを制御し、さまざまな場所でデータを同期し続けるという問題を回避できます。

次のリストは、Snowflakeでアプリケーションを構築、デプロイ、管理するために使用できるツールとサービスの一部を示しています。

• Streamlit --- オープンソースのPythonライブラリを使用して、 ML やデータサイエンスのためのインタラクティブなユーザーインターフェース（ UI ）を持つカスタムWebアプリを作成、共有できます。

• Snowpark Container Services --- Snowflake内から直接コンテナ化されたアプリケーションをデプロイ、管理、スケーリングします。

• Snowflake Native App Framework --- データと関連するビジネスロジックを他のSnowflakeアカウントと共有して、他のSnowflake機能の能力を拡張するアプリケーションを構築します。アプリケーションのビジネスロジックには、Streamlitアプリ、ストアドプロシージャ、そしてSnowpark API 、 JavaScript 、 SQL を使用して記述された関数が含まれている可能性があります。Snowflake Native Appは、Snowpark Container Servicesでコンテナーワークロードを実行することもできます。

Snowflakeには、次の種類のコラボレーションのサポートが含まれています。

• Secure Data Sharing --- アカウントのデータベースで選択したオブジェクトを他のSnowflakeアカウントと共有します。

• リスト --- データやその他の情報を他のSnowflakeユーザーに提供したり、Snowflakeプロバイダーが共有するデータやその他の情報にアクセスしたりできます。プライベートで、または Snowflake Marketplace 上でリストを探索、アクセスし、コンシューマーに提供できます。

• データクリーンルーム --- 共有データに対してどのような分析を実行できるかを定義することで、コンシューマーはデータに無制限にアクセスすることなく、データからインサイトを得ることができます。