タスクの紹介¶

サーバーレスタスク¶

このモデルでは、タスクはSnowflakeが管理するコンピュート上で実行されます。Snowflakeは、各ワークロードに必要なリソースのサイズを自動的に変更します。Snowflakeは、同じタスクの直近の実行に関する統計の動的分析に基づいて、指定された実行に最適なコンピュートリソースのサイズを決定します。

このモデルは、以下のような定期的または準定期的に実行されるタスクにお勧めします。

• 常に同じ時間に開始するタスク。

• 新しいデータが到着したときにのみ実行されるタスク。詳細については、 トリガーされるタスク をご参照ください。

Snowflakeがサーバーレスのコンピュートリソースを推定する方法¶

Snowflakeは、ターゲット時間枠と以前のタスク実行のパフォーマンスに基づいて、タスクを完了するために必要な計算リソースを自動的に推定します。

TARGET_COMPLETION_INTERVAL を使ってターゲットタイムフレームをセットできます。この値がセットされていない場合、Snowflakeはサーバーレスのコンピュートリソースのサイズを変更して、次の実行スケジュール時刻までに完了するようにします。

タスクが完了すると、Snowflakeは必要な計算リソースを次のように見積もります。

• タスクの完了が早すぎる場合（ターゲット時間よりも1ファクター短い時間内に完了する場合）、Snowflakeは以降の実行でリソースを1つずつ ウェアハウスサイズ を、 SERVERLESS_TASK_MIN_STATEMENT_SIZE までスケールダウンします。

• タスクの完了が遅すぎる場合（ターゲット時間枠を1倍上回る時間枠内）、Snowflakeは以降の実行でリソースを1つずつスケールアップします（ウェアハウスサイズ）。SERVERLESS_TASK_MAX_STATEMENT_SIZE に達すると、タスクは完了するかタイムアウトになるまで（ターゲット時間を超える可能性がある）継続します。

CREATE TASK SCHEDULED_T1
  SCHEDULE='60 MINUTES'
  AS SELECT 1;

from datetime import timedelta
from snowflake.core.task import Cron, Task

tasks = root.databases["TEST_DB"].schemas["TEST_SCHEMA"].tasks

task = tasks.create(
    Task(
        name="SCHEDULED_T1",
        definition="SELECT 1",
        schedule=timedelta(minutes=60),),
    ),
)

CREATE TASK SCHEDULED_T2
  SCHEDULE='USING CRON 0 * * * * America/Los_Angeles'
  TARGET_COMPLETION_INTERVAL='120 MINUTE'
  SERVERLESS_TASK_MAX_STATEMENT_SIZE='LARGE'
  AS SELECT 1;

from datetime import timedelta
from snowflake.core.task import Cron, Task

tasks = root.databases["TEST_DB"].schemas["TEST_SCHEMA"].tasks

task = tasks.create(
    Task(
        name="SCHEDULED_T2",
        definition="SELECT 1",
        schedule=Cron("0 * * * *", "America/Los_Angeles"),
        target_completion_interval=timedelta(minutes=120),
        serverless_task_max_statement_size="LARGE",
    ),
)

CREATE TASK SCHEDULED_T3
  SCHEDULE='USING CRON 0 0 * * * UTC'
  TARGET_COMPLETION_INTERVAL='180 M'
  SERVERLESS_TASK_MIN_STATEMENT_SIZE='MEDIUM'
  SERVERLESS_TASK_MAX_STATEMENT_SIZE='LARGE'
  AS SELECT 1;

from datetime import timedelta
from snowflake.core.task import Cron, Task

tasks = root.databases["TEST_DB"].schemas["TEST_SCHEMA"].tasks

task = tasks.create(
    Task(
        name="SCHEDULED_T3",
        definition="SELECT 1",
        schedule=Cron("0 0 * * *", "UTC"),
        target_completion_interval=timedelta(minutes=180),
        serverless_task_min_statement_size="MEDIUM",
        serverless_task_max_statement_size="LARGE",
    ),
)

CREATE TASK SCHEDULED_T4
  SCHEDULE='10 SECONDS'
  SERVERLESS_TASK_MAX_STATEMENT_SIZE='LARGE'
  AS SELECT 1;

from datetime import timedelta
from snowflake.core.task import Cron, Task

tasks = root.databases["TEST_DB"].schemas["TEST_SCHEMA"].tasks

task = tasks.create(
    Task(
        name="SCHEDULED_T4",
        definition="SELECT 1",
        schedule=timedelta(seconds=10),
        serverless_task_max_statement_size="LARGE",
    ),
)

ユーザー管理型仮想ウェアハウスモデル¶

このモデルでは、各ワークロードに使用されるコンピュートリソースを完全に制御できます。

このモデルは、コンピュートリソースの予測不可能な負荷を手動で管理したい場合に推奨されます。 マルチ・クラスタ・ウェアハウス 自動サスペンドおよび自動再開 を有効にすると、クレジット消費を抑えることもできます。

コンピューティングモデルの選択に関する推奨事項¶

次のテーブルでは、サーバーレスタスクとユーザー管理タスクのどちらを使用するかを決定するために役立つ、さまざまな要因について説明します。

サーバーレスタスク実行の最大サイズは、 XXLARGE ウェアハウスに相当します。タスクのワークロードでより大きなウェアハウスが必要な場合は、必要なサイズのウェアハウスを持つユーザー管理タスクを作成します。

固定スケジュールでのタスク実行¶

固定スケジュールでタスクを実行するには、 CREATE TASK または ALTER TASK を使ってタスクを作成または変更する際にスケジュールを定義するか、 Snowsight で SCHEDULE パラメーターを使ってタスクを編集します。

Snowflakeは スケジュールのタスクのうち1つのインスタンスのみが一度に実行されるようにします。次のスケジュールされた実行時間が発生したときにタスクがまだ実行されている場合、そのスケジュールされた時間はスキップされます。

次の例では、10秒ごとに実行するタスクを作成します。

CREATE TASK task_runs_every_10_seconds
  SCHEDULE='10 SECONDS'
  AS SELECT 1;

特定の時間や曜日をベースにスケジュールを定義するには、 SCHEDULE ='USING CRON...' パラメーターを使用します。

次の例では、アメリカ/ロサンゼルス時間帯を使用して、毎週日曜日の午前3時に実行するタスクを作成します。

CREATE TASK task_sunday_3_am_pacific_time_zone
  SCHEDULE='USING CRON 0 3 * * SUN America/Los_Angeles'
AS SELECT 1;

詳細については、 CREATE TASK ... SCHEDULE をご参照ください。

ストリームに新しいデータがあるたびにタスクを実行¶

トリガーされるタスク を使用して、定義された ストリーム に、Extract、Load、Transform（ELT）などの新しいデータが発生するたびに、タスクを実行します。これにより、新しいデータの可用性が予測できない場合に、ソースを頻繁にポーリングする必要がなくなります。また、データが即座に処理されるため、待ち時間も短縮されます。例:

CREATE TASK triggered_task_stream
  WHEN SYSTEM$STREAM_HAS_DATA('orders_stream')
  AS
    INSERT INTO completed_promotions
    SELECT order_id, order_total, order_time, promotion_id
    FROM orders_stream;

詳細については、 トリガーされるタスク をご参照ください。

ストリームに新しいデータがある場合のみ、スケジュールに従って実行。¶

スケジュールタスクとトリガータスクを組み合わせることができます。たとえば、ストリームに新しいデータがある場合にのみ、1時間ごとにタスクを実行するようにセットできます。例:

CREATE TASK triggered_task_stream
  SCHEDULE = '1 HOUR'
  WHEN SYSTEM$STREAM_HAS_DATA('orders_stream')
  AS SELECT 1;

失敗した実行後のタスクの自動中断¶

必要に応じて、指定された数の連続したタスクの実行が失敗するかタイムアウトになると、タスクを自動的に中断します。この機能は、Snowflakeクレジットを消費するタスクを中断することでコストを削減しますが、タスクは完了しません。

タスクに SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES = num パラメーターを設定します。パラメーターが 0 より大きい値に設定されると、タスクは指定された数の連続したタスクの実行が失敗するかタイムアウトになると、自動的に中断します。

CREATE TASK を使用してタスクの作成時に、または ALTER TASK を使用して後から、このパラメーターを定義できます。この値は Snowsight でも変更できます。

SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES パラメータは、アカウント、データベース、およびスキーマレベルでも設定できます。この設定は、変更されたオブジェクト内のすべてのタスクに適用されます。パラメーターをより低いレベルで明示的に設定すると、より高いレベルで設定されたパラメーター値が上書きされることに注意してください。

失敗したタスクの実行を自動的に再試行¶

タスクがFAILEDの状態で完了した場合、Snowflakeは自動的にタスクを再試行できます。タスクの自動再試行はデフォルトでは無効になっています。この機能を有効にするには、TASK_AUTO_RETRY_ATTEMPTSを0より大きい値に設定します。

エラー通知を使用するタスクは、再試行が失敗するたびに通知を送信します。詳細については、 エラー通知を送信するタスクの構成 をご参照ください。

アカウント、データベース、またはスキーマレベルで TASK_AUTO_RETRY_ATTEMPTS パラメーター値を明示的に設定すると、その変更は、次のスケジュールされた実行時に、変更されたオブジェクト内のタスクに適用されます（進行中の実行のすべての子タスクを含む）。

タスクを手動で実行¶

CREATE TASK または ALTER TASK を使って新しいタスクとそのパラメーターをセットアップした後、 EXECUTE TASK を使ってタスクのシングルランを開始することができます。このコマンドは、新しいタスクや変更されたタスクをテストするのに便利です。

タスク実行のバージョニング¶

内のスタンドアロンタスクが最初に再開されると、タスクの初期バージョンが設定されます。スタンドアロンタスクは、このバージョンを使用して実行されます。タスクが中断および変更された後、スタンドアロンタスクが再開されるか、手動で実行されると、新しいバージョンが設定されます。

タスクが中断されると、今後スケジュールされるタスクの実行はすべてキャンセルされます。現在実行中のタスクは現在のバージョンを使用して実行され続けます。

例えば、タスクが中断されているが、このタスクのスケジュールされた実行がすでに開始されているとします。タスクの所有者は、タスクの実行中に、タスクによって呼び出されたSQLコードを変更します。タスクが実行され、タスクが実行を開始したときに最新だったバージョンのタスクを使用して、定義内の SQL コードが実行されます。タスクが再開されるか、手動で実行されると、タスクの新しいバージョンが設定されます。この新しいバージョンには、タスクへの変更が含まれています。

タスクバージョンの履歴を取得するには、 TASK_VERSIONS Account Usageビュー （SNOWFLAKE 共有データベース内）をクエリします。

タイムアウト¶

タスクの実行がスケジュール時間またはターゲット完了間隔を超えた場合、デフォルトでは、タスクは完了するまで実行され続けるか、タイムアウトするか、失敗します。

STATEMENT_TIMEOUT_IN_SECONDS と label-user_task_timeout_ms の両方がセットされている場合、タイムアウトは2つのパラメーターのうち 最も小さい 非ゼロ値になります。

STATEMENT_QUEUED_TIMEOUT_IN_SECONDS と USER_TASK_TIMEOUT_MS の両方が設定されている場合、 USER_TASK_TIMEOUT_MS の値が優先されます。

タスクグラフのタイムアウトに関する情報は、 タスクグラフのタイムアウト をご参照ください。

考慮事項¶

• サーバーレスタスクの場合、Snowflakeは自動的にリソースをスケーリングし、キュー時間を含むターゲット完了間隔内でタスクが完了するようにします。

• ユーザー管理タスクの場合、共有ウェアハウスや混雑しているウェアハウスでタスクが実行されるスケジュールでは、キュー期間が長くなるのが一般的です。

アクセス制御権限¶

タスクの権限を管理するためのカスタムロールの作成¶

カスタムロールを使用すると、Snowflakeの各アカウントまたはロールに付与された権限を簡単に管理できます。カスタムロールを使用するすべてのアカウントまたはロールの権限を変更するには、カスタムロールを更新します。または、カスタムロールを削除することで権限を取り消します。

USE SYSADMIN;

CREATE ROLE warehouse_task_creation
  COMMENT = 'This role can create user-managed tasks.';

from snowflake.core.role import Role

root.session.use_role("SYSADMIN")

my_role = Role(
    name="warehouse_task_creation",
    comment="This role can create user-managed tasks."
)
root.roles.create(my_role)

USE ACCOUNTADMIN;

GRANT CREATE TASK
  ON SCHEMA schema1
  TO ROLE warehouse_task_creation;

from snowflake.core.role import Securable

root.session.use_role("ACCOUNTADMIN")

root.roles['warehouse_task_creation'].grant_privileges(
    privileges=["CREATE TASK"], securable_type="schema", securable=Securable(name='schema1')
)

GRANT USAGE
  ON WAREHOUSE warehouse1
  TO ROLE warehouse_task_creation;

from snowflake.core.role import Securable

root.roles['warehouse_task_creation'].grant_privileges(
    privileges=["USAGE"], securable_type="warehouse", securable=Securable(name='warehouse1')
)

USE SYSADMIN;

CREATE ROLE serverless_task_creation
  COMMENT = 'This role can create serverless tasks.';

from snowflake.core.role import Role

root.session.use_role("SYSADMIN")

my_role = Role(
    name="serverless_task_creation",
    comment="This role can create serverless tasks."
)
root.roles.create(my_role)

USE ACCOUNTADMIN;

GRANT CREATE TASK
  ON SCHEMA schema1
  TO ROLE serverless_task_creation;

from snowflake.core.role import Securable

root.session.use_role("ACCOUNTADMIN")

root.roles['serverless_task_creation'].grant_privileges(
    privileges=["CREATE TASK"], securable_type="schema", securable=Securable(name='schema1')
)

GRANT EXECUTE MANAGED TASK ON ACCOUNT
  TO ROLE serverless_task_creation;

root.roles['serverless_task_creation'].grant_privileges(
    privileges=["EXECUTE MANAGED TASK"], securable_type="account"
)

USE ROLE securityadmin;

CREATE ROLE taskadmin;

from snowflake.core.role import Role

root.session.use_role("securityadmin")

root.roles.create(Role(name="taskadmin"))

USE ROLE accountadmin;

GRANT EXECUTE TASK, EXECUTE MANAGED TASK ON ACCOUNT TO ROLE taskadmin;

root.session.use_role("accountadmin")

root.roles['taskadmin'].grant_privileges(
    privileges=["EXECUTE TASK", "EXECUTE MANAGED TASK"], securable_type="account"
)

USE ROLE securityadmin;

GRANT ROLE taskadmin TO ROLE myrole;

from snowflake.core.role import Securable

root.session.use_role("securityadmin")

root.roles['myrole'].grant_role(role_type="ROLE", role=Securable(name='taskadmin'))

タスク所有者ロールのドロップ¶

タスクの所有者ロールをドロップすると、タスクは所有者ロールをドロップしたロールに所有権を移します。タスクの所有権が移ると、タスクは自動的に一時停止され、新しい所有者がタスクを再開するまで新しい実行はスケジュールされません。

タスクの実行中にロールを削除すると、タスクの実行はドロップされたロールの下で完了します。

システムサービスタスクの実行¶

Snowflakeは、タスク所有者の権限でタスクを実行しますが、タスクの実行はユーザーに関連付けられていません。代わりに、各実行はシステムサービスによって実行されます。タスクは特定のユーザーから切り離され、ユーザーのドロップ、認証の問題が原因によるロック、ロールの削除などにより発生する可能性のある複雑さを回避します。

タスクの実行はユーザーから切り離されているため、タスクの実行のクエリ履歴はシステムサービスに関連付けられています。そのため、このサービスにはユーザー認証情報がなく、いかなる個人もそのIDを引き受けることはできません。システムサービスのアクティビティはアカウントに制限されています。他の操作に適用されるのと同じ暗号化保護および他のセキュリティプロトコルがこのサービスに組み込まれています。