Guia de desenvolvedores de Data Clean Rooms

Este tópico apresenta diretrizes para usuários que desejam criar ou gerenciar colaborações de Snowflake Data Clean Rooms de modo programático.

Ferramentas de desenvolvimento

Estas são as principais ferramentas de desenvolvimento para colaborações do Snowflake Data Clean Rooms:

  • Ambiente de codificação: qualquer ambiente de codificação que possa executar procedimentos armazenados em sua conta Snowflake funcionará. A maioria dos desenvolvedores usa planilhas no Snowsight (a ferramenta baseada em navegador) ou no Snowflake CLI.

  • Cortex Code: os procedimentos do Data Clean Room também estão disponíveis em uma experiência de agente pelo Cortex Code.

Configurando seu ambiente

Aqui estão algumas dicas para configurar seu ambiente de codificação para usar a API Snowflake Data Clean Rooms de modo eficaz.

Como usar a API Collaboration

A Snowflake oferece a API Data Clean Rooms Collaboration para criar e gerenciar colaborações. Essa API consiste em procedimentos armazenados que podem ser executados em qualquer ambiente que possa acessar sua conta Snowflake. Isso inclui notebooks Snowsight, espaços de trabalho, planilhas e o Snowflake CLI.

Esta documentação mostra o uso do SQL, mas você também pode usar Python ou qualquer outra linguagem compatível com o Snowflake.

Você pode conceder aos usuários acesso a toda a API ou a um subconjunto dela com privilégios DCR específicos.

Nota

Você precisa dos privilégios DCR apropriados para usar a API Collaboration. Você pode conceder acesso limitado a procedimentos específicos para subgrupos de usuários usando o controle de acesso detalhado baseado em funções.

SAMOOHA_APP_ROLE tem acesso pré-configurado a toda a API.

Escolher o tamanho de um warehouse

Você deve usar a API Collaboration em um warehouse para o qual sua função tenha privilégio USAGE. APP_WH é um dentre os vários warehouses que você pode usar. Escolha o warehouse apropriado às suas necessidades.

Qualquer warehouse padrão funciona para comandos gerais de edição, criação ou exclusão de colaboração. Considere usar warehouses maiores, ou warehouses otimizados para Snowpark, ao executar grandes análises, como cargas de trabalho de machine learning. Se você usar um warehouse otimizado para Snowpark para revisar ou ingressar em uma colaboração, confirme se o MAX_CONCURRENCY_LEVEL é definido como um valor igual ou maior que 2.

Configuração de contas de teste

Você deve ter pelo menos duas contas separadas com acesso total à codificação, para poder desenvolver e testar colaborações com várias partes.

Dependendo do seu caso de uso, pode ser útil ter uma conta de teste do Snowflake em uma região de hospedagem em nuvem diferente para testar o :doc:` comportamento entre nuvens</user-guide/cleanrooms/laf>`.

Nomeie suas contas Snowflake de teste de forma significativa para indicar o uso comum: por exemplo, «Conta entre nuvens» ou «Conta edição Standard». Isso ajuda quando há várias contas de teste e você precisa escolher uma na página de login de salas limpas.

Referências e recursos

Os tópicos a seguir são úteis para desenvolvedores do Snowflake Data Clean Room.