I Snowflake kan data deles på flere måder, men når der er behov for at sikre, at følsomme oplysninger kun er tilgængelige for bestemte brugere, er det vigtigt at implementere sikker deling. En af de mest effektive metoder til at opnå dette er gennem oprettelsen af sikre visninger og tabeldelingsmekanismer. Når man arbejder med data, der er følsomme eller underlagt regulatoriske krav, er det nødvendigt at kontrollere adgangen til tabeller på række-niveau. Denne metode giver ikke blot granularitet, men også fleksibilitet i forhold til at dele data på en kontrolleret og sikker måde.

For at dele en tabel i Snowflake skal man følge en række enkle, men afgørende skridt. Det første trin i processen er at oprette et delingsobjekt, som kan knyttes til specifikke tabeller og skemaer. Herefter skal man tildele de nødvendige rettigheder til delingen, som giver de ønskede brugere adgang til dataene i tabellen. De brugere, som skal have adgang, tildeles via et forbrugeraccount, hvilket sikrer, at kun de rette brugere kan tilgå de delte data.

En del af denne proces involverer oprettelsen af en sikker visning. En sikker visning giver mulighed for at kontrollere, hvilke data brugeren kan tilgå, baseret på specifikke kriterier som f.eks. geografisk område, virksomhedstype eller andre relevante faktorer. En sikker visning oprettes ved at filtrere dataene i en tabel og derefter give adgang til den filtrerede visning i stedet for den fulde tabel.

Hvis du eksempelvis ønsker at dele aktiedata med to grupper – en gruppe IT-virksomheder og en anden for bilproducenter – kan du oprette en gruppekolonne i tabellen og derefter opdatere denne med specifik adgang, afhængig af den gruppe, der skal have adgang til hvilke data. Denne tilgang giver mulighed for at kontrollere adgangen på en meget præcis måde, hvilket er afgørende i mange erhvervsmæssige og regulatoriske kontekster.

For at implementere en sikker visning skal du følge disse skridt:

  1. Opret en ny kolonne i din eksisterende tabel, som vil blive brugt til at gruppere data i henhold til de nødvendige adgangsgrupper.

  2. Opdater denne kolonne med de relevante grupperingstag, som f.eks. ‘GRP_1’ for IT-virksomheder og ‘GRP_2’ for bilproducenter.

  3. Opret en mappingtabel for at spore, hvilke Snowflake-konti der har adgang til hvilke grupper. Denne tabel er vigtig for at kunne sikre, at kun de rigtige brugere får adgang til den ønskede gruppe af data.

  4. Opret en sikker visning baseret på både din data og mappingtabellen. Denne visning filtrerer data, så kun de oplysninger, der er relevante for den aktuelle bruger, bliver tilgængelige.

  5. Tildel rettigheder til den sikre visning, så de relevante brugere kan tilgå dataene i visningen.

  6. Test adgangen for at sikre, at kun de ønskede brugere kan se de data, de har adgang til. Dette kan gøres ved at kontrollere, om en bruger kan se de rigtige data baseret på deres specifikke adgangsgruppe.

Når alt er sat op korrekt, kan du være sikker på, at dataene deles på en sikker og kontrolleret måde, som opfylder både organisatoriske krav og eventuelle lovgivningskrav om databeskyttelse.

For at sikre, at dataforbrugerne kun ser de oplysninger, de er autoriseret til at se, kan man udnytte Snowflakes rollebaserede adgangskontrol (RBAC). Denne funktion muliggør en detaljeret kontrol over, hvem der kan se hvilke data og på hvilket niveau. Rollen, som er tildelt en bruger, bestemmer, hvilke rettigheder de får i forhold til både tabeller og visninger. Rollebaseret adgangskontrol er derfor en essentiel funktion i deling af data, da den beskytter følsomme oplysninger fra at blive eksponeret for uvedkommende parter.

Endvidere er det vigtigt at bemærke, at data, der deles via sikre visninger, kan håndteres effektivt gennem automatiserede processer. For eksempel kan de nødvendige script-kørsler sættes op, så nye brugere automatisk tildeles de rigtige adgangsrettigheder, og systemet kan til enhver tid ajourføres uden behov for manuel intervention. Dette skaber ikke kun et højere sikkerhedsniveau, men også en mere effektiv proces for datadeling, især når antallet af brugere stiger, og behovet for at tildele og administrere rettigheder bliver mere komplekst.

Med denne tilgang kan organisationer sikre, at de kun deler nødvendige data og kun med de rigtige brugere, samtidig med at de opretholder et højt niveau af kontrol og sikkerhed. Dette giver mulighed for at skabe tillid mellem organisationer og deres datakonsumenter, samtidig med at følsomme oplysninger beskyttes mod uautoriseret adgang.

Hvordan optimere ydeevne og overvåge omkostninger i Snowflake

En af de vigtigste faktorer for at opnå en effektiv og omkostningseffektiv Snowflake-opsætning er at forstå, hvordan man optimerer både ydeevne og ressourceforbrug. Snowflake tilbyder flere værktøjer og funktioner, der kan hjælpe med at sikre, at systemet fungerer effektivt, samtidig med at man holder omkostningerne under kontrol.

Cachelagring er en central funktion i Snowflake, der reducerer redundant beregning og forbedrer systemets ydeevne. Når en bruger kører den samme forespørgsel flere gange inden for 24 timer, og de underliggende data ikke har ændret sig, returnerer Snowflake straks det cachelagrede resultat. Denne funktion sparer både tid og ressourcer, da den undgår at udføre den samme beregning flere gange.

Optimering af lagerkonfiguration og skalering af virtuelle lagre

Valg af den rette størrelse for virtuelle lagre afhænger i høj grad af forespørgselskompleksitet og samtidighed. For mindre belastninger, som en marketingafdeling, der kører ad hoc-rapporter med lav samtidighed, vil et XS eller S lager være økonomisk effektivt. For mere omfattende operationer som et nattetid ETL-batchjob vil et L-lager muligvis være mere passende.

En af de mest nyttige funktioner i Snowflake er muligheden for automatisk skalering af virtuelle lagre. Ved at aktivere auto-skalering kan lagrene tilpasses dynamisk efter behov, hvilket sikrer, at ressourcerne ikke bliver overskredet under spidsbelastninger og samtidig sparer omkostninger uden for arbejdstimerne.

Derudover har Snowflake introduceret funktioner som cluster-størrelsestuning og forespørgselsaccelereringstjenester (QAS). Disse værktøjer hjælper med at håndtere samtidighed bedre og accelererer store og komplekse forespørgsler, hvilket kan være særligt nyttigt i dashboards eller miljøer med høj samtidighed.

Resursmonitorering og omkostningsstyring

Administrationen af ressourceforbrug i Snowflake er essentiel for at undgå uforudsete omkostninger. Snowflake tilbyder værktøjer til at overvåge både kreditforbrug og lagerforbrug i realtid. For eksempel kan administratører få indsigt i deres kreditforbrug ved hjælp af SQL-kommandoer som WAREHOUSE_METERING_HISTORY og via Snowflakes webgrænseflade under Admin → Cost Management.

En særlig nyttig funktion er muligheden for at opsætte ressourceovervågning, der kan sende advarsler, når forbruget når en vis grænse. Det er også muligt at automatisk suspendere et virtuelt lager for at undgå, at omkostningerne løber løbsk, når ressourcerne ikke er i brug. Dette er et vigtigt skridt i at undgå unødvendige omkostninger og sikre, at systemet kun bruger ressourcer, når det er nødvendigt.

Lagring og dataoverførsel

En anden væsentlig omkostningsfaktor er lagring. Snowflake opkræver betaling for lagring baseret på den gennemsnitlige daglige lagringsplads, der bruges. Dette omfatter ikke kun data gemt i databaser, men også data i Snowflake-stager og historiske data til fail-safe. Det er derfor vigtigt at forstå og overvåge, hvilke data der opbevares, samt anvende komprimering for at minimere lagerkravene.

Der er også omkostninger forbundet med dataoverførsel, især når man bruger eksterne lagre som AWS S3 eller Azure Blob Storage. Snowflake opkræver betaling for dataoverførsel mellem regioner, så det er vigtigt at planlægge din arkitektur med henblik på at minimere sådanne omkostninger. At overføre data indenfor samme region kan reducere omkostningerne, og ekstern lagring som Amazon S3 kan hjælpe med at optimere omkostningerne ved at gemme inaktive data i langvarige opbevaringslagre.

Konfiguration af ressourceovervågning og budgetter

Snowflake giver brugere mulighed for at opsætte ressourceovervågning og budgetter for bedre at styre omkostningerne. Ressourceovervågningssystemet kan sende advarsler, når en bestemt grænse er nået, eller automatisk begrænse forbruget af et virtuelt lager. Dette kan være en nyttig funktion for at sikre, at organisationen ikke overskrider sine budgetter uforvarende.

En ny funktion i Snowflake er Budgetter, som giver en bredere oversigt over de forventede udgifter på tværs af hele kontoen. Budgetter gør det muligt at sætte forbrugsgrænser, overvåge faktiske udgifter mod forecast, og få advarsler, hvis udgifterne nærmer sig budgetgrænserne. Denne funktion er særlig nyttig for finansafdelinger og FinOps-teams, da det giver dem mulighed for at forudse potentielle overskridelser og handle proaktivt i stedet for reaktivt.

Vigtige overvejelser for brugerne

Det er vigtigt at forstå, at optimering af ydeevne og omkostninger i Snowflake ikke kun handler om tekniske funktioner som cachelagring og skalering af virtuelle lagre. Brugerne bør også have fokus på at implementere de rette sikkerhedsforanstaltninger og holde styr på deres ressourcer for at forhindre, at omkostningerne løber løbsk. Det er også nødvendigt at uddanne teamet om bedste praksis for datahåndtering og lagring for at sikre, at de kun opbevarer de nødvendige data og reducerer mængden af inaktive eller ubrugte data.

Desuden bør brugere tage højde for datakryptering og andre sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte følsomme oplysninger, især når de arbejder med eksterne lagringsmuligheder som S3. Oprettelse af en god datastyringspolitik kan hjælpe med at sikre, at omkostningerne er under kontrol, samtidig med at datakvaliteten og sikkerheden opretholdes.

Hvad betyder det, når vi ikke kan komme sammen?
Hvordan fanger man det dramatiske spil mellem lys og skygge i fotografering?
Hvad betyder misbrug af magt i politiske beslutningsprocesser?