I Snowflake er rollebasert tilgangskontroll (RBAC) en essensiell del av administrasjon og sikkerhet, spesielt når det gjelder å tildele riktig tilgang til brukere og roller for å beskytte data og systemer. RBAC gjør det mulig å sikre at bare autoriserte brukere får tilgang til spesifikke ressurser, og at tilgangen er i tråd med brukerens funksjonelle behov.

For å opprette en ny bruker og tildele riktig tilgang, kan en administrator bruke SQL-kommandoer som CREATE USER for å definere brukeren og GRANT for å tildele nødvendige roller og privilegier. For eksempel, når en datavitenskapsmann skal opprettes som bruker i systemet, kan kommandoene se slik ut:

sql
CREATE USER data_scientist
    PASSWORD = 'SecurePassword'
    COMMENT = 'Data Scientist'
    LOGIN_NAME = 'data_sci_user1'
    DISPLAY_NAME = 'Data_Scientist'
    DEFAULT_ROLE = "DATA_SCIENCE_TEAM"
    DEFAULT_WAREHOUSE = 'COMPUTE_WH'
    MUST_CHANGE_PASSWORD = TRUE;
GRANT ROLE "DATA_SCIENCE_TEAM" TO USER data_scientist;
GRANT USAGE ON WAREHOUSE COMPUTE_WH TO ROLE DATA_SCIENCE_TEAM;
GRANT OPERATE ON WAREHOUSE COMPUTE_WH TO ROLE DATA_SCIENCE_TEAM;

I dette eksemplet får brukeren "data_scientist" rollen "DATA_SCIENCE_TEAM", som gir dem muligheten til å kjøre spørringer og administrere et virtuelt lager, som å sette det på pause eller gjenoppta det. RBAC-prinsippet om minst privilegium er en viktig praksis i Snowflake, og det betyr at brukere kun bør få de privilegiene som er nødvendige for at de skal kunne utføre sitt arbeid. For eksempel bør markedsføringsteamet bare ha tilgang til å bruke datalageret (USAGE-privilegium), mens et datavitenskapsteam trenger mer omfattende rettigheter som å kunne styre lageret (OPERATE-privilegium).

En annen viktig praksis er rollehierarki. Du kan opprette ytterligere roller som arver privilegiene fra andre roller. Et administratorteam kan for eksempel ha en "ADMIN"-rolle som inneholder alle rettigheter fra rollen "DATA_SCIENCE_TEAM" og i tillegg kan administrere lager på et høyere nivå.

RBAC gir også fordeler i form av revidering og overvåking. Det er viktig å regelmessig gjennomgå de tildelte rettighetene og roller for å sikre at ingen har mer tilgang enn nødvendig, spesielt for brukere med kraftigere privilegier som kan påvirke systemet eller dataene. Det er derfor viktig å gjennomføre revisjoner og loggføre alle handlinger som utføres av brukere med høyt nivå av tilgang.

En annen forbedring av RBAC er introduksjonen av nye rollestyper som "Database Roles" og "Application Roles". Database-roller gir tilgang på databasenivå og gir mer granulær kontroll over privilegier, noe som er spesielt nyttig i utviklingsmiljøer eller når man jobber med spesifikke dataprodukter. Applikasjonsroller, på den annen side, brukes i Snowflake Native Apps og sørger for at tilgang til applikasjonsspesifikke objekter styres uavhengig av konto- eller database-roller. Disse rollene gir et mer modulært og sikkert tilgangskontrollsystem som er godt tilpasset moderne dataarkitekturer.

Når man implementerer RBAC i Snowflake, kan man også bruke verktøy som Permifrost for å forenkle administrasjonen av roller, brukere og rettigheter. Permifrost er et åpen kildekode-verktøy som lar deg definere og distribuere RBAC-policyer ved hjelp av YAML-filer, noe som gir bedre kontroll, enklere administrasjon og økt konsistens i tilgangspolitikken. Ved å bruke Permifrost kan man redusere feil som kan oppstå ved manuell SQL-kommandobruk, og det gir også en god måte å dokumentere og automatisere distribusjonen av tilgangsinnstillinger på tvers av ulike miljøer.

En viktig del av datahåndtering i Snowflake er også beskyttelse av sensitiv informasjon. Når man jobber med personidentifiserbar informasjon (PII) eller andre sensitive data, er det viktig å implementere tiltak for å sikre at bare autoriserte brukere får tilgang til denne informasjonen. Her kommer funksjoner som dynamisk datamaskering og radnivå-sikkerhet til nytte. Med dynamisk datamaskering kan man skjule PII-data for uautoriserte brukere mens autoriserte brukere fortsatt kan få tilgang til dem. Radnivå-sikkerhet gjør det mulig å tilpasse dataaccessen ytterligere slik at brukere kun ser de radene som er relevante for deres rolle eller ansvarsområde.

Videre er det viktig å benytte kryptering for å beskytte data både under lagring og under transport. Snowflake tilbyr innebygd AES-256-kryptering for lagring og TLS-kryptering for databevegelse, noe som bidrar til å oppfylle kravene i personvernlover som GDPR, CCPA og HIPAA.

Disse sikkerhetstiltakene, sammen med RBAC, gir et solid rammeverk for å beskytte sensitive data og sørge for at systemet forblir både sikkert og lett administrerbart. Å implementere best practices for databeskyttelse og sikker tilgang er ikke bare en teknisk nødvendighet, men også en viktig del av å overholde regulatoriske krav og ivareta tilliten til virksomhetens datahåndtering.

Hva er forskjellen mellom data lakes, datavarehus og lake houses?

Data lakes og datavarehus er begge viktige konsepter innen moderne dataarkitektur, men de representerer forskjellige tilnærminger til hvordan organisasjoner lagrer og behandler data. I en tid med økende datamengder og mer kompleksitet, har nye løsninger som lake houses blitt introdusert for å kombinere de beste egenskapene fra både data lakes og tradisjonelle datavarehus. Denne utviklingen reflekterer behovet for større fleksibilitet, skalerbarhet og effektivitet i håndteringen av store datamengder.

Data lakes ble tidlig promotert som et direkte alternativ til tradisjonelle datavarehus, med påstandene om at alle organisasjoner burde migrere sine eksisterende løsninger til data lakes ved hjelp av Hadoop-teknologi. På den tiden var mange usikre på om data lakes virkelig kunne erstatte de velkjente SQL-baserte datavarehusene. Erfaringen med Business Intelligence (BI) og forretningsbrukere viste at tradisjonelle datavarehus fortsatt var nødvendig for strukturerte data. Data lakes, derimot, viste seg å være nyttige når man hadde store mengder ustrukturerte data som man ikke ønsket å lagre i et tradisjonelt datavarehus på grunn av begrensninger i datavarehusets databehandlings- og lagringskapasitet.

Apache-produkter som Hive, Presto og Impala tilbød muligheter for SQL-tilgang til big data-lagring og integrasjon med eksisterende BI-løsninger. Selv om denne tilnærmingen var kostbar, kunne den være fordelaktig for store selskaper med tilstrekkelige ressurser og et sterkt IT-team. En av de største fordelene med data lakes i forhold til tradisjonelle datavarehus er muligheten for å skille beregning og lagring, noe som gir bedre skalerbarhet og kostnadseffektivitet. I tradisjonelle MPP-datavarehus måtte man legge til nye noder med både lagring og beregningskraft, selv om man bare trengte én av delene. I data lake-arkitekturen kunne beregning og lagring skaleres uavhengig, noe som ga betydelige kostnadsfordeler.

Men data lakes kom også med ulemper, særlig når det gjaldt mangelen på ACID-egenskaper (atomisitet, konsistens, isolasjon og varighet) som man var vant med i tradisjonelle databaser og datavarehusplattformer. Disse egenskapene garanterer dataintegritet og pålitelighet ved behandling av transaksjoner, noe som er essensielt i mange forretningsapplikasjoner. For eksempel, i et datavarehus, hvis man oppdaterer flere tabeller under en datalasting, sørger atomisitet for at enten alle oppdateringene blir brukt, eller ingen blir brukt, og at databasen ikke endres i tilfelle en feil.

Amazon Redshift, lansert i 2013, markerte et skifte mot datavarehus i skyen. Selv om det ikke introduserte noe radikalt nytt, var det en løsning som bygget videre på eksisterende teknologi som Postgres. Dette gjorde det lettere for selskaper å komme i gang med et skybasert datavarehus uten å måtte lære et helt nytt system. Amazon Redshift var et skritt mot å gjøre datavarehus mer tilgjengelige, ettersom det ga en skybasert løsning til en lavere pris enn tradisjonelle on-premise løsninger som Teradata. På denne måten ble Redshift et inkrementelt innovativt produkt som forbedret eksisterende teknologier.

Snowflake, derimot, ble ansett som en virkelig disruptiv innovasjon. Gründerne av Snowflake identifiserte smertene og begrensningene i eksisterende datavarehusplattformer og utviklet en ny arkitektur og et produkt som kunne imøtekomme de moderne behovene til organisasjoner som måtte håndtere store mengder data raskt og med begrensede ressurser. Snowflake muliggjorde raskere, mer kostnadseffektiv databehandling og integrerte skalerbare løsninger som kunne tilpasses både små og store selskaper.

Skycomputing har vært en viktig drivkraft i utviklingen av Snowflake og andre moderne datavarehusplattformer. Skyen gir tilgang til on-demand ressurser for databehandling, lagring, nettverk og databaseadministrasjon som kan skaleres raskt. Dette åpner nye muligheter for dataanalyse, ettersom organisasjoner nå kan implementere avanserte løsninger på en kostnadseffektiv og fleksibel måte.

I 2020 introduserte Databricks begrepet lake house, som forsøkte å kombinere de beste egenskapene fra både data lakes og datavarehus. En lake house kan skille lagring og beregning, som i en data lake, men samtidig støtte ACID-transaksjoner, som i et datavarehus. Dette gjør det mulig å håndtere både ustrukturerte og strukturerte data på en effektiv måte. Populære open source-løsninger som Apache Iceberg, Apache Delta og Apache Hudi støtter denne tilnærmingen, og mange plattformer, som Snowflake, støtter disse formater for å gi en mer fleksibel databehandlingsløsning.

For å virkelig forstå hvordan Snowflake og andre moderne skyplattformer fungerer, er det viktig å kjenne til noen grunnleggende konsepter innen skyen. Skycomputing gir tilgang til en virtuell, delt ressursbase som gjør det mulig å raskt implementere og skalere applikasjoner, lagre data og utføre beregninger. De viktigste komponentene i skyen inkluderer databehandling, lagring, nettverk og maskinlæring, som gir organisasjoner de nødvendige verktøyene for å analysere og forstå data på en rask og effektiv måte.

Det er også viktig å merke seg at skytjenester tillater virtuell maskinressursallokering, som reduserer kapitalutgifter, operasjonskostnader og optimaliserer ressursbruk. Denne fleksibiliteten gjør det mulig for selskaper å justere ressursbruken i sanntid, etter behov.

Det er avgjørende at organisasjoner forstår forskjellen mellom data lakes, datavarehus og lake houses, og at de velger riktig løsning basert på deres spesifikke behov og ressurser. Når det gjelder skybaserte løsninger som Snowflake, kan det være vanskelig å finne en enkel løsning som passer for alle, men det er viktig å velge verktøy som støtter både nåværende og fremtidige krav til dataanalyse og skalerbarhet.

Hvordan laste inn data i Snowflake: Effektiv bulkdatahåndtering og beste praksis

For å laste data inn i Snowflake, er det viktig å forstå prosessen for bulkdatahåndtering, som kan forbedre effektiviteten betraktelig når store datamengder skal behandles. Etter at du har opprettet databasen og lagringsområdet i Snowflake, er neste steg å laste dataene inn. Snowflake er designet for å håndtere dette på en effektiv måte, og tilbyr flere metoder, kilder og formater for datalasting. Når du jobber med mindre datamengder eller gjør en første testing, kan du laste data direkte fra lokale filer til Snowflake. Når datamengdene øker, vil integrasjon med skytjenester som Amazon S3, Azure Blob Storage og Google Cloud Storage bli stadig mer relevant. Lasting av data direkte fra disse plattformene gir en stor fordel for håndtering av store datamengder og gjør det mulig å bygge robuste og effektive datapipelines. Denne tilnærmingen forenkler dataoverføringen og lar deg integrere databehandlingsflyt med eksisterende skytjenesteløsninger.

I Snowflake finnes to metoder for datalasting: bulkdataopplastning med COPY-setningen og kontinuerlig datalasting med Snowpipe. Dette kapitlet fokuserer på bulkdataopplastning, og vi vil gå gjennom de viktigste aspektene ved prosessen.

Bulkdataopplastning med COPY-setningen er en metode som har eksistert lenge, og mange andre databasehåndteringssystemer støtter også denne tilnærmingen. Snowflake støtter naturligvis COPY-setningen for å effektivt importere store datamengder på en batchbasis. Ved hjelp av denne metoden kan data lastes inn fra filer som er lagret i skytjenester som AWS S3, GCP Cloud Storage eller Azure Blob Storage, eller fra Snowflakes egne interne lagringsområder.

For å laste inn data til en database-tabell, kan du bruke INSERT-setninger, men dette er en tregere prosess ettersom det innebærer å sette inn én rad om gangen. Bulkdataopplastning tillater at store mengder data settes inn samtidig, noe som gir en betydelig ytelsesforbedring. Hvis datamaterialet ditt ikke er lagret i skyen, kan du bruke Snowflakes interne staging-område til å laste data fra en lokal maskin til et skysted, før de blir lastet inn i tabellen.

Når du laster inn data, er det flere faktorer som spiller inn for at prosessen skal være effektiv. Snowflake kan automatisk håndtere komprimering ved opplastning. Når du laster filer til en staging-område, komprimeres uopplastede filer automatisk ved hjelp av gzip, med mindre komprimering er eksplisitt deaktivert. Snowflake støtter flere komprimeringsmetoder som gzip, bzip2, deflate, og raw_deflate. Hvis du bruker metoder som brotli eller zstandard, må du eksplisitt angi hvilken komprimeringstype som er brukt, ettersom Snowflake ikke automatisk kan oppdage disse metodene.

En annen viktig faktor er kryptering. Når filer lastes opp til Snowflake fra interne lagringsområder, blir de automatisk kryptert med 128-biters nøkler, med muligheten til å bruke sterkere 256-biters kryptering ved spesifikasjon. Hvis filene er kryptert på forhånd, må du gi Snowflake tilgang til den krypteringsnøkkelen for å kunne laste dem inn.

Snowflake støtter et bredt spekter av filformater, inkludert tekstbaserte filer som CSV, JSON, XML, samt mer komplekse formater som Avro, ORC, og Parquet. For delte tekstfiler (som CSV), er standard tegnsett UTF-8, men det er mulig å angi et annet tegnsett om nødvendig. Det er også støtte for de fleste komprimeringsmetoder som brukes på disse filformatene, inkludert Snappy-komprimering for Avro, ORC og Parquet.

For å optimalisere ytelsen ved bulkdataopplastning, anbefales det at filene som lastes opp er i størrelse fra 100 MB til 250 MB, og at de er komprimerte. Når du forbereder filene for opplasting, er det viktig å merke seg at det er enklere å prosessere flere små filer parallelt enn få store filer. Hvis du har store filer, bør du dele dem opp i mindre biter for å unngå at én stor fil blir flaskehalsen i systemet. Snowflake anbefaler også å unngå at poster spres over flere fil-biter, da dette kan skape problemer under opplastningen. Hvis du jobber med svært store filer, som Parquet-filer på mer enn 3 GB, bør du vurdere å dele dem opp i mindre biter, for eksempel 1 GB hver.

I tillegg er det nyttig å følge retningslinjene for filforberedelse og størrelsesdeling for å minimere ressursbruken ved datalasting. Jo mer effektivt du kan håndtere opplastningsprosessen, desto raskere vil dataene bli tilgjengelige for spørringer og analyse. Snowflake anbefaler også at du benytter dedikerte lagringsområder for lasting av data og at du skiller lasteoperasjonene fra spørringsoperasjonene for å optimalisere ytelsen.

En annen anbefaling er å bruke separate lagringsområder for operasjoner som krever mye ressurser, som datalasting, mens andre aktiviteter, som querying, kjøres på et annet lagringsområde. Dette bidrar til at begge operasjonene kan kjøre optimalt, uten at de påvirker hverandre negativt.

I en mer omfattende databehandlingsflyt vil du ofte finne det fordelaktig å bruke Snowpipe for kontinuerlig datalasting, et emne som er grundigere beskrevet i neste kapittel. For mer kompleks datalasting og integrasjon med eksterne systemer kan det være nyttig å bygge et sett med verktøy og strategier som kan håndtere mer spesialiserte databehandlingsbehov.