Jan Paul Langner

In diesem Newsletter geben wir Ihnen einen Überblick über die Möglichkeiten des Datenstreamings mit Snowflake.

Die hier vorgestellten Ansätze konzentrieren sich darauf, wie die Funktionen und Leistungsmerkmale von Snowflake die Ingestion und Verarbeitung von Datenströmen mit hoher Geschwindigkeit ermöglichen. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen sich durch die Nutzung von Echtzeitdaten einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können, um zeitkritische Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Darüber hinaus untersuchen wir die Architektur von Snowflake als verlässliche Lösungsgrundlage, ihre Eignung für Streaming-Workloads sowie die Herausforderungen, die sie adressiert.

Was Sie erwartet

Sie erhalten einen Überblick über die verschiedenen integrierten Tools und Techniken, die Snowflake für das Real-Time-Data-Streaming bereitstellt, einschließlich der Funktionen für Dateningestion, -verarbeitung und -abfrage. Wir behandeln die Architekturkomponenten von Snowflake wie Tabellen, Views und Verarbeitungsfunktionen und untersuchen, wie diese zur Verwaltung transaktionaler Workloads eingesetzt werden.

Der Schwerpunkt dieses Beitrags liegt darauf, Einblicke zu vermitteln, wie Snowflake die Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht, welche Chancen sich daraus ergeben und welche Kompromisse bei der Implementierung von Streaming-Lösungen zu berücksichtigen sind.

Echtzeitdaten – ein Überblick

Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, Informationen unmittelbar nach deren Erzeugung zu verarbeiten. Im Gegensatz zur traditionellen Batch-Verarbeitung, die in festen Intervallen erfolgt, fließen Echtzeitdaten kontinuierlich und ermöglichen so dynamische und unmittelbare Maßnahmen. Diese Form der Datenverarbeitung gewinnt für Organisationen, die in einem schnelllebigen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, zunehmend an Bedeutung.

Wichtigste Merkmale von Echtzeitdaten

Echtzeitdaten weisen charakteristische Merkmale auf, die sie von anderen Datenflüssen unterscheiden:

• Hohe Geschwindigkeit (High Velocity): Daten werden mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet, oft innerhalb von Millisekunden oder Sekunden.
• Geringe Latenz (Low Latency): Systeme sind darauf ausgelegt, Verzögerungen zu minimieren und einen zeitnahen Zugriff auf Erkenntnisse zu gewährleisten.
• Dynamische Datenströme (Dynamic Streams): Kontinuierliche und oft unvorhersehbare Datenströme erfordern eine flexible und skalierbare Verarbeitung.

Jedes dieser Merkmale bringt eigene Vorteile und Herausforderungen mit sich. Aus diesem Grund benötigen Unternehmen spezialisierte Tools und Plattformen, um Echtzeitdaten effektiv zu handhaben.

Warum Echtzeitdaten wichtig sind

Der Wert von Echtzeitdaten liegt in ihrer Fähigkeit, unmittelbare Erkenntnisse zu liefern, die es Unternehmen ermöglichen, ohne Verzögerung zu handeln. Sie können verschiedene Geschäftsbereiche maßgeblich verbessern, wie etwa:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Echtzeit-Erkenntnisse ermöglichen proaktive Reaktionen, wie beispielsweise die dynamische Anpassung von Preisen oder Lagerbeständen basierend auf der aktuellen Nachfrage
• Personalisierte Customer Experience: Durch die Analyse des Nutzerverhaltens in Echtzeit können Unternehmen maßgeschneiderte Erlebnisse bieten, die den Kundenerwartungen im jeweiligen Moment entsprechen.
• Operative Effizienz: Kontinuierliches Monitoring hilft Unternehmen dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, was Ausfallzeiten reduziert und die Performance optimiert.
• Risiko- und Betrugserkennung (Fraud Detection): Die schnelle Identifizierung von Anomalien oder Bedrohungen verringert die Anfälligkeit für Betrug und operative Risiken.

Die Vorteile von Echtzeitdaten liegen auf der Hand; ihre Implementierung bringt jedoch spezifische Herausforderungen mit sich, die im Folgenden detailliert beschrieben werden.

Herausforderungen bei Echtzeitdaten

Obwohl die Vorteile von Echtzeitdaten beträchtlich sind, gehen sie mit einer Reihe spezifischer Herausforderungen einher:

• Bewältigung von Geschwindigkeit und Datenvolumen: Die Verarbeitung großer Datenströme bei hoher Geschwindigkeit erfordert hochgradig skalierbare Systeme.
• Sicherstellung der Konsistenz: Die Gewährleistung der Datengenauigkeit über verteilte Systeme hinweg kann komplex sein, insbesondere bei der Einbindung mehrerer Datenquellen.
• Integrationskomplexität: Echtzeitdaten müssen häufig mit Batch-Systemen oder bestehenden Legacy-Analyselösungen kombiniert werden, was zusätzliche technische Komplexität mit sich bringt.

Der kontinuierliche Fluss und die Unmittelbarkeit von Echtzeitdaten machen sie unverzichtbar für Unternehmen, die in ihrer Branche eine Vorreiterrolle einnehmen wollen. Mit den richtigen Tools und der passenden Architektur können Organisationen dieses Potenzial erschließen und sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.

Echtzeitdaten in Snowflake

Snowflake bietet einen modernen Ansatz für den Umgang mit Echtzeitdaten, indem es seine cloudnative Architektur mit Funktionen für die kontinuierliche Ingestion, Verarbeitung und Abfrage kombiniert. Mit nativen Tools wie Snowpipe, Streams und Tasks ermöglicht Snowflake Unternehmen die Integration von Echtzeitdaten. In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie Snowflake Echtzeitdaten verwaltet und welche Möglichkeiten die Plattform bietet, um den Anforderungen von Streaming-Workloads gerecht zu werden.

Die Architektur von Snowflake für Echtzeitdaten

Die Architektur von Snowflake kombiniert Shared-Disk- und Shared-Nothing-Konzepte. Sie nutzt ein zentrales, cloudbasiertes Daten-Repository (die „Shared-Disk“-Komponente), während Rechenressourcen (Virtual Warehouses) unabhängig voneinander skalieren und Daten parallel verarbeiten (der „Shared-Nothing“-Aspekt).

• Batch: Traditionell laden Data Engineers große Datenmengen mittels COPY-Befehl oder über geplante Ladevorgänge in Batches in Snowflake. Die Compute-Ebene skaliert für rechenintensive Lasten hoch und anschließend zur Kostenoptimierung wieder herunter.
• Real Time: Die kontinuierliche Ingestion konzentriert sich auf kleine, häufig eintreffende Datenmengen. Auch hier profitiert die Architektur von der Trennung von Storage und Compute, sodass Snowflake Echtzeit-Feeds verarbeiten kann, ohne Batch-Workloads oder Analyseabfragen zu blockieren.

Micro-Partitions

Snowflake unterteilt Tabellen automatisch in Micro-Partitions – kompakte Speichereinheiten, die Daten basierend auf ihrer natürlichen Reihenfolge oder Lademustern gruppieren.

• Batch: Micro-Partitions spielen ihre Stärken bei großen analytischen Abfragen aus, da Snowflake irrelevante Partitionen schnell ausschließen kann (Pruning), was die Performance umfangreicher Abfragen deutlich steigert.
• Real Time: Häufige Ladevorgänge erzeugen eine größere Anzahl an Micro-Partitions. Die feingranulare Struktur bleibt zwar vorteilhaft, Sie müssen jedoch einen etwas höheren Overhead bei der Partitionsverwaltung einplanen, insbesondere dann, wenn Ihre Echtzeit-Datenströme extrem hohe Volumina erzeugen.

Dynamic Tables und Hybrid Tables

Apropos Tabellen: Die folgenden beiden Entitäten sind besonders hilfreich, wenn es um die Verarbeitung von Echtzeitdaten in Snowflake geht.

Dynamic Tables ermöglichen es Ihnen, kontinuierliche Transformationen direkt in Snowflake zu definieren. Sie ähneln Materialized Views, sind jedoch flexibler und in der Lage, komplexe Transformationen und Abhängigkeiten zu verarbeiten. Sie definieren über eine SQL-Abfrage, wie die Tabelle aufgebaut werden soll, und Snowflake verarbeitet inkrementelle Änderungen aus den Quelltabellen automatisch im Hintergrund.

• Inkrementelle Datenverarbeitung: Anstatt Ad-hoc- oder zeitgesteuerte Jobs auszuführen, aktualisieren sich Dynamic Tables automatisch, sobald neue Daten eintreffen. Sie können einen Ziel-Lag (Target Lag) festlegen, indem Sie eine Aktualisierungsdauer angeben oder eine Downstream-Abhängigkeit definieren. Bei einer Downstream-Abhängigkeit bestimmt die letzte Dynamic Table, wann die Daten aktualisiert werden müssen.
• Kontinuierliche Pipelines: Sie reduzieren den Bedarf an manueller Orchestrierung über Snowflake Tasks oder externe Job-Scheduler.
• Komplexe Transformationen: Im Gegensatz zu Materialized Views (die sich meist für einfachere Aggregationen eignen) unterstützen Dynamic Tables Joins, Window-Funktionen und weitere erweiterte SQL-Operationen.

 

Hybrid Tables sind ein neueres Konzept, das Snowflakes spaltenbasierten Micro-Partition-Speicher mit zeilenorientierten Funktionen verbindet. Dadurch lassen sich schnelle Inserts oder Updates mit hohem Volumen einfacher durchführen. Ziel ist es, sowohl analytische (OLAP) als auch transaktionale (OLTP-ähnliche) Workloads in einer einzigen Snowflake-Umgebung zu unterstützen.

• Schnellere Operationen auf Zeilenebene: Herkömmliche Snowflake-Tabellen können Inserts und Updates zwar in großem Umfang verarbeiten, sind jedoch primär für analytische Lesezugriffe optimiert. Hybrid Tables machen Operationen auf Zeilenebene effizienter.
• Unterstützung gemischter Workloads (Mixed Workloads): Kombinieren Sie die Echtzeit-Ingestion von Events (die häufig zeilenbasierten Datenbanken zugeordnet wird) mit analytischen Abfragen (bei denen spaltenbasierter Speicher seine Stärken voll ausspielt).
• Geringere Latenz: Durch die verbesserte Verarbeitung kleiner Transaktionen und häufiger Datenänderungen tragen Hybrid Tables dazu bei, die Zeitspanne zu verkürzen, bis neue Daten für Abfragen bereitstehen.

Snowpipe und Snowpipe Streaming

Snowpipe ist der kontinuierliche Dateningestion-Dienst von Snowflake, der Daten aus externen oder internen Stages lädt. Typischerweise wird Snowpipe mit einem Cloud-Speicherort (z. B. Amazon S3) verknüpft, an dem neue Dateien eingehen, und importiert diese automatisch.

• Klassischer Batch-Betrieb: Der COPY-Befehl wird häufig in festen Intervallen ausgeführt (z. B. stündlich oder täglich), was zu Latenzen führen kann.
• Snowpipe: Anstatt auf einen geplanten Batch-Lauf zu warten, lädt Snowpipe kleinere Datei-Inkremente automatisch kurz nach deren Eintreffen in der Stage. Dadurch verkürzt sich die Zeitspanne zwischen der Datengenerierung und der Verfügbarkeit für Abfragen.

Allerdings ist Snowpipe für das kontinuierliche Laden kleiner Dateien optimiert, man kann sich dies als Micro-Batches anstelle großer Einzeldateien vorstellen. Sollte Ihr Datenvolumen sprunghaft ansteigen, können höhere Kosten entstehen oder ein Wechsel der Ingestion-Strategie erforderlich sein, um den Durchsatz aufrechtzuerhalten.

Snowpipe Streaming ist ein API-basierter Ansatz, der Daten direkt in Snowflake-Tabellen schreibt und Zwischenspeicher vollständig umgeht. Dadurch lassen sich Latenzzeiten und Ladedauern im Vergleich zu Standard-Snowpipe noch weiter reduzieren.

Warum ist das „noch mehr Echtzeit“? Die Daten treffen sofort (oder nahezu verzögerungsfrei) in Snowflake ein und ermöglichen so ein Near-Real-Time-Reporting. Sie müssen nicht mehr warten, bis Batch-Dateien im Cloud-Speicher abgelegt werden, und der Ansatz ist bei entsprechender Skalierung oft kosteneffizienter – insbesondere bei hochfrequenten, kleinen Datenereignissen.

Zudem unterstützt der Snowflake Connector for Apache Kafka Snowpipe Streaming, was einen nahezu nahtlosen Fluss von Nachrichten aus Kafka-Topics direkt in Snowflake-Tabellen ermöglicht. Diese Integration ist ein entscheidender Schritt, um die Lücke zwischen Streaming-Datenplattformen und dem Cloud Data Warehouse von Snowflake zu schließen.

Snowflake Streams

Schließlich erfasst ein Snowflake „Stream“ Änderungen an einer Tabelle (Inserts, Updates und Deletes). Dies ist besonders nützlich für Change-Data-Capture-Workflows (CDC) und ermöglicht eine effiziente Verarbeitung von Echtzeitdaten.
Sie können Pipelines erstellen, die auf diese CDC-Streams reagieren und nachgelagerte Transformationen oder Prozesse anstoßen. Dies eignet sich ideal für Szenarien, in denen Aktualisierungen von Echtzeitdaten in transaktionale oder operative Systeme einfließen müssen.

Grenzen und Möglichkeiten von Echtzeitdaten in Snowflake

Nachdem wir einige Schlüsselfaktoren aufgeschlüsselt haben, betrachten wir nun verschiedene Grenzen und Möglichkeiten bei der Arbeit mit Snowflake und Echtzeitdaten.

Obwohl Snowflake auf eine Verarbeitung nahezu in Echtzeit (Near Real Time) abzielt, ist es nicht als Event-Processing-Engine für den Subsekundenbereich mit Ultra-Low-Latency konzipiert. Eine schnelle, kontinuierliche Ingestion kann die Kosten in die Höhe treiben, wenn Warehouse-Dimensionierung und Auto-Suspend-Einstellungen nicht sorgfältig konfiguriert sind. Jedes Warehouse und jede Streaming-Komponente kann bei häufigen Abfragen und Ladevorgängen Kosten verursachen.

Das Monitoring mehrerer Datenströme sowie deren Skalierung und Durchsatzsteuerung können komplex sein. Sie benötigen solide DevOps- und DataOps-Praktiken, um die Datenintegrität und eine gleichbleibende Performance sicherzustellen.

Auf der anderen Seite können Sie Echtzeit-Dashboards und Analysen realisieren. Mit Snowpipe Streaming und dem Kafka-Connector können Sie Daten direkt in Snowflake einspeisen und Dashboards betreiben, die sich innerhalb von Sekunden oder Minuten aktualisieren. CDC-Streams ermöglichen ereignisgesteuerte Pipelines, bei denen Änderungen in Ihren transaktionalen Datenbanken sofortige Aktionen in Snowflake auslösen – etwa nachgelagerte Transformationen oder Warnmeldungen. Die Trennung von Storage und Compute in Snowflake erleichtert den Umgang mit Lastspitzen (Spiky Workloads). Echtzeit-Pipelines können unabhängig von anderen Batch- oder Analyseaufgaben hochskaliert werden, was eine reibungslose parallele Verarbeitung gewährleistet.

Viele Unternehmen kombinieren Echtzeit-Datenströme mit traditionellen Batch-Ladevorgängen. Die Architektur von Snowflake kann beide Ansätze problemlos und ohne Konflikte parallel bedienen.

Fazit

Durch das Zusammenspiel von Hybrid Tables für zeilenbasierte Schreibzugriffe, Snowpipe Streaming für die Ingestion nahezu in Echtzeit, Snowflake Streams für die kontinuierliche Änderungserkennung und Dynamic Tables für automatisierte Transformationen können Unternehmen Echtzeit-Datenflüsse auf Basis ihrer bestehenden Batch-Architektur etablieren. Dieses Zusammenspiel der Snowflake-Funktionen eröffnet die Möglichkeit, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu erfassen und fast unmittelbar zu verarbeiten. Dadurch erhalten Entscheidungsträger Zugriff auf Live-Metriken, können Kundeninteraktionen in Echtzeit personalisieren, operative Prozesse optimieren und Anomalien oder Betrugsfälle mit minimaler Verzögerung aufdecken. In Kombination mit der standardmäßigen Batch-Ingestion bewahrt diese Architektur historische Daten und groß angelegte Analysen und ergänzt diese um eine Schicht für latenzarme, ereignisgesteuerte Erkenntnisse.

Es gibt jedoch auch Herausforderungen und Einschränkungen zu beachten. Häufigere Schreibvorgänge können die Compute-Kosten in die Höhe treiben, insbesondere dann, wenn Daten mit unvorhersehbarem Volumen und unbeständiger Geschwindigkeit eintreffen. Die Gewährleistung konsistenter Datenmodelle wird anspruchsvoller, wenn sich Schemata schnell ändern, da Echtzeit-Pipelines mit Anpassungen in den Quellsystemen Schritt halten müssen. Hybrid Tables eignen sich zwar hervorragend für schnelle Inserts, liefern bei umfangreichen analytischen Workloads jedoch unter Umständen nicht dieselbe Abfrage-Performance wie spaltenbasierte Tabellen. Ebenso kann der Kostenaufwand für permanent aktive Streaming-Pipelines erheblich sein, wenn diese nicht sorgfältig dimensioniert und überwacht werden. Zudem steigt die Komplexität mit der Anzahl der beweglichen Teile, weshalb ein robustes DataOps- oder DevOps-Framework unerlässlich ist, um Ingestion, Transformation und Monitoring über verschiedene Verarbeitungsmodi hinweg zu steuern.

Dennoch lässt sich die Integration dieser Echtzeit-Funktionen in eine bestehende Batch-Loading-Architektur schrittweise umsetzen: indem eine dedizierte Echtzeit-Pipeline eingerichtet wird, die parallel zu den traditionellen Bulk-Loads in Snowflake einspeist. Die neue Pipeline könnte Event-Daten mittels Snowpipe Streaming erfassen und zunächst in Hybrid Tables speichern, wo Streams und Dynamic Tables Änderungen nahezu in Echtzeit verarbeiten. Historische Datenladevorgänge und rechenintensive analytische Abfragen würden weiterhin den bestehenden Batch-Ansatz mit spaltenbasierten, mikropartitionierten Tabellen nutzen. Im Laufe der Zeit können Teams beide Ansätze auf der Consumption-Ebene zusammenführen, sei es in BI-Dashboards, ML-Pipelines oder operativer Analytik, um die Unmittelbarkeit von Echtzeitdaten mit der Tiefe historischer Kontexte zu verbinden und das alles innerhalb desselben Snowflake-Ökosystems.