

{"id":60074,"date":"2025-02-11T10:30:08","date_gmt":"2025-02-11T09:30:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-streaming-in-snowflake\/"},"modified":"2026-08-14T11:12:24","modified_gmt":"2026-08-14T09:12:24","slug":"data-streaming-in-snowflake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/tools\/data-streaming-in-snowflake\/","title":{"rendered":"Data Streaming in Snowflake"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; id=&#8220;join the webinar&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Newsletter geben wir Ihnen einen \u00dcberblick \u00fcber die M\u00f6glichkeiten des Datenstreamings mit Snowflake.<\/p>\n<p><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><\/p>\n<p>Die hier vorgestellten Ans\u00e4tze konzentrieren sich darauf, wie die Funktionen und Leistungsmerkmale von Snowflake die Ingestion und Verarbeitung von Datenstr\u00f6men mit hoher Geschwindigkeit erm\u00f6glichen. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen sich durch die Nutzung von Echtzeitdaten einen Wettbewerbsvorteil verschaffen k\u00f6nnen, um zeitkritische Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Dar\u00fcber hinaus untersuchen wir die Architektur von Snowflake als verl\u00e4ssliche L\u00f6sungsgrundlage, ihre Eignung f\u00fcr Streaming-Workloads sowie die Herausforderungen, die sie adressiert.<br \/>\n <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220; el_class=&#8220;webinar-box&#8220;]\n<h2>Data Streaming in Snowflake<\/h2>\n<p>In diesem Webinar am 11. Februar 2025 um 11:00 Uhr MEZ erfahren Sie, wie Sie datengest\u00fctzte Entscheidungen mithilfe der Echtzeitdaten-Funktionen von Snowflake beschleunigen k\u00f6nnen. Lernen Sie, wie Sie Batch- und Streaming-Datenpipelines vereinheitlichen, um gro\u00dfe Datenmengen mit Snowpipe Streaming, Hybrid Tables und Dynamic Tables zu verarbeiten. Entdecken Sie, wie Sie Erkenntnisse mit geringer Latenz gewinnen und schnellere Entscheidungen treffen, ohne Ihre bestehenden Prozesse zu beeintr\u00e4chtigen. Wir beleuchten Praxisbeispiele daf\u00fcr, wie andere Unternehmen Echtzeitdaten f\u00fcr Dashboards, Customer Experiences und mehr nutzen, erg\u00e4nzt durch Best Practices zur Sicherstellung von Datenqualit\u00e4t und Performance. Diese Session ist ideal f\u00fcr Data Engineers und Architekten geeignet und zeigt Ihnen, wie Snowflake Ihre Analytik revolutionieren und Sie in der dynamischen digitalen Welt von heute voranbringen kann.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][nectar_btn size=&#8220;jumbo&#8220; open_new_tab=&#8220;true&#8220; button_style=&#8220;regular&#8220; button_color_2=&#8220;Extra-Color-1&#8243; icon_family=&#8220;none&#8220; el_class=&#8220;ctaBtn&#8220; text=&#8220;Watch Webinar Recording&#8220; url=&#8220;https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_oIcHwXEsRJey3tjj3o8Yag&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#was-sie-erwartet\">Was Sie erwartet<\/a><li><a href=\"#echtzeitdaten-ein-ueberblick\">Echtzeitdaten \u2013 ein \u00dcberblick<\/a><ul><li><a href=\"#wichtigste-merkmale-von-echtzeitdaten\">Wichtigste Merkmale von Echtzeitdaten<\/a><\/li><li><a href=\"#warum-echtzeitdaten-wichtig-sind\">Warum Echtzeitdaten wichtig sind<\/a><\/li><li><a href=\"#herausforderungen-bei-echtzeitdaten\">Herausforderungen bei Echtzeitdaten<\/a><\/li><\/ul><li><a href=\"#echtzeitdaten-in-snowflake\">Echtzeitdaten in Snowflake<\/a><ul><li><a href=\"#die-architektur-von-snowflake-fuer-echtzeitdaten\">Die Architektur von Snowflake f\u00fcr Echtzeitdaten<\/a><ul><li><a href=\"#micro-partitions\">Micro-Partitions<\/a><\/li><li><a href=\"#dynamic-tables-und-hybrid-tables\">Dynamic Tables und Hybrid Tables<\/a><\/li><li><a href=\"#snowpipe-und-snowpipe-streaming\">Snowpipe und Snowpipe Streaming<\/a><\/li><li><a href=\"#snowflake-streams\">Snowflake Streams<\/a><\/li><li><a href=\"#grenzen-und-moeglichkeiten-von-echtzeitdaten-in-snowflake\">Grenzen und M\u00f6glichkeiten von Echtzeitdaten in Snowflake<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><li><a href=\"#fazit\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Was Sie erwartet<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Sie erhalten einen \u00dcberblick \u00fcber die verschiedenen integrierten Tools und Techniken, die Snowflake f\u00fcr das Real-Time-Data-Streaming bereitstellt, einschlie\u00dflich der Funktionen f\u00fcr 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. <\/p>\n<p>Der Schwerpunkt dieses Beitrags liegt darauf, Einblicke zu vermitteln, wie Snowflake die Echtzeit-Datenverarbeitung erm\u00f6glicht, welche Chancen sich daraus ergeben und welche Kompromisse bei der Implementierung von Streaming-L\u00f6sungen zu ber\u00fccksichtigen sind.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Echtzeitdaten \u2013 ein \u00dcberblick<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Echtzeitdaten erm\u00f6glichen es Unternehmen, Informationen unmittelbar nach deren Erzeugung zu verarbeiten. Im Gegensatz zur traditionellen Batch-Verarbeitung, die in festen Intervallen erfolgt, flie\u00dfen Echtzeitdaten kontinuierlich und erm\u00f6glichen so dynamische und unmittelbare Ma\u00dfnahmen. Diese Form der Datenverarbeitung gewinnt f\u00fcr Organisationen, die in einem schnelllebigen Markt wettbewerbsf\u00e4hig bleiben wollen, zunehmend an Bedeutung.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h3>Wichtigste Merkmale von Echtzeitdaten<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Echtzeitdaten weisen charakteristische Merkmale auf, die sie von anderen Datenfl\u00fcssen unterscheiden:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Hohe Geschwindigkeit (High Velocity):<\/strong> Daten werden mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet, oft innerhalb von Millisekunden oder Sekunden.<\/li>\n<li><strong>Geringe Latenz (Low Latency):<\/strong> Systeme sind darauf ausgelegt, Verz\u00f6gerungen zu minimieren und einen zeitnahen Zugriff auf Erkenntnisse zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<li><strong>Dynamische Datenstr\u00f6me (Dynamic Streams):<\/strong> Kontinuierliche und oft unvorhersehbare Datenstr\u00f6me erfordern eine flexible und skalierbare Verarbeitung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Jedes dieser Merkmale bringt eigene Vorteile und Herausforderungen mit sich. Aus diesem Grund ben\u00f6tigen Unternehmen spezialisierte Tools und Plattformen, um Echtzeitdaten effektiv zu handhaben.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h3>Warum Echtzeitdaten wichtig sind<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Der Wert von Echtzeitdaten liegt in ihrer F\u00e4higkeit, unmittelbare Erkenntnisse zu liefern, die es Unternehmen erm\u00f6glichen, ohne Verz\u00f6gerung zu handeln. Sie k\u00f6nnen verschiedene Gesch\u00e4ftsbereiche ma\u00dfgeblich verbessern, wie etwa: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Verbesserte Entscheidungsfindung:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Echtzeit-Erkenntnisse erm\u00f6glichen proaktive Reaktionen, wie beispielsweise die dynamische Anpassung von Preisen oder Lagerbest\u00e4nden basierend auf der aktuellen Nachfrage<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalisierte Customer Experience:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Durch die Analyse des Nutzerverhaltens in Echtzeit k\u00f6nnen Unternehmen ma\u00dfgeschneiderte Erlebnisse bieten, die den Kundenerwartungen im jeweiligen Moment entsprechen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Operative Effizienz:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Kontinuierliches Monitoring hilft Unternehmen dabei, Probleme fr\u00fchzeitig zu erkennen und zu beheben, was Ausfallzeiten reduziert und die Performance optimiert.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Risiko- und Betrugserkennung (Fraud Detection):<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Die schnelle Identifizierung von Anomalien oder Bedrohungen verringert die Anf\u00e4lligkeit f\u00fcr Betrug und operative Risiken.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Vorteile von Echtzeitdaten liegen auf der Hand; ihre Implementierung bringt jedoch spezifische Herausforderungen mit sich, die im Folgenden detailliert beschrieben werden.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h3>Herausforderungen bei Echtzeitdaten<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl die Vorteile von Echtzeitdaten betr\u00e4chtlich sind, gehen sie mit einer Reihe spezifischer Herausforderungen einher:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Bew\u00e4ltigung von Geschwindigkeit und Datenvolumen:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Die Verarbeitung gro\u00dfer Datenstr\u00f6me bei hoher Geschwindigkeit erfordert hochgradig skalierbare Systeme.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Sicherstellung der Konsistenz:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Die Gew\u00e4hrleistung der Datengenauigkeit \u00fcber verteilte Systeme hinweg kann komplex sein, insbesondere bei der Einbindung mehrerer Datenquellen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Integrationskomplexit\u00e4t:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Echtzeitdaten m\u00fcssen h\u00e4ufig mit Batch-Systemen oder bestehenden Legacy-Analysel\u00f6sungen kombiniert werden, was zus\u00e4tzliche technische Komplexit\u00e4t mit sich bringt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der kontinuierliche Fluss und die Unmittelbarkeit von Echtzeitdaten machen sie unverzichtbar f\u00fcr Unternehmen, die in ihrer Branche eine Vorreiterrolle einnehmen wollen. Mit den richtigen Tools und der passenden Architektur k\u00f6nnen Organisationen dieses Potenzial erschlie\u00dfen und sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Echtzeitdaten in Snowflake<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Snowflake bietet einen modernen Ansatz f\u00fcr den Umgang mit Echtzeitdaten, indem es seine cloudnative Architektur mit Funktionen f\u00fcr die kontinuierliche Ingestion, Verarbeitung und Abfrage kombiniert. Mit nativen Tools wie Snowpipe, Streams und Tasks erm\u00f6glicht Snowflake Unternehmen die Integration von Echtzeitdaten. In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie Snowflake Echtzeitdaten verwaltet und welche M\u00f6glichkeiten die Plattform bietet, um den Anforderungen von Streaming-Workloads gerecht zu werden.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h3>Die Architektur von Snowflake f\u00fcr Echtzeitdaten<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Die Architektur von Snowflake kombiniert Shared-Disk- und Shared-Nothing-Konzepte. Sie nutzt ein zentrales, cloudbasiertes Daten-Repository (die \u201eShared-Disk\u201c-Komponente), w\u00e4hrend Rechenressourcen (Virtual Warehouses) unabh\u00e4ngig voneinander skalieren und Daten parallel verarbeiten (der \u201eShared-Nothing\u201c-Aspekt). <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Batch:<\/strong> Traditionell laden Data Engineers gro\u00dfe Datenmengen mittels COPY-Befehl oder \u00fcber geplante Ladevorg\u00e4nge in Batches in Snowflake. Die Compute-Ebene skaliert f\u00fcr rechenintensive Lasten hoch und anschlie\u00dfend zur Kostenoptimierung wieder herunter. <\/li>\n<li><strong>Real Time:<\/strong> Die kontinuierliche Ingestion konzentriert sich auf kleine, h\u00e4ufig 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. <\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h4>Micro-Partitions<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Snowflake unterteilt Tabellen automatisch in Micro-Partitions \u2013 kompakte Speichereinheiten, die Daten basierend auf ihrer nat\u00fcrlichen Reihenfolge oder Lademustern gruppieren.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Batch:<\/strong> Micro-Partitions spielen ihre St\u00e4rken bei gro\u00dfen analytischen Abfragen aus, da Snowflake irrelevante Partitionen schnell ausschlie\u00dfen kann (Pruning), was die Performance umfangreicher Abfragen deutlich steigert.<\/li>\n<li><strong>Real Time:<\/strong> H\u00e4ufige Ladevorg\u00e4nge erzeugen eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl an Micro-Partitions. Die feingranulare Struktur bleibt zwar vorteilhaft, Sie m\u00fcssen jedoch einen etwas h\u00f6heren Overhead bei der Partitionsverwaltung einplanen, insbesondere dann, wenn Ihre Echtzeit-Datenstr\u00f6me extrem hohe Volumina erzeugen. <\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h4>Dynamic Tables und Hybrid Tables<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Apropos Tabellen: Die folgenden beiden Entit\u00e4ten sind besonders hilfreich, wenn es um die Verarbeitung von Echtzeitdaten in Snowflake geht.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Dynamic Tables<\/strong> erm\u00f6glichen es Ihnen, kontinuierliche Transformationen direkt in Snowflake zu definieren. Sie \u00e4hneln Materialized Views, sind jedoch flexibler und in der Lage, komplexe Transformationen und Abh\u00e4ngigkeiten zu verarbeiten. Sie definieren \u00fcber eine SQL-Abfrage, wie die Tabelle aufgebaut werden soll, und Snowflake verarbeitet inkrementelle \u00c4nderungen aus den Quelltabellen automatisch im Hintergrund.  <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Inkrementelle Datenverarbeitung:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Anstatt Ad-hoc- oder zeitgesteuerte Jobs auszuf\u00fchren, aktualisieren sich Dynamic Tables automatisch, sobald neue Daten eintreffen. Sie k\u00f6nnen einen Ziel-Lag (Target Lag) festlegen, indem Sie eine Aktualisierungsdauer angeben oder eine Downstream-Abh\u00e4ngigkeit definieren. Bei einer Downstream-Abh\u00e4ngigkeit bestimmt die letzte Dynamic Table, wann die Daten aktualisiert werden m\u00fcssen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Kontinuierliche Pipelines:<\/b> Sie reduzieren den Bedarf an manueller Orchestrierung \u00fcber Snowflake Tasks oder externe Job-Scheduler.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Komplexe Transformationen:<\/b> Im Gegensatz zu Materialized Views (die sich meist f\u00fcr einfachere Aggregationen eignen) unterst\u00fctzen Dynamic Tables Joins, Window-Funktionen und weitere erweiterte SQL-Operationen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Hybrid Tables<\/strong> 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 durchf\u00fchren. Ziel ist es, sowohl analytische (OLAP) als auch transaktionale (OLTP-\u00e4hnliche) Workloads in einer einzigen Snowflake-Umgebung zu unterst\u00fctzen. <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Schnellere Operationen auf Zeilenebene:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Herk\u00f6mmliche Snowflake-Tabellen k\u00f6nnen Inserts und Updates zwar in gro\u00dfem Umfang verarbeiten, sind jedoch prim\u00e4r f\u00fcr analytische Lesezugriffe optimiert. Hybrid Tables machen Operationen auf Zeilenebene effizienter.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Unterst\u00fctzung gemischter Workloads (Mixed Workloads):<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Kombinieren Sie die Echtzeit-Ingestion von Events (die h\u00e4ufig zeilenbasierten Datenbanken zugeordnet wird) mit analytischen Abfragen (bei denen spaltenbasierter Speicher seine St\u00e4rken voll ausspielt).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Geringere Latenz:<\/b> Durch die verbesserte Verarbeitung kleiner Transaktionen und h\u00e4ufiger Daten\u00e4nderungen tragen Hybrid Tables dazu bei, die Zeitspanne zu verk\u00fcrzen, bis neue Daten f\u00fcr Abfragen bereitstehen.<\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h4>Snowpipe und Snowpipe Streaming<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Snowpipe ist der kontinuierliche Dateningestion-Dienst von Snowflake, der Daten aus externen oder internen Stages l\u00e4dt. Typischerweise wird Snowpipe mit einem Cloud-Speicherort (z. B. Amazon S3) verkn\u00fcpft, an dem neue Dateien eingehen, und importiert diese automatisch. <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Klassischer Batch-Betrieb:<\/strong> Der COPY-Befehl wird h\u00e4ufig in festen Intervallen ausgef\u00fchrt (z. B. st\u00fcndlich oder t\u00e4glich), was zu Latenzen f\u00fchren kann.<\/li>\n<li><strong>Snowpipe:<\/strong> Anstatt auf einen geplanten Batch-Lauf zu warten, l\u00e4dt Snowpipe kleinere Datei-Inkremente automatisch kurz nach deren Eintreffen in der Stage. Dadurch verk\u00fcrzt sich die Zeitspanne zwischen der Datengenerierung und der Verf\u00fcgbarkeit f\u00fcr Abfragen. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Allerdings ist Snowpipe f\u00fcr das kontinuierliche Laden kleiner Dateien optimiert, man kann sich dies als Micro-Batches anstelle gro\u00dfer Einzeldateien vorstellen. Sollte Ihr Datenvolumen sprunghaft ansteigen, k\u00f6nnen h\u00f6here Kosten entstehen oder ein Wechsel der Ingestion-Strategie erforderlich sein, um den Durchsatz aufrechtzuerhalten. <\/p>\n<p><strong>Snowpipe Streaming<\/strong> ist ein API-basierter Ansatz, der Daten direkt in Snowflake-Tabellen schreibt und Zwischenspeicher vollst\u00e4ndig umgeht. Dadurch lassen sich Latenzzeiten und Ladedauern im Vergleich zu Standard-Snowpipe noch weiter reduzieren. <\/p>\n<p>Warum ist das \u201enoch mehr Echtzeit\u201c? Die Daten treffen sofort (oder nahezu verz\u00f6gerungsfrei) in Snowflake ein und erm\u00f6glichen so ein Near-Real-Time-Reporting. Sie m\u00fcssen nicht mehr warten, bis Batch-Dateien im Cloud-Speicher abgelegt werden, und der Ansatz ist bei entsprechender Skalierung oft kosteneffizienter \u2013 insbesondere bei hochfrequenten, kleinen Datenereignissen.  <\/p>\n<p>Zudem unterst\u00fctzt der Snowflake Connector for Apache Kafka Snowpipe Streaming, was einen nahezu nahtlosen Fluss von Nachrichten aus Kafka-Topics direkt in Snowflake-Tabellen erm\u00f6glicht. Diese Integration ist ein entscheidender Schritt, um die L\u00fccke zwischen Streaming-Datenplattformen und dem Cloud Data Warehouse von Snowflake zu schlie\u00dfen.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h4>Snowflake Streams<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Schlie\u00dflich erfasst ein Snowflake \u201eStream\u201c \u00c4nderungen an einer Tabelle (Inserts, Updates und Deletes). Dies ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Change-Data-Capture-Workflows (CDC) und erm\u00f6glicht eine effiziente Verarbeitung von Echtzeitdaten.<br \/>Sie k\u00f6nnen Pipelines erstellen, die auf diese CDC-Streams reagieren und nachgelagerte Transformationen oder Prozesse ansto\u00dfen. Dies eignet sich ideal f\u00fcr Szenarien, in denen Aktualisierungen von Echtzeitdaten in transaktionale oder operative Systeme einflie\u00dfen m\u00fcssen.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h4>Grenzen und M\u00f6glichkeiten von Echtzeitdaten in Snowflake<\/h4>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Nachdem wir einige Schl\u00fcsselfaktoren aufgeschl\u00fcsselt haben, betrachten wir nun verschiedene Grenzen und M\u00f6glichkeiten bei der Arbeit mit Snowflake und Echtzeitdaten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl Snowflake auf eine Verarbeitung nahezu in Echtzeit (Near Real Time) abzielt, ist es nicht als Event-Processing-Engine f\u00fcr den Subsekundenbereich mit Ultra-Low-Latency konzipiert. Eine schnelle, kontinuierliche Ingestion kann die Kosten in die H\u00f6he treiben, wenn Warehouse-Dimensionierung und Auto-Suspend-Einstellungen nicht sorgf\u00e4ltig konfiguriert sind. Jedes Warehouse und jede Streaming-Komponente kann bei h\u00e4ufigen Abfragen und Ladevorg\u00e4ngen Kosten verursachen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Monitoring mehrerer Datenstr\u00f6me sowie deren Skalierung und Durchsatzsteuerung k\u00f6nnen komplex sein. Sie ben\u00f6tigen solide DevOps- und DataOps-Praktiken, um die Datenintegrit\u00e4t und eine gleichbleibende Performance sicherzustellen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Auf der anderen Seite k\u00f6nnen Sie Echtzeit-Dashboards und Analysen realisieren. Mit Snowpipe Streaming und dem Kafka-Connector k\u00f6nnen Sie Daten direkt in Snowflake einspeisen und Dashboards betreiben, die sich innerhalb von Sekunden oder Minuten aktualisieren. CDC-Streams erm\u00f6glichen ereignisgesteuerte Pipelines, bei denen \u00c4nderungen in Ihren transaktionalen Datenbanken sofortige Aktionen in Snowflake ausl\u00f6sen \u2013 etwa nachgelagerte Transformationen oder Warnmeldungen. Die Trennung von Storage und Compute in Snowflake erleichtert den Umgang mit Lastspitzen (Spiky Workloads). Echtzeit-Pipelines k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig von anderen Batch- oder Analyseaufgaben hochskaliert werden, was eine reibungslose parallele Verarbeitung gew\u00e4hrleistet.    <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Viele Unternehmen kombinieren Echtzeit-Datenstr\u00f6me mit traditionellen Batch-Ladevorg\u00e4ngen. Die Architektur von Snowflake kann beide Ans\u00e4tze problemlos und ohne Konflikte parallel bedienen. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Fazit<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Durch das Zusammenspiel von Hybrid Tables f\u00fcr zeilenbasierte Schreibzugriffe, Snowpipe Streaming f\u00fcr die Ingestion nahezu in Echtzeit, Snowflake Streams f\u00fcr die kontinuierliche \u00c4nderungserkennung und Dynamic Tables f\u00fcr automatisierte Transformationen k\u00f6nnen Unternehmen Echtzeit-Datenfl\u00fcsse auf Basis ihrer bestehenden Batch-Architektur etablieren. Dieses Zusammenspiel der Snowflake-Funktionen er\u00f6ffnet die M\u00f6glichkeit, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu erfassen und fast unmittelbar zu verarbeiten. Dadurch erhalten Entscheidungstr\u00e4ger Zugriff auf Live-Metriken, k\u00f6nnen Kundeninteraktionen in Echtzeit personalisieren, operative Prozesse optimieren und Anomalien oder Betrugsf\u00e4lle mit minimaler Verz\u00f6gerung aufdecken. In Kombination mit der standardm\u00e4\u00dfigen Batch-Ingestion bewahrt diese Architektur historische Daten und gro\u00df angelegte Analysen und erg\u00e4nzt diese um eine Schicht f\u00fcr latenzarme, ereignisgesteuerte Erkenntnisse.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt jedoch auch Herausforderungen und Einschr\u00e4nkungen zu beachten. H\u00e4ufigere Schreibvorg\u00e4nge k\u00f6nnen die Compute-Kosten in die H\u00f6he treiben, insbesondere dann, wenn Daten mit unvorhersehbarem Volumen und unbest\u00e4ndiger Geschwindigkeit eintreffen. Die Gew\u00e4hrleistung konsistenter Datenmodelle wird anspruchsvoller, wenn sich Schemata schnell \u00e4ndern, da Echtzeit-Pipelines mit Anpassungen in den Quellsystemen Schritt halten m\u00fcssen. Hybrid Tables eignen sich zwar hervorragend f\u00fcr schnelle Inserts, liefern bei umfangreichen analytischen Workloads jedoch unter Umst\u00e4nden nicht dieselbe Abfrage-Performance wie spaltenbasierte Tabellen. Ebenso kann der Kostenaufwand f\u00fcr permanent aktive Streaming-Pipelines erheblich sein, wenn diese nicht sorgf\u00e4ltig dimensioniert und \u00fcberwacht werden. Zudem steigt die Komplexit\u00e4t mit der Anzahl der beweglichen Teile, weshalb ein robustes DataOps- oder DevOps-Framework unerl\u00e4sslich ist, um Ingestion, Transformation und Monitoring \u00fcber verschiedene Verarbeitungsmodi hinweg zu steuern.    <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dennoch l\u00e4sst 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 k\u00f6nnte Event-Daten mittels Snowpipe Streaming erfassen und zun\u00e4chst in Hybrid Tables speichern, wo Streams und Dynamic Tables \u00c4nderungen nahezu in Echtzeit verarbeiten. Historische Datenladevorg\u00e4nge und rechenintensive analytische Abfragen w\u00fcrden weiterhin den bestehenden Batch-Ansatz mit spaltenbasierten, mikropartitionierten Tabellen nutzen. Im Laufe der Zeit k\u00f6nnen Teams beide Ans\u00e4tze auf der Consumption-Ebene zusammenf\u00fchren, 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-\u00d6kosystems.   <\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; id=&#8220;join the webinar&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220;&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":99,"featured_media":60075,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3986,3944],"tags":[],"class_list":["post-60074","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-anfaenger","category-datenwerkzeuge"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Verschaffen Sie sich einen \u00dcberblick \u00fcber die M\u00f6glichkeiten des Datenstreamings mit Snowflake sowie \u00fcber die verschiedenen integrierten Tools und Techniken, die Snowflake bereitstellt.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Jan Paul Langner\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"anf\u00e4nger,datenwerkzeuge\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/tools\/data-streaming-in-snowflake\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 5.0.0.1\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"Scalefree \u2013 Scalefree provides expert Data Vault solutions and certified training. 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