Cómo cargar datos desde AWS S3 a Snowflake

Según la un estudio de Statista, el mercado de almacenamiento en la nube se valoró en 90.17 millones de dólares en 2022 y alcanzará un valor de 472.47 millones de dólares para 2030. Estas cifras indicar un cambio creciente hacia la computación en la nube y las soluciones de almacenamiento de datos.

Un escenario típico en la gestión de datos moderna implica la transferencia de datos desde el almacenamiento en la nube a plataformas informáticas basadas en la nube. El Servicio de almacenamiento simple (S3) de Amazon se encuentra entre los preferidos opciones para lo primero, y las empresas confían en Snowflake para lo segundo. 

Como resultado, las transferencias de datos de S3 a Snowflake son comunes para las empresas que buscan es el beneficio del desplegable sinergia del almacenamiento escalable de S3 y las funciones de almacenamiento de datos de primer nivel de Snowflake. 

Este blog discute las Proceso de carga de datos de S3 a Snowflake y explicaciónHay dos formas de configurarlo para que puedas elegir la correcta. Vamos Empezar. 

Descripción general de Amazon S3 

Amazon S3 es un servicio de almacenamiento de objetos de Amazon Web Services (AWS). Está respaldado por la infraestructura de almacenamiento escalable que respalda la enorme red global de comercio electrónico de Amazon. 

Como servicio de almacenamiento en la nube de alta velocidad basado en web, Amazon S3 crea copias de seguridad en línea de datos y aplicaciones en AWS. Es ideal para cumplir con los requisitos de almacenamiento de datos de cualquier ámbito de diferentes industrias. 

Integración con otros servicios de AWS: Puede vincular S3 a otros servicios de monitoreo y seguridad de AWS, como Macie, CloudTrail y CloudWatch. Vincular directamente los servicios del proveedor a S3 también es una opción. 

Transferencia de datos fácil y segura: solicite transferir datos a S3 a través de la Internet pública a través de las API de S3. Amazon S3 Transfer Acceleration puede ayudarle a transferir datos más rápidamente y AWS Direct Connect crea una conexión privada entre S3 y su centro de datos. 

Casos de uso: Amazon S3 es una buena opción de almacenamiento para organizaciones de distintos tamaños gracias a sus capacidades de escalabilidad, seguridad, disponibilidad y rendimiento. Los casos de uso típicos de S3 incluyen los siguientes: 

• Almacenamiento de datos 
• Archivo de datos 
• Almacenamiento de documento 
• Copia de seguridad de datos 
• Almacenamiento de archivos de registro 
• Entrega de software 
• Alojamiento de sitios web 
• Lagos de datos y almacenes de datos

Descripción general del copo de nieve 

Snowflake es un software como servicio (SaaS) totalmente administrado que comenzó en 2012 y se lanzó en 2014. ofrece una única plataforma para abordar los requisitos de almacenamiento de datos, lagos de datos, ciencia de datos, aplicación y desarrollo de datos e ingeniería de datos de los usuarios. También admite el uso compartido y el consumo seguro de datos compartidos o en tiempo real. 

Esta solución de almacenamiento de datos basada en la nube simplifica el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos estructurados y semiestructurados. La separación de computación y almacenamiento de Snowflake lo distingue de los almacenes de datos convencionales. Esto le permite asignar recursos a diferentes funciones de forma independiente según sus requisitos. 

Estas son algunas de las características clave de Snowflake: 

Sin hardware y software limitado: Como verdadera oferta SaaS, Snowflake no está sobrecargado por hardware virtual o físico que tendría que instalar o configurar. Tampoco es necesario prácticamente ningún software que deba configurar. 

Mantenimiento sin complicaciones: Snowflake se encarga de todas las tareas de mantenimiento, actualizaciones, ajustes y administración, lo que alivia la carga administrativa de los usuarios. 

Agnosticismo del proveedor de la nube: Snowflake es conocido por ser independiente del proveedor de la nube. Está disponible en AWS, Azure y GCP y conserva su funcionalidad y experiencia de usuario final en cada uno de ellos.

¿Cómo cargar datos de S3 a Snowflake? 

Hay dos formas de cargar datos desde S3 a Snowflake: manual o automatizada. 

A continuación, bien analice la transferencia manual de datos mediante el comando COPY INTO y la transferencia automatizada de datos mediante una herramienta de integración de terceros, como Astera. 

Transferencia manual de datos de S3 a Snowflake

Los siguientes pasos implican la configuración manual de una transferencia de datos entre S3 y Snowflake: 

1. Configuración del depósito de Amazon S3 

• Si aún no tiene un depósito de Amazon S3, cree uno donde se almacenen sus datos. 
• Verifique que Snowflake tenga los permisos necesarios para acceder a este depósito. Es posible que deba configurar una función de AWS Identity and Access Management (IAM), otorgarle los permisos necesarios y adjuntarla a la cuenta de Snowflake.

2. Configuración de la etapa externa de Snowflake 

• Inicie sesión en su cuenta de Snowflake. 
• Cree una etapa externa utilizando la interfaz web de Snowflake o comandos SQL. 
• Mencione la ruta del depósito de Amazon S3 como ubicación para la etapa externa. 

3. Crea una mesa de copos de nieve 

• Defina un esquema de tabla Snowflake que coincida con la estructura de datos de sus archivos de Amazon S3. 
• Haga una tabla en Snowflake para los datos transferidos desde S3. 

4. Configurar la integración de Snowflake 

• Créar un Integración de copo de nieve objeto para establecer una conexión entre Snowflake y Amazon S3. 
• Especifique los detalles necesarios, como la clave de acceso de AWS, la clave secreta de AWS y la etapa externa asociada con el depósito de S3. 

5. Conceda los permisos necesarios 

• Asegúrese de que el usuario o rol de Snowflake tenga los permisos necesarios para acceder a la etapa externa y cargar datos en la tabla de Snowflake. 

6. Cargar datos en Snowflake 

• Utilice el comando COPY INTO en Snowflake para cargar datos desde la etapa externa (Amazon S3) en la tabla de Snowflake. 
• Especifique el formato del archivo de origen, la tabla de destino y otras opciones relevantes. 

7. Monitorear y solucionar problemas 

• Supervise el proceso de transferencia de datos para garantizar operaciones fluidas y sin errores. 
• Consulte los registros de Snowflake y Amazon S3 para ver mensajes de error y solucione problemas en caso de que se produzcan errores. 

Si desea automatizar la transferencia de datos de S3 a Snowflake, puede configurar una programación utilizando el programador de tareas de Snowflake o una herramienta de programación de terceros. Defina una programación para ejecutar el comando COPY INTO para cargar nuevos datos de Amazon S3 en Snowflake en intervalos específicos. 

Las limitaciones de la transferencia manual de datos de AWS S3 a Snowflake 

Cargar datos manualmente desde AWS S3 a Snowflake puede parecer simple, pero aún tiene ciertas limitaciones. A continuación se detallan algunos de los principales que debe conocer: 

• Costos de transferencia de datos: La transferencia de grandes volúmenes de datos de S3 a Snowflake puede aumentar rápidamente los costos de transferencia de datos. Estos costos pueden acumularse con el tiempo y volverse prohibitivamente costosos. 
• Latencia de conexion: La latencia de la red puede afectar las velocidades de transferencia de datos en una transferencia S3 – Snowflake. Esto depende principalmente de la distancia geográfica entre su instancia de Snowflake y la región de AWS con su depósito S3 y su conectividad de red. 
• Seguridad de Datos: Tanto AWS como Snowflake ofrecen mecanismos para garantizar la transferencia segura de datos, como funciones de IAM y cifrado HTTPS. Sin embargo, los protocolos mal configurados o las lagunas en los métodos de seguridad pueden exponer potencialmente información confidencial durante el tránsito. 
• Compatibilidad de formatos de datos: Snowflake admite formatos como JSON, CSV, Avro y Parquet. Sin embargo, puede enfrentar problemas si sus datos de S3 están en un formato que Snowflake no admite directamente; esto requerirá un preprocesamiento o transformación de los datos antes de cargarlos. 
• Escalabilidad y concurrencia: Snowflake está equipado con potentes funciones de concurrencia y escalabilidad. Sin embargo, es más prudente optimizar sus procesos de carga de datos y la asignación de recursos para mitigar los cuellos de botella en el rendimiento, la carga de datos más lenta y las interrupciones de los servicios. 
• Manejo y monitoreo de errores: Los procesos de carga de datos son propensos a errores debido a problemas de red, incompatibilidad de formato de datos o falta de permisos necesarios. Tendrá que implementar mecanismos integrales de manejo de errores para identificar y mitigar dichos problemas rápidamente. 
• Cumplimiento de la normativa: Según la naturaleza de sus datos y los requisitos reglamentarios aplicables, garantizar el cumplimiento de los estándares de gobernanza de datos, como el Reglamento general de protección de datos (GDPR), la Ley de responsabilidad y portabilidad de seguros médicos (HIPAA) y el Estándar de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago (PCI DSS). puede requerir un esfuerzo sustancial de su parte. 

Transferencia de datos automatizada desde AWS S3 a Snowflake usando Astera 

1. Explorar archivos en la nube

Primero, tenga en cuenta que Usted Puede explorar archivos en la nube en una fuente de Excel o cualquier otra fuente de archivo en Astera. 

2. Configurar conexiones en la nube

Seleccionando el 'Explorar archivos en la nube' la opción tomará Usted a un navegador donde Usted Puede configurar conexiones en la nube. Aquí, Usted Puede configurar Amazon S3 seleccionando 'Agregar nueva conexión' e ingresando credenciales, como se ve a continuación. 

3. Elegir el archivo correcto

Siguiente, vas a elige el archivo Usted desea acceder en AWS S3. 

El archivo seleccionado aparecerá en la ruta del archivo fuente de la siguiente manera: 

4. Verifique el diseño del archivo

Cuándo Usted comprobar el diseño del archivo en Astera, así es como va a aparecer: 

Una vez configurado, el objeto fuente se verá así: 

5. Configurar copo de nieve

Siguiente, vas a configurar Snowflake configurando un Destino de la base de datos objeto con credenciales de Snowflake: 

Junto con la conexión Snowflake, Usted opcionalmente puede configurar un área de preparación. En la imagen de abajo, las Cubo Amazon S3 sirve como área de preparación. 

Usted Ahora hemos configurado Snowflake como el objeto de destino. y del Dataflow aparecerá como mostrado a continuación: 

6. Mapeo, vista previa de resultados y ejecución del flujo de datos

Siguiente, vas a crear asignaciones desde el Objeto fuente (S3) a la Objeto de destino (Copo de nieve): 

"Previsualización de salida' para Objeto de destino se verá así: 

Por último, cuando Usted ejecute el flujo de datos usando el 'Iniciar flujo de datos' botón, Astera escribirá los datos en el destino, completando la transferencia de datos de S3 a Snowflake. 

Transferencias manuales de datos de S3 a Snowflake frente a transferencias automatizadas en Astera 

Como se vio arriba, configurar transferencias de datos manuales de S3 a Snowflake es una opción válida. Sin embargo, el proceso puede resultar complicado, especialmente para usuarios no técnicos. En resumen, estos son los pasos a seguir: 

• Configuración del depósito S3 
• Creación de roles de IAM 
• Creación de escenario externo en Snowflake 
• Configurar el esquema de la tabla y crear una tabla en Snowflake 
• Creación de un objeto de integración Snowflake 
• Cargando datos de S3 en la tabla Snowflake usando el comando COPY INTO 
• Monitorear y solucionar problemas del proceso de transferencia de datos según sea necesario 

A diferencia de, Astera simplifica las transferencias de datos de S3 a Snowflake con su interfaz intuitiva, funcionalidad de arrastrar y soltar y facilidad de uso. Le permite crear y automatizar cómodamente transferencias de datos con unos pocos clics, independientemente de su conocimiento técnico. 

Conclusión  

Astera agiliza la gestión de datos de un extremo a otro para una variedad de industrias. Es poderoso, solución lista para la empresa le permite diseñar, implementar y automatizar canalizaciones de S3 a Snowflake, sin necesidad de codificación. 

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