Comment charger des données d'AWS S3 vers Snowflake

Selon une étude de Statista, le marché du stockage cloud était évalué à 90.17 milliard de dollars en 2022 et atteindra une valeur de 472.47 milliard de dollars d’ici 2030. Ces chiffres indiquer une évolution croissante vers des solutions de cloud computing et de stockage de données.

Un scénario typique de la gestion moderne des données implique le transfert de données du stockage cloud vers des plates-formes informatiques basées sur le cloud. Le service de stockage simple (S3) d'Amazon fait partie des incontournables Options pour le premier, et les entreprises font confiance à Snowflake pour le second. 

En conséquence, les transferts de données S3 vers Snowflake sont courants pour les entreprises cherchant à profiter du synergie du stockage évolutif de S3 et des fonctionnalités d'entreposage de données de premier ordre de Snowflake. 

Ce blog parle le Processus de chargement des données S3 vers Snowflake et explicationil y a deux façons de le configurer afin que vous puissiez choisir la bonne. LET Commencer. 

Présentation d'Amazon S3 

Amazon S3 est un service de stockage d'objets d'Amazon Web Services (AWS). Il s'appuie sur l'infrastructure de stockage évolutive qui prend en charge l'immense réseau mondial de commerce électronique d'Amazon. 

En tant que service de stockage cloud haut débit basé sur le Web, Amazon S3 crée des sauvegardes en ligne des données et des applications sur AWS. Il est bien adapté pour répondre aux exigences de stockage de données de toute envergure dans différents secteurs. 

Intégration avec d'autres services AWS : Vous pouvez lier S3 à d'autres services de sécurité et de surveillance AWS tels que Macie, CloudTrail et CloudWatch. Lier directement les services des fournisseurs à S3 est également une option. 

Transfert de données simple et sécurisé : Vous pouvez transférer des données vers S3 sur l'Internet public via les API S3. Amazon S3 Transfer Acceleration peut vous aider à transférer des données plus rapidement, et AWS Direct Connect crée une connexion privée entre S3 et votre centre de données. 

Cas d'utilisation: Amazon S3 est une bonne option de stockage pour les organisations de différentes tailles grâce à ses capacités d'évolutivité, de sécurité, de disponibilité et de performances. Les cas d'utilisation typiques de S3 sont les suivants : 

• Stockage de données 
• Archivage des données 
• Stockage de documents 
• La sauvegarde des données 
• Stockage des fichiers journaux 
• Livraison de logiciels 
• Hébergement de sites Web 
• Lacs de données et entrepôts de données

Présentation du flocon de neige 

Snowflake est un logiciel en tant que service (SaaS) entièrement géré lancé en 2012 et lancé en 2014. Il propose une plateforme unique pour répondre aux exigences des utilisateurs en matière d'entreposage de données, de lacs de données, de science des données, d'application et de développement de données et d'ingénierie des données. Il prend également en charge le partage et la consommation sécurisés de données en temps réel ou partagées. 

Cette solution d'entreposage de données basée sur le cloud simplifie le stockage, le traitement et l'analyse des données structurées et semi-structurées. La séparation de l'informatique et du stockage par Snowflake le distingue des entrepôts de données conventionnels. Cela vous permet d'allouer des ressources à différentes fonctions indépendamment en fonction de vos besoins. 

Voici quelques fonctionnalités clés de Snowflake : 

Pas de matériel et logiciel limité : En tant que véritable offre SaaS, Snowflake n'est pas alourdi par le matériel virtuel ou physique que vous auriez à installer ou à configurer. Il n’y a également pratiquement aucun logiciel à configurer. 

Entretien sans tracas : Snowflake assume toutes les tâches de maintenance, de mise à jour, de réglage et de gestion, allégeant ainsi la charge administrative des utilisateurs. 

Agnosticisme du fournisseur de cloud : Snowflake est connu pour être indépendant des fournisseurs de cloud. Il est disponible sur AWS, Azure et GCP et conserve ses fonctionnalités et l'expérience de l'utilisateur final sur chacun d'eux.

Comment charger des données de S3 vers Snowflake ? 

Il existe deux manières de charger des données de S3 vers Snowflake : manuelle ou automatisée.. 

Au dessous de, bien Discutez du transfert de données manuel à l'aide de la commande COPY INTO et du transfert de données automatisé à l'aide d'un outil d'intégration tiers tel que Astera. 

Transfert de données manuel de S3 vers Snowflake

Les étapes suivantes sont impliquées dans la configuration manuelle d'un transfert de données entre S3 et Snowflake : 

1. Configuration du compartiment Amazon S3 

• Si vous ne disposez pas déjà d'un compartiment Amazon S3, créez-en un dans lequel vos données sont stockées. 
• Vérifiez que Snowflake dispose des autorisations nécessaires pour accéder à ce bucket. Vous devrez peut-être configurer un rôle AWS Identity and Access Management (IAM), lui accorder les autorisations requises et l'attacher au compte Snowflake.

2. Configuration de la scène externe Snowflake 

• Connectez-vous à votre compte Snowflake. 
• Créez une scène externe à l'aide de l'interface Web Snowflake ou des commandes SQL. 
• Mentionnez le chemin du compartiment Amazon S3 comme emplacement de l'étape externe. 

3. Créer une table de flocon de neige 

• Définissez un schéma de table Snowflake qui correspond à la structure de données de vos fichiers Amazon S3. 
• Créez un tableau dans Snowflake pour les données transférées depuis S3. 

4. Configurer l'intégration de Snowflake 

• Créer un Intégration du flocon de neige objet pour établir une connexion entre Snowflake et Amazon S3. 
• Spécifiez les détails nécessaires, tels que la clé d'accès AWS, la clé secrète AWS et l'étape externe associée au compartiment S3. 

5. Accordez les autorisations requises 

• Assurez-vous que l'utilisateur ou le rôle Snowflake dispose des autorisations nécessaires pour accéder à la scène externe et charger des données dans la table Snowflake. 

6. Charger les données dans Snowflake 

• Utilisez la commande COPY INTO dans Snowflake pour charger les données de la scène externe (Amazon S3) dans la table Snowflake. 
• Spécifiez le format du fichier source, la table de destination et d'autres options pertinentes. 

7. Surveiller et dépanner 

• Surveillez le processus de transfert de données pour garantir des opérations fluides et sans erreur. 
• Vérifiez les journaux Snowflake et Amazon S3 pour les messages d'erreur et dépannez en cas d'erreur. 

Si vous souhaitez automatiser le transfert de données de S3 vers Snowflake, vous pouvez configurer un calendrier à l'aide du planificateur de tâches de Snowflake ou d'un outil de planification tiers. Définissez une planification pour l'exécution de la commande COPY INTO afin de charger de nouvelles données d'Amazon S3 dans Snowflake à des intervalles spécifiés. 

Les limites du transfert manuel de données d'AWS S3 vers Snowflake 

Le chargement manuel des données d'AWS S3 vers Snowflake peut sembler simple, mais il présente néanmoins certaines limites. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux que vous devriez connaître : 

• Coûts de transfert de données : Le transfert de vastes volumes de données de S3 vers Snowflake peut rapidement augmenter les coûts de transfert de données. Ces coûts peuvent s’accumuler avec le temps et devenir prohibitifs. 
• La latence du réseau: La latence du réseau peut avoir un impact sur les vitesses de transfert de données dans un transfert S3 – Snowflake. Cela dépend principalement de la distance géographique entre votre instance Snowflake et la région AWS avec votre compartiment S3, ainsi que de votre connectivité réseau. 
• Sécurité des données: AWS et Snowflake proposent tous deux des mécanismes pour garantir un transfert de données sécurisé, tels que les rôles IAM et le cryptage HTTPS. Cependant, des protocoles mal configurés ou des failles dans les méthodes de sécurité peuvent potentiellement exposer des informations confidentielles pendant le transit. 
• Compatibilité des formats de données : Snowflake prend en charge les formats tels que JSON, CSV, Avro et Parquet. Cependant, vous pouvez rencontrer des problèmes si vos données S3 sont dans un format que Snowflake ne prend pas directement en charge : cela nécessitera un prétraitement ou une transformation des données avant le chargement. 
• Évolutivité et concurrence : Snowflake est équipé de puissantes fonctionnalités de concurrence et d’évolutivité. Cependant, il est plus sage d'optimiser vos processus de chargement de données et votre allocation de ressources pour atténuer les goulots d'étranglement en matière de performances, le chargement plus lent des données et les services interrompus. 
• Gestion et surveillance des erreurs : Les processus de chargement de données sont sujets à des erreurs en raison de problèmes de réseau, d'une incompatibilité de format de données ou du manque d'autorisations requises. Vous devrez mettre en œuvre des mécanismes complets de gestion des erreurs pour identifier et atténuer rapidement ces problèmes. 
• Conformité réglementaire: En fonction de la nature de vos données et des exigences réglementaires applicables, garantir le respect des normes de gouvernance des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) et la norme de sécurité des données de l'industrie des cartes de paiement (PCI DSS). peut exiger un effort considérable de votre part. 

Transfert de données automatisé d'AWS S3 vers Snowflake à l'aide Astera 

1. Parcourir les fichiers cloud

Tout d'abord, notez que you peut parcourir les fichiers cloud dans une source Excel ou toute autre source de fichiers dans Astera. 

2. Configuration des connexions cloud

En sélectionnant le 'Parcourir les fichiers cloud» l'option prendra you vers un navigateur où you peut configurer des connexions cloud. Ici, you pouvez configurer Amazon S3 en sélectionnant 'Ajouter une nouvelle connexion» et saisir les informations d'identification, comme indiqué ci-dessous. 

3. Choisir le bon fichier

Ensuite, vous aurez choisissez le fichier you souhaitez accéder à AWS S3. 

Le fichier sélectionné apparaîtra dans le chemin du fichier source comme suit : 

4. Vérifiez la présentation du fichier

Quand you vérifiez la disposition du fichier dans Astera, c'est ainsi ça va apparaître: 

Une fois configuré, l'objet source ressemblera à ceci : 

5. Configuration de Flocon de neige

Ensuite, vous aurez configurer Snowflake en configurant un Destination de la base de données objet avec les informations d'identification Snowflake : 

Avec la connexion Snowflake, you peut éventuellement configurer une zone de transit. Dans l'image ci-dessous, le Bucket Amazon S3 sert comme zone de rassemblement. 

Vous j'ai maintenant configuré Snowflake comme objet de destination et par Dataflow apparaîtra comme indiqué ci-dessous: 

6. Cartographie, aperçu de la sortie et exécution du flux de données

Ensuite, vous aurez créer des mappages à partir du Objet source (S3) au Objet de destination (Flocon de neige): 

»Aperçu de sortie» pour le Objet de destination ressemblera à ceci: 

Enfin, quand you exécutez le Dataflow à l'aide du 'Démarrer le flux de données» , Astera écrira les données vers la destination, complétant ainsi le transfert de données S3 vers Snowflake. 

Transferts de données manuels S3 vers Snowflake vs transferts automatisés dans Astera 

Comme vu ci-dessus, la configuration manuelle des transferts de données S3 vers Snowflake est une option valable. Cependant, le processus peut être compliqué, surtout pour les utilisateurs non techniques. Pour récapituler, voici les étapes à suivre : 

• Configuration du compartiment S3 
• Création de rôles IAM 
• Création de scène externe dans Snowflake 
• Configuration du schéma de table et création d'une table dans Snowflake 
• Création d'un objet d'intégration Snowflake 
• Chargement des données de S3 dans la table Snowflake à l'aide de la commande COPY INTO 
• Surveillance et dépannage du processus de transfert de données si nécessaire 

En revanche, Astera simplifie les transferts de données S3 vers Snowflake grâce à son interface intuitive, sa fonctionnalité glisser-déposer et sa facilité d'utilisation. Il vous permet de créer et d'automatiser facilement des transferts de données en quelques clics, quelle que soit votre maîtrise technique. 

Conclusion 

Astera rationalise la gestion des données de bout en bout pour une gamme d’industries. C'est puissant, solution prête pour l'entreprise vous permet de concevoir, déployer et automatiser des pipelines S3 vers Snowflake, sans aucun codage requis. 

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