Snowflake, jeden z największych dostawców rozwiązań do analizy danych w chmurze, ogłosił znaczące rozszerzenie swojego wsparcia dla Apache Iceberg — otwartego formatu tabel zaprojektowanego z myślą o dużych zbiorach danych. Nowa integracja pozwala użytkownikom Snowflake na korzystanie z danych zapisanych w formacie Iceberg tak samo, jak z natywnych danych platformy, co otwiera nowe możliwości w zakresie wydajności, bezpieczeństwa i współdzielenia danych.
Jednym z kluczowych usprawnień jest rozszerzenie mechanizmów kontroli dostępu i zarządzania danymi. Organizacje mogą teraz stosować reguły bezpieczeństwa na poziomie wierszy i kolumn, wykorzystując techniki takie jak maskowanie danych czy szyfrowanie. To oznacza, że różni użytkownicy mogą uzyskiwać różne wyniki tych samych zapytań w zależności od nadanych ról i uprawnień — np. tylko niektóre osoby mogą zobaczyć pełny numer karty kredytowej, a inne tylko cztery ostatnie cyfry.
Nowe funkcje Snowflake pozwalają również na współdzielenie danych Iceberg oraz ich publikację na firmowym marketplace. Umożliwia to komercjalizację danych – firmy mogą sprzedawać swoje zbiory danych bez konieczności ich fizycznego przenoszenia. Co więcej, dane mogą być używane w „clean rooms” – wyizolowanych środowiskach do bezpiecznej współpracy między różnymi przedsiębiorstwami, bez ryzyka ujawnienia wrażliwych informacji.
Ogromne znaczenie ma również możliwość skalowania zapytań dzięki usługom Query Acceleration Services oraz Search Optimization Services. Ta pierwsza dynamicznie dostosowuje moc obliczeniową do konkretnego zapytania, co pozwala na znaczne przyspieszenie przetwarzania dużych zbiorów danych bez ponoszenia niepotrzebnych kosztów. Druga natomiast, dzięki tworzeniu dodatkowych metadanych, przyspiesza wyszukiwanie konkretnych rekordów – co ma kluczowe znaczenie w przypadku danych czasowych, obserwacyjnych czy z obszaru cyberbezpieczeństwa.
Przechowywanie tabel Iceberg odbywa się w zasobach klienta — może to być np. Amazon S3 lub Azure Blob Storage — a Snowflake zapisuje w tych zasobach dane w formacie Parquet wraz z metadanymi Iceberg. Co istotne, użytkownicy mogą wybierać katalog danych, który będzie obsługiwał kontrolę dostępu i zarządzanie. Snowflake promuje tutaj Apache Polaris, obsługiwany jako w pełni zarządzana usługa w obrębie platformy.
Oprócz kwestii wydajności i bezpieczeństwa, platforma zwiększa także swoje możliwości w zakresie ciągłości działania. Poprzez prosty interfejs graficzny użytkownik może wskazać, które tabele należy replikować do wybranego regionu lub chmury. System automatycznie i incrementalnie utrzymuje ich kopie zapasowe, co umożliwia szybkie przełączenie się na zapasową lokalizację w przypadku awarii – minimalizując przestoje i zapewniając ciągłość procesów biznesowych.
To wszystko wpisuje się w szerszy trend, który coraz silniej promuje otwarte formaty przechowywania danych jako kluczowy element nowoczesnych architektur danych. Wsparcie dla Iceberg przez Snowflake to nie tylko krok w stronę większej interoperacyjności, ale również sygnał, że otwarte formaty stają się technologicznym standardem w rozwiązaniach do analityki danych i sztucznej inteligencji.
Według Chrisa Childa, wiceprezesa ds. inżynierii danych w Snowflake, wsparcie dla Iceberg to efekt ponad 18 miesięcy intensywnych prac nad przebudową architektury platformy. „Chcemy wnieść wszystko, co najlepsze w Snowflake, do świata Iceberg — i jednocześnie brać aktywny udział w rozwoju otwartego, napędzanego przez społeczność ekosystemu danych,” dodaje.
Wnioski są jednoznaczne: otwarte formaty danych, takie jak Apache Iceberg, zyskują uznanie nie tylko w środowisku open source, ale również wśród gigantów rynku chmurowego. Integracja z tak zaawansowanymi platformami analitycznymi jak Snowflake dowodzi ich rosnącej dojrzałości, elastyczności i gotowości do obsługi nawet najbardziej wymagających scenariuszy związanych z analizą danych, uczeniem maszynowym i współdzieleniem danych w ramach całych branż.
