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Architettura di Snowflake

BasicLivello di competenza

Aggiornato 07/2026

Padroneggia l'architettura a tre livelli di Snowflake e costruisci il modello mentale che ti serve per lavorare efficacemente in Snowflake.

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SnowflakeData Management

3 h

14 video

47 Esercizi

3,300 XP

2,356

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Descrizione del corso

Ottieni una visione completa di come è costruito Snowflake e perché funziona nel modo in cui funziona. Partendo dall’architettura a tre livelli che separa elaborazione, archiviazione e servizi cloud, lavorerai con i warehouse virtuali, i meccanismi interni di archiviazione e le funzionalità AI/ML di Snowflake. Alla fine, avrai il modello mentale di base necessario per lavorare efficacemente in Snowflake.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo corso

1

Come funziona Snowflake

Orientati nell'architettura principale di Snowflake: scopri come il design a tre livelli separa calcolo, storage e servizi per abilitare una scalabilità enorme. Esplorerai l’interfaccia Snowsight e capirai come ogni oggetto in Snowflake si inserisce in una gerarchia strutturata.

Architettura ed edizioni di Snowflake

Comprendere i livelli architetturali

Scegliere l'edizione giusta

Modalità di utilizzo di Snowflake

Eseguire una query in un Notebook di Snowflake

Analizzare una query non riuscita con Query History

Gerarchia degli oggetti in Snowflake

Gerarchia degli oggetti e controllo degli accessi

Esplorare una struttura di database esistente

Gerarchia dei parametri

Filtrare con variabili di sessione

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2

Virtual Warehouse e caricamento dei dati

Impara a creare e configurare gli oggetti che alimentano il tuo ambiente Snowflake. Dimensionerai e ottimizzerai i virtual warehouse per carichi di lavoro diversi, quindi passerai alla pratica caricando nelle tabelle dati strutturati e semi-strutturati.

Creare e gestire gli oggetti del database

Impostare la struttura del database di Snowy Peak

Concedere i privilegi corretti

Virtual Warehouse: tipologie, dimensionamento e scaling

Individuare un warehouse configurato male

Associare i carichi di lavoro alle configurazioni dei warehouse

Risolvere un problema di concorrenza

Caricare dati strutturati e semi-strutturati

Caricare i dati utente di Snowy Peak

Interrogare i dati sugli eventi di valanga di Snowy Peak

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3

Micro-partizioni e clustering dei dati

Vai sotto il cofano per vedere come Snowflake organizza fisicamente i dati usando micro-partizioni e chiavi di clustering. Confronterai anche tipi di tabelle e viste per capire quando usare ciascuno, ed esplorerai come Snowflake gestisce i file non strutturati insieme ai dati tradizionali.

Micro-partizioni e clustering dei dati

Partition Pruning

Buoni vs. cattivi candidati per la chiave di clustering

Impatto del reclustering

Tipi di tabelle e viste

Tipi di tabella e protezione dei dati

Seleziona il tipo di vista corretto

Capire le viste materializzate

Lavorare con dati non strutturati

Generare un URL pre-firmato

Caso d’uso: URL pre-firmato

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4

AI/ML, protezione dei dati e condivisione

Completa le tue basi su Snowflake esplorando il suo ecosistema AI/ML in crescita — da Snowpark e Cortex a Streamlit e Notebooks. Tratterai anche tecniche essenziali di protezione dei dati come Time Travel e cloning, e scoprirai come Snowflake Marketplace abilita una condivisione dei dati semplice.

Strumenti per ogni team

Abbina gli strumenti Snowflake ai loro casi d'uso

Proprietà dei Notebook

Snowflake Cortex e funzionalità di ML

Scegli la funzione Cortex giusta per l’estrazione da PDF

Snowflake Cortex vs Snowflake ML

Protezione dei dati e condivisione

Interrogare i dati storici con Time Travel

Creare un clone zero-copy

Crea e testa un clone a zero copie

Snowflake CoCo

Interroga le sessioni dell'app con CoCo

Trova PII con le skill integrate di CoCo

Ottieni il tuo Snowflake University Platform Skills Badge

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