SNP Glue是SNP的集成技術，適用于任何云平臺。它最初是圍繞SAP和Hadoop構建的，現在已經發展為一個集成平臺，雖然它仍然非常專注SAP，但可以將幾乎任何數據源與任何數據目標集成。

我們客戶非常感興趣的數據目標之一是Snowflake。Snowflake是一個基于云的數據倉庫平臺，旨在處理和分析大量數據。它是一種軟件即服務(SaaS)解決方案，允許組織使用云基礎設施存儲、管理和分析數據，而無需管理底層硬件或軟件。

企業如何使用SNP Glue和Snowflake?

下面是一個使用SNP Glue將SAP與Snowflake集成的實際客戶示例:

想象一下，一家總部位于德國，但在全球范圍內運營的大公司。他們有30多個SAP生產系統，他們從中獲取數據(主要使用SAP自己的SLT)。它的范圍是巨大的，我們談論的是每個系統數以萬計的表。現在，通過SNP Glue，我們可以獲取所有這些數據，并使用Glue自己的CDC(更改數據捕獲)——有時與SLT的增量捕獲一起使用，將所有SAP數據包括不斷更改的數據復制到云端的基于Snowflake的數據倉庫中。

為什么公司會使用Snowflake?

Snowflake基于SQL的關鍵特性“彈性”(即可伸縮性)，并附帶了強大的數據處理特性來覆蓋ETL(提取-轉換-加載)中的“T”，這對于現代集成體系結構(主要是關于ELT而不是ETL)來說很有意義，只是為了解耦數據集成和數據轉換的復雜性。簡而言之，Snowflake是數據平臺(以前稱為數據倉庫)的某種程度上與云無關的SaaS產品。

Snowflake支持通過連接器和api與各種數據科學和人工智能工具集成。你可以使用流行的人工智能庫和框架與Snowflake一起構建和訓練模型。

用簡單的話來總結:Snowflake是一個在集群系統上的非常強大的數據庫，它是按規模構建的，并提供了大量的優勢。

保留你的選擇余地

話雖如此，每個超大規模企業都有一個相互競爭的技術，例如redshift (AWS)、Synapse(微軟)、Big Query (GC)，甚至DataBricks。在眾多技術優勢中，Snowflake有一些優勢，其中之一是它是真正與云無關的，因此不會將客戶推向供應商鎖定。

客戶使用SNP Glue與基于云的數據倉庫集成，選擇Snowflake是因為它是一個真正的SaaS解決方案，像數據庫一樣理解SQL(但像Hadoop一樣擴展)，并且像數據庫一樣快速返回數據。

使您的SAP數據集成更容易

有了SNP Glue，就有可能實現SAP與Snowflake之間的本地集成。顯而易見的起點是與安全性和身份驗證的技術集成。然后是“真正的”數據集成，從模式創建開始:SNP Glue可以分析SAP數據源并在Snowflake上創建相應的數據模型。

數據復制可以是表驅動的(即基于表的數據復制，有或沒有增量捕獲)，也可以是事件驅動的(在這種情況下，您將使用Snowpipe進行數據流)。

是什么讓Snowpipe這么酷？

表驅動的數據集成是經典的集成方法，它是全表加載，然后是增量捕獲(又名CDC)和近實時數據復制。在初始滿負載之后，傳輸相當小的數據包。這一切通常都是基于經典數據庫表，而不是業務對象。根據數據傳輸的頻率(可能會產生非常小的包)，可以實現近乎實時的提取和數據集成，但這將以Snowflake上頻繁的所謂增量合并為代價。

Snowpipe允許在新數據到達時將數據連續加載到Snowflake表中。這對于需要為分析、報告或其他應用程序提供新信息的場景特別有用。Snowpipe可以與各種工具和工作流集成，使其可用于實時分析、報告和其他數據驅動型應用程序。

為了恰當地結束這篇文章，我想用一句古老的“最后一句話”作為結束語:正在構建SNP Glue以本地集成SAP數據和Snowflake的同一個團隊正在使用Snowflake的應用程序框架在Snowflake上開發一個本地應用程序。我們的目標是在Snowflake上實現(并極大地改進)包括delta合并在內的數據流，即將更新的記錄集成到數據倉庫中。

審核編輯 黃宇