应用程序构建者的现代参考体系结构2020年2月25日|3分钟读取作者：雪花杖雪花技术对于每个数据应用程序用例，都有一个具有内置可伸缩性、连接性和对所有数据的支持的现代数据堆栈体系结构只有云数据平台才能提供应用程序构建者快速、经济高效地启动和扩展应用程序所需的性能和几乎无限的自动缩放。雪花云数据平台提供：高性能和无限并发性：通过多集群、共享数据架构，Snowflake启动了专用计算集群，支持共享表上几乎无限数量的并发工作负载。具有真正弹性的可伸缩性：雪花计算资源可以自动上下伸缩，以提供经济高效的按需高性能。所有数据的SQL:Snowflake在每次模式更改时都会摄取JSON、Avro、Parquet和其他数据，而无需进行转换或需要管道修复。使用ansisql，Snowflake使您的团队能够像查询结构化数据一样轻松地查询半结构化数据。无站点可靠性工程/DevOps负担：作为一个几乎为零的管理平台，Snowflake自动处理资源调配、可用性、调整、数据保护和其他操作，使您能够专注于自己的应用程序而不是维护。雪花还可以确保与第三方平台和API的无缝连接，轻松适应您现有的环境。雪花IOT参考架构现代数据体系结构可以为数据密集型应用程序提供高性能的服务。举个例子，这里是一个用于物联网应用程序的雪花参考体系结构，它分析来自设备的大量时间序列数据并实时响应。在该参考体系结构中，由智能设备、传感器和其他物联网设备生成的数据通过物联网消息代理传递到流媒体服务，确保可靠地摄取和传递到雪花中的暂存表。在应用程序需要的情况下，云对象存储用于在摄取之前暂存批处理数据Snowflake提供了对JSON和其他半结构化数据格式的本机支持，以方便接收设备数据。Snowpipe通过按时间顺序摄取数据来自动优化时间序列查询。Snowflake的流和任务功能自动执行接收和聚合传入数据所需的工作流最后，物联网规则引擎承载应用程序所需的业务逻辑，并对雪花和MessageBroker中可用的数据进行操作。规则引擎将消息发送回控制设备。像这样的参考架构展示了云数据平台的重要性，它可以提供高性能和几乎无限的自动缩放。经得起未来考验的应用程序关键是构建一个能随可伸缩性需求而发展的体系结构，而不是花宝贵的开发时间反复重新构建数据堆栈。云数据平台让您专注于您最擅长的事情：构建和改进应用程序以吸引新客户。下载我们的电子书《7个雪花参考架构》（7 Snowflake Reference Architectures for Application Builders），访问更多六个用例和设计模式的详细参考架构，包括无服务器和流式数据堆栈、机器学习和数据科学、应用程序健康和安全分析、customer-360和嵌入式分析。就像你读的？通过喜欢和分享来表达你的感激之情！Facebook推特LinkedIn