Snowflake es una plataforma de almacenamiento y análisis de datos en la nube, diseñada para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente, escalable y segura.
Se utiliza principalmente como data warehouse (almacén de datos), pero también soporta casos de uso de data lake, data engineering, machine learning, y uso compartido de datos.
Características clave de Snowflake:
- Basado 100% en la nube
Funciona sobre infraestructuras como AWS, Azure y Google Cloud, lo que permite escalabilidad automática y alta disponibilidad. - Separación de almacenamiento y cómputo
Puedes escalar el almacenamiento y el procesamiento de forma independiente, lo cual es más eficiente en costos y rendimiento. - Soporte para SQL estándar
Puedes escribir consultas en SQL, lo que facilita su uso para analistas y desarrolladores. - Data Sharing (compartición de datos)
Permite compartir datos en tiempo real entre cuentas de Snowflake sin necesidad de copiarlos físicamente. - Multi-cluster compute
Permite ejecutar múltiples cargas de trabajo simultáneamente sin afectar el rendimiento entre ellas. - Seguridad y cumplimiento
Incluye cifrado de datos por defecto, controles de acceso y certificaciones como SOC 2, HIPAA y GDPR.
Snowflake se usa principalmente para almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala. Es muy popular entre empresas que necesitan tomar decisiones basadas en datos (data-driven) y requieren una solución ágil, escalable y basada en la nube.
• Almacenamiento de datos empresariales (Data Warehouse)
• Análisis de Big Data
• Integración de datos de múltiples fuentes
• Machine Learning y Ciencia de Datos
• Aplicaciones de BI (Business Intelligence)
Snowflake se usa para centralizar, analizar y compartir datos empresariales de forma segura, eficiente y escalable.
La arquitectura de Snowflake es única y está diseñada especialmente para la nube. Se conoce como arquitectura de tres capas (multi-cluster shared data architecture), y está compuesta por tres componentes principales:
- Capa de almacenamiento (Storage Layer)
Guarda todos los datos cargados en Snowflake, incluyendo datos estructurados y semi-estructurados (JSON, Avro, Parquet, etc.).
Los datos se almacenan de forma columnar y están comprimidos y encriptados automáticamente.
Es escalable y elástica: pagas solo por el espacio que usas.
No necesitas preocuparte por el particionado ni la organización física de los datos.
Características:
o Comprimido y en formato columnar.
o Totalmente gestionado por Snowflake (esquema, metadatos, versiones, etc.).
o Separado del cómputo: los datos no se mueven cuando se consulta.
o Crecimiento ilimitado.
o Precio por TB comprimido / mes = 23 € aproximadamente
- Capa de cómputo (Compute Layer)
Esta capa está compuesta por Virtual Warehouses (almacenes virtuales).
Cada warehouse es un clúster de nodos que ejecuta consultas SQL, cargas de datos, transformaciones, etc.
Puedes tener múltiples warehouses funcionando de forma independiente y simultánea (por ejemplo, uno para cargas ETL, otro para análisis de BI).
Los warehouses se pueden escalar automáticamente (multi-cluster) y también pueden suspenderse para ahorrar costos.
Tiene una escalabilidad instantánea, con un precio por crédito al segundo = 4€ hora aproximadamente.
• Unidades clave:
Se basa en lo que Snowflake llama «virtual warehouses» (almacenes virtuales).
• Características:
o Cada warehouse puede escalarse de forma independiente.
o Puedes tener múltiples warehouses procesando al mismo tiempo sin interferencia (aislamiento total).
o Ideal para cargas de trabajo simultáneas (ETL, dashboards, ciencia de datos, etc.).
- Capa de servicios (Cloud Services Layer)
Coordina toda la plataforma y gestiona funciones como autenticación, control de acceso, optimización de consultas, metadatos, etc.
• Características:
o Maneja el catálogo de metadatos.
o Realiza planificación y optimización de consultas SQL.
o Controla la seguridad, gobernanza, y facturación.
o Planificación de ejecución
o Auditoría y monitoreo
🔄 Relación entre las capas
• Estas tres capas están completamente desacopladas, lo que permite que Snowflake:
o Escale almacenamiento y cómputo por separado.
o Ejecute múltiples consultas sin conflictos de recursos.
o Sea muy eficiente para entornos multiusuario y multitarea.
Ventaja principal de esta arquitectura:
• Separación de almacenamiento y cómputo: Te permite escalar y pagar solo por lo que usas, sin tener que preocuparte por ajustar servidores manualmente.
La separación de almacenamiento y cómputo es uno de los pilares más importantes y diferenciadores de la arquitectura de Snowflake. A continuación, te explico en más detalle qué significa, cómo funciona, y por qué es tan ventajoso.
🔄 ¿Qué significa «Separación de Almacenamiento y Cómputo»?
Significa que:
• El almacenamiento de los datos (archivos, tablas, esquemas, etc.) está totalmente desacoplado del
• El cómputo, que es el procesamiento de esos datos (consultas SQL, cargas ETL, transformaciones, etc.).
❌ En arquitecturas tradicionales:
• El almacenamiento y el cómputo están fuertemente integrados (por ejemplo, en un servidor físico o base de datos on-premise).
• Esto limita la escalabilidad y genera cuellos de botella: si muchos usuarios consultan al mismo tiempo, todos compiten por los mismos recursos.
✅ En Snowflake:
• Puedes tener varios clústeres de cómputo (virtual warehouses) accediendo a los mismos datos sin conflicto.
• Cada warehouse es independiente, autoescalable y puede suspenderse cuando no se usa, reduciendo costos.
Ejemplo:
• Un analista de BI ejecuta un dashboard → usa un warehouse (por ejemplo, BI_WH).
• Un ingeniero de datos ejecuta una carga ETL → usa otro warehouse (ETL_WH).
• Ambos acceden a la misma tabla ventas, sin interferir entre sí.
VENTAJAS PRACTICAS
- Rendimiento aislado
• Cada equipo o aplicación puede tener su propio warehouse.
• Si un proceso ETL está corriendo, no afecta a los dashboards o consultas ad-hoc.
- Escalabilidad flexible
• Puedes aumentar los recursos de un warehouse si necesitas más potencia (XL, 2XL, etc.).
• O puedes usar la funcionalidad de multi-cluster para escalar automáticamente cuando hay mucha carga.
- Costo controlado
• Los almacenes virtuales se pueden suspender automáticamente cuando no se usan.
• Pagas solo por el tiempo que se usan (por segundo, mínimo 60 segundos).
- Reuso de datos sin duplicación
• Como el almacenamiento está centralizado y compartido, no necesitas copiar datos entre ambientes o equipos.
• Permite trabajar de forma más colaborativa y consistente.
✅ CUÁNDO DEBES USAR SNOWFLAKE
Debes considerar usar Snowflake cuando necesitas una plataforma de datos moderna que ofrezca escalabilidad, rendimiento y facilidad de uso para análisis de datos, sin tener que preocuparte por gestionar la infraestructura.
Aquí te explico cuándo es una buena decisión usar Snowflake, según el tipo de necesidad o caso de uso:
- Necesitas un Data Warehouse escalable en la nube
• Tienes grandes volúmenes de datos estructurados o semi-estructurados.
• Necesitas consultar datos rápidamente con SQL sin preocuparte por la infraestructura.
• Ejemplo: reemplazar un sistema como Oracle, SQL Server o Teradata. - Tienes múltiples usuarios y cargas de trabajo concurrentes
• Equipos de BI, analistas, científicos de datos, y procesos ETL acceden a los mismos datos al mismo tiempo.
• Snowflake permite crear warehouses aislados para que no se interfieran entre sí. - Quieres separar el cómputo del almacenamiento para controlar costos
• Puedes escalar solo el cómputo necesario, suspenderlo cuando no se usa, y pagar solo por el tiempo de uso.
• Esto es ideal para empresas que tienen cargas de trabajo variables a lo largo del día o la semana. - Quieres trabajar con datos semi-estructurados (JSON, Parquet, Avro)
• Snowflake soporta formatos semi-estructurados de forma nativa, sin necesidad de transformar los datos antes.
• Puedes hacer consultas SQL sobre columnas con estructuras anidadas. - Necesitas compartir datos entre diferentes organizaciones o cuentas
• Snowflake ofrece Data Sharing, lo que permite compartir datos en tiempo real sin mover ni copiar archivos.
• Muy útil para colaborar con socios, proveedores o clientes. - Necesitas cargas automáticas y procesamiento en tiempo real
• Con Snowpipe, puedes cargar datos automáticamente desde S3 u otras fuentes tan pronto como se generan.
• Ideal para eventos, logs o flujos de datos (streaming). - Tu organización busca un modelo SaaS (Software as a Service)
• No necesitas instalar ni mantener servidores.
• Snowflake se encarga de todo: seguridad, parches, backups, recuperación, etc. - Trabajas en entornos multi-nube o buscas portabilidad
• Snowflake está disponible en AWS, Azure y Google Cloud, lo que permite usarlo sin estar atado a un solo proveedor.
❌ ¿Cuándo NO es ideal usar Snowflake?
• Cuando necesitas una base de datos transaccional de alta concurrencia (OLTP) como un ERP o CRM → mejor usar PostgreSQL, MySQL, etc.
• Cuando el volumen de datos es muy bajo y poco cambiante, Snowflake puede resultar innecesario por costo o complejidad.
• Si tienes restricciones muy fuertes de privacidad o datos on-premise, quizá Snowflake no sea viable sin cumplir ciertas normativas.
En resumen, Snowflake es ideal si:
✅ Haces análisis de datos a gran escala
✅ Necesitas rendimiento y concurrencia sin complejidad
✅ Buscas pagar solo por lo que usas
✅ Trabajas con datos en formatos mixtos
✅ Quieres compartir datos sin replicarlos
👍 Comenta y comparte si este contenido te fue útil.
Ricardo A. Huamán Suárez Ofrezco consultoría estratégica, formación especializada y servicios personalizados para empresas que buscan optimizar la gestión de sus datos.
No responses yet