AI Use Cases
synvert Accelerators
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Die Implementierung einer Data-Mesh-Architektur ist eine Herausforderung für die Unternehmens-IT im Hinblick auf die Verwaltbarkeit und Skalierbarkeit. Profitieren Sie vom Snowflake Data Mesh Accelerator und unserer Erfahrung, um Ihr Data Mesh auf Snowflake effizient zu entwickeln.
Die Implementierung einer Data-Mesh-Architektur ist eine Herausforderung für die Unternehmens-IT im Hinblick auf die Verwaltbarkeit und Skalierbarkeit. Profitieren Sie vom Snowflake Data Mesh Accelerator und unserer Erfahrung, um Ihr Data Mesh auf Snowflake effizient zu entwickeln.
Der Snowflake Data Mesh Accelerator besteht aus Terraform-Skripten, die darauf abzielen, eine Datenprodukthülle in einer Snowflake Cloud Data Platform und der dazugehörigen Cloud-Infrastruktur bereitzustellen. Er automatisiert die standardisierte Erstellung von Datenbankobjekten wie Rollen, Datenbanken, Schemata und Warehouses sowie die Erstellung von Speichercontainern und Credentials Management Services im zugrunde liegenden Hyperscaler (AWS, Azure oder GCP). Auf diese Weise reduziert der Data Mesh Accelerator den manuellen Aufwand für die Erstellung neuer Datenprodukte drastisch und beschleunigt so die Markteinführung neuer Entwicklungen in einer datenproduktorientierten Architektur.
Der Snowflake Data Mesh Accelerator bietet die Grundlage für den Aufbau von Datennetzen
Der Snowflake Data Mesh Accelerator bietet eine technische Architektur, die unsere Erfahrungen bei der Entwicklung von Data Mesh in großen Unternehmen zusammenfasst.
Der Snowflake Data Mesh Accelerator folgt den bewährten DevOps-Praktiken bei der Automatisierung von Implementierungen durch einen Infrastructure-as-Code-Ansatz.
Durch die modulare Terraform Codestruktur des Snowflake Data Mesh Accelerators kann dieser leicht um Kundenkomponenten erweitert werden.
Der Snowflake Data Mesh Accelerator reduziert den Zeit- und damit auch den Kostenaufwand durch automatisierte Bereitstellungen via Terraform bereits zu Beginn Ihrer Reise zum Data Mesh.
Der Snowflake-Service ermöglicht die automatisierte Bereitstellung von Umgebungen, die alle erforderlichen Komponenten wie Datenbanken, Zugriffrollen, Rollenzuweisungen, virtuelle Warehouses und technische Benutzer umfassen. Diese Automatisierung sorgt für eine schnelle und fehlerfreie Bereitstellung von Snowflake-Umgebungen und vereinfacht das Management von Datenplattformen. Der Cloud Storage Service bietet eine automatisierte Bereitstellung von Cloud-Speicherdiensten in der jeweiligen Cloud-Umgebung, wie zum Beispiel Azure Storage Account oder AWS S3. Dieser Speicher kann auf verschiedene Weise genutzt werden: als Zwischenspeicher, bevor die Daten in Snowflake geladen werden, als langfristiger Speicher für historische oder kalte Daten, um möglicherweise die Speicherkosten in Snowflake zu senken, oder als Speicher für unstrukturierte Daten, die nicht direkt in Snowflake geladen werden können. Das Credential Management Service sorgt für die automatisierte Bereitstellung eines Secret Management Services in der jeweiligen Cloud-Umgebung, wie zum Beispiel Azure Key Vault oder Google Secret Manager. Dieses Service ist unerlässlich, um Zugangsdaten zentral zu verwalten. Dazu gehören die Passwörter von Snowflake-Datenbankbenutzern sowie Passwörter von Drittanbietersystemen, was für eine sichere und effiziente Verwaltung der Systemzugänge sorgt.
Nach seinem Master in Mathematik hat sich Niels Warnecke der synvert angeschlossen und unterstützt seitdem Kunden bei der Realisierung ihrer Projekte in der Cloud und On-Premises. Das aus den Projekten erlangte Wissen unterstreicht er mit mehreren Zertifizierungen im Cloud-Umfeld. Neben seiner Arbeit in verschiedenen Projekten ist Niels Warnecke seit 2020 als Referent und Autor in der Data & Analytics academy tätig. Dort teilt er sein Wissen über AWS, Azure, GCP und Snowflake in Webinaren, Seminaren und Blogbeiträgen.
Nachdem Mario Hoffhues im Zuge seines Masterstudiums der Wirtschaftsmathematik sein Interesse an Datenbanktechnologien entdeckt hatte, wechselte er nach Abschluss des Studiums von der Theorie in die Praxis und wurde Teil von synvert. In unterschiedlichen Projekten konnte er verschieden Datenbanktechnologien, Bewirtschaftungstools und Modellierungsansätze kennenlernen. Mit dem gewonnen Wissen aus den Rollen als Data Engineer und Data Architect unterstützt er Kunden heute hauptsächlich bei der Durchführung von Migrationsprojekten in die Cloud. Besonderer Fokus liegt dabei auf Snowflake und dessen reichhaltigem Ökosystem, was durch seine Referententätigkeit bei entsprechenden Webinaren und mehrere Zertifizierungen deutlich wird.
Dr. Sergei Vafin ist Senior Consultant mit Schwerpunkt auf Cloud- und Data-Warehouse-Technologien. Nach seiner Promotion in theoretischer Astroteilchenphysik an der Ruhr-Universität Bochum spezialisierte er sich auf Data Engineering und die Entwicklung moderner Datenplattformen. Seine Schwerpunkte liegen in der Data-Warehouse-Entwicklung, insbesondere mit Snowflake und Azure Cloud-Services. Dr. Vafin war federführend bei der Entwicklung des Snowflake Data Mesh Accelerators und unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung skalierbarer Datenlösungen.
Manuel arbeitet bei synvert als Principal Consultant im Bereich Cloud Data Platform und beschäftigt sich überwiegen mit Snowflake. Seid über 18 Jahren modellliert und entwickelt er Enterprise Data Warehouses, um für seine Kunden innovative und zukunftssichere Datenlösungen zu schaffen. Innerhalb der Snowflake Community engagiert Manuel sich ebenfalls. Als Lead der Snowflake User Group in München wurde im Januar 2025 in das Snowflake Squad Programm aufgenommen.
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