Insights / Blog

Deep Dive: Fail-Safe in Snowflake

fail-safe-in-snowflake

Bentornati al nostro periodico appuntamento con Pillole di SnowFlake!

Dopo aver visto insieme un approfondimento sullo SnowDay e aver visto come funziona il Time Travel, andiamo a vedere come usare il Fail-safe.

Gli errori accadono, è un dato di fatto, ma troppo spesso le organizzazioni soffrono quando i dati vengono erroneamente cancellati o modificati nel loro database. L’esclusiva funzione di Fail-safe consente a chiunque di ripristinare senza problemi i propri database, tabelle e schemi a qualsiasi punto nel passato.

Il Fail-safe in Snowflake fornisce un periodo di 7 giorni (non configurabile) durante il quale i dati storici possono essere recuperati da Snowflake. Questo periodo inizia immediatamente dopo la fine del periodo di conservazione del Time Travel. Il Fail-safe non è fornito come mezzo per accedere ai dati storici al termine del periodo di conservazione del Time Travel, ma è utilizzato solo da Snowflake per recuperare i dati che potrebbero essere stati persi o danneggiati a causa di errori operativi estremi.

Tenete presente, tuttavia, che una query Time Travel di lunga durata ritarderà lo spostamento di tutti i dati e gli oggetti (tabelle, schemi e database) nell’account in Fail-safe, fino al completamento della query.

Il ripristino dei dati tramite Fail-safe può richiedere da alcune ore a diversi giorni per essere completato.

Riassumendo, il Fail-safe di Snowflake è un servizio di default disponibile per ogni edizione, ed è stato pensato per recuperare i dati perduti solo quando sono state tentate tutte le altre opzioni di ripristino.

Nell’interfaccia web, gli amministratori dell’account possono visualizzare l’archiviazione totale dei dati per il proprio account, inclusi i dati storici in Fail-safe. La pagina fornisce anche un filtro per visualizzare solo l’archiviazione fail-safe:

Per ulteriori domande su Snowflake vi invitiamo a contattarci all’indirizzo: info@theinformationlab.it

Speriamo che questo articolo vi abbia incuriosito e che continuiate a seguire il nostro blog.

Vi diamo appuntamento alla settimana prossima con alcuni consigli su come Integrare Alteryx con Snowflake!

Alla prossima! ❄️

Blog
banking analytics

Banking analytics? Il solo modo per prendere decisioni informate

L’evoluzione del settore bancario passa dai banking analytics. Gli istituti finanziari ogni giorno gestiscono migliaia...

Blog
Databricks vs Snowflake

Databricks vs Snowflake: pro e contro delle piattaforme

Snowflake e Databricks sono leader tra le piattaforme cloud. Si tratta di servizi di Data...