Snowflake Unistore: transacciones y análisis de datos unificados en una plataforma

En la estrategia empresarial es común enfrentarse a juegos de suma cero. Un juego de suma cero es una situación en la que, para ganar de un lado, es necesario ceder en el otro. 

Históricamente, este juego de suma cero se ha dado en las plataformas de datos. ¿Quieres transacciones a velocidad máxima? Las puedes tener, pero a cambio de que sacrifiques la capacidad de análisis complejo. ¿Prefieres unos reportes complejos con un análisis profundo de los datos? Entonces debes sacrificar la inmediatez. 

Esta “batalla” entre ambas decisiones obliga a las empresas a mantener infraestructuras duplicadas con una alta complejidad. Pero ¿qué pasaría si pudieras ganar en ambos lados? 

Es aquí donde Snowflake Unistore cambia las reglas del juego. Gracias a sus Hybrid Tables se elimina la necesidad de elegir. Ahora es posible registrar una venta en milisegundos y analizar su impacto en el negocio simultáneamente, sin sacrificar rendimiento ni frescura del dato. 

Los dos jugadores del tablero: los sistemas OLTP y OLAP

Para entender que hace a esta unificación disruptiva, primero debemos conocer bien a los dos protagonistas del juego que, hasta hoy, se obligaban mutuamente a un sacrificio: los sistemas OLTP y OLAP. 

• OLAP (Online Analytical Processing): Se trata de un sistema preparado para el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite realizar consultas complejas y obtener información detallada. Aquí la prioridad no es la rapidez, sino la capacidad de exprimir la información al máximo para tomar decisiones. 
• OLTP (Online Transaction Processing): Es un sistema está enfocado en la gestión de transacciones rápidas y seguras en tiempo real. En este caso, como ya anticipábamos, la prioridad es la velocidad. Además de la precisión y consistencia en las operaciones que se realizan que suelen ser sobre volúmenes reducidos. 

Mantener a ambos jugadores en ecosistemas separados ha generado históricamente tres grandes problemáticas a las compañías: 

• Duplicidad de datos: Los datos transaccionales deben viajar entre sistemas mediante procesos complejos (ETL/ELT), con el correspondiente consumo de tiempo, dinero y talento. 

• Brecha temporal: A causa del traslado de datos, los análisis se basan en lo que pasó, no en lo que está pasando. 

• Gastos inflados: Mantener y sincronizar dos sistemas independientes aumenta, tanto la complejidad, como los gastos operativos. 

¿Qué es Snowflake Unistore?

Aquí es donde Snowflake rompe la baraja con su tecnología. Al integrar estas dos capacidades en un único entorno, las empresas dejan de gestionar silos y empiezan a gestionar valor. 

Y esto no es simplemente un concepto de marketing, se trata de un nuevo objeto arquitectónico: las Hybrid Tables. 

A diferencia de las tablas estándar de Snowflake que están optimizadas para análisis masivo, las Hybrid Tables introducen un motor de almacenamiento totalmente nuevo que permite operar cargas transaccionales y analíticas sobre los mismos datos. 

¿Cómo es la arquitectura técnica de Snowflake Unistore?

La magia de Unistore reside en su arquitectura de almacenamiento dual: 

• Motor de Filas (Row Store) para Transacciones: Cuando una aplicación escribe un dato en una Hybrid Table, esta información inicialmente se guarda en un formato orientado a filas. Esto es lo que permite una latencia muy baja y una alta concurrencia, necesaria para operaciones rápidas de lectura/escritura. 

• Replicación Asíncrona a Columnas: Automáticamente, y sin intervención del usuario, Snowflake replica esos datos a su formato columnar en el almacenamiento de objetos. 

• Resultado: Cuando lanzas una consulta transaccional, como buscar un usuario, el sistema usará el motor de filas. Cuando lanzas una consulta analítica, como sumar las ventas de una región, el sistema usa el motor columnar. Y, por supuesto, todo es transparente para el usuario. 

Características clave para desarrolladores 

Para que Snowflake pudiera competir en el mundo transaccional, las Hybrid Tables incorporan unas características a la que históricamente Snowflake había renunciado: 

• Restricciones Forzadas (Enforced Constraints): A diferencia de las tablas estándar donde las Claves Primarias (Primary Keys) son solo informativas, en las Hybrid Tables Primary Keys y Foráneas (Foreign Keys) se cumplen estrictamente. Esto garantiza la integridad referencial del dato, algo crítico para aplicaciones operativas. 

• Bloqueo a Nivel de Fila (Row-Level Locking): Permite que múltiples transacciones ocurran simultáneamente sin bloquear toda la tabla, asegurando la consistencia ACID completa. 

• Índices Secundarios: Se pueden crear índices en columnas que no sean la clave primaria para acelerar búsquedas específicas, algo típico en bases de datos operacionales como PostgreSQL o MySQL. 

Casos de Uso: ¿Dónde se puede aplicar Unistore? 

Es importante destacar que Unistore no pretende reemplazar a todos los sistemas OLTP del mundo, pero sí que es ideal para casos donde la analítica y la operativa deben convivir. Algunos casos de uso real: 

• Marketing y Experiencia de Cliente: Adobe utiliza Unistore para su plataforma de campañas de marketing a gran escala. Unistore les permite enviar mensajes personalizados a millones de usuarios basándose en su comportamiento reciente. 

• Seguros y Campañas en Tiempo Real: La aseguradora Mutual of Omaha utiliza las Hybrid Tables para gestionar sus campañas de marketing. Gracias a la implementación las ofertas ya no llegan tarde o desactualizadas a sus clientes. 

• Ciberseguridad: Panther es una plataforma de seguridad que analiza millones de alertas para detectar ataques informáticos. Las Hybrid Tables pueden guardar millones de alertas nuevas cada minuto (transaccional) y, al mismo tiempo, permitir que sus analistas buscar patrones de ataques en todo ese histórico sin esperar al procesamiento del dato. 

La llegada de Unistore y las Hybrid Tables permite simplificar drásticamente la arquitectura de datos: 

• Menos piezas móviles: Elimina la necesidad de mantener una base de datos operativa separada solo para servir datos. 

• Analítica en tiempo real: No «casi tiempo real», sino acceso inmediato al dato transaccional en el momento en que se genera. 

• Gobierno Unificado: Las mismas políticas de seguridad y roles de Snowflake se aplican ahora a tus datos transaccionales. 

Snowflake Unistore elimina las barreras tradicionales, permitiendo a los equipos de datos y desarrollo trabajar sobre una única fuente de la verdad.