在数据驱动业务逐渐成为企业共识的今天，数据早已不只是后台系统中的“附属产物”，而是直接参与业务决策、产品优化和商业创新的核心资产。企业在推进数字化转型过程中，不仅需要稳定可靠的云基础设施，还需要一套高效、灵活、低运维成本的数据分析平台，以支撑日益增长的数据规模和分析需求。
在这样的背景下，AWS + Snowflake 的组合，正逐渐成为越来越多企业构建现代数据平台时的主流选择。
作为 AWS 官方认证代理商，在云上在实际客户项目和咨询过程中发现：
AWS 提供的是坚实、成熟且高度安全的云计算底座，而 Snowflake 则专注于数据分析、数据共享与数据价值释放。两者并非替代关系，而是高度互补、各司其职，共同支撑企业的现代数据架构。
什么是 AWS Snowflake？
需要说明的是，“AWS Snowflake”并不是 AWS 推出的一项独立服务，而是一种行业内的通用说法，指的是：
Snowflake 数据云运行并部署在 AWS 云基础设施之上的一种使用形态。
在这种模式下，Snowflake 本身作为云原生数据平台运行，而底层的基础设施能力则完全依托 AWS 提供，包括但不限于：
- 计算资源：基于 Amazon EC2 提供弹性算力
- 数据存储：依托 Amazon S3，实现高可靠、低成本的数据存储
- 网络与安全：使用 AWS VPC、IAM、KMS 等成熟安全与网络能力
- 可用性与稳定性：依托 AWS 全球多个 Region 和可用区
对于企业而言，这种部署方式的价值在于：
既可以充分利用 Snowflake 在数据分析和数据管理方面的产品能力，又能够继承 AWS 在稳定性、安全性、合规性和全球化基础设施方面的长期积累，从而构建一个可靠、可扩展的云上数据平台。
Snowflake 能解决哪些核心数据问题？
Snowflake 是一款真正意义上的云原生数据平台，其能力已经远不止传统意义上的“数据仓库”。目前，Snowflake 覆盖的核心场景包括：
- 数据仓库（Data Warehouse）：高性能分析查询与报表
- 数据湖（Data Lake）：结构化与半结构化数据统一管理
- 数据共享（Data Sharing）：跨团队、跨账号、跨组织的数据共享
- 数据应用（Data Apps）：面向业务的数据服务与数据产品
- AI / ML 数据基础：为机器学习与生成式 AI 提供高质量数据来源
在实际使用中，Snowflake 的优势主要体现在以下几个方面：
1.存储与计算完全分离
- 企业可以根据业务需求独立扩展计算或存储资源，避免传统数仓中资源绑定带来的浪费。
2.按需弹性扩缩，成本更可控
- 计算资源可以按需启停，适合波动性分析任务和多团队并发场景。
3.几乎零运维体验
- 无需自行管理集群、节点、补丁或升级，大幅降低数据平台的运维复杂度。
4.SQL 友好，学习成本低
- 业务分析人员和数据团队可快速上手，缩短数据价值转化周期。
5.高并发、高性能
- 能够支撑多个部门、多个业务团队同时进行数据分析，而互不影响。
AWS 与 Snowflake 的深度协同
在真实的企业数据架构中，AWS 与 Snowflake 往往并不是“单点存在”，而是形成一条完整的数据流转链路。
1.数据采集与存储在 AWS
AWS 在数据采集和数据湖层面拥有非常成熟的产品体系，例如：
- Amazon S3：作为企业级数据湖，存储原始数据与历史数据
- Amazon Kinesis / Amazon MSK：承载实时日志、事件流和业务数据
- AWS Glue：完成数据清洗、转换和 ETL 处理
这些服务帮助企业在 AWS 上高效地汇聚来自不同系统、不同业务的数据。
2.数据分析与消费在 Snowflake
经过初步处理后的数据，可以加载至 Snowflake，用于：
- 高性能分析查询
- BI 报表与数据可视化
- 跨部门、跨账号的数据共享
- 面向业务的数据服务输出
Snowflake 在这一层承担的是数据分析与数据消费中枢的角色。
3.AI 与高级分析回到 AWS
在 AI 与高级分析场景中，AWS 依然发挥着关键作用：
- Amazon SageMaker：用于模型训练、调优和部署
- Amazon Bedrock：调用大模型能力，构建生成式 AI 应用
Snowflake 则为这些 AI 场景提供高质量、结构化的数据基础。
AWS Snowflake 与 Amazon Redshift 如何选择？
这是企业在数据平台选型过程中最常遇到的问题之一。
从 AWS 代理商的实际项目经验来看：
- Amazon Redshift
- 更偏向 AWS 原生数据仓库
- 与 AWS 生态深度集成
- 适合对 AWS 架构依赖程度高、工程化能力较强的团队
- Snowflake（运行在 AWS 上）
- 更偏向产品化、业务友好
- 上手快、运维负担低
- 适合多团队、多业务线、数据消费场景复杂的企业
在现实项目中，二者并非必须二选一，不少企业会根据不同业务需求，采用混合使用的方式，构建更灵活的数据体系。
哪些企业更适合采用 AWS Snowflake？
结合项目实践经验，以下类型的企业通常更适合 AWS + Snowflake 的组合：
- 希望快速搭建数据分析平台，降低运维与管理成本
- BI 报表、数据共享和数据消费需求频繁
- 数据团队以 SQL 能力为主，而非复杂集群运维
- 核心业务系统已部署在 AWS 上
- 有中长期数据治理、数据中台或 AI 应用规划
作为 AWS 代理商，我们能提供什么？
在云上作为 AWS 官方认证代理商，并不仅仅关注单一产品的使用，而是从企业整体云架构和长期发展角度出发，提供更系统的支持，包括：
- AWS + Snowflake 整体架构设计与选型建议
- 数据上云与传统数据仓库迁移方案
- 成本评估与云资源优化建议
- AWS 账号、网络与安全体系规划
- 数据分析与 AI 场景的整体解决方案咨询
我们的目标并不是简单地“堆产品”，而是通过合理的云架构设计，让数据真正服务业务增长，为企业创造长期价值。
