A. 복사를 사용하여 데이터를 수집하고 스트림과 작업을 사용하여 변환을 조정합니다. 데이터를 Amazon S3로 내보내 Amazon Comprehend로 모델 추론을 수행하고 데이터를 다시 Snowflake 테이블로 수집합니다. 그런 다음 Snowflake Marketplace에 목록을 만들어 다른 회사에서 데이터를 사용할 수 있도록 하세요.

B. Snowpipe를 사용하여 데이터를 수집하고 스트림과 작업을 사용하여 변환을 조정합니다. Amazon Comprehend를 사용하여 모델 추론을 수행하고 Snowflake 테이블에 최종 레코드를 쓰는 외부 함수를 생성합니다. 그런 다음 Snowflake Marketplace에 목록을 만들어 다른 회사에서 데이터를 사용할 수 있도록 하세요.

C. Snowflake Spark 커넥터를 사용하여 Amazon EMR 및 PySpark를 사용하여 Snowflake에 데이터를 수집합니다. 다른 Spark 작업을 사용하여 변환을 적용합니다. Amazon Comprehend 텍스트 분석 API를 활용하여 모델 추론을 수행하는 Python 프로그램을 개발합니다. 그런 다음 결과를 Snowflake 테이블에 쓰고 Snowflake Marketplace에 목록을 만들어 다른 회사에서 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.

D. Snowpipe를 사용하여 데이터를 수집하고 스트림과 작업을 사용하여 변환을 조정합니다. 데이터를 Amazon S3로 내보내 Amazon Comprehend로 모델 추론을 수행하고 데이터를 다시 Snowflake 테이블로 수집합니다. 그런 다음 Snowflake Marketplace에 목록을 만들어 다른 회사에서 데이터를 사용할 수 있도록 하세요.

A. Python용 Snowflake Connector를 사용하여 원격 스토리지에 연결하고 파일을 다운로드합니다.

B. Snowflake API 엔드포인트를 사용하고 파일을 다운로드합니다.

C. Snowsight에서 get 명령을 사용하여 파일을 검색합니다.

D. SnowSQL에서 get 명령을 사용하여 파일을 검색합니다.

A. 아래와 같이 독자 계정을 생성하고 자격 증명으로 로그인하여 소비자를 가장합니다.
관리 계정 생성 reader_acctl admin_name = userl , adroin_password 'Sdfed43da!44T , type = reader;

B. 아래와 같이 행 액세스 정책을 생성하고 이를 데이터 공유에 할당합니다.
행 액세스 정책 rap_acct를 (acct_id varchar)로 생성하거나 교체하면 부울을 반환합니다. -> 'acctl_role' = current_role()이면 true, else false end;

C. 소비자 계정을 가장하기 위해 아래와 같이 SIMULATED_DATA_SHARING_C0NSUMER라는 세션 매개변수를 설정합니다.
세션 세트 Simulated_data_sharing_consumer 변경 - '소비자 Acctl*

D. 특정 일반 계정을 가장하려면 아래와 같이 공유 설정을 변경합니다.
공유 판매 공유 세트 계정 변경 = 'Consumerl' 공유 제한 = true

A. ALTER TABLE SNOWFLAKE_BLOG CLUSTER BY (BLOG_AUTHOR, BLOG_CREATE_DATE);

B. ALTER TABLE SNOWFLAKE_BLOG CLUSTER BY (BLOG_CREATE_DATE);

C. ALTER TABLE SNOWFLAKE_BLOG CLUSTER BY(BLOG_AUTHOR)

A. VPN 외부에서 프록시 Snowflake 계정을 사용하여 사용자 로그인에 대한 클라이언트 리디렉션을 활성화합니다.

B. 페더레이션 인증을 위해 SSO를 설정합니다.

C. 고유한 회사 Tri-Secret Secure 키를 프로비저닝합니다.

D. 클라우드 공급자의 비공개 연결을 사용합니다.

E. 사용자가 회사 VPN 외부에서 연결할 수 있도록 복제를 설정합니다.