Wie Braze und Snowflake eine effektive, kontinuierliche technische Partnerschaft aufgebaut haben

Um Verbraucher effektiv bedienen zu können, benötigen Marken einen offenen, reibungslosen Zugriff auf ihre Daten. Hier bei Braze haben wir viel Arbeit investiert, um diese Vision der Datenagilität für unsere Kunden Wirklichkeit werden zu lassen, einschließlich der Einführung von Snowflake Secure Data Sharing (SDS) im Jahr 2019. Mit dieser innovativen Funktion können gemeinsame Braze- und Snowflake-Kunden die Snowflake Data Cloud mit sicherem Datenaustausch von Konto zu Konto über Snowflake-Datenbanktabellen, sichere Ansichten und sichere benutzerdefinierte Funktionen voll ausschöpfen.

Diese Schlüsselfunktion wurde durch eine technische Integration zwischen Braze und Snowflake ermöglicht – aber unsere Zusammenarbeit endete hier nicht. In den letzten zwei Jahren hat sich unsere laufende Partnerschaft mit Snowflake zu einer echten Partnerschaft entwickelt, die es uns ermöglicht, eng zusammenzuarbeiten, um den Snowflake SDS-Support für unsere gemeinsamen Kunden aufrechtzuerhalten und zu optimieren. Diese Art von Hin und Her passiert nicht einfach; Um es richtig zu machen, sind viele Interessengruppen und eine durchdachte Zusammenarbeit erforderlich. Werfen wir einen Blick darauf, wie wir dazu gekommen sind und wie unsere Partnerschaft in der Praxis funktioniert, Woche für Woche und Jahr für Jahr.

Braze und Snowflake: Die Geburt einer Partnerschaft

Die Braze-Unterstützung für Snowflake SDS wurde entwickelt, um unseren Kunden sofortigen Zugriff auf Daten sowohl in Braze als auch in Snowflake zu ermöglichen, wodurch es möglich wird, tiefere Einblicke in das Benutzerverhalten, die Interaktion mit Nachrichten, die Aufbewahrung, die Ergebnisse des Trichters und andere ereignisgesteuerte Analysen zu erhalten. Um dies zu erreichen, haben wir uns entschieden, einen neuen internen Data Lake auf Snowflake zu bauen, der es uns ermöglicht, die Secure Data Sharing-Funktion dieser Plattform (die sich damals noch in der Entwicklung befand) zu nutzen, um es sowohl für Braze als auch für unsere gemeinsamen Kunden einfacher zu machen um auf aktuelle Daten zuzugreifen und diese zu verwalten.

Mit Snowflake SDS können Braze-Kunden sicher auf Daten zugreifen, ohne Informationen zwischen den beiden verschiedenen Plattformen zu kopieren oder zu übertragen – stattdessen wird die gemeinsame Nutzung über die einzigartige Dienstschicht und den Metadatenspeicher von Snowflake abgewickelt. Das Ergebnis ist, dass Daten, die innerhalb einer bestimmten Snowflake-Region geteilt werden, keinen zusätzlichen Speicherplatz auf Snowflake beanspruchen, was es Marken erleichtert, Braze-Daten innerhalb von Snowflake nahtlos zu verwenden.

Der Aufbau von Support für Snowflake SDS innerhalb von Braze war ein bedeutendes technisches Unterfangen (lesen Sie hier mehr über diesen Prozess). Aber um dies erfolgreich zu tun, mussten wir über technisches Fachwissen hinausgehen; Außerdem mussten wir unseren Workflow teilen und mit Snowflake darüber sprechen, wie wir die Data Cloud nutzen wollten, um unsere Ziele zu erreichen. Diese Einblicke in unseren Ansatz ermöglichten es Snowflake, bestehende Funktionen zu optimieren und neue zu entwickeln, was uns dabei half, sowohl den Snowflake SDS-Support als auch unseren internen Data Lake erfolgreich einzuführen und zu warten.

Braze und Snowflake: Eine laufende Zusammenarbeit

Derselbe Geist der offenen Kommunikation, der unsere Partnerschaft mit Snowflake überhaupt erst erfolgreich gemacht hat, spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, die Partnerschaft zwischen unseren Unternehmen stark zu halten. Die Abstimmung zwischen unseren Organisationen ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass alles so reibungslos wie möglich läuft. Daher legen wir großen Wert auf regelmäßige Kommunikation, um alle wichtigen Interessengruppen auf dem Laufenden zu halten.

„Wir telefonieren wöchentlich mit dem Braze-Team“, sagte Mike Platt-Hepworth, Enterprise Account Executive bei Snowflake. „Sie decken alles ab, von der Zusammenarbeit zwischen unseren Go-to-Market-Teams bis hin zur Befähigung von der technischen Seite der Dinge.“

„Auf der technischen Seite arbeiten wir mit vielen verschiedenen Braze-Stakeholdern zusammen“, sagte Ashish Patel, Vertriebsingenieur bei Snowflake. „Unsere Top-Ingenieure interagieren monatlich mit dem Braze-Engineering-Team. Manchmal liegt der Fokus auf der Lösung technischer Probleme, aber wir nehmen auch ständig Feedback vom Braze-Team entgegen, wie wir das gesamte Snowflake-Produkt verbessern können.“

Neugierig, wie diese Zusammenarbeit in der Praxis aussieht? Lassen Sie uns drei Situationen untersuchen, in denen die effektive Zusammenarbeit zwischen den technischen Teams von Braze und Snowflake zu Verbesserungen an einer oder beiden unserer jeweiligen Plattformen geführt hat.

1. Snowflake-Aufgaben und -Streams

Snowflake fügte die Möglichkeit hinzu, Streaming-Daten zu filtern und in Streams und Aufgaben umzuwandeln, ein Produktupdate, das eine wesentliche Rolle bei der Unterstützung der Erstellung von Braze Data Lake-bezogenen Kernproduktangeboten spielte, einschließlich unserer regionsübergreifenden Datenfreigabefunktionen. Snowflake bietet uns auch eine einfache Möglichkeit, die Leistung und Ausnahmen dieser Funktionen zu verfolgen, sodass wir sofort auf Probleme aufmerksam gemacht werden und den Kunden ein reibungsloses, zuverlässiges Erlebnis bieten.

„Streams und Tasks bieten unseren Kunden eine effektive Möglichkeit, Gesamtpipelines zu orchestrieren“, erklärt Patel. „Während wir daran arbeiteten, diese Schlüsselfunktion zu perfektionieren, erhielten wir von Braze gutes Feedback darüber, was gut funktionierte und was nicht auf ihrer Seite war, und arbeiteten dann mit dem Braze-Engineering-Team zusammen, um Probleme zu lösen. Dank unserer engen Zusammenarbeit mit den Braze-Ingenieuren können wir den frühen Zugriff auf einige Funktionen mit ihnen teilen, sodass wir schnelles Feedback erhalten und reaktionsschnelle Verbesserungen vornehmen können. Das Ergebnis dieser Partnerschaft und Zusammenarbeit war, dass es uns möglich war, unser Produkt noch besser zu machen und gleichzeitig Anpassungen vorzunehmen, die die Dinge für Braze rationalisierten und unsere Integration erfolgreicher machten.“

2. Löten Sie die Kafka-Cluster-Migration

In ähnlicher Weise führte Braze nach einem unserer Gespräche mit dem Engineering-Team von Snowflake eine Kafka-Cluster-Migration durch, die es einfacher machte, Daten basierend auf Snowflake-Regionen zu trennen. Dieser Aufwand, der es uns ermöglichte, die Dinge zu rationalisieren, indem ein ganzer Streaming-Schritt in der Pipeline entfernt wurde, unterstützte betriebliche Verbesserungen und gab uns mehr Kontrolle über die Stapelgröße für einzelne Dateien.

3. DSGVO-bezogene Löschunterstützung

In den frühen Tagen der Partnerschaft zwischen Braze und Snowflake haben wir versucht, unsere Tabellen in zwei Teile aufzuteilen, um personenbezogene Daten (PII) von Nicht-PII-Daten zu trennen, um die Dinge im Zusammenhang mit Datenlöschungen zu vereinfachen, die von der Allgemeinen Datenschutzverordnung der EU vorgeschrieben sind (DSGVO). Obwohl wir mit diesem Ansatz nicht weitergekommen sind, haben wir uns während des Testlaufs eng mit Snowflake beraten und sie irgendwann gebeten, eine Funktion zu entwickeln, die die Auswirkungen von DSGVO-bezogenen Löschungen auf das Clustering verringern würde. Sie haben darauf reagiert, indem sie eine Funktion erstellt haben, die speziell für uns aktiviert wurde und es uns ermöglicht, die Art und Weise, wie wir DSGVO-Löschvorgänge durchführen, zu optimieren, auch ohne eine größere Änderung an der Struktur unserer Tabellen vorzunehmen. In jüngerer Zeit haben wir uns mit diesen Erkenntnissen mit dem Snowflake-Team zusammengetan, um eine Snowflake-Funktion und Braze-Nutzungsmuster zusammenzubringen, um die Kosten für die Aufrechterhaltung der DSGVO-Konformität erneut erheblich zu senken.

Abschließende Gedanken

Während dieser Reise haben wir festgestellt, wie wichtig Vertrauen ist, wenn es um die Zusammenarbeit mit unseren Technologiepartnern geht. Die Möglichkeit, sich nahtlos mit Snowflake abzustimmen und zusammenzuarbeiten, war ein wichtiger Faktor für den Erfolg unserer Partnerschaft. Der nuancierte, kontinuierliche Einblick in unseren Ansatz ermöglichte es Snowflake, bestehende Funktionen zu optimieren und neue zu entwickeln, die uns dabei halfen, sowohl den Snowflake SDS-Support als auch unseren internen Data Lake erfolgreich einzuführen – und die Zusammenarbeit unserer jeweiligen Systeme in Zukunft weiter zu optimieren.

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