説明
Snowpark Python パッケージの特徴は次のとおりです。
サードパーティのパッケージは、session.import() メソッドを使用して、Snowpark セッションへの依存関係として登録できます。
SQL コマンド DESCRIBE FUNCTION は、Python ユーザー定義関数 (UDF) のインポートされた Python パッケージを一覧表示します。
information_schema.packages をクエリすると、サポートされている Python パッケージとバージョンの一覧が提供されます。
これらの特性は、Snowpark PythonパッケージをSnowflakeにインポート、検査、検証する方法を示しています。その他のオプションは、Snowpark Pythonパッケージの特性ではありません。オプションBは不正解です。Snowparkを使用すると、Pythonパッケージはローカル環境とリモート環境の両方にロードできます。オプションCは不正解です。サードパーティがサポートするPythonパッケージは、外部エンドポイントへのアクセスを防ぐためにロックダウンされておらず、ネットワークポリシーとセキュリティ設定によって制限されているためです。

Amazon MWAA は、オープンソースのワークフロー自動化ツールである Apache Airflow のマネージドサービスです。Apache Airflow はオンプレミスとクラウドの両方で使用できるため、ハイブリッド環境に最適です。Amazon MWAA を使用すると、データエンジニアはクラウドでマネージドサービスを利用しながら、オンプレミスでも同じオープンソースの Airflow 設定を維持できるため、環境間の移植性と一貫性を確保できます。

https://aws.amazon.com/ko/blogs/apn/change-data-capture-from-on-plex-sql-server-to-amazon-redshift-target/

https://docs.aws.amazon.com/transfer/latest/userguide/security-policies.html

説明
エンジニアがクエリパフォーマンスを向上させるために実行すべきステップは、仮想ウェアハウスのサイズを増やすことです。クエリプロファイルを見ると、ほとんどの時間がローカルディスクIOに費やされていることが分かります。これは、クエリがキャッシュではなくディスクから大量のデータを読み取っていたことを示しています。これは、スキャンされるデータ量が多いか、キャッシュヒット率が低いことが原因である可能性があります。仮想ウェアハウスのサイズを増やすと、クエリに使用できるメモリとキャッシュの量が増え、ディスクIO時間が短縮され、クエリパフォーマンスが向上する可能性があります。その他のオプションでは、クエリパフォーマンスが大幅に向上する可能性は低いでしょう。オプションA（仮想ウェアハウスを追加する）は、マルチクラスターウェアハウス構成または同時クエリで使用されない限り、効果がありません。オプションC（共通テーブル式（CTE）を使用してクエリを書き換える）は、クエリによってスキャンまたはキャッシュされるデータの量に影響を与えません。オプションD（結合の順序を変更し、最初は小さなテーブルから開始する）は、クエリによってスキャンまたはキャッシュされるデータの量も削減しない限り、ディスクIO時間を短縮しません。