L'architecture Snowflake découple complètement le stockage des données du calcul, permettant de scaler chaque composant indépendamment. Cette séparation élimine les compromis de dimensionnement où il fallait sur-provisionner pour les pics. Les virtual warehouses s'adaptent à la demande et se facturent à la seconde d'utilisation réelle, optimisant les coûts en ne payant que le compute effectivement consommé.

Snowflake gère intégralement l'infrastructure sous-jacente sans intervention requise : aucun serveur à provisionner, aucun patch à appliquer, aucune optimisation de stockage à configurer. Cette approche serverless élimine les tâches d'administration système et permet aux data engineers de se concentrer sur la valeur métier. Les mises à jour et optimisations s'effectuent automatiquement sans downtime.

Les virtual warehouses se redimensionnent en quelques secondes selon les besoins de traitement sans reconfiguration complexe. Cette élasticité permet de gérer les pics de charge en augmentant temporairement la puissance de calcul puis de redescendre immédiatement après. La scalabilité s'applique aussi au stockage qui croît automatiquement sans limite prédéfinie ni migration de données.

Snowflake fonctionne nativement sur AWS, Azure et Google Cloud Platform avec le même SQL et les mêmes processus. Cette portabilité évite le vendor lock-in cloud et facilite les architectures où différentes workloads s'exécutent sur différents fournisseurs. Le data sharing cross-cloud permet de collaborer entre organisations utilisant des clouds différents sans duplication ni transfert de données.

Le type VARIANT traite nativement JSON, Avro, XML et Parquet sans transformation préalable ni schéma rigide. Cette flexibilité unifie data warehouse et data lake dans une plateforme unique, éliminant les architectures hybrides complexes. La compression et l'optimisation automatiques garantissent des performances comparables aux formats structurés tout en préservant la flexibilité des données semi-structurées.