Claro 會在每天午夜執行一個 Snowpark Python 程序，為所有活躍使用者重新計算信用評分。營運團隊想要從這個程序內部擷取營運層級的日誌訊息——特別是確認每次執行是否啟動、處理了多少筆使用者評分，以及是否因為缺少還款資料而略過任何紀錄。他們不需要偵錯等級的細節，也不想只記錄錯誤。團隊正在決定合適的日誌層級與儲存目的地。
團隊應該設定哪一種日誌層級與儲存目的地？
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透過掌握角色為本與任意性存取控制模型來保護你的 Snowflake 帳戶——從系統定義角色與權限階層，到自訂角色、驗證方式與網路原則。
實作欄位層級與列層級的安全性，套用物件標籤與自動化資料分類，解讀資料血緣，並設定加密與警示，以保護 Claro 的敏感財務資料。
使用資源監視器與 ACCOUNT_USAGE 檢視來監控並控管 Snowflake 的運算成本，以 Time Travel 與移轉容錯群組保護資料，並用事件表與 LOGIN_HISTORY 建立稽核軌跡。
當前練習
運用 Snowflake 的提供者、使用者與 reader 帳戶模型，啟用安全的資料協作；探索保護隱私的 Data Clean Rooms；並在 Snowflake Marketplace 瀏覽即時資料清單與 Native Apps。
