Claro 在月結信用分數重算作業時會執行一個 Large 虛擬倉儲——這是計算密集的程序，會為所有有效使用者重新計算分數。本月該倉儲在作業完成並自動暫停前，正好執行了 3.5 小時。財務團隊想在審閱 Snowflake 帳單前先知道總點數成本。
在這次 3.5 小時的執行中，Large 倉儲一共消耗了多少點數？
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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。
