ネイティブ Python サポートは、開発者向けの新しい Snowflake 機能のトップ リストです。

クラウド データ ウェアハウス プロバイダーの Snowflake Inc. は本日、データ サイエンティストが好む Python プログラミング言語のサポートを Data Cloud に追加し、3 月に Streamlit Inc. を買収して獲得したコラボレーション プラットフォームとの統合を強化すると発表しました。

Snowpark for Python は、Python を Snowpark 開発フレームワークに組み込みます。これにより、アプリケーションと同じプラットフォームにデータを移動することなく、Snowflake でデータを処理するためのアプリケーション プログラム インターフェイスが提供されます。 パブリック プレビューが発表されてから 5 か月で、Snowpark for Python は数百の顧客を獲得しました。 Python は、サポートされる言語として Java、Scala、および SQL に加わりました。

以前はパブリック プレビューであった Streamlit 統合が一般提供され、開発者は Snowflake 上の Python でデータ分析と機械学習モデルを構築できるようになりました。 開発者は、プラットフォームのセキュリティとガバナンス機能を利用して、アプリケーションを他のユーザーと共有できます。

ワンボタン共有

「Snowflake のグローバル パフォーマンス エンジンを活用して、アプリケーションを組織全体にスケーラブルに展開します」と、Streamlit の元最高経営責任者であり、現在 Snowflake で Streamlit の運用を率いる Adrien Treuille 氏は述べています。 「ボタンをクリックするとブームします。 アプリを外部の他のユーザーと共有できる URL を取得します。」

Snowflake は、最初は Amazon Web Services Inc. クラウド上で Snowpark に最適化されたウェアハウスもリリースしているため、Python 開発者は大規模な機械学習トレーニング モデルやその他のメモリ集約型操作を Snowflake で直接実行できます。 同社はまた、データ ウェアハウス内でアプリケーション、データ パイプライン、および機械学習モデルを開発するために使用できる Python ワークシートのプライベート プレビューもリリースしています。

さらに、Snowflake は、パッケージの管理と展開を簡素化することを目的とした、科学計算用の Python ディストリビューションである Anaconda のサポートを追加します。 Anaconda のオープンソース Python ライブラリは、Snowflake ユーザーが手動でインストールしなくてもアクセスできるようになります。

Snowflake はまた、現在プライベート プレビュー中の新機能であるスキーマ推論を使用してデータのオンボーディングを高速化することで、データ パイプラインの開発を強化しています。 ネイティブ ダイナミック テーブルは、現在プライベート プレビュー段階にある新機能であり、宣言型データ パイプライン開発による自動インクリメンタル処理です。

新しいクロスクラウド機能は、パイプラインのフェイルオーバーを透過的にすることを目的としています。 「誰かがデータを変換しているときに災害が発生し、別のリージョンまたはクラウドに切り替えたい場合、データが重複していないことを知っているので、シームレスにサポートできます」と、製品担当シニア バイス プレジデントの Christian Kleinerman は述べています。

オブザーバビリティとアラート

ネイティブのオブザーバビリティと開発者エクスペリエンスの機能は、アラート、ログ、イベント トレース、タスク グラフ、および履歴によって強化されており、これらはすべてパブリック プレビューまたはプライベート プレビューで利用できます。 「カスタム コードから作成したログ行を送信し、トレース イベントを挿入して、さまざまなトレース レベルで制御できます」と、製品管理ディレクターの Torsten Grabs 氏は述べています。 「これは、Snowflake で実行しているアプリケーションの状態を監視できるようにするための重要な構成要素になります。」

新しいアラート機能により、開発者はアラートが発生する条件を定義し、電子メールで通知を送信できます。 Grabs によると、他のメッセージング プラットフォームとの統合が計画されています。

本日発表された Snowflake プラットフォームのパフォーマンス強化には、ユーザーがより多くの全体的なコンピューティング能力を展開する必要なく、追加のリソースを提供することで特大のクエリを高速化するクエリ アクセラレーション サービスが含まれます。 結合を排除することでクエリの効率が向上し、統合された検索エンジンが改善されました。 お客様は、費用便益分析をより簡単に実行して、履歴ビューを介してテーブルに対するデータの読み込みまたは変更の規模と影響を判断できるようになりました。

Kleinerman 氏は、Snowflake は顧客にとってシームレスな方法でプラットフォームのパフォーマンスを着実に改善していると述べました。 「コンピューティング時間に対して料金を請求するため、パフォーマンスの向上はより良い経済につながります」と彼は言いました。

写真: Robert Hof/SiliconANGLE

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