Ofertas de Snowflake para cargas de trabajo transaccionales y de ciencia de datos en un amplio conjunto de mejoras

Snowflake Inc. está liderando su Cumbre de copos de nieve 2022 conferencia hoy con un par de anuncios destinados a hacer que su plataforma sea más programable, versatile y que se adapte a una mayor variedad de cargas de trabajo, incluidas las transacciones.

Los angeles empresa, que se ha visto castigada por los angeles desaceleración del crecimiento y una caída de casi el 66 % en el precio de sus acciones desde principios de año, está intentando ampliar el alcance de las cargas de trabajo que admite al mismo tiempo que acerca más a los científicos de datos.

Los angeles empresa está lanzando Unitienda, un nuevo tipo de carga de trabajo que permite a los usuarios combinar datos transaccionales y analíticos en una única plataforma con una gobernanza coherente y a gran escala. Unistore permite a los usuarios de Snowflake Knowledge Cloud incluir usos transaccionales como el estado de los angeles aplicación y el servicio de datos en sus flujos de trabajo analíticos, salvando los silos que tradicionalmente han separado esos dos entornos.

“Tenemos una estrella norte amplia para Snowflake, que es proporcionar una plataforma que pueda ayudar a los clientes a organizar y razonar a través de todo tipo de datos”, dijo Christian Kleinerman, vicepresidente senior de productos de Snowflake, en una sesión informativa. “Con todos sus datos transaccionales y analíticos dentro de los angeles nube de datos, ahora puede comenzar a realizar consultas analíticas sobre esos datos y descubrir conocimientos que nunca antes fueron posibles porque están en sus datos transaccionales y analíticos al mismo tiempo”. El resultado es un entorno más easy con seguridad y administración unificadas dentro de un solo motor, dijo.

Como parte de esa ampliación de su almacén de datos en los angeles nube, Snowflake también presenta tablas híbridas para operaciones rápidas de una sola fila que los clientes pueden usar para crear aplicaciones transaccionales. Esto permite a los usuarios realizar análisis directamente en los datos transaccionales, así como unir las tablas híbridas con las tablas Snowflake existentes para obtener una vista más completa, dijo Kleinerman.

Cortejando a los científicos de datos

Los angeles adición de compatibilidad con Python mejora los angeles accesibilidad y los angeles capacidad de programación para científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores. Parque de nieve para Python, lanzado en versión preliminar pública, se integra de forma nativa con un marco para crear aplicaciones centradas en datos que Snowflake adquirió recientemente con los angeles compra de Streamlit Inc. Los desarrolladores pueden crear canalizaciones escalables, aplicaciones y flujos de trabajo de aprendizaje automático directamente en Snowflake utilizando sus lenguajes preferidos y bibliotecas Los angeles compañía dijo que también está ampliando el acceso a los datos con las nuevas mejoras para trabajar con transmisión de datos.

Los angeles compatibilidad con transmisión de datos, que actualmente se encuentra en versión preliminar privada, permite los angeles ingesta sin servidor y los angeles transformación declarativa de transmisión de datos. “Snowpipe Streaming brindará una mejora de orden de magnitud en los angeles latencia con respecto a los angeles precise, de minutos a segundos de un solo dígito”, dijo Kleinerman.

Una nueva opción denominada Tablas materializadas admite el conjunto completo de consultas de Snowflake sobre definiciones de canalización declarativas con los angeles definición automática de parámetros para el mantenimiento de canalización incremental. “Con esto, creemos que completamos el conjunto de opciones para los clientes sobre cómo traer datos a Snowflake y cómo transformarlos con facilidad de uso y el máximo poder expresivo”, dijo Kleinerman.

Snowflake también dijo que también planea expandir sus tablas externas, que almacenan datos en archivos en una etapa externa para admitir iceberg apache — un formato abierto de alto rendimiento para tablas analíticas muy grandes — que permite a los usuarios acceder a datos en sistemas de almacenamiento locales directamente desde los angeles nube.

En lugar de tener que lidiar con una colección de archivos aislados en diferentes formatos, Iceberg unifica esos datos en un solo lugar, dijo Kleinerman. “Esto introducirá un tipo de mesa de primera clase que tiene todas las características de las mesas tradicionales de Snowflake con un rendimiento muy alto”, dijo. “El usuario elegirá mesa por mesa lo que aparecerá en formatos abiertos en lugar del formato Snowflake, que aún tiene algunas ventajas de rendimiento”.

Replicación ampliada

En el área de los angeles replicación, Snowflake está mejorando su replicación existente entre regiones y entre nubes con los angeles capacidad de implementar conmutación por error y conmutación por recuperación con una redirección de cliente. Eso elimina los angeles necesidad de extraer/transformar/cargar tableros para volver a conectarse a una base de datos de origen. También está ampliando los angeles recopilación de datos para incluir información adicional, como usuarios, cargas de trabajo y marcas de tiempo. Los angeles replicación de canalización permite a los clientes implementar los angeles conmutación por error sin duplicación de datos.

Las actualizaciones adicionales brindan a los desarrolladores los angeles capacidad de crear aplicaciones y modelos en Snowflake. Vista de nieve interfaz internet usando Python. Pueden ejecutar de forma segura operaciones que requieren mucha memoria, como el entrenamiento de modelos de ingeniería de características en grandes conjuntos de datos utilizando bibliotecas de Python e incorporar predicciones de potencia de aprendizaje automático en sus aplicaciones de análisis e inteligencia empresarial. Un nuevo tipo de datos de geometría amplía el sistema de coordenadas planas de los angeles plataforma de datos.

“Hemos tenido un tipo de datos geográficos que es un sistema de coordenadas de tierra redonda; esto proporciona un sistema de coordenadas planas”, dijo Kleinerman. Las consultas sobre datos geoespaciales también se han multiplicado por cinco, dijo.

Datos de seguridad consolidados

Una nueva carga de trabajo de seguridad cibernética combina los angeles plataforma Snowflake y el instrument de los socios del ecosistema para permitir que los equipos de seguridad cibernética manejen de forma nativa datos de registro estructurados, semiestructurados y no estructurados. Eso significa que pueden almacenar años de datos de gran volumen y buscarlos con recursos escalables utilizando lenguajes como SQL y Python. Los datos de seguridad también se pueden combinar con datos de aplicaciones para permitir investigaciones más informadas y una visibilidad unificada en todos los vectores de seguridad.

Finalmente, un nuevo Marco de aplicación nativo, que también se encuentra en versión preliminar privada, está dirigido a desarrolladores comerciales. Les permite implementar aplicaciones en Snowflake Market que los clientes pueden instalar y ejecutar de forma segura directamente en sus instancias de Snowflake sin mover datos.

Los desarrolladores pueden crear aplicaciones utilizando herramientas como procedimientos almacenados, funciones definidas por el usuario y funciones de tabla definidas por el usuario, así como utilizar Streamlit para crear interfaces. También se están desarrollando funciones de telemetría como eventos y alertas para monitoreo y solución de problemas, dijo los angeles compañía.

“Hacer que las aplicaciones lleguen a las manos de sus clientes siempre ha sido difícil”, dijo Chris Kid, jefe de producto de Snowflake. “Requiere que las organizaciones administren los angeles infraestructura de aplicaciones y manejen información potencialmente confidencial en nombre de sus clientes, al mismo tiempo que determinan sus estrategias de distribución y facturación”.

El objetivo del marco “es permitirle dejar de traer sus datos a sus aplicaciones y crear nuevos silos y, en su lugar, llevar las aplicaciones a sus datos completamente dentro de los angeles nube de datos”, dijo Kid. “Esto realmente no ha sido posible antes porque no había una sola plataforma de datos que pudiera manejar todos sus diferentes tipos de datos y también el cómputo y el intercambio que son necesarios para ejecutar sus diferentes tipos de aplicaciones en un solo lugar”.

Los clientes pueden sentirse seguros dando acceso a las aplicaciones a los datos más sensibles porque los desarrolladores nunca ven los datos, dijo Kid.

En respuesta a las solicitudes de los clientes para una mejor visibilidad sobre su uso, Snowflake también dijo que está agregando alertas de umbral y grupos de recursos que permiten a los usuarios combinar recursos y presupuestos para el análisis de gastos.

En un anuncio separado, Soluciones ALTR Inc., un fabricante de instrument de regulate y protección de datos, lanzó un nuevo motor de automatización de políticas para administrar los controles de acceso a datos en Snowflake y otros entornos. Permite a los ingenieros y arquitectos de datos configurar políticas de acceso a datos en minutos, administrar actualizaciones continuas de permisos de datos y manejar solicitudes de acceso a datos a través de los angeles plataforma sin código de ALTR para los angeles administración de políticas de datos.

Foto: Robert Hof/SiliconANGLE