World

Tawaran kepingan salju untuk beban kerja transaksional dan ilmu data dalam rangkaian peningkatan yang luas



Snowflake Inc. memimpin konferensi Snowflake Summit 2022 hari ini dengan serangkaian pengumuman yang bertujuan membuat platformnya lebih dapat diprogram, fleksibel, dan mengakomodasi berbagai beban kerja yang lebih besar, termasuk transaksi.

Perusahaan, yang telah didera oleh pertumbuhan yang melambat dan penurunan hampir 66% pada harga sahamnya sejak awal tahun, berusaha untuk memperluas cakupan beban kerja yang didukungnya sambil membawa para ilmuwan data lebih dekat ke dalam lipatan.

Perusahaan meluncurkan Unistore, jenis beban kerja baru yang memungkinkan pengguna untuk menggabungkan data transaksional dan analitis dalam satu platform dengan tata kelola yang konsisten dan skala besar. Unistore memungkinkan pengguna Snowflake Data Cloud untuk memasukkan penggunaan transaksional seperti status aplikasi dan penyajian data ke dalam alur kerja analitik mereka, menjembatani silo yang secara tradisional memisahkan kedua lingkungan tersebut.

“Kami memiliki Bintang Utara yang luas untuk Snowflake, yaitu menyediakan platform yang dapat membantu pelanggan mengatur dan menalar melalui semua jenis data,” Christian Kleinerman, wakil presiden senior produk di Snowflake, mengatakan dalam sebuah pengarahan. “Dengan semua data transaksional dan analitik Anda di dalam data cloud, Anda sekarang dapat mulai melakukan kueri analitik di atas data tersebut dan menemukan wawasan yang sebelumnya tidak mungkin karena data tersebut ada pada data transaksional dan analitik Anda pada saat yang bersamaan.” Hasilnya adalah lingkungan yang lebih sederhana dengan keamanan dan manajemen terpadu dalam satu mesin, katanya.

Sebagai bagian dari perluasan gudang data cloud-nya, Snowflake juga memperkenalkan Tabel Hibrida untuk operasi satu baris cepat yang dapat digunakan pelanggan untuk membangun aplikasi transaksional. Hal ini memungkinkan pengguna untuk melakukan analitik langsung pada data transaksional serta bergabung dengan Tabel Hibrida dengan Tabel Kepingan Salju yang ada untuk tampilan yang lebih lengkap, kata Kleinerman.

Mencari ilmuwan data

Penambahan dukungan Python meningkatkan aksesibilitas dan kemampuan program untuk ilmuwan data, insinyur data, dan pengembang. Snowpark untuk Python, dirilis dalam pratinjau publik, secara native terintegrasi dengan kerangka kerja untuk membuat aplikasi yang berfokus pada data yang baru-baru ini diperoleh Snowflake dengan pembelian Streamlit Inc. Pengembang dapat membangun saluran pipa, aplikasi, dan aplikasi yang dapat diskalakan, serta alur kerja pembelajaran mesin langsung di Snowflake menggunakan mereka bahasa dan perpustakaan yang disukai. Perusahaan mengatakan itu juga memperluas akses data dengan peningkatan baru untuk bekerja dengan data streaming.

Dukungan data streaming, yang saat ini dalam pratinjau pribadi, memungkinkan penyerapan tanpa server dan transformasi deklaratif data streaming. “Snowpipe Streaming akan memberikan peningkatan urutan besarnya dalam latensi dari apa yang ada saat ini, dari menit ke detik satu digit,” kata Kleinerman.

Opsi baru yang disebut Materialized Tables mendukung set lengkap kueri Snowflake pada definisi pipeline deklaratif dengan definisi parameter otomatis untuk pemeliharaan pipeline inkremental. “Dengan ini, kami yakin kami melengkapi serangkaian opsi bagi pelanggan dalam cara Anda membawa data ke Snowflake dan bagaimana Anda mengubahnya dengan kemudahan penggunaan dan kekuatan ekspresif maksimum,” kata Kleinerman.

Snowflake juga mengatakan pihaknya juga berencana untuk memperluas tabel eksternalnya, yang menyimpan data dalam file di tahap eksternal untuk mendukung Apache Iceberg — format terbuka dan berkinerja tinggi untuk tabel analitik yang sangat besar — ​​untuk memungkinkan pengguna mengakses data di penyimpanan lokal. sistem langsung dari cloud.

Alih-alih harus berurusan dengan kumpulan file yang terisolasi dalam format yang berbeda, Iceberg menyatukan data itu di satu tempat, kata Kleinerman. “Ini akan memperkenalkan tipe meja kelas satu yang memiliki semua karakteristik meja tradisional Snowflake dengan performa yang sangat tinggi,” katanya. “Pengguna akan memilih berdasarkan tabel demi tabel apa yang akan muncul dalam format terbuka sebagai lawan dari format Snowflake, yang masih memiliki beberapa keunggulan kinerja.”

Replikasi yang diperluas

Di bidang replikasi, Snowflake meningkatkan replikasi lintas wilayah dan lintas cloud yang ada dengan kemampuan untuk menerapkan failover dan failback dengan pengalihan klien. Itu menghilangkan kebutuhan untuk mengekstrak/mengubah/memuat dasbor untuk menyambung kembali ke database sumber. Ini juga memperluas pengumpulan data untuk memasukkan informasi tambahan seperti pengguna, beban kerja, dan stempel waktu. Replikasi pipeline memungkinkan pelanggan menerapkan failover tanpa duplikasi data.

Pembaruan tambahan memberi pengembang kemampuan untuk membangun aplikasi dan model di antarmuka web Snowsight Snowflake menggunakan Python. Mereka dapat dengan aman menjalankan operasi intensif memori seperti pelatihan model rekayasa fitur pada kumpulan data besar menggunakan pustaka Python dan menyematkan prediksi daya pembelajaran mesin ke dalam aplikasi intelijen bisnis dan analitik mereka. Tipe data geometri baru memperluas sistem koordinat planar platform data.

“Kami memiliki tipe data geografi yang merupakan sistem koordinat bumi bulat; ini menyediakan sistem koordinat datar,” kata Kleinerman. Pertanyaan tentang data geospasial juga telah dipercepat dengan faktor lima, katanya.

Data keamanan terkonsolidasi

Beban Kerja Keamanan Siber baru menggabungkan platform Snowflake dan perangkat lunak dari mitra ekosistem untuk memungkinkan tim keamanan siber menangani data log terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur secara native. Itu berarti mereka dapat menyimpan data volume tinggi selama bertahun-tahun dan mencarinya dengan sumber daya yang dapat diskalakan menggunakan bahasa seperti SQL dan Python. Data keamanan juga dapat digabungkan dengan data aplikasi untuk memungkinkan penyelidikan yang lebih tepat dan visibilitas terpadu di seluruh vektor keamanan.

Akhirnya, Kerangka Aplikasi Asli baru, yang juga dalam pratinjau pribadi, ditujukan untuk pengembang komersial. Ini memungkinkan mereka untuk menyebarkan aplikasi ke Snowflake Marketplace yang dapat dipasang dan dijalankan pelanggan dengan aman langsung di instans Snowflake mereka tanpa memindahkan data.

Pengembang dapat membangun aplikasi menggunakan alat seperti prosedur tersimpan, fungsi yang ditentukan pengguna dan fungsi tabel yang ditentukan pengguna serta menggunakan Streamlit untuk membangun antarmuka. Fitur telemetri seperti acara dan peringatan untuk pemantauan dan pemecahan masalah juga sedang dikembangkan, kata perusahaan itu.

“Mendapatkan aplikasi ke tangan pelanggan Anda selalu sulit,” kata Pemimpin Produk Snowflake, Chris Child. “Ini mengharuskan organisasi untuk mengelola infrastruktur aplikasi serta menangani informasi yang berpotensi sensitif atas nama pelanggan mereka sambil juga mencari tahu strategi distribusi dan penagihan mereka.”

Tujuan dari kerangka kerja “adalah untuk memungkinkan Anda berhenti membawa data Anda ke aplikasi Anda dan membuat silo baru dan sebagai gantinya membawa aplikasi ke data Anda sepenuhnya di dalam data cloud,” kata Child. “Ini tidak mungkin terjadi sebelumnya karena tidak ada satu platform data yang dapat menangani semua jenis data Anda yang berbeda dan juga komputasi dan berbagi yang diperlukan untuk menjalankan berbagai jenis aplikasi Anda di satu tempat.”

Pelanggan dapat merasa aman memberikan aplikasi akses ke data yang paling sensitif karena pengembang tidak pernah melihat data tersebut, kata Child.

Menanggapi permintaan pelanggan untuk visibilitas yang lebih baik atas penggunaannya, Snowflake juga menambahkan peringatan ambang batas dan grup sumber daya yang memungkinkan pengguna untuk menggabungkan sumber daya dan anggaran untuk analisis pengeluaran.

Dalam pengumuman terpisah, ALTR Solutions Inc., pembuat perangkat lunak kontrol dan perlindungan data, merilis mesin otomatisasi kebijakan baru untuk mengelola kontrol akses data di Snowflake dan lingkungan lainnya. Hal ini memungkinkan insinyur dan arsitek data untuk mengatur kebijakan akses data dalam hitungan menit, mengelola pembaruan yang sedang berlangsung untuk izin data dan menangani permintaan akses data melalui platform tanpa kode ALTR untuk manajemen kebijakan data.

Foto: Robert Hof/SiliconANGLE

Tunjukkan dukungan Anda untuk misi kami dengan bergabung dengan Cube Club dan Komunitas Pakar Acara Cube kami. Bergabunglah dengan komunitas yang mencakup Amazon Web Services dan CEO Amazon.com Andy Jassy, ​​pendiri dan CEO Dell Technologies Michael Dell, CEO Intel Pat Gelsinger dan banyak lagi tokoh dan pakar.

Artikel ini telah tayang pertama kali di situs siliconangle.com

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button