Drei Neuheiten vorgestellt Snowflake baut seine Data Cloud weiter aus

Von Martin Hensel

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Im Rahmen des Snowflake Summits 2022 wurden mit dem Unistore-Workload, dem Native Application Framework und der Erweiterung der nativen Python-Unterstützung drei Neuheiten in der Snowflake Data Cloud vorgestellt.

Snowflake baut seine Data Cloud weiter aus.
Snowflake baut seine Data Cloud weiter aus.
(Bild: Snowflake )

Bei Unistore handelt es sich um die Möglichkeit, die Entwicklung transaktionaler Anwendungen zu rationalisieren und zu vereinfachen. Gleichzeitig lassen sich konsistente Governance, hohe Leistung und fast unbegrenzte Skalierbarkeit sicherstellen. Laut Snowflake soll der Workload die nächste Innovationsphase mit Transkations- und Analysedaten in der Data Cloud vorantreiben.

Adobe ist Early Adopter von Unistore und hat bereits damit begonnen, die Private Preview der Hybrid-Tabellen für seine Adobe-Campaigns-Anwendung zu nutzen. „Unsere Teams sind bereits begeistert von den Verbesserungen, die wir sehen, einschließlich der 50-fachen Optimierung der Vorbereitungszeit für die Auslieferung“, freut sich Nick Hall, Senior Director, Adobe Campaign & Managed Cloud Services.

Native Application Framework vorgestellt

Das derzeit in der Private Preview befindliche Native Application Framework ermöglicht die Erstellung von Anwendungen mit Snowflake-Funktionen wie etwa Stored Procedures sowie benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) und Tabellenfunktionen (UDTFs). Weitere Funktionen sind bereits in Entwicklung, darunter etwa Streamlit-Integration für interaktive Kundenschnittstellen sowie Telemetriefeatures wie Ereignisse und Warnungen zur Überwachung und Fehlerbehebung. Das Framework baut auf Hochverfügbarkeit, Disaster Recovery, Kollaborations- und Sicherheitsfunktionen von Snowflake auf. Entwickler sollen sich dadurch in der Data Cloud weniger um operative Dinge kümmern müssen.

Programmierbarkeit verbessert

Snowflake für Python ist eine weitere Neuheit und für Anwender ab sofort als Public Preview verfügbar. Data Scientists, Data Engineers und Entwickler können damit auf Open-Source-Pakete und -Bibliotheken von Python zurückgreifen. Zudem ist Snowflake Worksheets for Python als private Vorschau erhältlich. Anwender können damit Pipelines, ML-Modelle und Anwendungen direkt in der Benutzeroberfläche Snowsight entwickelt.

Zudem soll die derzeit noch in Entwicklung befindliche Streamlit-Integration die Python-basierte Anwendungsentwicklung direkt in Snowflake einbringen. Ebenfalls in Arbeit sind Large Memory Warehouses zur sicheren Ausführung speicherintensiver Operationen wie Feature Engineering und Modelltraining auf großen Datensätzen. SQL Machine Learning ist ab sofort ebenfalls als Private Preview verfügbar und gestattet das Einbetten ML-gestützter Prognosen in alltägliche Business-Intelligence- und Analyseprozesse.

„Diese Funktionen, gepaart mit der erstklassigen Datensicherheit und dem Datenschutz von Snowflake, verändert wie Teams mit Daten experimentieren, iterieren und zusammenarbeiten, um so den größtmöglichen Nutzen zu erzielen“ , meint Christian Kleinerman, Senior Vice President of Product von Snowflake.

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