Crea potenti pipeline di dati in streaming o batch, in SQL o Python.
Crea pipeline di dati streaming o batch su un’unica piattaforma, con i vantaggi delle pipeline dichiarative e la convenienza dell’aggiornamento incrementale.
Nel Marketplace Snowflake accedi a dati aggiornati e pronti all’uso direttamente da migliaia di data set e app, senza dover creare le pipeline.
Programma in Python, SQL o molti altri linguaggi, poi esegui sfruttando la capacità di elaborazione multi-cluster di Snowflake, senza ricorrere a un’infrastruttura separata.
I sistemi streaming e batch, spesso separati, sono generalmente difficili da gestire e costosi da espandere. Ma Snowflake garantisce la massima semplicità, permettendo di gestire tutte le attività di ingestion e trasformazione dei dati, sia streaming che batch, in un singolo sistema.
Con Snowpipe Streaming trasmetti in streaming i set di righe in tempo quasi reale con una latenza inferiore ai 10 ms, o carichi automaticamente i file con Snowpipe. Entrambe le opzioni sono serverless, per ottimizzare scalabilità e convenienza.
Con Dynamic Tables (in public preview), utilizzi SQL o Python per definire le trasformazioni dei dati in modo dichiarativo. Snowflake gestisce le dipendenze e genera automaticamente i risultati in base ai tuoi target di aggiornamento. Poiché le Dynamic Tables operano solo sui dati che hanno subito modifiche dopo l’ultimo aggiornamento, semplificano le pipeline complesse e ad alto volume di dati e i costi si riducono.
E quando le esigenze aziendali cambiano, basta modificare un singolo parametro di latenza per trasformare agevolmente una pipeline batch in una pipeline in streaming.
Porta i workload dove sono i dati, per semplificare l’architettura della pipeline e fare a meno di un’infrastruttura separata.
Applicando il codice direttamente ai dati puoi rispondere a esigenze aziendali di ogni tipo, dall’accelerazione delle analisi alla creazione di app che sfruttano tutto il potenziale dall’AI generativa e dei LLM. In Snowpark puoi scegliere di utilizzare il tuo linguaggio preferito tra SQL, Python, Java e Scala.
Scrivi il codice in Python, Java o Scala, utilizzando il set di librerie di Snowpark, che include l’API DataFrame, e runtime come UDF e stored procedure. Successivamente, distribuisci ed elabori il codice in modo sicuro nella posizione di residenza dei dati, garantendo al tempo stesso una governance coerente in Snowflake.
Con Snowpark, i clienti registrano una mediana di performance 3,5 volte più veloci e costi inferiori del 34% rispetto alle soluzioni Spark gestite.1
Con il Data Cloud, hai a portata di mano una vastissima rete di dati e applicazioni.
L’accesso diretto ai data set aggiornati del Marketplace Snowflake semplifica la distribuzione di dati e applicazioni, permettendo di ridurre i costi e il carico di lavoro associato alle tradizionali pipeline ETL e alle integrazioni basate su API. In alternativa, puoi semplicemente utilizzare i connettori nativi per caricare i dati.
Tutte le risorse di data engineering che ti servono per creare pipeline con Snowflake.
Con i tutorial Snowflake per il data engineering inizi a operare in tempi brevissimi.
Partecipa a un laboratorio pratico virtuale con istruttore e impara a creare le tue pipeline di dati con Snowflake.
Partecipa ai forum della community e agli User Groups Snowflake. Incontra una rete globale di professionisti dei dati e impara dalla loro esperienza.
Prova Snowflake gratis per 30 giorni e scopri come il Data Cloud aiuta a eliminare
la complessità, i costi e i vincoli tipici di altre soluzioni.
1Fonte dei dati: Risultati dei clienti Snowpark