Beschleunigung des Entwicklerworkflows für KI mit der integrierten Entwicklungsumgebung von Snowflake

Entwickler:innen haben die Schlüssel zur Aktivierung von Agenten-KI-Anwendungen in der Hand, doch heutzutage sind ihre sprichwörtlichen Schlüsselanhänger überfüllt. Bei so vielen Aufgaben und Integrationen schlagen sie sich mit einer Vielzahl von Entwicklungsumgebungen und Tools herum und bremsen so Produktivität und Innovation. Um moderne Agenten-Apps effizient zu entwickeln, benötigen Entwickler:innen eine integrierte Lösung, die schnell, kollaborativ und einfach zu bedienen ist. Sie brauchen eine gemeinsame Entwicklungsumgebung, in der sie jederzeit auf alles zugreifen können, was sie brauchen.

Snowflake hat sich zum Ziel gesetzt, die beste modernisierte Entwicklererfahrung zu bieten und ist stolz darauf, die verbesserten Funktionen und innovativen Funktionen hervorzuheben, die es zu einem Ziel für Entwickler machen. Unsere robuste Entwicklungsumgebung bietet die Flexibilität, vertraute Tools und Sprachen zu verwenden, und bietet die Möglichkeit, Umgebungen für eine bessere Zusammenarbeit und einen kontrollierten Zugriff auf alle Daten zu teilen, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Zusammengenommen führen Entwickler:innen nun einen Generalschlüssel und erschließen so das Potenzial, mühelos Anwendungen zu entwickeln.

In diesem Artikel sehen wir uns die Tools und Funktionen an, die Snowflake eingeführt hat, um Entwickler:innen dabei zu unterstützen, agentische Anwendungen zum Leben zu erwecken.

Eine robuste Entwicklungsumgebung für vielfältige Anforderungen

Wie alle Entwickler verlassen sich auch Entwickler oft auf ihre bevorzugten Tools. Snowflake wurde entwickelt, um dieser Realität durch Integrationen mit einer Vielzahl von Drittanbietertools gerecht zu werden. Mit Workspaces, einer leistungsstarken, einheitlichen Bearbeitungsumgebung in der Snowsight-Benutzeroberfläche, erhalten Entwickler:innen eine gemeinsame Oberfläche, die strukturierte Codeorganisation, integrierte Git-Integration, Cortex-Code (Private Preview), interaktive Diagramme und vieles mehr kombiniert.

Workspaces bietet eine kontrollierte, dateibasierte Umgebung mit Git-Integration und ermöglicht so eine schnellere, KI-gestützte Programmierung und nahtlose Teamzusammenarbeit. Benutzer können in SQL oder Python arbeiten und eine Vielzahl von Projekttypen verwalten, einschließlich dbt-Projekten auf Snowflake. Die neu entwickelte Snowflake CLI bietet eine umfangreiche Befehlszeilenschnittstelle für die direkte Arbeit mit Snowflake-Objekten oder die Erstellung automatisierter Tasks, die von einem Task ausgeführt oder nach einem Zeitplan ausgeführt werden können. Dank der Flexibilität, jedes Tool zu verwenden und jedes Objekt in Snowflake zu steuern, können Entwickler:innen mühelos auf ihrer Snowflake-Umgebung aufbauen.

Mit Git-synced Workspaces wird die Zusammenarbeit und Integration der Versionskontrolle für alle Snowflake-Objekte einfach und nahtlos. Es kann jede Git-fähige Plattform verwendet werden, einschließlich lokal gehosteter Lösungen, sodass Benutzer:innen Verbindungen zu Remote-Repositorys herstellen, Zweige wechseln oder erstellen und Änderungen pushen oder pullen können – alles aus Snowsight heraus. Workspaces bietet sogar eine integrierte visuelle Differenzansicht, die hilft, Konflikte zu erkennen und zu lösen, wenn sie auftreten – und das alles, ohne die Benutzeroberfläche zu verlassen.

Git-Integration bedeutet auch, dass Entwickler:innen mit ihrer bevorzugten IDE jeden Aspekt von Snowflake bearbeiten können. Unsere VS-Code-Integration ermöglicht es Entwickler:innen, in der Umgebung ihrer Wahl zu arbeiten und sie dennoch mit dem Rest ihres Teams durch die Git-Integration zu teilen. Dies ermöglicht einen optimierten und kollaborativen Entwicklungsprozess, insbesondere für Teams, die gemeinsame Codebasen verwalten.

All diese Funktionen tragen dazu bei, die Datenstrategie zu stärken, von der KI abhängig ist – ein absolutes Muss für die Entwicklung skalierbarer Agentenapplikationen.

Mit KI entwickeln und für KI

Während Entwickler:innen daran arbeiten, die modernsten Agenten-KI-Anwendungen bereitzustellen, bietet die Plattform von Snowflake robusten Support von der Erfassung bis zum Verbrauch, sodass Entwickler:innen in jeder Entwicklungsphase die am besten geeigneten Funktionen auswählen können. KI-Programmierungstools wie AISQL und Cortex Code ermöglichen eine schnellere und präzisere Codeerstellung, sodass Entwickler:innen mit den wachsenden Anforderungen der skalierbaren KI-Entwicklung Schritt halten können. Anstatt sich mit dem Schreiben von Code zu verzetteln, können Entwickler:innen stattdessen hochwertigere Aufgaben wie die Bewertung der Datenintegrität, -verfügbarkeit und -validität durch Tests bewältigen. So können sie die Anforderungen des Unternehmens berücksichtigen, anstatt nur den Code zu verwenden, der sie ermöglicht. Diese KI-gestützten Tools tragen auch zu einer effizienteren Ressourcennutzung bei und helfen bei der Identifizierung von Performance-Optimierungen – ob durch Code oder anderweitig.

So können Entwickler:innen und Administrator:innen beispielsweise mithilfe von Cortex Code von überall in Snowsight ein besseres Verständnis dafür gewinnen, wie effizient ihr Code und ihre Abfragen ausgeführt werden. Mit der Leistungsfähigkeit von KI können Nutzende die Performance ihrer Abfragen nachvollziehen (z. B.: Was kostet die jeweilige Ausführung? Wer nutzt sie am meisten?) und bietet Entwickler:innen die Möglichkeit, sie zu überprüfen und anzupassen, um die Kosten besser zu optimieren.

Um schließlich die Verbindung von KI-Modellen mit externen Tools, Datenquellen und Diensten zu vereinfachen, bietet Snowflake Managed Model Context Protocol (MCP)-Server an, die die Komplexität der Integration und den Verwaltungsaufwand reduzieren. Kunden können ihre Snowflake-Daten mit einer Vielzahl von Agentenapplikationen von Anbietern wie Anthropic, CrewAI und Cursor über MCP-Konnektoren verbinden, um kontextreiche KI-Agenten und Apps zu erstellen. Verwaltete MCP-Server von Snowflake (in Public Preview) bieten vereinfachte Interoperabilität, konsistente Governance und eine offene, auf Standards basierende Oberfläche, über die Agenten Tools entdecken und aufrufen sowie strukturierte und unstrukturierte Daten abrufen können. So müssen sie keine separate Infrastruktur bereitstellen oder benutzerdefinierte Integrationen erstellen.

Flexible Ausführungs- und Vertriebsoptionen

Angesichts der richtigen Entwicklungsumgebung, unterstützt durch KI und für die Weiterentwicklung von KI, benötigen Entwickler:innen dann Optionen, wo sie Code und Anwendungen ausführen können. Früher wurden SQL, Notebooks und andere Codeformate ausschließlich in einem Data Warehouse ausgeführt, doch mit Snowpark Container Services (SPCS) gibt es keine solche Bindung. SPCS bietet eine vollständig virtualisierte Umgebung, die den Luxus der Wahl in Bezug auf Hardware (CPU oder GPU) und Speichergröße bietet. VS Code kann direkt mit SPCS interagieren, um Funktionen und Module auch direkt in einem Container auszuführen.

Diese Flexibilität erstreckt sich auch auf Entwicklungsumgebungen von Drittanbietern. Durch eine neue Integration mit Vercel v0 kann jeder Mitarbeiter, von Entwicklern bis Analysten, codereiche, KI-gestützte Anwendungen einfach nur durch Beschreibung generieren. Diese Apps führen die Rechenleistung Ihres Snowflake-Kontos über SPCS aus und sind durch das globale CDN von Vercel geschützt. So können Sie sicherstellen, dass die Daten unverändert bleiben, die Governance-Kontrollen beibehalten werden und die Performance optimiert wird.

Unabhängig davon, ob Entwickler Anwendungen entwickeln möchten, um sie innerhalb eines Unternehmens auszuführen oder für den externen Gebrauch bereitzustellen, Snowflake hat eine Option. Der Snowflake Marketplace bietet eine Plattform, um Anwendungen, KI-Datenquellen oder Konnektoren an Millionen von Nutzenden zu vertreiben. Diese Snowflake Marketplace-Artikel können auch zur Erweiterung interner Anwendungen verwendet werden.

Bessere Wege zur KI mit Snowflake

Agentische KI verspricht Unmengen an Möglichkeiten – und Entwickler müssen schnell handeln, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Dafür braucht es eine bessere Entwicklungserfahrung – eine, die direkten Zugriff auf die Daten und Tools bietet, die Entwickler:innen wollen und benötigen, in einer Umgebung, die eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Teams fördert. Snowflake hat es sich zur Aufgabe gemacht, genau das zu liefern. Indem wir vertraute Tools wie Git und VS Code in Workspaces integrieren und jeden Schritt des Entwicklungsprozesses mit KI verschmelzen, möchten wir Entwickler:innen dabei unterstützen, das Innovationstempo noch weiter zu beschleunigen.

Entdecken Sie zu Beginn neue und verbesserte Funktionen von Snowflake, darunter:

Workspaces: Erfahren Sie in dieser dreiminütigen Demo, wie einfach Sie sich auf den neuesten Stand bringen können.
AISQL: Erfahren Sie mehr mit diesem Quickstart.

Sehen Sie sich diese Python-Quickstarts an:

Zukunftsgerichtete Aussagen

Dieser Artikel enthält zukunftsgerichtete Aussagen, unter anderem über künftige Produktangebote. Diese Aussagen stellen keine Garantie dar, dass diese Angebote wirklich bereitgestellt werden. Die tatsächlichen Ergebnisse und Angebote können abweichen und unterliegen bekannten und unbekannten Risiken und Unsicherheiten. Weitere Informationen finden Sie in unserem jüngsten 10-Q-Formular.