Compétence Cortex Code pour les projets DCM : développez, testez et déployez grâce à une gestion déclarative de l’infrastructure et à un développement assisté par l’IA

Les projets de gestion des changements de base de données (DCM), désormais en public preview, apportent la gestion déclarative de l’infrastructure à Snowflake. La compétence dcm de Cortex Code transforme cette capacité en workflow guidé par l’IA, du premier fichier au premier déploiement. Vous décrivez l’état attendu de votre infrastructure. Cortex Code vous aide à rédiger les définitions, tandis que la compétence DCM vous aide à les valider avant toute modification d’objet. DCM se charge ensuite du déploiement dans vos environnements. 

Gérer une infrastructure à grande échelle est difficile

La dérive de schéma passe inaperçue. Les pipelines reposant sur des tables gérées par des scripts ALTER TABLE se désynchronisent dès que deux ingénieurs modifient le même objet depuis des branches différentes. Les déploiements multi-environnements, dev, staging et prod, imposent de dupliquer la logique et d’espérer que les variables de configuration restent homogènes. Et lorsqu’un problème survient, son impact en aval est plus important qu’il n’y paraît.

La solution traditionnelle est rigide : scripts de migration, outils CI/CD complexes et magasins d’état externes. Ces outils fonctionnent, mais ils ajoutent des frictions à chaque modification. Les Data engineers passent plus de temps à suivre ce qui a été déployé qu’à construire ce qui compte vraiment.

Les projets DCM résolvent ce problème grâce à un modèle différent. Au lieu de scripter les modifications, vous déclarez l’état attendu de chaque objet à l’aide de la syntaxe DEFINE. DCM calcule les différences, vous présente un plan d’exécution avant le lancement des opérations et applique uniquement les modifications nécessaires. 

Ce que les projets DCM et la compétence DCM vous permettent d’accomplir

Un projet DCM comprend deux composants essentiels : un manifest.yml qui définit vos cibles de déploiement et vos variables de templating Jinja2, ainsi qu’un ou plusieurs fichiers de définition, c’est-à-dire du SQL standard utilisant la syntaxe DEFINE <object>, avec substitution des variables pour chaque environnement. La structure est claire, versionnée dans Git et déployable à l’aide d’une seule commande CLI.

Les projets DCM prennent en charge un large éventail d’objets Snowflake : tables, vues, Dynamic Tables, Tasks, entrepôts, schémas, bases de données, rôles et privilèges. De nouveaux objets sont régulièrement ajoutés. Les équipes Platform peuvent définir des standards à l’échelle de l’entreprise. Les équipes feature peuvent gérer leur périmètre et déployer en toute confiance.

La compétence DCM Projects de Cortex Code va encore plus loin. Il s’agit d’une compétence spécialisée qui charge dans l’IA le contexte DCM, les références de syntaxe et les garde-fous du workflow. Cortex Code sait ainsi utiliser la syntaxe déclarative et basée sur des templates de DCM Projects, comprend comment aider l’utilisateur à valider les modifications avec DCM ANALYZE et PLAN, et peut le guider vers les bonnes pratiques propres à DCM.

La compétence s’active automatiquement dès que vous mentionnez DCM, manifest.yml, snow dcm, DEFINE TABLE ou quelques mots-clés associés. Aucune invocation manuelle n’est nécessaire, mais vous pouvez également appeler DCM à l’aide de /dcm.

Modifier un pipeline existant, tester les changements et déployer en toute sécurité

C’est ici que le workflow prend tout son sens. Imaginons que votre équipe dispose d’un projet DCM déployé qui gère un ensemble de Dynamic Tables et de Tasks pour un pipeline d’ingestion quotidien. Une modification de schéma se profile : vous devez ajouter une colonne à une table source qui alimente trois objets en aval. Dans l’ancien modèle, cette opération est un processus manuel en plusieurs étapes, qui présente un risque réel pour les objets en aval.

Automatisez l’ensemble du workflow avec GitHub Actions

Les mêmes commandes DCM fonctionnent dans les pipelines CI/CD. Le référentiel Snowflake Labs DCM fournit quatre workflows GitHub Actions réutilisables :

• Tester les connexions à chaque push

• Exécuter snow dcm plan pour chaque pull request vers main

• Déployer en production lors de la fusion

• Promouvoir de Stage vers prod avec des approbations conditionnelles

Grâce à cette configuration, chaque modification de schéma suit automatiquement le même cycle de revue : la sortie de PLAN est visible dans la PR et l’exécution de DEPLOY est soumise à approbation. Vos modifications de l’infrastructure Snowflake bénéficient désormais du même niveau de rigueur lors de la revue que le code de votre application.

Lancez-vous dès aujourd’hui avec les projets DCM

Les projets DCM, actuellement en public preview, sont simples à tester : Consultez la documentation ou mettez-vous immédiatement à l’œuvre avec le guide du développeur Getting Started with Snowflake DCM Projects. Utilisez la référence de la compétence /dcm ou le terme DCM dans votre prompt en langage naturel pour interagir avec vos projets DCM par la conversation, générer la structure de votre premier projet en quelques minutes et commencer à déployer des modifications d’infrastructure que vous pouvez examiner avant leur exécution.

_{Déclarations prévisionnelles}

_{Cette page contient des déclarations prévisionnelles, notamment de futures offres de produits. Elle ne constitue en aucun cas un engagement à fournir des offres de produits. Les résultats et les offres réels peuvent différer et sont soumis à des risques connus et inconnus, ainsi qu’à des incertitudes. Découvrez notre dernier 10‑Q pour en savoir plus.}