« Nous voulions passer à Snowpark pour des raisons de performance et cela a été très facile. La conversion de notre code PySpark à Snowpark a été aussi simple qu’un changement dans une déclaration d’importation. »
Principal Data Engineer
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L'AI DATA CLOUD
Snowpark
L’ensemble des bibliothèques et environnements d’exécution de code qui utilisent Python et d’autres langages de programmation à proximité de vos données dans Snowflake.
Le langage de votre choix dans une plateforme unique
Ajoutez votre code de programmation Python ou autre aux données gouvernées dans Snowflake.
Une évolutivité sans complexité opérationnelle
Une évolutivité élastique sans maintenance ni frais supplémentaires.
Aucun compromis sur la gouvernance et la sécurité
Des niveaux de sécurité et de contrôles de gouvernance professionnels et constants.
API Snowpark
Écrivez des requêtes et transformez des données à l’aide de DataFrames inspirés de Spark ou de pandas évolutifs (public preview).
API Snowpark ML
Utilisez cette bibliothèque Python pour accéder à des API unifiées pour le développement et l’exploitation de modèles et de fonctionnalités tout au long du cycle de vie du ML dans Snowflake ML.
Python, Java, Scala
Écrivez et exécutez des codes Python, Java et Scala personnalisés à l’aide de fonctions définies par l’utilisateur et de procédures stockées. Exploitez les packages intégrés du référentiel Anaconda.
Snowpark Container Services
Enregistrez, déployez et exécutez des images de conteneur (en public preview) dans une infrastructure gérée par Snowflake.
Snowpark pour le data engineering
Utilisez Python pour transformer vos données brutes en formats modélisés pour vos pipelines de données.
Rapport prix‑performances de Snowpark : résultats pour nos clients
Nos clients constatent en moyenne des performances 4,6 fois supérieures et une réduction des coûts de 35 % grâce à Snowpark, comparativement à des solutions Spark gérées1.
Pipelines de données évolutifs
Transformations de vos données connectées à votre data lake, votre entrepôt de données ou vos Iceberg Tables dans Snowflake.
Snowparkpour le ML
Créez et exploitez des flux de travail de ML de bout en bout à l’aide de Snowpark ML.
Snowpark ML
Utilisez des frameworks Python, tels que scikit‑learn et XGBoost, en vue du prétraitement, du feature engineering et de l’entraînement de modèles pouvant être déployés et gérés dans Snowflake ML sans déplacement de données.
Snowpark Container Services
Créez des modèles de ML et des LLM d’IA générative dans n’importe quel langage de programmation, combinez‑les en tant qu’image de conteneur et déployez‑les dans des unités centrales et des processeurs graphiques configurables, pour une flexibilité optimale pour les développeurs.
Plus de 50 % des clients Snowflake utilisent Snowpark chaque semaine*. Les entreprises suivantes figurent parmi nos clients Snowpark :
*En date d’avril 2024
« Snowpark offre des avantages considérables : nous pouvons exécuter des tâches de data science, comme le feature engineering, directement là où les données sont stockées. Notre travail est beaucoup plus efficace et agréable. »
Data Science Lead
EDF
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1Basé sur des cas d’usage de production et de démonstrations de faisabilité de clients comparant la vitesse et le coût de Snowpark par rapport aux services gérés de Spark entre novembre 2022 et janvier 2024. Toutes les conclusions résument les résultats obtenus par nos clients avec des données réelles et ne représentent pas des ensembles de données inventés utilisés comme benchmarks.