WORKLOADS
Snowflake pour le Data engineering
Créez des pipelines de données par batch et en streaming puissants en SQL ou Python. Accélérez le data engineering pour l’IA et le ML, les applications et l’analyse, avec des performances 4,6 fois plus rapides tout en assurant le contrôle et la gouvernance complets des données.
Réduisez la complexité des exigences de data engineering
Créez des pipelines de données par batch et en streaming dans une plateforme unique, grâce aux pipelines déclaratifs et à une actualisation incrémentielle rentable.
Éliminez les pipelines inutiles grâce au Data Sharing
Accédez à des données actualisées et prêtes à l’emploi directement à partir de milliers d’ensembles de données et d’applications via la Marketplace Snowflake, sans création de pipelines.
Codez dans le langage de votre choix au sein d’un moteur optimisé unique
Programmez en Python, en SQL et dans d’autres langages, puis exécutez votre code avec le calcul multi-cluster de Snowflake. Aucune infrastructure distincte n’est nécessaire.
Comment ça marche ?
Diffusez des données avec une latence inférieure à 10 secondes
Souvent conservés séparément, les systèmes en streaming et par batch sont généralement difficiles à gérer, tandis que leur dimensionnement peut s’avérer coûteux. Cependant, Snowflake simplifie ce processus en gérant l’ingestion des données et leur transformation, aussi bien par batch qu’en streaming, au sein d’un même système.
Diffusez des données tabulaires en continu et en temps quasi réel avec une latence inférieure à 10 s via Snowpipe Streaming, ou optez pour l’ingestion automatique avec Snowpipe. Chacune de ses solutions fonctionne sans serveur, garantissant une meilleure évolutivité et une rentabilité accrue.
Ajustez la latence en modifiant un seul paramètre
Grâce aux Dynamic Tables, vous pouvez utiliser SQL ou Python pour définir des transformations de données de façon déclarative. Snowflake gérera les dépendances et matérialisera automatiquement les résultats en fonction de vos objectifs d’actualisation des données. Afin de rendre les volumes de données élevés et les pipelines complexes plus simples et plus rentables, les Dynamic Tables peuvent fonctionner uniquement sur les données qui ont été modifiées depuis la dernière actualisation.
Les besoins de votre activité ne cessant d’évoluer, l’adaptation est facilitée par la création d’un pipeline par batch au sein d’un pipeline en streaming, grâce à la modification d’un seul paramètre de latence.
Accélérez le data engineering pour les analyses, les applications, l’IA et le ML
Rapprochez vos workloads de vos données afin de rationaliser votre architecture de pipelines et de vous affranchir de la nécessité d’une infrastructure distincte.
Intégrez votre code à vos données afin de répondre aux divers besoins de votre activité, qu’il s’agisse d’accélérer les analyses, de créer des applications ou encore d’exploiter tout le potentiel de l’IA générative et des LLM. Grâce aux bibliothèques et aux environnements d’exécution de Snowpark, ce code peut être rédigé dans le langage de votre choix, y compris Python, Java ou Scala.
Performances 4,6 fois supérieures et coûts 35 % inférieurs, sans compromis sur la gouvernance
Dans Snowflake, exécutez du code Python et d’autres codes de programmation à proximité de vos données afin de créer des pipelines de données. Déplacez automatiquement le traitement dans des environnements d’exécution multilingues intégrés au moteur de calcul élastique de Snowflake.
ACCÉLÉREZ LE DATA ENGINEERING AVEC MOINS DE PIPELINES DE DONNÉES
Avec l’AI Data Cloud, accédez facilement à un vaste réseau de données et d’applications.
Accédez à vos données et applications et distribuez‑les en toute simplicité grâce à un accès direct à des ensembles de données actualisées provenant de la Marketplace Snowflake. Vous bénéficierez ainsi d’une réduction de vos coûts et charges associés aux pipelines d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) traditionnels, ainsi qu’aux intégrations basées sur les API. Vous pouvez également utiliser les connecteurs natifs de Snowflake pour apporter des données de manière transparente, sans coût de licence supplémentaire.
SIMPLIFIEZ VOTRE PROCESSUS DE MISE EN PRODUCTION GRÂCE À DES FONCTIONS DE DEVOPS INTÉGRÉES
Depuis Git, importez des configurations de projet et des pipelines directement, pour déclencher des déploiements. Assurez l’homogénéité de la base de données grâce à une gestion automatisée des modifications (création, modification, exécution) dans les environnements de production. Gérez les ressources Snowflake de manière programmatique à l’aide des API Python*. Automatisez les tâches au sein de votre pipeline CI/CD (comme les actions GitHub) à l’aide de Snowflake CLI. Cette approche favorise la collaboration, le contrôle des versions et l’intégration transparente directement sur Snowflake ou avec vos outils DevOps existants. De plus, vous pouvez observer les données sans difficulté grâce à Snowflake Trail.
*En public preview
NOS CLIENTS
Les leaders utilisent Snowflakepour le data engineering
Finile développement siloté
Rapprochez plus de workloads, d’utilisateurs et de cas d’usage de vos données, directement depuis l'AI Data Cloud.
Premierspas
Toutes les ressources de data engineering dont vous avez besoin pour créer des pipelines avec Snowflake.
Quickstarts
Lancez‑vous rapidement grâce aux tutoriels Snowflake dédiés au data engineering.
Atelier pratique virtuel
Participez à un atelier pratique virtuel animé par un instructeur pour apprendre à construire des pipelines de données avec Snowflake.
Communauté Snowflake
Rencontrez un réseau mondial de professionnels de la data, et bénéficiez de leur expérience, dans le forum communautaire de Snowflake et dans les Snowflake User Groups.
Démarrez votre essaigratuit de 30 jours
Essayez Snowflake gratuitement pendant 30 jours et découvrez l'AI Data Cloud qui élimine la complexité, les coûts et les contraintes d’autres solutions.
1Source de données : Résultats pour les clients de Snowpark