Potenziare il workflow degli sviluppatori AI con l’ambiente di sviluppo integrato Snowflake

Gli sviluppatori hanno le chiavi per abilitare le applicazioni basate sull’AI ad agenti, ma ultimamente hanno troppe chiavi nei loro portachiavi. Con così tanti task e richieste di integrazioni, si muovono tra una serie di ambienti e strumenti di sviluppo diversi, rallentando la produttività e l’innovazione. Per creare app ad agenti moderne in modo efficiente, gli sviluppatori hanno bisogno di una soluzione integrata che sia veloce, collaborativa e facile da usare. Hanno bisogno di un ambiente di sviluppo comune che consenta loro di accedere a tutto ciò di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno. 

Forte dell’impegno a fornire la migliore esperienza di sviluppo modernizzata, Snowflake è fiera di evidenziare le funzionalità aggiornate e innovative che la rendono una scelta sicura per gli sviluppatori. Il nostro solido ambiente di sviluppo offre la flessibilità necessaria per utilizzare strumenti e linguaggi familiari, oltre alla possibilità di condividere gli ambienti per una migliore collaborazione e un accesso controllato a tutti i dati, indipendentemente da dove risiedono. Si può dire che ora gli sviluppatori hanno tra le mani il passepartout che permette di creare qualsiasi applicazione con facilità.

In questo articolo esamineremo più nel dettaglio gli strumenti e le funzionalità introdotti da Snowflake per aiutare gli sviluppatori a dar vita alle loro app ad agenti. 

Un ambiente di sviluppo robusto per soddisfare esigenze diverse

Gli sviluppatori spesso si affidano al loro set di strumenti preferito, e Snowflake è stato creato per adattarsi a questa realtà attraverso integrazioni con un’ampia gamma di strumenti di terze parti. Con Workspaces, un potente ambiente di editing unificato all’interno dell’interfaccia utente Snowsight, gli sviluppatori ottengono un’interfaccia comune che combina organizzazione del codice strutturata, integrazione Git integrata, Cortex Code (private preview), grafici interattivi e molto altro. 

Fornendo un ambiente governato basato su file con integrazione Git, Workspaces consente una codifica più rapida e potenziata dall’AI e una collaborazione fluida tra i team. Gli utenti possono scegliere di lavorare in SQL o Python e gestire una varietà di tipi di progetti, tra cui progetti dbt su Snowflake. La nuova evoluta CLI Snowflake fornisce un’ampia interfaccia a riga di comando per lavorare direttamente con oggetti Snowflake o creare attività automatizzate che possono essere eseguite da un task o impostate per l’esecuzione programmata. Grazie alla flessibilità di utilizzare qualsiasi strumento e alla possibilità di controllare qualsiasi oggetto all’interno di Snowflake, gli sviluppatori possono creare facilmente il proprio ambiente Snowflake. 

Con Git-synced Workspaces, la collaborazione e l’integrazione del controllo di versione per tutti gli oggetti Snowflake sono rese semplici e trasparenti. È possibile utilizzare qualsiasi piattaforma Git, comprese le soluzioni ospitate localmente, per consentire agli utenti di connettersi a repository remoti, passare da un branch all’altro o crearne di nuovi e inviare o rimuovere modifiche, il tutto all’interno di Snowsight. Workspaces fornisce anche una vista integrata delle differenze visive che aiuta a identificare e risolvere i conflitti, senza mai uscire dall’interfaccia utente. 

L’integrazione Git consente inoltre agli sviluppatori di utilizzare il proprio IDE preferito per lavorare su qualsiasi aspetto di Snowflake. La nostra integrazione VS Code consente agli sviluppatori di lavorare nel proprio ambiente preferito e di condividerlo con il resto del team utilizzando l’integrazione Git. Questo permette un processo di sviluppo più fluido e collaborativo, soprattutto per i team che gestiscono codebase condivise.

Tutte queste funzionalità contribuiscono a rafforzare la strategia dati da cui dipende l’AI, un must assoluto per creare agentic app scalabili.

Crea con l’AI e per l’AI

Mentre gli sviluppatori lavorano per fornire le applicazioni AI ad agenti più all’avanguardia, la piattaforma Snowflake offre un supporto robusto dal caricamento al consumo, consentendo agli sviluppatori di selezionare le funzionalità più appropriate in ogni fase dello sviluppo. Strumenti di AI coding come AISQL e Cortex Code consentono una creazione del codice più rapida e accurata, per tenere il passo con la crescente richiesta di scalare lo sviluppo dell’AI. Invece di impantanarsi nella scrittura di codice, gli sviluppatori possono invece occuparsi di attività di maggiore valore, come la valutazione dell’integrità, dell’accessibilità e della validità dei dati tramite test. Li lascia liberi di considerare le esigenze dell’azienda invece del solo codice. Questi strumenti basati sull’AI contribuiscono anche a un uso più efficiente delle risorse, aiutando a identificare le ottimizzazioni delle prestazioni, tramite codice o altro.

Ad esempio, sviluppatori e amministratori possono comprendere meglio l’efficienza di esecuzione del codice e delle query, sempre utilizzando Cortex Code ovunque all’interno di Snowsight. Con la potenza dell’AI, questa funzionalità consente agli utenti di comprendere le prestazioni delle proprie query (ad esempio: Quanto costa eseguire ogni query? Chi le utilizza di più?) e offre agli sviluppatori la possibilità di esaminarle e migliorarle per ottimizzare i costi. 

Infine, per alleviare il carico di connessione dei modelli AI a strumenti, fonti di dati e servizi esterni, Snowflake offre server MCP che riducono la complessità dell’integrazione e l’overhead di gestione. I clienti possono connettere i loro dati Snowflake con una varietà di applicazioni ad agenti di fornitori come Anthropic, CrewAI e Cursor tramite connettori MCP per creare agenti e app AI arricchiti di contesto. Offrendo interoperabilità semplificata, governance coerente e un’interfaccia basata su standard aperti per consentire agli agenti di individuare e invocare strumenti e recuperare dati strutturati e non strutturati, i server MCP gestiti da Snowflake (public preview) eliminano la necessità di distribuire un’infrastruttura separata o creare integrazioni personalizzate.

Sfrutta le opzioni flessibili di esecuzione e distribuzione

In un ambiente di sviluppo adeguato, supportato dall’AI e per il progresso dell’AI, gli sviluppatori vogliono poter scegliere dove eseguire il codice e le applicazioni. Tradizionalmente, SQL, notebook e altri formati di codice venivano eseguiti esclusivamente in un data warehouse, ma con Snowpark Container Services (SPCS) questo vincolo non esiste. SPCS fornisce un ambiente completamente virtualizzato che offre il lusso di scegliere l’hardware (CPU o GPU) e la taglia della memoria. VS Code può interfacciarsi direttamente con SPCS per eseguire funzioni e moduli direttamente in un container.

Questa flessibilità si estende anche agli ambienti di sviluppo di terze parti. Grazie a una nuova integrazione con Vercel v0, qualsiasi dipendente, dagli sviluppatori agli analisti, può “fare vibe-coding” di applicazioni ricche di codice e basate su AI semplicemente descrivendole. Queste app eseguono la capacità di calcolo sul tuo account Snowflake tramite SPCS e sono protette dalla CDN globale di Vercel, contribuendo a garantire che i dati rimangano al loro posto, protetti da controlli di governance e con prestazioni ottimizzate.

Sia che gli sviluppatori desiderino creare applicazioni da eseguire all’interno di un’organizzazione o fornirle per uso esterno, Snowflake ha la soluzione. Il Marketplace Snowflake fornisce una piattaforma per distribuire applicazioni, sorgenti dati AI o connettori a milioni di utenti. Questi elementi del Marketplace Snowflake possono anche essere utilizzati per migliorare le applicazioni interne. 

Crea un percorso migliore verso l’AI con Snowflake

La promessa dell’agentic AI è enorme e gli sviluppatori devono muoversi rapidamente per rimanere all’avanguardia. Ciò richiede un’esperienza di sviluppo migliore, che fornisca accesso diretto ai dati e agli strumenti di cui gli sviluppatori hanno bisogno, in un ambiente che promuova la collaborazione fluida tra i team. Snowflake si impegna a fornire proprio questo. Integrando strumenti familiari, come Git e VS Code, con Workspaces e infondendo l’intelligenza artificiale in ogni fase del processo di sviluppo, siamo entusiasti di aiutare gli sviluppatori ad accelerare ulteriormente il ritmo dell’innovazione. 

Per iniziare, esplora le funzionalità nuove e migliorate di Snowflake, tra cui:

• Workspaces: Guarda come è facile iniziare in questa demo di tre minuti. 
• AISQL: Scopri di più con questo quickstart. 

Dai un’occhiata a questi quickstart su Python:

• Intro to Data Engineering using Python in Snowflake
• Data Engineering Pipelines with Snowpark Python

Affermazioni riferite al futuro

Questo articolo contiene dichiarazioni previsionali, anche sulle nostre future offerte di prodotti, che non costituiscono impegni a fornire alcuna offerta di prodotti. Le offerte e i risultati effettivi potrebbero essere diversi ed essere soggetti a incertezze e rischi noti e non noti. Fai riferimento al nostro più recente modulo 10-Q per ulteriori informazioni.