“Volevamo passare a Snowpark per migliorare le prestazioni e ci siamo riusciti con estrema facilità. Convertire il codice PySpark in Snowpark è stato semplice come cambiare un’istruzione di importazione.”
Principal Data Engineer
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L’AI DATA CLOUD
Snowpark
Set di librerie e ambienti di esecuzione del codice che consentono di eseguire Python e altri linguaggi di programmazione senza spostare i dati da Snowflake.
Il tuo linguaggio preferito su un’unica piattaforma
Porta il tuo codice Python o in altri linguaggi vicino ai tuoi dati governati in Snowflake.
Scalabilità senza complessità operativa
Scalabilità elastica senza manutenzione o spese operative generali.
Nessun compromesso su governance e sicurezza
Sicurezza e controlli della governance coerenti e di livello enterprise.
Snowpark API
Scrivi query e trasforma i dati con DataFrame modellati su Spark o Pandas scalabile (public preview).
Snowpark ML API
Utilizza questa libreria Python per accedere ad API unificate per lo sviluppo di modelli e funzionalità e le attività operative nell’intero ciclo di vita del machine learning in Snowflake ML.
Python, Java e Scala
Scrivi ed esegui codice Python, Java e Scala personalizzato con UDF e stored procedures. Sfrutta i pacchetti built‑in dal repository Anaconda.
Snowpark Container Services
Registra, distribuisci ed esegui immagini container (public preview) nell’infrastruttura gestita Snowflake.
Snowpark per il data engineering
Usa Python per trasformare dati grezzi in formati più strutturati per le pipeline di dati
Prezzo e prestazioni di Snowpark: risultati dei clienti
I clienti ottengono in media prestazioni 4,6 volte più veloci e risparmi sui costi del 35% con Snowpark rispetto a Spark gestito.1
Pipeline di dati scalabili
Trasformazioni su dati connessi ai tuoi data lake, warehouse o Iceberg Tables in Snowflake.
Snowparkper il machine learning
Crea e rendi operativi workflow di machine learning end‑to‑end utilizzando Snowpark ML
Snowpark ML
Utilizza i framework Python, come Scikit‑learn e XGBoost, per la pre‑elaborazione, il feature engineering e l’addestramento di modelli da distribuire e gestire in Snowflake ML senza trasferimento dei dati.
Snowpark Container Services
Crea modelli ML e LLM di intelligenza artificiale generativa in qualsiasi linguaggio di programmazione, pacchettizzali in immagini container e distribuiscili in CPU e GPU configurabili per sviluppare con la massima flessibilità.
Più del 50% dei clienti Snowflake utilizza Snowpark ogni settimana*, tra cui:
* Ad aprile 2024.
“Poter eseguire attività di data science, come il feature engineering, direttamente lì dove risiedono i dati è un enorme vantaggio per noi. Ha reso il nostro lavoro molto più efficiente e molto più piacevole.”
Data Science Lead
EDF
1 Dati basati su casi d’uso di produzione ed esercizi di proof‑of‑concept mettendo a confronto la velocità e il costo di Snowpark rispetto ai servizi Spark gestiti nel periodo da novembre 2022 a gennaio 2024. Tutti i risultati sintetizzano i risultati effettivi ottenuti dai clienti con i loro dati reali e non rappresentano data set creati ad hoc come benchmark.