Snowflake per il
DATA ENGINEERING
Pipeline potenti e affidabili con la semplicità e le prestazioni di Snowflake.
PANORAMICA VIDEO:
Il Data Engineering per prestazioni, semplicità e affidabilità
Carica, trasforma e distribuisci i dati con facilità per ottenere rapidamente insight più approfonditi. Con Snowflake, i data engineer possono ridurre, se non addirittura azzerare, il tempo dedicato alla gestione dell'infrastruttura, non devono pianificare la capacità e gestire la concorrenza e possono concentrarsi sulla creazione di pipeline di dati affidabili di livello enterprise.
Perché Snowflake per il
Data Engineering
Tutti i dati a grande velocità con un ecosistema aperto
Collabora nel Data Cloud con accesso a un ecosistema aperto con dati in streaming e in batch, strutturati e non strutturati, il tutto in un'unica piattaforma.
Prestazioni e affidabilità su vasta scala
Esegui pipeline di dati di livello enterprise con scalabilità quasi istantanea e praticamente nessuna contesa di risorse, grazie al motore di elaborazione elastico di Snowflake.
Pipeline di dati estremamente semplici
Semplifica ed elimina le pipeline non necessarie con un'infrastruttura intelligente, l'automazione delle pipeline e la programmabilità dei dati.
SNOWFLAKE PER
IL MODERNO
DATA ENGINEERING
Pipeline di dati in batch e in streaming con un ecosistema di dati aperto
Le moderne applicazioni data-driven hanno bisogno di un accesso immediato ai dati. Snowflake gestisce l'ingestion di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati sia in batch sia in continuo.
- Nel Data Cloud, i dati sono già pronti per le query.
- Supporto nativo per i dati semi-strutturati e non strutturati in un'unica piattaforma.
- Ingestion di dati serverless con Snowpipe e Snowpipe Streaming (in private preview) per pipeline di dati in tempo reale.
- I flussi e le attività di Snowflake semplificano il Change Data Capture (CDC).
- È sufficiente caricare ed eseguire i dati con il rilevamento automatico dello schema e la disponibilità immediata dei dati.
Prestazioni su vasta scala con esigenze di trasformazione su misura
Le soluzioni tradizionali eseguono le pipeline entro finestre temporali dedicate. Al contrario, Snowflake dispone di un'architettura unica che fornisce una capacità di calcolo multi-cluster, con isolamento delle risorse per ogni workload, in una piattaforma sicura e governata.
- Mantieni le prestazioni con un numero quasi infinito di workload simultanei grazie all'architettura dati condivisa multi-cluster di Snowflake.
- Elabora i workload di trasformazione dei dati con il motore per prestazioni elastiche di Snowflake.
- Paga solo per le risorse che utilizzi, ottimizzando la performance e il prezzo della pipeline, con il ridimensionamento istantaneo dei cluster di calcolo dedicati.
- Sfrutta risorse di calcolo quasi infinite scalabili verso l'alto o il basso con pochi clic.
- Guadagna fiducia con i solidi e coerenti protocolli di governance e sicurezza di Snowflake.
Trasformazione dei dati e architettura semplificate
Snowpark
Usa Python (in public preview), Java o Scala, con i familiari DataFrame e il supporto di funzioni personalizzate per creare pipeline potenti ed efficienti, flussi di lavoro di machine learning (ML) e applicazioni. E ottieni le prestazioni, la facilità d'uso, la governance e la sicurezza di Snowflake Data Cloud.
Le testimonianze
dei nostri clienti
Snowpark ci consentirà di modernizzare e consolidare le nostre pipeline di data engineering e di semplificare la nostra architettura con una facile transizione da Spark. Permetterà inoltre ai nostri data engineer di continuare a lavorare con l'interfaccia di sviluppo che preferiscono, un'API DataFrame con valutazione lazy, nonostante il cambiamento delle piattaforme sottostanti. È una situazione doppiamente vantaggiosa: per i nostri clienti, poiché consente di ridurre il time-to-insight, e per noi, perché possiamo semplificare e diminuire i costi di gestione dei processi.
MOHIT SAUHTA
IT Architect Director
Non abbiamo più bisogno di Spark perché Snowflake è una base scalabile, affidabile e sicura per i nostri casi d'uso avanzati di business intelligence e data science... La nostra architettura Spark non avrebbe funzionato: deve essere Snowflake.
PATRICK CALLINAN
Director of Insights and Data Science
Kate Hopkins
VP, Data Platforms
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