WORKLOAD

Snowflake per il Data engineering

Crea potenti pipeline di dati streaming e batch in SQL o Python. Potenzia il data engineering per l’intelligenza artificiale e il machine learning, le app e gli analytics, con prestazioni fino a 6 volte più veloci, mantenendo il pieno controllo e la governance dei dati.

Semplifica i requisiti di data engineering

Crea pipeline di dati streaming o batch su un’unica piattaforma, con i vantaggi delle pipeline dichiarative e la convenienza dell’aggiornamento incrementale.  

Elimina le pipeline non necessarie con il data sharing

Nel Marketplace Snowflake accedi a dati aggiornati e pronti all’uso direttamente da migliaia di data set e app, senza dover creare le pipeline. 

Crea codice usando il linguaggio che preferisci in un unico motore ottimizzato

Programma in Python, SQL o molti altri linguaggi, poi esegui sfruttando la capacità di elaborazione multi‑cluster di Snowflake, senza ricorrere a un’infrastruttura separata. 

Come funziona

Esegui lo streaming dei dati con una latenza inferiore a 10 secondi

I sistemi streaming e batch, spesso separati, sono generalmente difficili da gestire e costosi da espandere. Ma Snowflake garantisce la massima semplicità, permettendo di gestire tutte le attività di ingestion e trasformazione dei dati, sia streaming che batch, in un singolo sistema. 

Con Snowpipe Streaming trasmetti in streaming i set di righe in tempo quasi reale con una latenza inferiore ai 10 ms, o carichi automaticamente i file con Snowpipe. Entrambe le opzioni sono serverless, per ottimizzare scalabilità e convenienza.

Stream data with less than 10 second latency
Adjust latency with single parameter change

Regola la latenza modificando un singolo parametro

Con Dynamic Tables, utilizzi SQL o Python per definire le trasformazioni dei dati in modo dichiarativo. Snowflake gestisce le dipendenze e genera automaticamente i risultati in base ai tuoi target di aggiornamento. Poiché le Dynamic Tables possono operare solo sui dati che hanno subito modifiche dopo l’ultimo aggiornamento, semplificano le pipeline complesse e ad alto volume di dati e i costi si riducono.

E quando le esigenze aziendali cambiano, basta modificare un singolo parametro di latenza per trasformare agevolmente una pipeline batch in una pipeline in streaming.

Potenzia il data engineering per l’analisi, l’AI, il ML e le applicazioni

Porta i workload vicino ai dati, per semplificare l’architettura della pipeline e fare a meno di un’infrastruttura separata. 

Avvicinando il codice ai dati puoi rispondere a esigenze aziendali di ogni tipo, dall’accelerazione delle analisi allo sviluppo di app che sfruttano tutto il potenziale dell’AI generativa e dei LLM. Con le librerie e i runtime Snowpark, puoi scegliere il linguaggio che preferisci, compresi Python, Java o Scala.

Snowflake Platform
diagram showing code development in any IDE and code execution in Snowflake's engine

Ottieni prestazioni 4,6 volte più veloci e risparmi del 35% sui costi, senza compromettere la governance

Esegui Python e altri linguaggi di programmazione accanto ai tuoi dati in Snowflake per creare le pipeline di dati. Inizia e delega automaticamente l’elaborazione runtime multilingue al motore di elaborazione elastico di Snowflake.

ACCELERA IL DATA ENGINEERING CON UN MINOR NUMERO DI PIPELINE DI DATI

Nell’AI Data Cloud, hai a portata di mano una vastissima rete di dati e applicazioni.

L’accesso diretto ai data set aggiornati del Marketplace Snowflake semplifica la distribuzione di dati e app, permettendo di ridurre i costi e il carico di lavoro associati alle tradizionali pipeline ETL e alle integrazioni basate su API. In alternativa, puoi semplicemente utilizzare i connettori nativi di Snowflake per caricare i dati con grande facilità e senza costi di licenza extra. 

snowflake trail dashboard

SEMPLIFICA IL PERCORSO VERSO LA PRODUZIONE CON LE FUNZIONALITÀ DEVOPS INTEGRATE

Importa direttamente le pipeline e le configurazioni dei progetti da Git, attivandone l’implementazione. Mantieni la coerenza dei database con la gestione automatica delle modifiche (creazione, alterazione, esecuzione) negli ambienti di produzione. Gestisci le risorse Snowflake in modo programmatico con le API Python.* Automatizza i task all’interno della tua pipeline CI/CD (ad esempio GitHub Actions) tramite la CLI Snowflake. In questo modo, la collaborazione, il controllo delle versioni e l’integrazione trasparente possono avvenire direttamente su Snowflake o con i tuoi strumenti DevOps esistenti. Ottieni inoltre una facile osservabilità con Snowflake Trail.

 

*In public preview

CASI D’USO

Abbatti i silos tra i dati streaming e batch

Carica e trasforma i dati streaming e batch in un unico sistema.
I NOSTRI CLIENTI

I leader utilizzano Snowflakeper il data engineering

Con la migrazione del suo workload di data engineering su Snowpark, Openstore elabora un volume di dati 20 volte superiore, ha ridotto il carico operativo e ha raggiunto la parità totale con il codice PySpark.

87%

Riduzione del runtime delle pipeline

80%

Riduzione delle ore di manutenzione tecnica richieste

ice logo
sanofi
cortex
siemens

Elimina lo sviluppo in silos

Porta più workload, utenti e casi d’uso direttamente dove si trovano i dati, tutto nell’AI Data Cloud.

Comeiniziare

Tutte le risorse di data engineering che ti servono per creare pipeline con Snowflake.

Snowflake Quickstarts logo

Quickstart

Con i tutorial Snowflake per il data engineering inizi a operare in tempi brevissimi.

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Partecipa a un laboratorio pratico virtuale con istruttore e impara a creare le tue pipeline di dati con Snowflake.

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