AIの進化のペースは、かつてないほど速くなっています。しかし、組織がこの勢いを真に活用するためには、AIモデルやエージェントが高速に動作するだけでなく、基盤となるコンピュートインフラストラクチャもそれに追随する必要があります。自然言語入力、エージェントによる動的なSQL生成、新しいデータワークロードの多様な性質は、本質的に突発的で予測不可能であり、コンピュートリソースとエンジニアリングリソースの両方に負荷をかける可能性があります。チームがエンタープライズデータでAIを成功させるには、かつてない規模と量の同時実行クエリを処理するための、より動的なコンピュートへのアプローチが必要です。
Snowflakeのアダプティブコンピュートは、優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、使いやすさを両立させるワークロード対応のアプローチで、その課題を解決します。わずか2週間前に、一般提供が間近に迫っていることをお伝えしました。本日、その約束を果たせることを嬉しく思います。Snowflakeのアダプティブコンピュートが、AWSで正式に一般提供されました。
複雑さの軽減とパフォーマンスの最適化
アダプティブコンピュートは、従来の運用上の複雑さを伴わずに高いパフォーマンスを実現します。
アダプティブウェアハウスを活用するこの機能により、大規模なコンピュートリソースの管理に通常必要となる手作業、チューニング、技術的な複雑さが軽減されます。
インフラストラクチャ管理を自動化することで、アダプティブコンピュートは以下のことを可能にします。
スループットの向上：非常に多様で予測不可能なワークロードをシームレスに処理する
インサイト獲得までの時間を短縮：手動でのインフラストラクチャ調整を待つことなく、より迅速に回答を得る
エンジニアの負担を軽減：エンジニアリングチームの焦点をコンピュートリソースの監視から外し、最も重要なコアとなるイノベーションの推進に戻す
グローバル展開の拡大とBCDRのレジリエンス
今回の一般提供に伴い、アダプティブコンピュートの提供地域を世界の他のリージョンにも拡大します。この拡大により、地理的なプレゼンスが広がるだけでなく、同じ地理的ゾーン内およびゾーン間での重要な事業継続性とディザスタリカバリのペアリングが可能になります。
アダプティブコンピュートは、現在以下のリージョンで正式に利用可能です。
南北アメリカ：US West 2（オレゴン）、US East 2（オハイオ）
ヨーロッパ：EU West 1（アイルランド）、EU Central 1（フランクフルト）
アジア太平洋：AP Northeast 1（東京）、AP Southeast 2（シドニー）
今後数か月以内に、グローバルでの提供をさらに拡大する予定です。
優れた価格対性能比
アダプティブコンピュートは、最も要求の厳しいデータワークロードを処理するように設計されていますが、効率性を妥協しているわけではありません。適切なコストでより優れたパフォーマンスを提供するという私たちの取り組みの通り、アダプティブコンピュートは第2世代（Gen2）のStandard Warehousesよりもさらに価格対性能比が高く、Gen2と比較して1.2倍優れています（TPC-DS 10TB同時実行性ベンチマークに基づく）。初期のパブリックプレビューのパートナーはすでにこの結果を直接確認しており、Standard Warehousesと比較して全体的な価格対性能比の向上を実感しています。
私たちは、パブリックプレビューのお客様や私たちが行っているのと同じように、すべてのお客様がパフォーマンスと費用対効果を評価できるようにしたいと考えています。アダプティブコンピュートを開発してきた過去1年間、私たちのチームは社内のデータウェアハウスで徹底的な大規模テストを実施し、新しいプラットフォームが実際の負荷の下でどのように動作するかを深く理解するために、アダプティブとGen2を常に切り替えてきました。
しかし、合成ベンチマークは全体の一部を示しているにすぎません。データサイエンスチームとの連携により、お客様自身の実際のワークロードを使用して、これらのコンピュート階層をテストおよび比較する方法を提供したいと考えました。
そのため、弊社の正確なテスト手法をお客様自身で直接利用できるセルフサービスの実験フレームワークである、Compute Advisorのパブリックプレビューを間もなく開始することをお知らせします。これらの比較を簡単に実行し、戦略を最適化する方法の詳細については、今後の情報をご確認ください。
アダプティブコンピュートの一般提供に伴い、Snowflake CoCoのコンピュートスキルを強化しました。このスキルにより、アダプティブコンピュートへの変換によってメリットが得られるウェアハウスを簡単に特定し、変換後のパラメータチューニングのガイダンスを得ることができます。
全面的な継続的イノベーション
コンピュートのイノベーションに対する私たちの取り組みは、アダプティブコンピュートにとどまりません。私たちはポートフォリオ全体を常に向上させることが重要だと考えており、そのためGen2 Standard Warehousesも追加コストなしで大幅なパフォーマンスのアップグレードを実施しました。
過去6か月間だけでも、コンパイル時間の短縮、クエリプランの品質向上、実行の最適化を目的として、コアとなるクエリエンジンに25の重要なパフォーマンス改善を導入しました。これらの最適化の例としては、複雑なSQLクエリによって生じるデータのスキューを自動的に検出して軽減することで実行を高速化する新しいインテリジェントなランタイム最適化や、半構造化データのアクセスとスキャンのためのパフォーマンス最適化などが挙げられます。
さらに、ワークロードの動作から継続的に学習し、パフォーマンスの改善を自動的に適用する組み込みの最適化レイヤーであるSnowflake Optimaの改善も導入しました。これには、こちらのクエリプランニングの改善や、ワークロードインテリジェンスを活用したこちらのよりスマートなクエリプルーニングなどが含まれます。チームが手動でインフラストラクチャをチューニングしたり、ワークロードを書き換えたり、複雑な構成を管理したりする代わりに、Optimaは、ワークロードの実際の実行状況に基づいて、Snowflakeがよりスマートなプランニングと実行の意思決定を行えるように支援します。
次のステップ
Snowflakeのコンピュートの強化と、運用上の複雑さを軽減しながらより優れたパフォーマンスを実現することで組織がどのようなメリットを得られるかについて、詳細をご確認ください。
Snowflake AI Pulseウェビナーに参加して、SnowflakeのコンピュートがAIを成功に導く仕組みを確認する
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将来の見通しに関する記述：このページには、Snowflakeが将来提供する製品に関する記述を含め、将来の見通しに関する記述が含まれていますが、これはいかなる製品の提供も約束するものではありません。実際の成果や提供物は異なる可能性があり、既知および未知のリスクおよび不確実性の影響を受けます。詳細については、最新の四半期報告書（10-Q）をご覧ください。
