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Snowflake、Snowflake上で構築、展開、配布できるアプリケーションのタイプを大幅に拡大

Snowflake、Snowflake上で構築、展開、配布できるアプリケーションのタイプを大幅に拡大

アプリはAIを民主化する方法であり、誰もがアクセスできるようにし、インサイトを得るまでの時間を短縮してカスタマーエクスペリエンスを合理化します。最近のIDC調査によると、AIアプリケーションは現在、AIソフトウェアの最大のカテゴリーであり、2023年の市場全体の収益の約1/2を占めています。

しかし、AI対応アプリを構築するには、大量の高品質データを包含し、増え続けるデータを処理できる高い拡張性を備え、他のシステム、アプリ、サービス、エンタープライズLLMモデルと統合できる強固なデータ基盤への安全なアクセスが必要です。そのためには、複数のクラウドやリージョンにまたがってアプリケーションを大規模かつ確実に構築、展開、運用することのできるシングルプラットフォームが必要です。そこで登場するのがSnowflakeです。

Capital One Softwareのような大手金融機関から、SNP Groupのようなコンサルティング企業、RudderStackのようなデータ統合プラットフォームまで、規模や業界のさまざまな企業がSnowflake上でアプリケーションを構築しています。現在、Snowflakeマーケットプレイスには、インストールして使用できる160以上のSnowflakeネイティブアプリがあります。 

では、SnowflakeがAIアプリケーション開発プロセスをどのように強化するかを詳しく見ていきましょう。

拡張された構成要素を使用して機能豊富なアプリケーションを開発

Snowflake上に構築するためのツールキットは拡大し続けています。アプリケーションにアナリティクス、AI、検索、コンテナ化されたワークロードなどの堅牢な機能を追加できます。Snowflakeで作成できるアプリケーションの幅を広げるために考案された最新の開発情報を見てみましょう。

低レイテンシーのコンテナ化されたワークロード

Snowflakeコンテナサービス(近日中にAWSで一般提供開始、Azureでパブリックプレビュー中)により、アプリケーションプロバイダーは高度な生成AIアプリを効率的に構築、運用できるようになります。グローバルなブロードバンド衛星接続サービスを提供し、常に大量のデータを送信してウェブエクスペリエンスを強化するEutelsat OneWebに、すでに大きな影響を与え始めています。Eutelsatシステムは、地球低軌道からほぼリアルタイムで毎日700億行のデータを処理し、30分足らずでサーバーに到達します。データの移動速度が非常に高いため、カスタマーエクスペリエンスを中断させないようにするには、パフォーマンスを監視し、タイムリーにトラブルシューティングを行うことが重要です。

ネットワークの混乱に迅速に対応するために、Eutelsatは複数のコンテナオーケストレーションを備えた高度なリアルタイム処理システムをSnowflakeコンテナサービス上に構築しました。Eutelsat Groupのデータおよびパフォーマンスハブ担当シニアプロダクトオーナーであるMiguel Morgado氏は、次のように述べています。「リアルタイムのフロントエンドモニタリングにStreamlitを組み込み、Snowflakeコンテナサービスをバックエンドとして使用することにより、ダウンタイムを最小限に抑え、高品質のインターネット接続を維持しています。「Snowflake LEOオペレーションサポートシステム(OSS)により、2分間でトラブルシューティングを行い、AIと予測分析を使用して事後対応型から先を見越して先を見越して運用できるようになりました。」

コンテナはSnowflakeで実行されるため、最も洗練されたAI/MLモデルやアプリの一部として使用するために、管理されたデータをSnowflakeの外部に移動する(その結果、セキュリティリスクが増す)必要はありません。たとえば、Snowflakeコンテナサービスとブロックストレージを利用することで、ユーザーは高性能の大規模言語モデル(LLM)やその他の低レイテンシのアプリケーションを安全に展開できます。また、開発者は、大規模データセット、プリロードされたモデル、コード、その他のファイルを、信頼性と永続性を備えた方法でコンテナの隣に保存できます。これにより、レスポンスタイムが短縮され、独自のサービスとサードパーティサービスの両方を1秒未満のレスポンスタイムで実行できるようになり、ユーザーエクスペリエンスが最適化されます。Snowparkコンテナサービスは、2桁のミリ秒の単一行演算を提供するHybrid Table (パブリックプレビュー中) とも連携し、アプリケーションステートの保存、ワークフローステートの保存、データの提供などのユースケースを、すべてSnowflake内で実現します。Snowflakeコンテナサービスの詳細については、こちらのドキュメントページを参照してください。

構造化検索と会話型検索

検索ツールを使用すると、アプリ内で情報やアイテムをすばやく検索し、優れたユーザビリティと効率性を実現できます。 サイバーセキュリティのコンサルティングとインシデント対応で有名な企業であるSygnia社は、ほぼ無制限のデータ保持と高速データ速度をサポートし、チームが業務遂行に必要な高速検索機能を提供できるプラットフォームが必要になったときに、Snowflakeを選びました。Sygniaは、マネージド検出および対応(MDR)製品のSnowflake全文検索 (近日中にパブリックプレビュー開始)をテス トし、そのメリットを実感しました。

Sygniaの研究開発担当ディレクターであるAvri Dahan氏は、次のように述べています。「ElasticsearchからSnowflakeへの移行により、急速に成長するマネージドXDRクライアントベースの拡張とサポートが可能になり、製品ロードマップにおける新たなイノベーションを切り開くことができました。「Sygniaの膨大なセキュリティデータレイクとSnowflakeの全文検索機能と検索最適化の組み合わせにより、サイバーインシデント解決の効率が飛躍的に向上しています。今後もSnowflakeでイノベーションを起こせることを期待しています。」

Snowflakeの全文検索機能は、開発者がログ分析などの大量のデータ検索アプリケーションに使用できる新しいトークンベースの検索機能です。エンドユーザーは、大量の構造化データと半構造化データの中から正確な答えを迅速に見つけ出し、正確なマッチングを行うことができます。全文検索は、IPアドレス、URL、メール、ファイルパスなどのエンティティ検索で特に有用です。

また、Snowflake Cortex Search(近日中にパブリックプレビュー開始)とCortex Analyst(プライベートプレビュー中)による会話検索機能にも拡張しています。Cortex Analystは、アプリユーザーが自然言語を使用して構造化データにエンゲージすることを可能にします。Cortex Searchは、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索方法を使用して、PDF、テキストファイル(.txt)、CSVファイル(.csv)などの定義されたドキュメントセットから質問を処理し、最も関連性の高い回答を返すように設計されたサーバーレスAPIです。

Snowflakeマーケットプレイスを通じて安全に配布、展開、収益化

次世代のフルスタックおよび生成AI/LLMアプリの作成は、最初のステップにすぎません。次に、顧客アカウントに安全に配布して展開し、AIデータクラウドで何千もの顧客に製品を販売して収益化する機会を得る必要があります。

この度、Google Cloud Platform(GCP)でSnowflakeネイティブアプリフレームワークの一般提供が開始され、AWS、Azure、GCPで利用できるようになりました。プロバイダーは一度構築したアプリを、1つのリストで3つの主要クラウドすべてと複数のリージョンの顧客に公開できるため、さまざまなクラウドでアプリを最新状態に維持する運用上の負担が軽減されます。

さらに、SnowflakeネイティブアプリフレームワークとSnowparkコンテナサービスの統合をAWSでパブリックプレビュー中にリリースしました。これにより、プロバイダーはより高度なアプリをより迅速に構築、提供できるようになります。構成可能なGPUおよびCPUインスタンス上に展開できるようになり、プロバイダーの開発から価値を生み出すまでの時間が大幅に短縮されます。

Snowflakeコンテナサービスを活用する20以上のSnowflakeネイティブアプリがすでにSnowflakeマーケットプレイスで利用可能であり、この統合のパワーと柔軟性が実証されています。これらのアプリには、コンピュータービジョンオートメーション、地理空間データ分析、グラフデータベース、企業向けMLアプリケーションなど、さまざまなユースケースが含まれています。AWSやAzureを利用している人なら誰でも、Snowflakeマーケットプレイスでアプリを見つけ、今すぐ使い始めることができます。

プロバイダーは、サブスクリプションベースや使用量ベースの価格設定モデルなどの柔軟なプラットフォーム収益化オプションにより、購入プロセスを合理化し、取引サイクルを加速できます。新しいコンピュートプールサーチャージ収益化モデル(プライベートプレビュー中)により、プロバイダーはアプリが使用するコンピュートリソースに基づいてコンシューマーに課金できるようになり、価格と価値の整合性が向上します。

また、便利なプラットフォーム上の決済オプションにより、消費者は調達プロセスを加速し、迅速にインサイトを獲得できます。支払いは、クレジットカード、ACH、電信送金で行うことができます。また、Snowflakeマーケットプレイスキャパシティドローダウンプログラムを通じてコミットメントされた容量を使用することもできます。このプログラムは、現在、英国でプライベートプレビュー中であり、国際的に拡大しています(一部の管轄区域の組織のみが利用できます。その他のプログラム基準については、ドキュメントを参照してください)。

「Snowflakeネイティブアプリのプライベートプレビューから数週間で、Snowflake上でAI製品を提供することにより、パイプラインが30%増加しました」と、Kumo AIの共同設立者兼エンジニアリング担当副社長であるHema Raghavan氏は述べています。「顧客が約束したSnowflakeの費用を使って、Kumo AIのSnowflakeネイティブアプリの支払いを行えるようになったことも、成約までの時間が短縮されました。」

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