Snowflake Gen2 Warehouses向けGoogle Cloud Axion：次世代のコストパフォーマンスとメモリ帯域幅
1年にわたるコラボレーションの拡大を基盤として、SnowflakeとGoogle Cloudは技術的な統合を深め、カスタムGoogle Axionプロセッサを搭載したGoogle Cloudの新しいC4A仮想ハードウェア（VM）を、Snowflake Generation 2（Gen2）およびAdaptive Warehouses（近日提供予定）に組み込みました。
Google Axionは、AI推論、高スループットのデータアナリティクス、コンテナ化されたアプリケーションなど、Snowflakeのお客様にとって中核となる、モダンでデータ集約型のワークロードを高速化するために専用に構築されています。AxionのArmベースの効率性とTitaniumオフロードシステムを活用することで、これらの重要なタスク全体でパフォーマンスが飛躍的に向上し、レイテンシーが短縮され、お客様のコスト削減につながると期待しています。
Snowflakeのガバナンスが効いたデータファウンデーションとGoogleのカスタムシリコンを組み合わせることで、AI時代に向けたパフォーマンスとコスト効率の飛躍的な向上を実現します。AxionプロセッサはGoogleの最新カスタムシリコンであり、Tensor Processing Unit（TPU）やTitaniumオフロードプロセッサの系譜を継ぐものです。現在、Snowflake AIデータクラウドの計算集約型ワークロードの要求に対応するため利用可能になっています。
AI時代に動的なアーキテクチャが求められる理由
エンタープライズワークロードは進化しています。組織がエージェント型AIや複雑なデータエンジニアリングへと移行するにつれて、純粋なコンピュート能力に対する需要は変化しています。
6億件を超える本番環境のクエリに関する最近の分析によると、現在、Snowflakeのクエリの大半はコンピュート能力による制限を受けています。この変化は、極端なデータプルーニング（平均99.4%のデータがスキップされる）と、ディスク待機時間を短縮する高性能なクラウドネットワーキングによってもたらされています。
とはいえ、単一のクエリの動作は実行中に変化することが多く、ネットワークに制限される「スキャン」フェーズからCPUの制限を受ける「集計」フェーズへと移行します。Google Axionプロセッサを活用することで、SnowflakeはCPU集約型の要求を処理するためのパフォーマンス向上を実現すると同時に、リソースの飽和状態を動的に監視してその場で適応できるようにします。
最大50%のパフォーマンスとメモリ帯域幅の向上を実現
Snowflakeのアーキテクチャは、データが必要になる前に非同期でメモリに事前フェッチすることで、CPUを常に稼働させるように設計されています。CPUが高速化するにつれて、メモリ帯域幅とI/Oスループットが重要なスケーリング要因になります。
「SnowflakeとGoogle Cloudのコラボレーションにより、BlackLineはデータプラットフォームの応答性を大幅に向上させることができます。ワークロードをGoogle Cloud Axion搭載のSnowflake Gen2 Warehousesに移行したことで、BlackLineのクエリ応答時間は30%改善されました。Axionを搭載したSnowflakeウェアハウスは、私たちのプラットフォームが最も要求の厳しい計算ボトルネックのあるワークロードに先んじて対応し続けるために不可欠な、高性能インフラストラクチャを提供します。このスピードは、請求から入金、記録から報告に至る複雑なエンドツーエンドのプロセスをオーケストレーションするため、そしてCFO部門の複雑な財務プロセスを自動化する、ガバナンスが効いた監査可能なエージェント型AIを強化するために不可欠です」とBlackLineのデータおよびアナリティクス担当シニアディレクター、Manishankar Rajagopal氏は述べています。
お客様向けにAxionを評価する際、私たちは純粋なCPU速度、データスキャンにおけるベクトルパフォーマンス、そしてメモリレイテンシーに焦点を当てました。社内ベンチマーク（社内ベンチマークと比較してクエリレイテンシーを測定）と、実際のお客様クエリのリプレイにより、Axionへの移行で以下のことが可能になることが明らかになりました。
最大50%のパフォーマンス向上：TPC-DSやTPC-Hなどのフルスタックベンチマーク全体で大幅な向上が見られます。
強化されたメモリ帯域幅：AxionのハードウェアアーキテクチャとDDR5メモリの組み合わせにより、メモリ帯域幅が最大50%向上し、ハッシュテーブルやブルームフィルターのクエリレイテンシーの低下に直結します。
最適化されたスループット：ローカルSSDのパフォーマンス向上とネットワーク帯域幅の増加により、分散ハッシュ結合やエフェメラルストレージへのアクセス時におけるノード間のデータ転送が高速化されます。
Axionで実行されるGen2 Warehousesの場合、これは大規模なテーブルスキャンや複雑な結合などのコアアナリティクスが大幅に短い時間で完了できることを意味し、お客様は消費クレジットあたりより多くのデータを処理できるようになります。
パフォーマンスと持続可能性の両立
SnowflakeとGoogle Cloudのパートナーシップは、スピードだけでなく効率性も重視しています。Google Axion搭載インスタンスは、パフォーマンスを犠牲にすることなく環境への影響を軽減するという、Snowflakeのお客様の取り組みをサポートします。これらの新しいプロセッサは、同等のx86ベースのインスタンスよりもエネルギー消費量が少なく、組織がESG目標をサポートしながらAIイニシアチブを拡大するのに役立ちます。
シンプル、セキュア、そしてグローバルな利用を実現
GoogleのAxionインフラストラクチャはSnowflakeプラットフォームと統合されているため、複雑なアーキテクチャを再構築する必要はありません。既存のセキュリティルール、アクセスポリシー、および統一されたガバナンス制御は、Google Cloud上のSnowflakeで実行するすべてのタスクに自動的に引き継がれます。Axion搭載インスタンスは、Google CloudでSnowflakeが稼働している世界中のリージョンで利用可能です。
データをAIに移動させるのではなく、業界の高度なカスタム冷却インフラストラクチャを、お客様のデータのもとへ直接提供します。
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詳細はこちら：技術的な詳細については、Workload Insights from the Snowflake Data Cloud: What Do Production Analytic Queries Really Look Like?の論文を、クラウドハードウェアの進化については、Shaved Ice: Optimal Compute Resource Commitments for Dynamic Multi-Cloud Workloadsをご参照ください。
Google Cloud Nextにご参加ください：著者のMurray Stokely氏が4月23日午前8時（米国太平洋時間）にGoogle Cloud Nextで登壇し、Architecting High-Performance SaaS:Lessons from Top ISVsブレイクアウトセッションで詳しいインサイトをご紹介します。
将来予想に関する記述
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