Snowparkコンテナサービスでカスタムアプリとモデルをセキュアに展開（一般提供開始）

Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available

SnowparkコンテナサービスがAWS、Azure、GCPリージョンで一般提供されました。詳細については、こちらをご確認ください。

Snowparkコンテナサービスを発表して以来、OM1、Landing.AI、Relational.AI、H20.AI、SailPoint、AIR MILES、Spark NZ、Eutelsat OneWebなど、さまざまな業界のお客様やパートナーから圧倒的な導入実績数を獲得しています。こうした組織やその他の多くは、Snowparkコンテナサービスの機能を使用して、カスタムフロントエンド、大規模なMLトレーニングや推論、オープンソースモデルや自社開発モデルなど、すべてをSnowflake内で簡単かつセキュアに展開しています。

本日、AWS、Azure、GCPのすべての商用リージョンでSnowparkコンテナサービスの一般提供（GA）開始をお知らせいたします。お客様は、インスタンスの自己調達やパブリッククラウドプロバイダーへの予約なしに、GPUインフラストラクチャに迅速にアクセスできるようになります（一部のリージョンではGPUの可用性が制限される場合があります）。

そして、この機能が広く採用されていることで、すべてのタイプのインスタンスでコストの50%削減を達成しています。

Snowparkコンテナサービスを作成した理由について詳しくは、こちらのブログをご覧ください。

カスタムワークロードの複雑性を解決し、セキュアに展開

セキュリティ、シンプル性、提供価値：これが、Snowparkコンテナサービスに対するお客様の期待が高まっている理由です。

まず、セキュリティです。Snowparkコンテナサービスにより、開発者はコンテナ化されたあらゆるワークロードを、Snowflake内のすでにセキュアなデータのある場所で実行できます。具体的ワークロードは、ReactJSフロントエンド、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）、分散データ処理パイプラインなどです。パッチワークのようなサービス間をデータが移動する必要はなく、セキュリティやガバナンスのリスクが生じることもありません。データを分析、変換、構築する際も、Snowflake内に留めておくことができます。

次に、シンプル性です。さまざまなコンテナレジストリ、管理サービス、コンピュートサービス、可観測性ツールをつなぎ合わせるのは複雑です。開発者のメンテナンスオーバーヘッドが発生し、アーキテクチャが複雑化します。Snowparkコンテナサービスは、シンプルなアーキテクチャが可能で、統合された単一のエクスペリエンスを提供するフルマネージドサービスです。

第三に、提供価値です。シンプルなフルマネージドサービスにより、オーバーヘッドと運用負荷が軽減され、サービスから得られる価値が最大化します。さらに、予算モニターを追加することで、コスト効率よくリソースを監視、管理できます。前述のとおり、すべてのインスタンスタイプのコスト削減が期待されています。Snowflakeレートカードの表1（b）を参照してください。

GAの新機能

Snowparkコンテナサービスを一般提供するとともに、プレビュー全体での設計パートナーとの密接なパートナーシップを通じて、以下の主要領域にわたってSnowparkコンテナサービスを進化させました。

組み込みのセキュリティとガバナンス：エグレス、イングレス、ネットワーク構成など、セキュリティ面の制御を強化しました。こちらから登録して、オンデマンドのセキュリティディープダイブで詳細をご確認ください。

コスト削減：Snowparkコンテナサービスの圧倒的な導入率により、Snowflakeはすべてのタイプのインスタンスでコストの50%削減を達成しています。Snowflakeレートカードの表1（b）を参照してください。

ストレージオプションの増加：ローカルボリューム、メモリ、Snowflakeステージ、構成可能なブロックストレージなど、より多様なストレージソリューションを追加し、高パフォーマンスのLLMや低レイテンシーのアプリケーションの展開など、追加のユースケースをサポートします。

より多様なインスタンスタイプ：高メモリインスタンスと動的なGPU割り当てを導入し、高負荷のワークロードにも対応します。

Snowflake NotebookのGPU駆動のより柔軟なコンピュート：コンテナランタイム（現在パブリックプレビュー中）は、CPUとGPUのオプションにより分散処理へのシームレスなアクセスを提供します。これは、ディープラーニングなどのSnowflake MLのリソース集中型の機械学習タスクに最適です。ユーザーは、Snowflake Notebook（現在パブリックプレビュー中）から直接コンテナランタイムを開始できます。Snowflakeからのデータロードの最適化、リネージの自動キャプチャ、モデルレジストリ統合が利用できます。

Snowflake Trailによるオブザーバビリティ：Snowflake Trailでは、メトリクス、ログ、イベント、トレースなどのテレメトリ信号の包括的なセットをすべてSnowflake内で取得できます。Snowflakeのテレメトリと通知の機能はOpenTelemetry標準、スキーマ、オープンなエコシステムとの統合を念頭に置いて構築されており、Datadog、Grafana、Metaplane、Monte Carlo、PagerDuty、Slackなど、人気の高い開発者ツールと統合して使用できます。

Snowsightとの統合：Snowsightから直接サービスを管理および監視することで、運用上の懸念にシームレスかつ効率的に対処できます。

DevOpsの合理化：GAに伴い、Snowparkコンテナサービスは、プログラマティックなイングレス、仕様のテンプレート作成、ソフトウェア開発とIT運用の自動化に役立つサービスとのジョブの統合をサポートします。

Snowparkコンテナサービスの導入

開始に役立つリソースをいくつかご紹介します。

このクイックスタートでは、Snowflakeに最初のコンテナを展開します（注：Snowparkコンテナサービスは無料トライアルアカウントではご利用いただけません）。
このクイックスタートでは、コンテナランタイム上でSnowflake Notebookを使用してSnowflake MLでモデルの構築を開始できます。
このクイックスタートでは、MLモデルを展開し、リアルタイムの予測を提供します。
このクイックスタートでは、タスクとジョブで並列タスクをオーケストレーションできます。
Snowparkコンテナサービスの詳細については、ドキュメントを参照してください。
Landing.AIがSnowflakeで大規模視覚モデルを簡単かつセキュアに展開する仕組みについては、このテクノロジートークをご覧ください。