多くの組織において、重要なビジネスデータがクラウドに到達することはありません。データセンター、支社、エッジロケーションに置かれ、ローカルの運用を支えているものの、それを活用できるアナリティクスやAIの取り組みからは見えない状態になっています。データをセキュアかつプライベートに転送するには、通常、数か月にわたるプロビジョニング、複雑なネットワーク構成、そしてセキュリティ、インフラストラクチャ、データチーム間の調整が必要です。
本日、SnowflakeとLumen Technologiesはコラボレーションを深め、規制要件の厳しい企業向けにプライベート接続パスソリューションを提供することを発表しました。この計画は、LumenのプログラマブルネットワークとSnowflakeのData Connectivity Proxy（DCP）を組み合わせることで、お客様が分散したデータをSnowflakeに接続してアナリティクスやAIを強化する方法を簡素化することを目的としています。
ネットワークが障壁となる場合
ヘルスケア、通信、金融サービス、政府機関などの規制産業の組織は、データの保存場所、アクセス権限、保護方法を管理する厳格なコンプライアンス要件の下で運営されています。これらの要件は必ずしもクラウドの使用を禁止するものではありませんが、許可されるクラウド環境を制限し、特定の保護措置や承認を要求する場合があります。特定の管轄区域、または機密データや分類されたデータのカテゴリによっては、制限によりパブリックインターネット経由のデータ転送が一切認められないこともあります。
障壁となるのは、データを移行する意思の欠如であることはほとんどありません。データチームとプラットフォームチームは、データが存在することを知っており、その価値を理解しています。クラウドの使用が許可されている場合、課題となるのは、ローカルの運用を妨げたり、それらの義務を損なったりすることなく、そのデータをセキュアに利用できるようにすることです。
オンプレミスのデータをクラウドプラットフォームに移行するには、数か月にわたるプロビジョニングと、データ、セキュリティ、ネットワークの各チーム間の調整が必要です。パブリックインターネット接続は、規制産業のセキュリティ要件を満たせないことが多く、一方でプライベート接続ソリューションは複雑な構成と時間のかかるセットアップを必要とする場合があります。実際には、AIやアナリティクスのワークロードを構築するチームは、異なる優先順位やタイムラインを持つチームによって下された、自分たちでは制御できないインフラストラクチャの決定に依存することになります。その結果、組織が保有するデータと、AIが実際にアクセスできるデータとの間に乖離が生じます。
接続のギャップを埋める
このパートナーシップにより、SnowflakeのDCPはLumenのインフラストラクチャ上でコンテナイメージとして実行できるようになり、お客様の分散データ環境とSnowflakeアカウントの間にセキュアな接続を確立します。計画されているデータパスはLumenのプライベートネットワークを使用しており、データがインターネットに公開されることはありません。このワークフローは、DCPの接続パスとSnowflake Openflowを組み合わせることで、サポートされているソースからSnowflakeへのデータ統合と移動を実現します。
DCPは、プライベートデータセンターに取り残されたデータを解放し、業界を超えたAIとアナリティクスを可能にします。例えば、医療機関はOpenflowを使用して電子健康記録、画像、検査データをSnowflakeに複製し、行レベルセキュリティを適用しながら再入院リスクモデルを構築できます。銀行は、トランザクションや支店のデータを不正検知に活用できます。通信事業者は、エッジネットワークデータと請求情報を組み合わせて、障害や解約を予測できます。Snowflakeに取り込まれると、Cortex AIエージェントはクラウドソースとともにこのデータをクエリできるようになります。
SnowflakeのCore Data Platform担当HeadであるArtin Avanes氏は、次のように述べています。「エージェントの性能はアクセスできるデータに依存しますが、現在、あまりにも多くのデータがクラウドから簡単にアクセスできない場所に取り残されています」「当社は、接続性とセキュリティが最優先される金融サービス、通信、ヘルスケア、官公庁・公的機関などの規制産業において、Lumenと共通のお客様を抱えています。当社の提携は、プライベートでセキュアな接続を可能な限り簡単にすることでそのギャップを埋め、お客様が厳格な業界のガバナンスとセキュリティ要件をサポートしながら、分散したデータエステートのすべてをSnowflakeに取り込み、ビジネスのより完全なビューを得られるようにすることを目指しています」
これらの機能により、接続と処理がエンタープライズデータが作成される場所により近づきます。これまでプライベート接続のプロビジョニングには5〜8か月のリードタイムが必要でしたが、Lumenを利用したパスは、企業が当然と考えていたネットワーク、セキュリティ、データプラットフォームの各チーム間の時間のかかる調整なしに、お客様のセットアップ時に事前構成されたアクセスを提供するように設計されています。
Snowflakeのお客様にとって、その価値は接続性にとどまりません。エージェント型エンタープライズを構築するには、適切な制御を導入した上で、AIエージェントが必要なデータにアクセスできるようにする必要があります。分散したデータをSnowflakeのAIデータクラウドに取り込むことで、チームは既存のビジネスデータとともにアナリティクスやAIに活用できるようになり、一元化されたセキュリティとガバナンスによって、誰が機密データにアクセスし、どのように使用するかを制御できます。
Lumen TechnologiesのChief Technology and Product OfficerであるJim Fowler氏は、次のように述べています。「組織はAIへの投資を測定可能なビジネス成果に変えるというプレッシャーにさらされていますが、AIを強化するために必要なデータの多くは、クラウド、データセンター、企業の拠点に分散したままです」「Snowflakeとともに、分散したデータをアナリティクスやAIでよりアクセスしやすくするために必要な接続を簡素化し、お客様のガバナンスとセキュリティのニーズをサポートして、自信を持ってAIを拡張できるようにする予定です」
「エンタープライズAIにおいて最も見落とされがちな課題の1つがネットワークです。組織は長年にわたりクラウドデータプラットフォームに投資してきましたが、最も価値のあるデータの多くはオンプレミスに閉じ込められたままです。これは意思がないからではなく、接続パスがセキュリティとコンプライアンスの要件を満たせないためです」と、SanjMoのPrincipalであるSanjeev Mohan氏は述べています。「プライベートでセキュアな接続を、数か月かかるプロビジョニングプロジェクトではなくデータアーキテクチャの一部にすることで、SnowflakeとLumenは、規制産業においてAIを密かに停滞させていたボトルネックに取り組んでいます。この目的が達成されれば、その成果はシンプルです。ガバナンスを犠牲にすることなく、企業の実際のデータのより多くにAIがアクセスできるようになります」
より多くのビジネスデータを活用するための準備についてご案内します。SnowflakeとLumenのオファリング、およびそれがお客様のアナリティクスとAIの取り組みにどのような意味を持つかについては、Snowflakeアカウントチームにお問い合わせください。
さらに詳しく
- Data Connectivity Proxyの概要：アーキテクチャ、DCPを使用するタイミング、PrivateLinkおよび安定したエグレスIPとの比較
- Data Connectivity Proxyのセットアップ：ステップバイステップの展開ガイド
- セキュリティモデル：mTLS、証明書管理、アクセス取り消し
- Data Connectivity Proxyの監視：DESCRIBE DATA CONNECTIVITY PROXY、イベント履歴、Prometheusメトリクス
- Data Connectivity ProxyでのSnowflake Openflowの使用
将来予想に関する記述
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。実際の成果や提供内容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。
