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Architecting an AI-Ready Lakehouse for Enterprise Intelligence
Whoopは、ガバナンスの確保されたAI対応インサイトをすべてのチームに提供しています。
ユースケース
データを移動せずに アナリティクスとAIを支援
データエステートがどこにあっても、データエステート全体にアクセスできます。パイプライン、コピー、再構築が不要です。
相互運用可能なレイクハウスのユースケースをさらに詳しく見る：
概要
複数のエンジンを管理する必要はもうありません。データの移動を伴うことなく、アナリティクスとAIの両方を単一のエンジンで実行できます。
統合プラットフォームを導入することで、チームはSLAを遵守しながら、高精度なデータに基づいてアナリティクスやAIワークロードを実行できます。また、システムの乱立を招くことなく、インサイトを提供できるようになります。
その場でデータにアクセス
データの重複を心配する必要はありません。Iceberg、Delta、Parquetの各データが存在する場所でアクションを実行することで、データエステートのコネクテッドビューが実現します。
さまざまなペルソナを支援
統合されたガバナンスとセキュリティ制御を維持しながら、組み込みのエージェントインテリジェンスを使用して、アナリストからエンジニアまで、チームの誰もがデータからセルフサービスでインサイトを得られます。
コストの制御
使用したコンピュートのコストのみが発生します。Snowflakeは伸縮性に優れており、アイドル時には一時停止し、ほぼ即時にオンデマンドで再開します。
メリット
データが存在する場所で アナリティクスとAIを実行
オープンフォーマットでアナリティクスを実施
データを複製することなく、Snowflakeのパフォーマンス、使いやすさ、信頼性を拡張
既存のApache IcebergTMテーブルにアクセスするか、複数のカタログ、リージョン、クラウドにまたがって簡単に作成できます。
Icebergテーブルに加えて、既存のDeltaやApache Parquetのファイルもクエリできるため、複雑さを伴うことなく、高パフォーマンスで信頼性の高いアナリティクスを実現できます。
SnowflakeをリモートのIcebergカタログに直接接続し、自動ディスカバリーとリフレッシュによってデータエステートのガバナンスの確保された統合ビューを実現できます。
自然言語によるクエリの高速化
オーバーヘッドなしにエンタープライズグレードの分析を実行
- 業界をリードするアナリティクスエンジンをオープンテーブルフォーマットに拡張することで、Apache Icebergテーブルでのクエリパフォーマンス1,2が2倍高速化します。
平易な言葉で質問すると、Snowflake CoCoがレイクハウスのデータから直接回答を返します。
個別のインフラストラクチャをスピンアップすることなく、ガバナンスの確保されたレイクハウスデータ上でインタラクティブなアナリティクスアプリを直接構築して共有できます。
統合ガバナンス
データエステート全体に1つのガバナンスポリシーを設定し、あらゆる場所で適用
- SLAをサポートし、ビジネス成果を促進するために、信頼できるガバナンスの確保された意思決定可能なデータをすべてのチームに提供します。
すべてのレイクハウスデータに粒度の高い行レベルと列レベルのセキュリティを適用することで、すべてのユーザーが必要なものに正確にアクセスできるようになります。
すべてのアクセスポリシーをSnowflakeで一元管理します。
関連リソース
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レイクハウスアナリティクス
よくある 質問
データレイクハウスアナリティクスに対するSnowflakeのアプローチについて、実施中のデータのクエリ、Icebergテーブルの管理、カタログの使用など、よくある質問をご紹介します。
データの移行や既存の設定の変更は必要ですか？
いいえ。Snowflakeは、Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storageにわたってデータをその場でクエリするため、既存のカタログ、パイプライン、データをそのまま使用できます。
どのような種類のオープンフォーマットとカタログをSnowflakeはサポートしていますか？
SnowflakeはApache Iceberg、Delta Lake、Apache Parquetをサポートしています。また、AWS GlueやDatabricks Unity Catalogなど、Iceberg REST互換のカタログとも接続できます。
Snowflakeマネージドテーブルと外部マネージドテーブルの違いは何ですか？
違いは、テーブルのメタデータとライフサイクルを管理するユーザーです。
SnowflakeマネージドのIcebergテーブル
SnowflakeはIcebergカタログとして機能し、圧縮などのメンテナンスと最適化を行います。チームはSnowflakeで読み取りと書き込みのアクセスが可能になり、SparkやTrinoなどのエンジンはSnowflake Horizonカタログを通じて同じテーブルにアクセスできます。
外部マネージドのIcebergテーブル
メタデータとライフサイクルは、AWS GlueやDatabricks Unity Catalogなどの既存のカタログが管理します。Snowflakeはカタログにリンクされたデータベースを介して接続し、クエリと書き込みを実行します。
Snowflakeのガバナンス制御はレイクデータに適用されますか？
はい。マスキングポリシー、行アクセスポリシー、ロールベースのアクセス制御は、データエステート全体にわたる単一のガバナンスフレームワークを通じて、接続されたレイクデータに適用されます。
