Entregue pipelines em tempo real de forma simples e acessível com o Snowpipe Streaming e o Snowflake CoCo

Os engenheiros de dados que trabalham em serviços financeiros sofrem um tipo de pressão diferente da maioria. Os mercados se movem rápido. Os modelos de risco precisam refletir o que está acontecendo agora, e não o que aconteceu minutos atrás. A detecção de fraudes só funciona quando o sinal chega antes da conclusão da transação. Dashboards em tempo real precisam mostrar dados em tempo real.

O problema é que a maioria das infraestruturas de dados não foi criada com essa urgência em mente. Pipelines em lote executados de forma programada funcionam bem para muitas cargas de trabalho, mas introduzem uma latência que os casos de uso financeiro não podem tolerar. As equipes que reconhecem isso costumam passar semanas tentando montar uma arquitetura de streaming, apenas para serem atrasadas pela complexidade da configuração muito antes de a lógica real do pipeline ser escrita. O tempo que os engenheiros de dados gastam na estruturação da infraestrutura é um tempo que não dedicam aos resultados que importam. Essa sobrecarga se acumula.

É exatamente isso que a arquitetura de alto desempenho do Snowpipe Streaming e o Snowflake CoCo foram projetados para resolver.

Como transferir dados para o Snowflake em tempo real

A arquitetura de alto desempenho do Snowpipe Streaming é uma API de ingestão direta que permite aos engenheiros de dados gravar linhas do código da aplicação no Snowflake usando um SDK para Python. As linhas chegam em menos de 10 segundos, com uma taxa de transferência de até 10 GB por segundo, e podem ser consultadas imediatamente. Não há etapa de staging, comando COPY INTO nem camada de gerenciamento de arquivos para manter.

Para cargas de trabalho financeiras especificamente, isso é fundamental. Eventos de mercado, atualizações do livro de ofertas e registros de transações precisam se mover rapidamente e chegar a um local onde analistas, modelos e sistemas de risco possam agir sobre eles. Como o Snowpipe Streaming é executado nativamente no Snowflake, cada linha gravada herda a governança, os controles de acesso e a linhagem que sua organização já implementou. Não há camada de staging para gerenciar nem sistema separado para operar junto com sua plataforma de análise de dados.

Onde os engenheiros realmente perdem tempo

A API não é a parte difícil. Chegar ao ponto em que você pode realmente usá-la, sim.

Antes que uma única linha chegue, as equipes precisam configurar a autenticação, provisionar os objetos e permissões corretos do Snowflake, configurar o ambiente de desenvolvimento e criar algo para verificar se o pipeline está íntegro quando estiver em execução. Nada disso é absurdo, mas é uma quantidade significativa de trabalho que fica entre a decisão de usar o Snowpipe Streaming e o seu uso real. Esse também é um dos principais motivos pelos quais os pipelines de prova de conceito param antes mesmo de chegarem à produção.

Skills do CoCo para o Snowpipe Streaming

O Snowflake CoCo é um agente de codificação de IA nativo de dados disponível no Snowsight, na CLI e no Desktop. Ele entende seu ambiente Snowflake, os objetos nele contidos e como serviços como o Snowpipe Streaming são configurados. Antes de executar qualquer coisa, ele apresenta um plano para você revisar e aprovar, mantendo você no controle do que é executado.

Skills para começar

Duas skills estão disponíveis no repositório SSv2-AI-Webinar no GitHub para ajudar a colocar isso em prática.

A skill ssv2-quickstart executa toda a sequência de configuração. Ela cria os objetos do Snowflake de que você precisa, lida com a autenticação, escreve o script de ingestão em Python e implanta um dashboard de monitoramento do Streamlit ao vivo para que você possa ver os dados fluindo no momento em que o pipeline é iniciado. O que normalmente leva horas de idas e vindas entre documentação e configuração, o CoCo resolve em uma única sessão guiada. Todo o processo pode levar apenas alguns minutos.

Exemplo de prompt para começar: ssv2 quickstart ou try snowpipe streaming

A skill ssv2-AI-webinar se baseia nessa fundação. Ela demonstra como conectar um pipeline do Snowpipe Streaming em execução às funções do Cortex AI dentro do Snowflake para classificação de eventos em tempo real, extração de entidades e enriquecimento. Os dados financeiros que já chegam em segundos podem ser analisados e utilizados na mesma plataforma, sem precisar movê-los para nenhum outro lugar.

Exemplo de prompt: ssv2 ai webinar ou ssv2 webinar demo

Crie uma manutenção preditiva de torres de celular de ponta a ponta

Ao usar a skill fornecida nos SDK Examples, você pode construir um caso de uso de ponta a ponta para manutenção preditiva de torres de celular. Esse fluxo de trabalho demonstra como integrar um pipeline do Snowpipe Streaming em execução com as funções do Cortex AI no Snowflake, permitindo a análise de dados em tempo real, como classificação de eventos e extração de entidades diretamente na plataforma.

Essa skill configura um cluster Kafka local, uma aplicação produtora que alimenta os dados no tópico do Kafka, um consumidor Kafka personalizado que grava no Snowpipe Streaming e nas funções de IA do Snowflake para prever os principais KPIs, como a taxa de queda da torre.

Este exemplo também fornece as práticas recomendadas para criar um consumidor Kafka personalizado usando o SDK do Snowpipe Streaming com as práticas recomendadas em torno da lógica de repetição e tratamento de erros.

Exemplo de prompt: snowpipe streaming kafka

O que o CoCo faz durante o fluxo de trabalho

Quando o pipeline estiver em execução, você poderá fazer perguntas a ele com base no seu ambiente real. Se a taxa de transferência parecer menor do que o esperado, você poderá perguntar o motivo. Se o esquema de eventos precisar evoluir à medida que seus dados mudam, você poderá descrever o que precisa, e o CoCo gerará o SQL para suas tabelas específicas. Se algo upstream enviar linhas malformadas, o CoCo poderá ajudar você a adicionar o tratamento de erros e testar se funciona.

Como o CoCo carrega o contexto desde o início da sessão, você não precisa explicar sua configuração novamente toda vez que algo surgir. Todo o fluxo de trabalho permanece em um só lugar, em vez de pular entre a documentação, as ferramentas da CLI e o console do Snowflake.