"Queríamos mudar para o Snowpark por questões de desempenho e foi muito fácil fazê-lo. Converter nosso código PySpark em Snowpark foi tão simples. Só precisamos mudar uma instrução de importação."
Principal Data Engineer
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AI DATA CLOUD
Snowpark
Conjunto de bibliotecas e ambientes de execução de código que utilizam Python e outras linguagens de programação junto a seus dados no Snowflake.
A linguagem de sua preferência em uma única plataforma
Integre seu código Python e outros códigos de programação aos dados governados no Snowflake.
Escalabilidade sem complexidade operacional
Escalabilidade elástica sem manutenção ou sobrecarga.
Sem abrir mão da governança e da segurança
Controles de governança e segurança consistentes e de nível empresarial.
Snowpark API
Crie consultas e transforme dados usando DataFrames modelados a partir de Spark ou pandas dimensionáveis (em versão preliminar pública).
Snowpark ML API
Use essa biblioteca Python para acessar APIs unificadas para o desenvolvimento de modelos e recursos, bem como operações em todo o ciclo de vida de aprendizado de máquina (machine learning, ML) no Snowflake ML.
Python, Java e Scala
Crie e execute códigos personalizados em Python, Java e Scala usando funções definidas pelo usuário e procedimentos armazenados. Utilize os pacotes integrados do repositório Anaconda.
Snowpark Container Services
Registre, implemente e execute imagens de contêineres (em versão preliminar pública) na infraestrutura gerenciada do Snowflake.
Snowpark para Data Engineering
Use Python para transformar dados brutos em formatos modelados para pipelines de dados.
Preço e desempenho do Snowpark: resultados de clientes
Em média, com o Snowpark, os clientes observam um desempenho 4,6 vezes mais rápido e uma redução de custos de 35% em comparação com as soluções gerenciadas do Spark.1
Pipelines de dados dimensionáveis
Transformações de dados conectados ao seu data lake, warehouse ou Iceberg Tables no Snowflake.
Snowparkpara ML
Crie e operacionalize fluxos de trabalho completos de ML usando o Snowpark ML.
Snowpark ML
Use estruturas Python, como Scikit-learn e XGBoost, para pré-processamento, engenharia de recursos e modelos de treinamento que podem ser implementados e gerenciados no Snowflake ML sem movimentação de dados.
Snowpark Container Services
Crie modelos de aprendizado de máquina (ML) e de grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs) de IA generativa em qualquer linguagem de programação, adicione a um pacote como uma imagem de contêiner e implemente em CPUs e GPUs configuráveis para obter a máxima flexibilidade do desenvolvedor.
Mais de 50% dos clientes Snowflake usam o Snowpark semanalmente*. Os clientes do Snowpark são:
*Dados de abril de 2024
"É um enorme benefício poder executar tarefas de ciência de dados, como engenharia de recursos, diretamente onde os dados residem. Isso tornou nosso trabalho muito mais eficiente e agradável."
Data Science Lead
EDF
1Com base em casos de uso de produção de clientes e exercícios de prova de conceito comparando a velocidade e os custos do Snowpark em relação aos serviços Spark gerenciados no período de novembro de 2022 e janeiro de 2024. Todas as conclusões resumem os resultados de clientes reais, com base em dados verídicos, não representando conjuntos de dados fabricados para benchmarks.