データの急激な増加と、その大規模な取り込み、変換、分析に関するニーズによって、Hadoop、Hive、Apache Sparkといった従来のテクノロジーを使用する組織に新たな課題がもたらされることとなりました。これらの課題には、複雑なインフラストラクチャー、スケーラビリティの問題、セキュリティ、サイロ化されたデータなどがあります。
Sparkの特定のワークロードをSnowflakeに移行すれば、Snowflakeプラットフォームのニアゼロメンテナンス、データシェアリング性能、ビルトインのガバナンスといった利点を活用でき、さらにはSnowparkで好みのプログラミング言語を使用することも可能になります。Snowparkでは、エンジニアとデベロッパーはPython、Java、Scalaと慣れ親しんだDataFrameやカスタム関数サポートを使用して、強力かつ効率的なパイプライン、機械学習（ML）ワークフロー、データアプリケーションを構築できます。
SparkのワークロードをSnowflakeに移行することであなたの組織がどのようなメリットを得られるか、「SparkからSnowflakeへの移行ガイド」でご確認ください。
内容：
- 移行検討の材料となるデータシェアリングやSnowparkを含むSnowflakeの機能と性能
- 移行に適したワークロードの決定に役立つ4つの質問
- ワークロードをSnowflakeに移行することで解決できる課題
- 移行を開始する前に収集すべき情報のチェックリスト
- 移行プランの4つのステップ