Native Application Framework und besserer Python-Support Snowflake erweitert seine Data Cloud

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Snowflake hat beim Snowflake Summit 2022 in Las Vegas (USA) Erweiterungen seiner Data Cloud präsentiert. Für die Erstellung, Monetarisierung und Bereitstellung von Anwendungen gebe es ein neues Native Application Framework. Außerdem habe man die native Python-Unterstützung verbessert.

Mit dem Native Application Framework, verfügbar in der Private Preview, können bei der Anwendungsentwicklung Funktionalitäten wie Stored Procedures, benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und benutzerdefinierte Tabellenfunktionen (UDTFs) genutzt werden, so Snowflake. Weitere Optionen wie die Streamlit-Integration zur Entwicklung interaktiver Kundenschnittstellen und Telemetriefunktionen wie Ereignisse und Warnungen zur Überwachung und Fehlerbehebung seien ebenfalls in der Entwicklung.

Das Native Application Framework baue auf der Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery von Snowflake, den globalen Kollaborationsfunktionen und der Sicherheitslage auf. Dies beschleunige die Anwendungsentwicklung, da man sich nun auf die Funktionalität statt auf das Operative konzentrieren könne, so das Unternehmen.

Das in der Public Preview befindliche Snowflake für Python stelle das ganze Ökosystem der Open-Source-Pakete und -Bibliotheken von Python für Data Scientists, Data Engineers und Software-Developer zur Verfügung. Snowflake habe den Datenzugriff mit neuen Optionen für die Nutzung von Streamingdaten verbessert und die Data Cloud auf offene Datenformate und on-premise gespeicherte Daten erweitert.

• Snowflake Worksheets for Python, das jetzt in einer privaten Vorschau verfügbar sei, ermögliche es, Pipelines, ML-Modelle und Anwendungen direkt in Snowsight – der Benutzeroberfläche von Snowflake – zu entwickeln. Dabei würden Python und die DataFrame-APIs von Snowpark für Python verwendet. Dank automatischer Code-Vervollständigung und der Möglichkeit, benutzerdefinierte Logik in Sekundenschnelle zu entwickeln, werde die Entwicklung beschleunigt.

• Die Streamlit-Integration von Snowflake sei derzeit in der Entwicklungsphase. Sie werde die pythonbasierte Anwendungsentwicklung direkt in Snowflake einbringen.

• Large Memory Warehouses, derzeit ebenfalls in der Entwicklung, ermögliche Anwendern die sichere Ausführung speicherintensiver Operationen wie Feature Engineering und Modelltraining auf großen Datensätzen unter Verwendung beliebter Python-Open-Source-Bibliotheken, die über die Anaconda-Integration verfügbar sind.

• SQL Machine Learning, beginnend mit Prognosen für Langzeitdaten, die jetzt in der Private Preview verfügbar seien, sollen es erlauben, ML-gestützte Prognosen in tägliche Business-Intelligence- und Analyseprozesse einzubetten, um die Qualität und Geschwindigkeit von Analysen zu verbessern.

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