Snowflakeの
データエンジニアリング
Snowflakeの使いやすさと性能を備えた強力かつ信頼のおけるパイプライン
概要動画：
性能、シンプルさ、信頼性に向けたデータエンジニアリング
より迅速かつ深いインサイトに向け、データを簡単に取り込み、変換、提供しましょう。Snowflakeを使用することで、データエンジニアはインフラストラクチャ管理に時間をとられることがほとんどなく、キャパシティプランニングや同時実行処理も避けることができ、信頼のおけるエンタープライズ対応のデータパイプラインの構築に注力できます。
Snowflakeの
データエンジニアリングを選ぶ理由
オープンエコシステムを活用し、すべてのデータを高速に処理
ストリーミング、バッチ、構造化、非構造化、といったあらゆるデータが単一プラットフォームに格納されているオープンデータエコシステムへのアクセスを活用し、データクラウド内でコラボレーションを実施。
本格的な性能と信頼性
ほぼ即時のスケーラビリティおよびリソースの競合が実質ないといえる、伸縮性のあるパフォーマンスエンジンで強化されたエンタープライズ対応データパイプラインを実行。
劇的にシンプルなデータパイプライン
インテリジェントなインフラストラクチャ、パイプラインオートメーション、データプログラマビリティにより、不要なパイプラインの簡素化と排除を実行。
SNOWFLAKEによる
最新のデータエンジニアリングの
実践
オープンデータエコシステムを備えたバッチデータおよびストリーミングデータパイプライン
最新のデータドリブンなアプリケーションはデータを待つことができません。Snowflakeは、構造化、半構造化、非構造化データのバッチ取り込みおよび継続的なデータ取り込みの両方に対応しています。
- データクラウドでクエリ対応データにアクセス。
- 単一プラットフォーム内で半構造化や非構造化データへのネイティブサポートを取得。
- Snowpipeおよびリアルタイムデータパイプライン用のSnowpipeストリーミング（プライベートプレビュー中）を活用し、サーバーレス方式でデータを取り込み。
- Snowflakeのストリームとタスクを活用して、チェンジデータキャプチャ（CDC）を簡素化。
- 自動スキーマ検出および即時のデータ可用性を活用し、データをシンプルに取り込み、実行。
カスタマイズされたデータ変換ニーズに応える本格的な性能
従来のソリューションはパイプラインの実行に専用の時間枠を当てる必要がありました。その一方、Snowflakeの独自アーキテクチャは、ワークロードごとに安全で統制されたプラットフォームにおいてリソースの分離を行うマルチクラスタコンピュートの提供を可能にしています。
- Snowflakeのマルチクラスタ共有データアーキテクチャのおかげで、ほぼ無制限の数の同時実行ワークロードにまたがり、性能を維持。
- データ変換ワークロードのために、Snowflakeの伸縮性のあるパフォーマンスエンジンで処理。
- パイプライン性能や価格の最適化を行い、専用コンピュートクラスタを即時にサイズ調整し、使用した分だけを支払い。
- 数クリックだけで、ほぼ無制限のコンピューティングリソースのスケーリングを実行。
- Snowflakeの一貫したかつ強固なガバナンス＆セキュリティプロトコルへの信頼を強化。
簡素化されたデータ変換とアーキテクチャ
Snowflakeを活用してパイプラインの開発や管理を合理化し、インフラ管理に要する時間を削減し、不要なデータパイプラインを排除しましょう。
- Snowflakeの開発者フレームワークであるSnowparkやANSI SQLのネイティブサポートを活用して、コラボレーションやさまざまなコーディングでのユーザーの連携を実施。
- Python（パブリックプレビュー中）、Scala、Javaを使用した構築、機能の拡大、追加の処理システムが不要なSnowflakeでのより迅速な実行。
- スキーマオンリードを活用して、事前にスキーマを定義する必要に迫られることなく、レジリエントなデータパイプラインを構築。
- データウェアハウス、データレイク、ユニストア、コラボレーション、サイバーセキュリティ、データサイエンス＆機械学習、アプリケーションなど、Snowflakeを活用したその他のワークロードを実現。
- 統制されたライブデータをリアルタイムに、容易かつ安全に共有、使用。
- サーバーレス機能を使用してデータパイプラインを自動化。
Snowpark
Python（パブリックプレビュー中）、Java、Scalaと慣れ親しんだDataFrames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、アプリケーションを構築。Snowflakeデータクラウドで実行することにより、性能、使いやすさ、ガバナンス、セキュリティを向上。
お客様から
寄せられた声
Snowparkにより当社のデータエンジニアリングパイプラインの近代化や統合が実現し、Sparkからの容易な移行によりアーキテクチャが簡素化され、データエンジニアリングチームは、基盤となるプラットフォームを変更しても、自身が選択した開発インターフェースである、遅延評価搭載のDataFrame APIで作業を継続することができます。これは、顧客にとってはインサイト創出までの時間が短縮され、当社にとってはプロセスが実行しやすくなり、管理コストも抑えられるという、まさにウィン・ウィンの関係です。
MOHIT SAUHTA
Snowflakeは当社の高度なビジネスインテリジェンスやデータサイエンスユースケースに必要なスケーラビリティ、信頼性、安全を兼ね備えているため、Sparkの使用を止めても全く問題がありません。当社のSparkアーキテクチャでは対処が難しく、Snowflakeでなければこのような成果は得られませんでした。
PATRICK CALLINAN
私たちにとって重要な点は、データの移動や複製に煩わされることなく、当社のビジネスパートナーがデータを管理していながら、他者がアクセス可能にできることでした。すべてのレイテンシ問題や複製問題が解消されました。AT&Tはデータを自在に取り扱えるようになりました。
Kate Hopkins
広範なパートナー
エコシステム
データ取り込みパートナーによる広範なエコシステムから選択しましょう。
SNOWFLAKEを活用した構築
を始める
アプリケーション、データパイプライン、機械学習ワークフローの構築に必要なリソースをSnowflakeデベロッパーセンターで検索しましょう
その他ワークロードを
もっと見る
データサイロを解消し、組織全体や社外との、即時かつ安全な、統制されたデータの共有を実現しましょう。