Le Data Cloud Snowflake a annoncé lors de son évènement Snowday, que les data scientists, les data engineers et les développeurs peuvent maintenant utiliser Python, un des langages de programmation les plus rapides, notamment dans Snowflake à partir du framework de développement Snowpark. Le support natif de Python dans le cadre du framework de développement de Snowflake, Snowpark, accroît la productivité tout en améliorant la gouvernance, la sécurité et les performances. Avec Snowpark for Python, les développeurs pourront facilement collaborer sur les données dans leur langage préféré. Dans le même temps, ils pourront tirer parti de la sécurité, de la gouvernance et des performances élastiques de la plateforme Snowflake pour construire des pipelines, des applications et des flux de machine learning évolutifs et optimisés. Snowpark for Python est actuellement en preview privée.
Grâce au partenariat récemment annoncé avec Anaconda, les utilisateurs de Snowflake peuvent désormais accéder de manière transparente à l’un des écosystèmes les plus populaires de bibliothèques open source Python, sans avoir à procéder à des installations manuelles et à gérer les dépendances des paquets. Cette intégration peut donner un coup de pouce à la productivité des développeurs Python. Le programme accéléré Snowpark, récemment lancé par Snowflake, permet également aux clients d’accéder à de nombreuses capacités et intégrations partenaires préétablies, directement à partir de leur compte Snowflake.
Avec Snowpark for Python, les équipes de données peuvent :
Accélérer leur rythme d’innovation en utilisant la syntaxe familière de Python et l’écosystème florissant de bibliothèques open-source pour explorer et traiter les données là où elles se trouvent.
Optimiser le temps de développement en supprimant le temps passé à gérer des environnements Python défaillants grâce à un gestionnaire intégré de dépendances de paquets Python.
Opérer avec une confiance et une sécurité accrues en éliminant les copies non gouvernées des données, tout le code s’exécutant dans un bac à sable hautement sécurisé directement dans Snowflake.
« Snowflake fournit depuis longtemps les blocs de construction pour le développement de pipelines et les flux d’apprentissage automatique, et l’introduction de Snowpark a considérablement élargi le champ des possibles dans le Data Cloud », a déclaré Christian Kleinerman, SVP Product chez Snowflake. « Comme Snowpark pour Java et Scala, Snowpark pour Python est intégré nativement dans le moteur de Snowflake afin que les utilisateurs puissent bénéficier des mêmes avantages en matière de sécurité, de gouvernance et de gérabilité qu’ils attendent en travaillant avec Snowflake. Alors que nous continuons à nous concentrer sur la mobilisation des données du monde, Python élargit encore plus les choix de programmation des données dans Snowflake, tout en rationalisant les architectures de données. »
Les développeurs veulent de la flexibilité lorsqu’ils travaillent avec des données, des environnements plus simples qui nécessitent moins de travail administratif et de maintenance, et un accès immédiat aux données. Snowpark apporte à Snowflake les langages de programmation de choix pour les données. Avec Snowpark, les développeurs peuvent débloquer l’échelle et les performances du moteur de Snowflake, et tirer parti de la gouvernance native et des contrôles de sécurité intégrés à la plateforme. En plus de Java et Scala, Snowpark prend désormais en charge Python, ce qui permet aux utilisateurs d’avoir différents langages et différents utilisateurs travaillant tous ensemble sur les mêmes données avec un seul moteur de traitement, sans avoir besoin de copier ou de déplacer les données.
Plus d’informations sur Snowpark sont disponibles sur le site de Snowflake.
