Avec des innovations telles que Snowflake Notebooks ou Snowflake Trail, la société permet au développeurs d’accélérer le développement de bout en bout.
Snowflake a annoncé lors du Snowflake Summit 2024 de nouveaux outils et innovations qui accélèrent la façon dont les développeurs construisent des pipelines, des modèles et des applications de niveau entreprise avec leurs données.
“Des milliers de développeurs à travers le monde font déjà confiance à Snowflake en tant que plateforme de développement. Nos dernières innovations continuent de repousser les limites de ce que les développeurs peuvent créer dans le Data Cloud IA, en apportant des expériences familières mais puissantes à leurs données d’entreprise, là où elles se trouvent déjà “, a déclaré Jeff Hollan, Head of Applications and Developer Platform, Snowflake. “Les développeurs peuvent exploiter toute l’étendue à l’échelle, de la performance et de la gouvernance de Snowflake pour fournir facilement de grandes applications alimentées par des modèles de langage qui libèrent de la valeur, mettant ainsi l’IA entre les mains d’un plus grand nombre d’utilisateurs.”
En exploitant la combinaison de Dynamic Tables et de Snowpipe Streaming, les utilisateurs peuvent débloquer des pipelines de transformation à faible latence pour alimenter le développement de modèles d’IA et d’apprentissage automatique (ML), le tout au sein du Data Cloud IA. Aujourd’hui, plus de 2 900 clients utilisent déjà plus de 200 000 tableaux dynamiques pour construire et gérer des pipelines de données de niveau production, et ce nombre ne cesse de croître.
Snowflake offre aux développeurs plus de moyens d’accélérer le développement de l’IA directement sur leurs données dans le Data Cloud IA avec Snowflake Notebooks, maintenant en avant-première publique, intégré nativement à l’ensemble de la plateforme Snowflake, y compris Snowpark ML, Streamlit, et Snowflake Cortex AI. Snowflake Notebooks offre une interface de développement unique et conviviale pour Python, SQL et Markdown. Les développeurs peuvent également s’appuyer sur Snowflake Notebooks pour expérimenter et itérer sur leurs pipelines ML, exploiter les fonctions d’édition alimentées par l’IA, simplifier les flux de travail d’ingénierie des données, et plus encore, afin de débloquer une productivité accrue et un développement collaboratif.
Snowflake ajoute également une API de fonction pandas Snowpark, en avant-première publique, permettant aux développeurs Python de travailler avec la même syntaxe pandas qu’ils connaissent et apprécient pour un développement encore plus avancé de l’IA et des pipelines, tout en bénéficiant de la performance, de l’échelle et de la gouvernance de Snowflake pour l’exécution.
Snowflake simplifie encore la vie des développeurs grâce à une approche DevOps centrée sur les données, intégrant de manière transparente le développement, les opérations et la gestion des données au sein d’une seule et même plateforme. En définissant l’état souhaité de leurs pipelines de données avec les principes de l’infrastructure en tant que code, plutôt que de scripter des flux opérationnels complexes ligne par ligne, Snowflake privilégie une approche déclarative du développement avec la nouvelle fonctionnalité Database Change Management, maintenant en avant-première publique. En outre, les ingénieurs et développeurs de données peuvent désormais utiliser la nouvelle Git intégration de Snowflake, en avant-première publique, pour améliorer la collaboration entre les équipes de développement et rationaliser les déploiements dans différents environnements, exploiter l’API Python de Snowflake pour gérer efficacement les ressources, utiliser l’open source Snowflake CLI, solutions bientôt disponibles, comme interface unique pour gérer les pipelines CI/CD, et plus encore.
Snowflake dévoile également Snowflake Trail, un ensemble de fonctionnalités d’observabilité qui offrent une meilleure visibilité sur la qualité des données, les pipelines et les applications, permettant aux développeurs de surveiller, de dépanner et d’optimiser leurs flux de travail en toute simplicité. Snowflake fournit des signaux de télémétrie intégrés pour Snowpark et Snowpark Container Services, permettant aux utilisateurs de diagnostiquer et de déboguer facilement les erreurs en utilisant les métriques, les journaux et le traçage distribué – sans avoir à configurer manuellement des agents ou à transférer des données. De plus, Snowflake Trail est construit avec les standards OpenTelemetry afin que les développeurs puissent s’intégrer avec les plateformes d’observabilité et d’alerte les plus populaires telles que Datadog, Grafana, Metaplane, PagerDuty, Slack, et plus encore, en plus de fonctionner nativement dans Snowsight. Snowflake s’associe également à des plateformes d’observabilité telles que Monte Carlo et Observe pour fournir une observabilité de bout en bout aux clients.
Snowflake annonce l’intégration de Snowflake Native App Framework avec Snowpark Container Services, désormais en avant-première publique sur AWS. Cette intégration permet aux entreprises d’étendre l’étendue et la variété des applications qu’elles créent dans le Data Cloud IA en utilisant des instances configurables de GPU et de CPU pour répondre à une gamme de cas d’utilisation couvrant l’automatisation de la vision par ordinateur, l’analyse de données géospatiales, les applications de ML pour les entreprises, et bien plus encore.
Les développeurs d’applications peuvent créer leurs Snowflake Native Apps alimentées par l’IA une seule fois, puis les déployer et les distribuer à travers les clouds et les régions à des milliers de clients Snowflake via Snowflake Marketplace, avec plus de 160 Snowflake Native Apps3 déjà disponibles aujourd’hui. Un grand nombre des plus grandes organisations mondiales s’appuient sur Snowflake Marketplace comme plateforme de distribution pour débloquer des flux de revenus entièrement nouveaux, distribuer leurs Snowflake Native Apps, et accélérer la monétisation et l’approvisionnement de ces applications. En outre, des centaines de start-ups choisissent de bâtir leur activité sur Snowflake, avec une poignée de fournisseurs tels que Maxa, My Data Outlet, et RelationalAI qui gagnent des millions grâce à leurs applications en les distribuant sur Snowflake Marketplace.
