Plattformübergreifende Datentransaktion und -analyse Snowflake präsentiert neues Triple für die Data Cloud

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Neue Produktankündigungen hatte Snowflake anlässlich des jüngsten Summits in Las Vegas für seine Data Cloud im Gepäck: darunter ein moderner Ansatz für die gemeinsame Arbeit mit Transaktions- und Analysedaten, eine neue öffentliche Plattform für Entwickler und die Erweiterung der nativen Python-Unterstützung.

Es seien wirkliche „Highlights“, sagte Torsten Grabs, Director Product Management bei Snowflake in Bellevue, bereits im Vorfeld des Summits. Besonders glücklich ist er mit „Unistore Workload“. Snowflake setzt damit den Umgang mit Daten und die Datenanalyse technisch neu um. Bisher, so Grabs, seien Transaktions- und Analysedaten in Snowflake getrennt gespeichert bzw. via Clients wie beispielsweise Tableau ausgeliefert worden. Aber Daten zwischen mehreren Systemen verschieben zu müssen, oder redundante Datensätze über mehrere Lösungen hinweg verwalten zu müssen – das sei wirklich nicht mehr zeitgemäß. Gefordert seien heute kürzere und weniger umfangreiche Analysen sowie schnellere Updates kleinerer Datensätze.

Mit Unistore Workload können Unternehmen jetzt einen einzigen, vereinheitlichten Datensatz verwenden, um Anwendungen zu entwickeln und zu implementieren, und sowohl Transaktions- als auch Analysedaten gemeinsam und nahezu in Echtzeit zu analysieren. Dabei, so Grabs, könne die Auslieferung auch an Nicht-BI-Systeme erfolgen. Und – das sei der eigentliche Clou – das Ganze auch noch auf einer einzigen Plattform.

Erste Anwender sind „begeistert“

Adobe ist ein Early Adopter von Unistore und nutzt die Private Preview der Hybrid-Tabellen für seine Adobe-Campaigns-Anwendung. „Durch den Einsatz von Adobe Campaigns auf Snowflake können wir unseren Kunden eine unvergleichliche Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bieten“, sagt beispielsweise Nick Hall, Senior Director, Adobe Campaign & Managed Cloud Services. „Unsere Teams sind bereits begeistert von den Verbesserungen, die wir sehen, einschließlich der 50-fachen Optimierung der Vorbereitungszeit für die Auslieferung.“ Schon jetzt sehe man, wie Unistore die Möglichkeiten von Adobe Campaign erweitere, was den Kunden noch mehr Möglichkeiten zur Personalisierung im großen Maßstab eröffne.

Die Implementierung verschiedener Speichermöglichkeiten, die individuelle Gestaltbarkeit der Abfragemasken oder die Möglichkeit, Abfragen im Backend vorzubereiten für eine schnelle, zielgerichtete Datenlieferung, hätten die ersten Anwenderunternehmen sehr überzeugt, freut sich Grabs. So nutzen weitere Erstanwender wie UiPath oder Novartis Unistore beispielsweise für die Speicherung des Anwendungsstatus für Pipelines, die Bereitstellung von Online-Feature-Stores oder die Sicherung von Unternehmenstransaktionsanwendungen.

Verbesserte Programmierbarkeit in der Data Cloud

Im ähnlichen Kontext steht das neue Native Application Framework, das für Anwendungsentwickler konzipiert wurde. Die öffentliche Plattform ermöglicht es, datenintensive Anwendungen in der Data Cloud zu erstellen, zu monetarisieren und bereitzustellen, um die Anwender- bzw. Business-Logik über den Snowflake Marketplace zu vermarkten.

Laut Snowflake können Entwickler mit dem Native Application Framework, das sich in der Private Preview befindet, Anwendungen mit Snowflake-Funktionalitäten wie Stored Procedures, benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) sowie benutzerdefinierten Tabellenfunktionen (UDTFs) erstellen. Weitere Funktionen wie die Streamlit-Integration zur Entwicklung interaktiver Kundenschnittstellen und Telemetriefunktionen wie Ereignisse und Warnungen zur Überwachung und Fehlerbehebung sind ebenfalls in der Entwicklung. Da das Native Application Framework auf der Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery von Snowflake sowie globalen Kollaborationsfunktionen und der Sicherheitslage aufbaut, sollen sich Entwickler in der Data Cloud auf die Funktionalität und statt auf das Operative konzentrieren können.

Den Dreiklang der Neuankündigungen komplett macht die Erweiterung der nativen Python-Unterstützung. „Snowpark für Python“ ist ab sofort in der Public Preview verfügbar. Damit wird das Ökosystem der Open-Source-Pakete und -Bibliotheken von Python für Data Scientists, Data Engineers und Software-Developer zur Verfügung gestellt. Snowflake investiere stark in Python, damit noch mehr Entwicklerprojekte in der Data Cloud umgesetzt werden könnten, ohne Kompromisse bei der Governance eingehen zu müssen, erkärte Christian Kleinerman, Senior Vice President of Product bei Snowflake, in einer Mitteilung.

Zudem soll der Datenzugriff mit neuen Optionen für die Nutzung von Streaming-Daten durch eine native Integration mit Streamlit für die schnelle Entwicklung und Ausspielung von Anwendungen erleichtert werden. Die Data Cloud wird außerdem auf offene Datenformate und on-premises gespeicherte Daten erweitert.

Snowflake Summit 2022

Jährliches Treffen der Community

Für den Cloud-Data-Spezialisten war es die vierte Jahreskonferenz – und der bisher größte mit fast 9.000 Teilnehmern vor Ort (davon rund 200 Partnern) und über 11.500 registrierten Zuschauern der virtuellen Veranstaltung. Die viertägige Konferenz bot vier Hauptvorträge, 10 verschiedene Session-Tracks, mehr als 275 Sessions und mehr als 100 Kundensprecher. Dazu noch 28 Hands-on Labs zur praktischen Vertiefung, eine Fülle von SnowPro-Zertifizierungen, die von den Konferenzteilnehmern erworben wurden, und vieles mehr.

Frank Sloootman, Chairman und CEO von Snowflake, und Benoit Dageville, Mitbegründer und President of Products von Snowflake, eröffneten die Veranstaltung mit Vorstellung der sieben wichtigen Innovationspfeiler, die ihr Unternehmen führend bei Technologie- und Dateninnovation machten. Ein zentrales Thema war, dass Snowflake zuerst die Analytik, dann die Zusammenarbeit und jetzt die Anwendungsentwicklung mit der Data Cloud massiv verändert habe.

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