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Snowflake, la empresa de nube de datos, ha presentado nuevas mejoras que mejoran la programabilidad para científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores de aplicaciones. La empresa anunció la actualización esta semana en su conferencia anual de usuarios, Snowflake Summit 2022, en Las Vegas. Las últimas innovaciones de Snowflake llevan a Python a la vanguardia, con el lanzamiento de Snowpark para Python, ahora en versión preliminar pública, y una integración nativa con Streamlit para un rápido desarrollo e iteración de aplicaciones, actualmente en desarrollo. Además, Snowflake está agilizando el acceso a más datos con nuevas mejoras para trabajar con transmisión de datos, además de hacer que los datos almacenados en formatos abiertos y locales estén disponibles en la nube de datos. Estas mejoras facilitan que los desarrolladores y los profesionales de datos construyan y colaboren con los datos rápidamente, mientras aprovechan la velocidad, la simplicidad y el gobierno y la seguridad consistentes de la plataforma de Snowflake. La introducción de Snowpark, el marco para desarrolladores de Snowflake, abrió un entorno de programación enriquecido para que los científicos de datos, los ingenieros de datos y los desarrolladores de aplicaciones creen flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML), aplicaciones y canalizaciones escalables directamente en Snowflake utilizando sus lenguajes y bibliotecas preferidos. Snowflake está ampliando aún más lo que los usuarios pueden crear con Snowpark para Python, haciendo que el rico ecosistema de paquetes y bibliotecas de código abierto de Python sea fácilmente accesible en la nube de datos. Con un sandbox de Python altamente seguro, Snowpark para Python se ejecuta en la misma infraestructura informática de Snowflake que las canalizaciones y aplicaciones de Snowflake escritas en otros lenguajes. Esto proporciona a Snowpark para Python los mismos beneficios de escalabilidad, elasticidad, seguridad y cumplimiento que los desarrolladores esperan al crear con Snowflake. Los desarrolladores ahora tienen la oportunidad única de optimizar y modernizar su arquitectura de procesamiento de datos al consolidar su procesamiento de datos basado en Python en Snowflake usando Snowpark.

Las actualizaciones adicionales que complementan Snowpark para Python incluyen:

● Snowflake Worksheets para Python, ahora en versión preliminar privada, permite a los usuarios desarrollar canalizaciones, modelos de aprendizaje automático y aplicaciones directamente en Snowsight, la interfaz de usuario de Snowflake, mediante Python y las API DataFrame de Snowpark para Python, lo que agiliza el desarrollo con autocompletado de código y la capacidad para producir lógica personalizada en segundos. ● La integración Streamlit de Snowflake, actualmente en desarrollo, trae el desarrollo de aplicaciones basadas en Python directamente a Snowflake, lo que permite a los usuarios crear aplicaciones interactivas y compartir, iterar y colaborar de forma segura con equipos comerciales para aumentar el impacto del desarrollo. ● Los grandes almacenes de memoria, actualmente en desarrollo, permiten a los usuarios ejecutar de forma segura operaciones que consumen mucha memoria, como la ingeniería de características y el entrenamiento de modelos en grandes conjuntos de datos utilizando bibliotecas populares de código abierto de Python disponibles a través de la integración de Anaconda. ● SQL Machine Learning, que comienza con pronósticos de series temporales ahora en vista previa privada, permite a los usuarios de SQL incorporar predicciones basadas en ML en su inteligencia empresarial y análisis cotidianos para mejorar la calidad y la velocidad de las decisiones. La sintaxis robusta de Python y el rico ecosistema de paquetes de código abierto lo convierten en una opción popular para los desarrolladores, y la asociación continua de Snowflake con Anaconda amplía el acceso a más paquetes de Python sin problemas en Snowflake, con todo el código ejecutándose en un entorno aislado de alta seguridad. El programa Snowpark Accelerated también experimentó un crecimiento continuo en gran parte debido a los avances de Python de Snowflake, con más socios construyendo con Python para extender el poder de la nube de datos en su lenguaje de elección. Allegis Group, una firma global de soluciones de talento, confía en Snowpark para admitir soluciones de ML e inteligencia artificial (AI) que aprovechan los datos en Allegis Enterprise Data Platform en Snowflake. Joe Nolte, AI & MDM Architect, Allegis Group, dijo: “En esencia, Snowpark tiene que ver con la extensibilidad, y Snowpark para Python nos brinda las herramientas que necesitamos para trabajar con datos de manera efectiva en nuestro lenguaje de programación de elección”. “Snowpark se está convirtiendo en nuestro marco preferido para la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones, brindando a nuestros equipos una experiencia perfecta para colaborar fácilmente con los datos y llevar a todos a la misma plataforma para acelerar el tiempo de generación de valor”. Obtener acceso a los datos correctos de forma rápida y eficiente es fundamental para mejorar la productividad de los desarrolladores, crear modelos de aprendizaje automático con mayor precisión y ofrecer aplicaciones más potentes. Las mejoras de Snowflake permiten que los equipos experimenten más rápido, con más datos al alcance de la mano, impulsando mayores capacidades de programación y conocimientos más profundos para los usuarios.

Las nuevas innovaciones incluyen:

● Compatibilidad con transmisión de datos para eliminar los límites entre la transmisión y las canalizaciones por lotes con Snowpipe Streaming, ahora en vista previa privada, para la ingesta sin servidor de datos de transmisión, y tablas materializadas, actualmente en desarrollo, que simplifican la transformación de datos de transmisión declarativamente. ● Tablas Iceberg en Snowflake, actualmente en desarrollo, para permitir que los usuarios trabajen con Apache Iceberg, un popular formato de tabla abierta, en almacenamiento externo mientras aprovechan la facilidad de uso, el rendimiento y la gobernanza consistente de la plataforma Snowflake, simplificando gestión general de datos y permitir la flexibilidad arquitectónica. ● Tablas externas para almacenamiento local, ahora en versión preliminar privada, para permitir que los usuarios accedan a sus datos en sistemas de almacenamiento local como Dell Technologies, Pure Storage y más desde Snowflake para que puedan beneficiarse de la elasticidad de la nube de datos sin moviendo estos datos. Christian Kleinerman, vicepresidente sénior de productos de Snowflake, dijo: “Estamos invirtiendo mucho en Python para facilitar que los científicos de datos, los ingenieros de datos y los desarrolladores de aplicaciones construyan aún más en la nube de datos, sin compensaciones de gobernanza. “Nuestras últimas innovaciones amplían el valor de los ecosistemas basados ​​en datos de nuestros clientes, permitiéndoles un mayor acceso a los datos y nuevas formas de desarrollar con ellos directamente en Snowflake. Estas capacidades, junto con la mejor seguridad y privacidad de datos de su clase de Snowflake, están cambiando la forma en que los equipos experimentan, iteran y colaboran con los datos para generar valor”.

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Etiquetas: pitón, copo de nieve