注:本記事は(2024年3月13日)に公開された(New Snowflake Features Released in February 2024)を機械翻訳により公開したものです。

2月には、ハイブリッドテーブルのパブリックプレビューなど、Snowflakeでできることの幅をさらに広げる新機能を多数リリースしました。先月発表された内容の詳細は、こちらでご確認いただけます。 

アプリケーション開発 

ハイブリッドテーブル – AWSでのパブリックプレビュー

ハイブリッドテーブルは、高速かつ同時実行性の高いポイントオペレーションでSnowflake内のトランザクションユースケースを実現する新しいタイプのテーブルです。お客様は、アプリケーションとワークフローの状態の保存、データの提供、軽量のトランザクションアプリケーションの構築など、さまざまなユースケースにハイブリッドテーブルを使用することでアーキテクチャを簡素化しています。詳しくはこちら。 

Snowflake Horizon

ユニバーサル検索 – 一部のリージョンでのパブリックプレビュー

Snowflakeユーザーは、Snowflake CortexをベースとしたLLM対応エクスペリエンスであるユニバーサル検索を使用して、自然言語を使用し、アカウント内の関連するデータベースオブジェクト(データベース、スキーマ、テーブル、ビュー、関数、プロシージャ)、アカウントと共有されているアプリ、またはSnowflakeマーケットプレイスで公開されているアプリ、およびSnowflakeドキュメントの記事を表示することで、データクラウド内のコンテンツを簡単かつ迅速に見つけることができます。詳細と現在のリージョンの可用性については、ドキュメントを参照してください。

 ユニバーサル検索により、自然言語であらゆる質問をし、関連するオブジェクトやリソースを明らかにします。

集約ポリシー – パブリックプレビュー 

Snowflakeのアグリゲーションポリシーでは、コンシューマーが個々のレコードを取得するのではなく、データのアグリゲーションのみを行うことにより、データプロバイダーは機密データを保護できます。集約ポリシーの作成時に、プロバイダーは、1つのグループにまとめる必要がある行数など、最小グループサイズを指定します。最小グループサイズが大きいほど、コンシューマーがクエリ結果を使用して単一のレコードの内容を推論する可能性が低くなり、プロバイダーはデータのプライバシーを保護できます。詳細については、ドキュメントを参照してください。

投影ポリシー – パブリックプレビュー 

Snowflakeの投影ポリシーでは、データコンシューマーが未加工データへのアクセスを共有している間にクエリや他のデータと結合できる列を制限することで、データプロバイダーが機密データを保護できます。たとえば、投影ポリシーを使用すると、名前や電話番号などの識別列を制約できます。コンシューマーは、特定の値に基づいてレコードを照合することはできますが、制約された値を閲覧することはできません。そのため、データのプライバシーを保護しながら分析ユーティリティを利用できます。詳細については、ドキュメントを参照してください。

Snowsightでの機密データ分類 – パブリックプレビュー 

Snowsightの機密データ分類は、SnowflakeのUI内でデータ分類を実行してレビューするためのネイティブなユーザーエクスペリエンスです。このシンプルな操作で、スキーマ全体またはスキーマ内のテーブルのサブセットに対する機密データ分類ジョブを開始できます。分類結果を確認して適用するタイミングを選択したり、自動タギングによってタグアプリケーションを自動化したりできます。その後、行アクセスポリシー、マスキングポリシー、またはその両方でデータを保護できます。詳細については、こちらのブログ記事を参照してください。

Snowflakeの秘訣 – 一般提供

シークレットとは、機密データまたは認証情報を保存するネイティブなSnowflakeオブジェクトです。シークレットは、ロールベースアクセス制御(RBAC)とSnowflakeのキー暗号化階層によって保護されます。これにより、開発者、管理者、ユーザー定義関数(UDF)の所有者は、認証情報データを不正開示のリスクなく作成、所有、使用できるようになります。シークレットは、Snowpark外部ネットワークアクセスを介して外部APIエンドポイントまたはリソースに接続し、認証するために使用されます。ServicenowやGoogle AnalyticsなどのSnowflakeのファーストパーティコネクタでも使用されています。詳しくはこちら

Pythonのアップデート 

Snowpark外部アクセス – AWSおよびAzureで一般利用可能

AWSおよびAzureリージョンで一般提供されているSnowpark外部アクセスにより、追加のインフラストラクチャー設定を行うことなく、Snowparkからパブリックインターネットエンドポイントに柔軟にアクセスできるようになります。ユーザーは、データの高度なセキュリティとガバナンスを維持しながら、Snowparkコード(UDF/UDTFおよびストアドプロシージャ)から外部ネットワークロケーションに簡単に接続できるようになりました。詳しくはこちら

Visual Studio CodeのSnowpark for Python拡張機能 – パブリックプレビュー 

Snowflake Extension for Visual Studio Codeが、Snowpark for Pythonコードのオーサリングとデバッグをサポートするようになりました。Snowpark for Pythonのコードの記述と実行は、VS Codeからこれまで以上にシームレスになります。詳しくはこちら

Anacondaパッケージの許可リストとブロックリストを設定するための粒度の高いコントロール –  一般提供 

パッケージポリシーを使用すると、サードパーティPythonパッケージの許可リストとブロックリストをアカウントレベルでAnacondaから設定できます。これにより、より厳しい監査要件とセキュリティ要件を満たし、自社の環境で使用可能またはブロックされるパッケージをきめ細かく管理できるようになります。詳しくはこちら

SnowsightのPythonワークシート –  一般提供 

Pythonワークシートを使用すると、SnowsightのワークシートにSnowpark for Pythonのコードを記述して実行できます。Pythonワークシートにコードを記述することで、依存ライブラリをインストールすることなく、Snowflakeで開発とテストを実行できます。詳しくはこちら

高度なアナリティクス

時系列ASOF結合 – パブリックプレビュー

IoTやFinServなど多くの業界は時間データを扱うため、タイムスタンプが正確に一致しない時系列データセットを結合する能力が頻繁に必要となります。Snowflakeは、まさにこれをASOF JOINで実現し、データ間でタイムスタンプや日付が完全に一致しない時系列データセットを結合する、高性能で使いやすいSQL構文を提供します。詳細については、ドキュメントを参照してください。

専用グローバルグリッドH3 – 一般提供

SnowflakeがH3関数をサポートするようになったため、地理空間データを高効率で処理し、分析や機械学習のユースケースに活用できるようになりました。これらの関数は、グリッド内の予測可能なセル間で高速に計算できる均一なグリッドシステムを使用して地理エリアを表現するのに役立ちます。詳細については、ドキュメントを参照してください。

Data Loading(データローディング)

Snowflakeでファイルの読み込みがより簡単になりました – パブリックプレビュー

このリリースでは、COPY FILESコマンドがプレビューで利用可能になり、ファイルをより簡単にロードできるようになりました。COPY FILESを使用すると 指定したステージから別のステージにファイルをコピーできます詳しくはこちら

コラボレーション 

Icebergテーブルの安全な共有 –  パブリックプレビュー

Snowflakeは、さまざまなアーキテクチャパターンを使用して、組織内および組織間のコラボレーションを可能にします。Icebergテーブルのパブリックプレビューの一環として、Snowflakeは安全なビューを作成することなくIcebergテーブルの直接共有をサポートするようになりました。詳しくはこちら。 

Snowflakeマーケットプレイス

Snowflakeのお客様は、Snowflakeマーケットプレイスを利用して、2,400件以上の最新かつクエリ可能なサードパーティのライブデータセット、データサービス、Snowflakeネイティブアプリケーションに1か所からアクセスできます(2024年1月31日時点)。2月に新規リスティングを投稿したプロバイダーは以下のとおりです。

AI/ML Solutions

Aporia Technologies, Inc. 

Hazy – Synthetic data

Shutterstock, Inc. – Images

Connectors/SaaS Data

Coupa

Informatica Australia Pty Ltd

Infostrux Solutions Inc.

Unifiedly

Data Governance, Quality and Cost Optimization

Casabase Software

KPI Partners Inc

Data Providers

ChainXY Solutions Inc. – Geospatial data

CitiusTech Inc. – Healthcare data

Compstak Inc – Real estate data

DataNexify – Energy data

Dune Analytics AS – Crypto data

Echo Analytics – Geospatial data

Fantastic Enterprises, Inc. – Consumer data

GWI – Consumer data

Markaaz, Inc. – Demographic data

OpenSecrets – Government data

Patsnap – Patent data

Resights ApS – Real estate data in Denmark

Salient Predictions, Inc. – Weather data

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​将来の見通しに関する記述について

このプレスリリースには、明示または黙示を問わず、(i)Snowflakeの事業戦略、(ii)開発中または一般に提供されていないSnowflakeの製品、サービス、テクノロジー、(iii)市場の拡大、トレンド、競争状況に関する考察、(iv)Snowflake製品とサードパーティプラットフォームの統合およびサードパーティプラットフォーム上でのSnowflake製品の相互運用性と可用性についての言及など、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの将来の見通しに関する記述は、さまざまなリスク、不確実性、前提に左右されます。これには、Snowflakeが証券取引委員会に提出するフォーム10-Qの四半期報告書およびフォーム10-Kの年次報告書の「リスク要因」に記載されているリスク、不確実性、前提が含まれます。これらのリスク、不確実性、前提を考慮すると、将来の見通しに関する記述において予想または暗示されている結果と比較して、実際には大きく異なる結果や反対の結果に至る可能性があります。そのため、将来の見通しに関するいかなる記述も、未来の出来事についての予測として利用してはなりません。 

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