Architecture de l’AI Data Cloud
L’AI Data Cloud de Snowflake est construit sur une architecture native du cloud qui n’est pas limitée par des technologies héritées. L’architecture de Snowflake permet de gérer diverses charges de travail en toute fluidité sur tous les clouds publics et dans toutes les régions. De plus, elle prend en charge des volumes et des types de données quasi illimités avec une faible latence. Découvrez comment l’architecture de l’AI Data Cloud aide les utilisateurs à collaborer en toute simplicité.
AUTRES RESSOURCES SUR L’AI DATA CLOUD :
Une architecture conçue pour le cloud
Conçu pour le cloud, l’AI Data Cloud de Snowflake rassemble différents utilisateurs, données, applications et charges de travail. L’architecture unique de Snowflake offre de nombreux avantages.
Un stockage optimisé
Grâce à la prise en charge des données structurées, semi‑structurées et non structurées, les entreprises peuvent stocker toutes leurs données à une échelle quasi infinie.
Des capacités de sécurité et de gouvernance à la pointe du secteur
Snowflake Horizon (fonctionnalités en preview) permet aux entreprises de sécuriser leurs données les plus sensibles, leurs applications et plus encore, grâce à un ensemble unifié et intégré de capacités de conformité, de sécurité, de confidentialité, d’interopérabilité et d’accès dans l’AI Data Cloud.
Un fonctionnement fluide dans toutes les régions et sur tous les clouds
Snowgrid, la couche technologique cross‑cloud de Snowflake, relie les écosystèmes d’entreprise dans toutes les régions et sur tous les clouds. Avec Snowgrid, des équipes réparties dans diverses régions peuvent collaborer plus efficacement, simplifier la gouvernance pour assurer la conformité réglementaire et facilement répliquer des données, des pipelines et des comptes pour une meilleure continuité de leur activité.
Une infrastructure plus sécurisée et plus résiliente
L’architecture cloud de Snowflake sépare les couches de calcul, de stockage et de services pour offrir une protection des données de qualité supérieure et une résilience exceptionnelle des services.
Un calcul multi‑cluster élastique
Des ressources de calcul quasi illimitées sont disponibles à la demande. Le moteur unique élimine les problèmes de simultanéité, s’adapte automatiquement à la hausse et à la baisse selon l’utilisation, et s’adapte horizontalement pour prendre en charge des utilisateurs, des volumes de données et des charges de travail simultanés. Il prend en charge Python, SQL, Java et Scala.
Le potentiel de l’IA pour vos données d’entreprise
Avec Snowflake Cortex (fonctionnalités en preview), les utilisateurs peuvent analyser des données et créer des applications d’IA rapidement et en toute sécurité. Ce service intelligent entièrement géré prend en charge de grands modèles de langage (LLM) et des fonctions vectorielles à la pointe du secteur (désormais en private preview).
L’AI Data Cloud de Snowflake face aux architectures traditionnelles
L’architecture de données sur laquelle s’appuie l’AI Data Cloud fonctionne très différemment des architectures de données qui soutiennent les plateformes data traditionnelles. Voici quelques-uns des avantages de l’AI Data Cloud.
Forte compatibilité avec les applications modernes
Les applications d’analyse de données et de data science occupent désormais une place centrale dans de nombreuses entreprises et la mise à disposition de ressources pour les optimiser constitue une priorité. De plus, les cas d’usage d’IA et de machine learning ont fait émerger de nouvelles demandes que les plateformes héritées pourraient ne pas être en mesure de gérer efficacement. L’AI Data Cloud, quant à lui, a été conçu de A à Z pour répondre aux besoins en ressources des workloads de données les plus intensifs.
Évolutivité en fonction de la demande
Les pics de demande lors des périodes de forte utilisation provoquent des conflits de ressources qui bloquent l’accès de certains utilisateurs, réduisent leur productivité et empêchent l’extraction rapide et efficace d’informations à partir des données. L’AI Data Cloud de Snowflake s’étend automatiquement pour s’adapter aux pics et fournit un accès à ces ressources au moment et à l’endroit où elles sont nécessaires. La mise à l’échelle automatique des ressources permet à un nombre quasi infini d’utilisateurs d’exécuter des charges de travail simultanées, sans impact sur la performance.
Coûts et performance optimisés
Les entreprises qui continuent d’utiliser une architecture de plateforme data héritée peuvent être obligées d’allouer une quantité définie de ressources pour s’adapter aux fluctuations imprévisibles de l’utilisation. Les entreprises qui choisissent l’AI Data Cloud paient uniquement pour le calcul et le stockage qu’elles utilisent réellement et peuvent adapter leurs ressources à la hausse ou à la baisse en fonction des besoins de leurs charges de travail. Snowflake propose une facturation à la seconde, avec une suite de fonctionnalités destinées à surveiller l’utilisation et les coûts, offrant ainsi aux entreprises un contrôle total sur leur consommation de ressources.
Service entièrement géré
Les architectures traditionnelles requièrent une maintenance continue, y compris des mises à jour logicielles et matérielles. L’AI Data Cloud de Snowflake constitue une solution de données d’entreprise entièrement gérée, ne demandant presque aucune intervention pour son administration.
Standardisation sur un seul cloud
Pour les entreprises dont les activités s’étendent sur les principaux clouds publics et dans toutes les régions, assurer une expérience constante et uniforme peut être compliqué.
L’AI Data Cloud de Snowflake s’étend sur les principaux clouds publics, notamment Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform, dans toutes les régions, y compris l’Amérique du Nord et du Sud, l’Europe et le Moyen‑Orient, ainsi que l’Asie‑Pacifique. Une couche de métadonnées partagée facilite le transfert fluide des données et des charges de travail d’une région à l’autre, d’un cloud à l’autre. Les utilisateurs bénéficient ainsi d’une expérience constante et unifiée, les workloads de l’AI Data Cloud s’exécutant de façon homogène dans toutes les régions et pour tous les fournisseurs cloud.
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