L’architetturadell’AI Data Cloud
L’AI Data Cloud Snowflake si basa su un’architettura cloud‑native senza le limitazioni delle tecnologie legacy. L’architettura di Snowflake supporta in modo trasparente una varietà di workload in più cloud pubblici e regioni, e può gestire quantità e tipi di dati quasi illimitati con bassa latenza. Ecco come l’architettura dell’AI Data Cloud aiuta gli utenti a collaborare più facilmente.
DI PIÙ SULL’AI DATA CLOUD:
Architettura cloud nativa
L’AI Data Cloud Snowflake è stato concepito nel cloud per consentire alle organizzazioni di riunire in modo semplice utenti, dati, applicazioni e workload diversi. L’architettura unica di Snowflake offre numerosi vantaggi.
Storage ottimizzato
Grazie al supporto per i dati strutturati, semi‑strutturati e non strutturati, le organizzazioni possono archiviare tutti i propri dati su scala quasi illimitata.
Sicurezza e governance leader del settore
Snowflake Horizon (funzionalità in preview) consente alle organizzazioni di proteggere app, dati e altre risorse sensibili con una serie integrata e unificata di funzionalità di conformità, sicurezza, privacy, interoperabilità e accesso all’interno dell’AI Data Cloud.
Funzionamento trasparente in più regioni e cloud
Snowgrid, il layer tecnologico cross‑cloud di Snowflake, connette gli ecosistemi aziendali tra regioni e cloud diversi. Grazie a Snowgrid, i team distribuiti geograficamente possono collaborare in modo più efficiente, semplificare la governance per garantire la conformità normativa e replicare facilmente dati, pipeline e account per migliorare la business continuity.
Un’infrastruttura più sicura e resiliente
L’architettura cloud di Snowflake separa i layer di elaborazione, di archiviazione e dei servizi per assicurare una migliore protezione dei dati e un’eccezionale resilienza dei servizi.
Elaborazione elastica multi‑cluster
Con risorse di elaborazione quasi illimitate disponibili on demand, il motore unico elimina i problemi di concorrenza e scala automaticamente verso l’alto o il basso in base all’utilizzo e orizzontalmente per supportare utenti concorrenti, volumi di dati e workload. Consente inoltre di lavorare con Python, SQL, Java e Scala.
La potenza dell’AI per i tuoi dati aziendali
Con Snowflake Cortex (funzionalità in preview), gli utenti possono analizzare i dati e sviluppare applicazioni AI in modo rapido e sicuro. Questo servizio intelligente completamente gestito supporta modelli linguistici di grandi dimensioni e funzioni vettoriali leader del settore (attualmente in private preview).
Meglio l’AI Data Cloud Snowflake o le architetture dati tradizionali?
L’architettura dati alla base dell’AI Data Cloud funziona in modo molto diverso dalle piattaforme dati tradizionali. Ecco alcuni dei vantaggi dell’AI Data Cloud.
Grande compatibilità con le app moderne
Oggi le app di analisi dei dati e di data science sono diventate fondamentali in molte organizzazioni per cui il provisioning delle risorse necessarie per supportarle diventa una priorità. Inoltre, i casi d’uso per l’intelligenza artificiale e il machine learning hanno introdotto nuove esigenze che le piattaforme legacy non sono in grado di soddisfare al meglio. Per contro, l’AI Data Cloud è stato creato appositamente per soddisfare anche i requisiti di risorse dei data workload più intensivi.
Scalabilità on demand
I picchi di domanda nei periodi di massimo utilizzo creano problemi di contesa di risorse che escludono alcuni utenti, rallentano la produttività e ostacolano l’estrazione rapida ed efficiente di insight dai dati. L’AI Data Cloud Snowflake si espande automaticamente all’aumentare della domanda, assicurando l’accesso alle risorse esattamente quando e dove servono. La scalabilità automatica delle risorse consente a un numero quasi illimitato di utenti di eseguire workload simultanei senza incidere sulle prestazioni.
Costi e prestazioni ottimizzati
Le organizzazioni che utilizzano ancora un’architettura dati legacy potrebbero essere costrette a fornire una quantità fissa di risorse per soddisfare le fluttuazioni imprevedibili della domanda. Quelle che sfruttano l’AI Data Cloud, invece, pagano solo per la capacità di calcolo e di archiviazione che utilizzano e possono scalare verticalmente le proprie risorse in base alle esigenze dei workload. Snowflake offre pricing al secondo insieme a una serie di funzionalità per il monitoraggio dell’utilizzo e il controllo dei costi che assicurano alle organizzazioni il controllo totale sul proprio consumo di risorse.
Servizio completamente gestito
Le architetture dati tradizionali richiedono manutenzione costante e continui aggiornamenti del software e dell’hardware. L’AI Data Cloud Snowflake è una soluzione dati enterprise completamente gestita che richiede un impegno amministrativo quasi nullo da parte del cliente.
Standardizzare su un unico cloud
Per le organizzazioni con operazioni distribuite sui maggiori cloud pubblici e in regioni diverse può essere difficile mantenere un’esperienza coerente e uniforme.
L’AI Data Cloud Snowflake copre i principali cloud pubblici (Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform) e più regioni geografiche (America settentrionale/meridionale, Europa/Medio Oriente e Asia Pacifico). Un layer di metadati condiviso facilita il trasferimento trasparente dei dati e dei workload tra le regioni e i cloud, offrendo agli utenti un’esperienza coerente e unificata nell’AI Data Cloud e garantendo l’esecuzione fluida dei workload, indipendentemente dalla regione o dal cloud provider in cui si trovano i dati.
Unifica i tuoi dati e workload con Snowflake
Potenzia la tua organizzazione con un’unica piattaforma che armonizza i dati e i servizi nel cloud. L’AI Data Cloud Snowflake unifica i workload e i dati, consentendoti di eliminare i silos informativi e la complessità multi‑cloud che limitano l’innovazione e la crescita data‑driven.