CARGAS DE TRABALHO
Snowflake para Data Engineering
Construa pipelines de dados avançados, em lote e em streaming, em SQL ou Python. Melhore a engenharia de dados para IA e ML, aplicações e análises de dados e obtenha um desempenho quase cinco vezes maior, enquanto mantém controle e governança completos.
Simplifique as necessidades complexas de engenharia de dados
Construa pipelines de dados em lote e em streaming em uma única plataforma, utilizando todo o potencial dos pipelines declarativos e de atualizações incrementais econômicas.
Use Data Sharing para eliminar pipelines desnecessários
Acesse dados ativos, prontos para uso, diretamente de milhares de conjuntos de dados e aplicações por meio do Snowflake Marketplace, sem a necessidade de criar pipelines.
Crie códigos na linguagem de sua preferência em um mecanismo otimizado
Programe em Python, SQL e outras linguagens. Em seguida, execute o código com o processamento multicluster do Snowflake. Sem precisar de uma infraestrutura separada.
Como funciona
Transmita dados com latência inferior a 10 segundos
Geralmente mantidos separados, os sistemas de streaming e de lote são complexos de gerenciar e caros de dimensionar. No entanto, o Snowflake simplifica esse processo, ao lidar tanto com a ingestão quanto com a transformação de dados em lote e em streaming em um único sistema.
Com o Snowpipe Streaming, transmita dados de conjuntos de linhas quase em tempo real, com latência baixa (de único dígito), ou faça a ingestão automática de arquivos com o Snowpipe. As duas opções sem servidor oferecem melhor escalabilidade e eficiência de custos.
Ajuste a latência com uma única alteração de parâmetro
Com Dynamic Tables, é possível usar SQL ou Python para definir as transformações de dados de forma declarativa. O Snowflake gerencia as dependências e materializa os resultados automaticamente, com base em suas metas de atualização. Com o objetivo de simplificar grandes volumes de dados e pipelines complexos e torná-los mais econômicos, as Dynamic Tables atuam apenas nos dados que foram alterados desde a última atualização.
À medida que as necessidades dos negócios mudam, é possível adaptar facilmente, transformando um pipeline em lote em um pipeline de streaming com uma única alteração no parâmetro de latência.
Reforce a engenharia de dados para análises, IA/ML e aplicações
Leve suas cargas de trabalho até os dados para simplificar a arquitetura do pipeline e eliminar a necessidade de uma infraestrutura separada.
Aplique o seu código aos dados para atender a diversas necessidades de negócios, desde a aceleração da análise de dados até a criação de apps para utilizar todo o poder da inteligência artificial (IA) generativa e dos grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs). Com as bibliotecas e os ambientes de tempo de execução do Snowpark, o código pode estar em qualquer linguagem de sua preferência, incluindo Python, Java ou Scala.
Obtenha um desempenho 4,6 vezes mais rápido e 35% de redução de custos, sem comprometer a governança
Execute Python e outros códigos de programação junto aos seus dados no Snowflake para criar pipelines de dados. De modo automático, inicie o processamento em ambientes de tempo de execução multilinguagem, criados diretamente no mecanismo de processamento elástico do Snowflake.
ACELERE A ENGENHARIA DE DADOS COM MENOS PIPELINES DE DADOS
Com o AI Data Cloud, você terá uma vasta rede de dados e aplicações ao seu alcance.
Use o acesso direto a conjuntos de dados em tempo real do Snowflake Marketplace para acessar e distribuir facilmente dados e aplicações. Isso reduz os custos e a carga associados aos pipelines tradicionais de extração, transformação e carregamento (extract, transform and load, ETL) e às integrações baseadas em API. Ou, simplesmente use conectores nativos do Snowflake para integrar dados sem atrito, sem custo de licença adicional.
SIMPLIFIQUE O CAMINHO ATÉ A PRODUÇÃO COM RECURSOS DE DEVOPS INTEGRADOS
Importe configurações de projetos e pipelines diretamente do Git, ativando implementações. Mantenha a consistência dos bancos de dados com gerenciamento automatizado de mudanças (criação, alteração, execução) nos ambientes de produção. Gerencie os recursos Snowflake por meio de programação usando APIs para Python*. Automatize tarefas em seu pipeline de integração e implementação contínuas (continuous integration/continuous deployment, CI/CD), como GitHub Actions, com a Snowflake CLI. Isso permite a colaboração, o controle de versão e a integração contínua diretamente no Snowflake ou com suas ferramentas de DevOps existentes. Por fim, use o Snowflake Trail para conseguir observabilidade sem esforço.
*Em versão preliminar pública
NOSSOS CLIENTES
Empresas líderes usam o Snowflakepara Data Engineering
Elimine o desenvolvimentoem silos
Leve mais cargas de trabalho, usuários e casos de uso diretamente aos seus dados, tudo no AI Data Cloud.
Comocomeçar
Todos os recursos de engenharia de dados de que você precisa para criar pipelines com o Snowflake.
Quickstarts
Comece a trabalhar rapidamente com os tutoriais Snowflake para engenharia de dados.
Laboratório prático virtual
Participe de um laboratório prático virtual conduzido por instrutor para aprender a criar pipelines de dados com o Snowflake.
Comunidade Snowflake
Aprenda com uma rede global de profissionais de dados no fórum da comunidade e nos grupos de usuários da Snowflake.
Comece seus 30 diasde avaliação gratuita
Teste o Snowflake sem custo por 30 dias e conheça o Data Cloud, que ajuda a eliminar a complexidade, o custo e as restrições de outras soluções.
1Fonte de dados: resultados de clientes do Snowpark.