Snowflake annonce de nouvelles améliorations pour des requêtes plus rapides et plus efficaces à moindre coût

Le Data Cloud IA Snowflake, annonce de nouvelles améliorations de performance automatique sur sa plateforme, permettant aux clients de bénéficier de requêtes plus rapides, plus efficaces et à moindre coût. Avec sa vision d'une plateforme unifiée, Snowflake améliore son moteur de base pour offrir des performances sans coûts supplémentaires ni interventions manuelles.

Snowflake optimise intelligemment les charges de travail, permettant à ses clients des améliorations automatiques et continues. Cela se traduit par des gains de performance notables sans nécessiter de réglages, de migrations ou de mises à jour complexes. Parmi les améliorations récentes apportée à la plateforme Snowflake, on note une accélération significative des processus d’ingestion de données et une optimisation des performances de traitement des requêtes, notamment :

Performance d’ingestion des fichiers : La performance d’ingestion des fichiers JSON et Parquet avec des données insensibles à la casse a été améliorée de 25 %.

Optimisation de l’infrastructure de base : Snowflake a déployé l’optimisation adaptative du réseau, améliorant le débit entre les nœuds d’un entrepôt via une communication intra-nœud plus rapide et une meilleure compression du réseau. Cette amélioration a permis une hausse de 40 % de l’efficacité des requêtes. De plus, Snowflake a migré les charges de travail Microsoft Azure vers des processeurs ARM plus rapides sans intervention requise de la part des clients. Certains ont constaté jusqu’à 10 % d’amélioration du rapport performance/prix.

Optimisations intelligentes : Des estimations de sélectivité plus granulaires ont été introduites pour améliorer les décisions d’ordres de jointures, ce qui a optimisé les performances des requêtes courantes et réduit le temps d’exécution des requêtes de 10 % en moyenne.

Améliorations des performances et de l'efficacité des fonctionnalités clés

En plus de ces améliorations automatiques, Snowflake a continué d’investir dans des fonctionnalités visant à optimiser les charges de travail de ses clients, telles que le clustering automatique, les vues matérialisées et le service d’optimisation de la recherche.

Clustering automatique : Cette fonctionnalité optimise automatiquement les tables en fonction des colonnes fréquemment utilisées dans les requêtes. Depuis début 2024, Snowflake a réduit les coûts de maintenance du clustering automatique de 10 % en moyenne, avec des réductions allant jusqu'à 50 % pour certaines tables.

Optimisation de la recherche et vues matérialisées : Ces fonctionnalités accélèrent les requêtes point de recherche et les requêtes sélectives sur de grands volumes de données semi-structurées. L’optimisation de la recherche, couplée à la nouvelle fonction SEARCH de Snowflake, permet d’analyser des milliards de lignes en temps quasi réel, un atout clé pour les domaines de la cybersécurité et de l’observabilité.

Réduction des coûts pour les clients

Grâce à ses investissements, Snowflake a réduit les coûts pour ses clients. Depuis le 1er août, le coût de maintenance du service d’optimisation de la recherche et des vues matérialisées a baissé de 80 % sur l’ensemble des déploiements.