Snowflake offre aux développeurs des capacités de bout en bout pour la création de pipelines, de modèles et d'applications alimentées par l'IA

Le Data Cloud IA Snowflake (NYSE : SNOW), annonce aujourd'hui lors de sa conférence utilisateurs annuelle, le Snowflake Summit 2024, de nouveaux outils et innovations qui accélèrent la façon dont les développeurs construisent des pipelines, des modèles et des applications de niveau entreprise avec leurs données. Snowflake poursuit sa mission d'élimination de la complexité pour les clients avec ces nouveaux outils conçus pour les développeurs et ainsi que des intégrations natives qui ont pour objectif d'accélérer le développement, tout en permettant d'expédier efficacement des produits plus avancés dans le Data Cloud IA.

"Des milliers de développeurs à travers le monde font déjà confiance à Snowflake en tant que plateforme de développement. Nos dernières innovations continuent de repousser les limites de ce que les développeurs peuvent créer dans le Data Cloud IA, en apportant des expériences familières mais puissantes à leurs données d'entreprise, là où elles se trouvent déjà ", a déclaré Jeff Hollan, Head of Applications and Developer Platform, Snowflake. "Les développeurs peuvent exploiter toute l'étendue à l'échelle, de la performance et de la gouvernance de Snowflake pour fournir facilement de grandes applications alimentées par des modèles de langage qui libèrent de la valeur, mettant ainsi l'IA entre les mains d'un plus grand nombre d'utilisateurs."

Exploiter la rapidité et la simplicité de Snowflake pour faire progresser le développement de l'IA

Les développeurs cherchent régulièrement des moyens de réduire le temps entre le prototype et le déploiement, Snowflake devenant rapidement la plateforme des constructeurs pour créer de puissants produits de données. En exploitant la combinaison de Dynamic Tables et de Snowpipe Streaming, les utilisateurs peuvent débloquer des pipelines de transformation à faible latence pour alimenter le développement de modèles d'IA et d'apprentissage automatique (ML), le tout au sein du Data Cloud IA. Aujourd'hui, plus de 2 900 clients utilisent déjà plus de 200 000 tableaux dynamiques1 pour construire et gérer des pipelines de données de niveau production, et ce nombre ne cesse de croître.

Snowflake offre aux développeurs encore plus de moyens d'accélérer le développement de l'IA directement sur leurs données dans le Data Cloud IA avec Snowflake Notebooks (maintenant en avant-première publique) intégré nativement à l'ensemble de la plateforme Snowflake, y compris Snowpark ML, Streamlit, et Snowflake Cortex AI. Snowflake Notebooks offre une interface de développement unique et conviviale pour Python, SQL et Markdown. Les développeurs peuvent également s'appuyer sur Snowflake Notebooks pour expérimenter et itérer sur leurs pipelines ML, exploiter les fonctions d'édition alimentées par l'IA, simplifier les flux de travail d'ingénierie des données, et plus encore, afin de débloquer une productivité accrue et un développement collaboratif.

"Avec Snowflake Notebooks, nous pouvons facilement et directement intégrer notre suivi d'expérience avec Weights & Biases dans les notebooks”, a déclaré Lukas Biewald, cofondateur et CEO de Weights & Biases. "L'accès centralisé et sécurisé aux données et aux calculs Snowflake permet d'exécuter l'ingénierie et l'analyse des données ainsi que la modélisation ML dans un format de type notebook qui est familier, intuitif et puissant."

Snowflake ajoute également une API de fonction pandas Snowpark, en avant-première publique, permettant aux développeurs Python de travailler avec la même syntaxe pandas qu'ils connaissent et apprécient pour un développement encore plus avancé de l'IA et des pipelines, tout en bénéficiant de la performance, de l'échelle et de la gouvernance de Snowflake pour l'exécution.

Débloquer le développement déclaratif avec de nouvelles capacités DevOps et d'observabilité

Snowflake simplifie encore la vie des développeurs grâce à une approche DevOps véritablement centrée sur les données, intégrant de manière transparente le développement, les opérations et la gestion des données au sein d'une seule et même plateforme. En définissant l'état souhaité de leurs pipelines de données avec les principes de l'infrastructure en tant que code, plutôt que de scripter des flux opérationnels complexes ligne par ligne, Snowflake privilégie une approche déclarative du développement avec la nouvelle fonctionnalité Database Change Management, maintenant en avant-première publique. En outre, les ingénieurs et développeurs de données peuvent désormais utiliser la nouvelle Git intégration de Snowflake, en avant-première publique, pour améliorer la collaboration entre les équipes de développement et rationaliser les déploiements dans différents environnements, exploiter l'API Python de Snowflake pour gérer efficacement les ressources, utiliser l’open source Snowflake CLI, solutions bientôt disponibles, comme interface unique pour gérer les pipelines CI/CD, et plus encore.

Snowflake dévoile également Snowflake Trail, un riche ensemble de fonctionnalités d'observabilité qui offrent une meilleure visibilité sur la qualité des données, les pipelines et les applications, permettant aux développeurs de surveiller, de dépanner et d'optimiser leurs flux de travail en toute simplicité. Snowflake fournit des signaux de télémétrie intégrés pour Snowpark et Snowpark Container Services, permettant aux utilisateurs de diagnostiquer et de déboguer facilement les erreurs en utilisant les métriques, les journaux et le traçage distribué - sans avoir à configurer manuellement des agents ou à transférer des données. De plus, Snowflake Trail est construit avec les standards OpenTelemetry afin que les développeurs puissent s’intégrer avec les plateformes d'observabilité et d'alerte les plus populaires telles que Datadog, Grafana, Metaplane, PagerDuty, Slack, et plus encore, en plus de fonctionner nativement dans Snowsight. Snowflake s'associe également à des plateformes d'observabilité telles que Monte Carlo et Observe pour fournir une observabilité de bout en bout aux clients.

Produire des applications alimentées par l'IA et développer l’activité plus rapidement dans le Data Cloud IA

Selon une récente étude IDC2, les applications d'IA constituent actuellement la plus grande catégorie de logiciels d'intelligence artificielle, représentant environ la moitié du chiffre d'affaires global du marché en 2023. Pour aider les entreprises à développer et à fournir ces applications sophistiquées, Snowflake annonce l'intégration de Snowflake Native App Framework avec Snowpark Container Services, désormais en avant-première publique sur AWS. Cette intégration permet aux entreprises d'étendre l'étendue et la variété des applications qu'elles créent dans le Data Cloud IA en utilisant des instances configurables de GPU et de CPU pour répondre à une gamme de cas d'utilisation couvrant l'automatisation de la vision par ordinateur, l'analyse de données géospatiales, les applications de ML pour les entreprises, et bien plus encore.

Les développeurs d'applications peuvent créer leurs Snowflake Native Apps alimentées par l'IA une seule fois, puis les déployer et les distribuer à travers les clouds et les régions à des milliers de clients Snowflake via Snowflake Marketplace, avec plus de 160 Snowflake Native Apps3 déjà disponibles aujourd'hui. Un grand nombre des plus grandes organisations mondiales s'appuient sur Snowflake Marketplace comme plateforme de distribution pour débloquer des flux de revenus entièrement nouveaux, distribuer leurs Snowflake Native Apps, et accélérer la monétisation et l'approvisionnement de ces applications. En outre, des centaines de start-ups choisissent de bâtir leur activité sur Snowflake, avec une poignée de fournisseurs tels que Maxa, My Data Outlet, et RelationalAI qui gagnent des millions grâce à leurs applications en les distribuant sur Snowflake Marketplace.

" Depuis que nous avons lancé notre application native Snowflake construite avec Snowpark Container Services, l'intérêt de nos clients a quintuplé et notre processus de vente s'est considérablement simplifié", déclare Molham Aref, Founder and CEO de RelationalAI. "Ce qui prenait plusieurs mois en termes d'architecture, de sécurité et d'approvisionnement ne prend plus que quelques jours, et la possibilité de monétiser notre application native Snowflake sur la plateforme Snowflake par le biais du programme Marketplace Capacity Drawdown va encore accélérer les engagements de nos clients. Notre partenariat avec Snowflake apporte une valeur ajoutée incroyable à nos clients et permet à des organisations comme Cash App d'obtenir des informations importantes à partir de leurs données d'une manière qui n'était pas possible auparavant.

Poursuite de l'innovation au Snowflake Summit 2024

Snowflake a également annoncé de nouvelles avancées pour Snowflake Cortex AI et Snowflake ML qui débloquent la prochaine vague d'IA d'entreprise pour les clients ; de nouvelles innovations pour sa plateforme unique et unifiée qui fournissent à des milliers d'organisations une flexibilité et une interopérabilité accrues à travers leurs données ; une nouvelle collaboration avec NVIDIA que les clients et les partenaires peuvent exploiter pour créer des applications de données d'IA personnalisées dans Snowflake ; Polaris Catalog, une implémentation de catalogue neutre pour les fournisseurs et entièrement ouverte pour Apache Iceberg ; et plus encore lors du Snowflake Summit 2024.

1. Moyenne sur sept jours au 30 avril 2024.

2. Rapport IDC, Worldwide Artificial Intelligence Software Forecast, 2023-2027 (IDC #US50027023).

3. Au 30 avril 2024.