公共预览公告
Snowpark
使用Scala、Python(私有预览)或Java和熟悉的DataFrame构造来构建功能强大、高效的管道、ML工作流和数据应用程序。并且在Snowflake的数据云中工作时获得性能、易用性、治理和安全性。
构建数据应用的雪花
简化开发具有成本效益和一致性的数据密集型应用程序，以交付快速分析
由雪花提供动力
由雪花计划提供支持，有助于软件公司构建，操作和发展应用程序。
Snowflake的数据云使用几乎无限的性能，并发性和规模的应用程序。
通过简化数据管道和提高工程效率，更快地推出新功能。雪花作为服务交付，可以处理基础设施的复杂性，因此您可以专注于对所构建的数据应用程序进行创新。
接近无限的可伸缩性和并发性
使用Snowflake的多集群、共享数据架构一致地交付性能sla。立即旋转专用的计算资源，以支持几乎无限数量的并发用户和工作负载，而不会降低性能。
简化数据管道
构建能够更快地从半结构化数据中提供新见解的应用程序，而不需要专门的工程团队来准备数据和维护管道。对所有数据使用ANSI SQL，包括支持跨数据类型和数据库的连接。
没有sre / devops负担
提高工程生产率得益于雪花，它可以自动处理供应、可用性、调优、数据保护和其他Day-2操作，无缝地跨越多个云，所以您不必这样做。
公共预览公告
特性
自动播放
雪花会自动地上下伸缩计算资源，实现几乎无限的并发性，而不会影响性能或不得不重新洗刷数据。
- 以每秒计算价格保护产品利润
- 不需要容量规划或昂贵的过度供应
- 为您的所有客户启用快速分析，使用可按需伸缩的专用计算资源
本地支持半结构化数据
消除预处理半结构化数据的需要。使用Snowflake的VARIANT数据类型更快地提供新的见解。
- 将JSON直接摄取到关系表中，以便立即了解情况。
- 使用标准SQL查询结构化和半结构化数据。
- 在添加新特性或参数时，避免破坏数据管道。
简化操作
通过简化DevOps工作流和自动化的第二天操作，加快新特性上市的时间。
- 使用零拷贝克隆和隔离计算资源创建即时沙箱
- 由于雪花的时间旅行技术，轻松访问历史数据或回滚无需手动备份
- 提高内置高可用性，数据持久性和灾难恢复的运营效率
“雪花是唯一一种性价比高、扩展性好、易于维护的选择。”
Vikram Kapoor.
首席技术官，花边
“我们能够站在Snowflake上，直接向它输入原始JSON，并对巨大的数据集运行查询。我们不需要一个工程师团队来维持Hadoop环境的运行。”
杰伊•白
软件工程总监，黑板上
由雪花提供动力
贝莱德和雪花将通过阿拉丁数据云拓展投资管理行业的数据效用。
资源
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