Snowflake、「データクリーンルーム」をネイティブアプリ化して提供 個人情報保護とデータ分析を両立できる基盤に
Snowflakeは3月28日（現地時間）、これまでGUIがなかった「Snowflakeデータクリーンルーム」をアプリケーションとして提供し始めた。まずは米国のリージョンで展開する。時期は未定だが、日本でも提供する予定としている。 個人情報保護、データ分析、導入しやすさを両立 データクリーンルームとは、プライバシーに配慮しながらデータの分析や共有ができる基盤のこと。顧客データなどを個人が特定できない形で扱えるため、パートナー企業などと共同でデータ分析する場合に情報漏えいなどのリスクを抑えられる。 データにはSnowflake製品群が持つプライバシー機能やガバナンス機能が適用される。 Snowflakeはデータクリーンルーム事業を手掛けるSamoohaを2023年12月に買収し、同社のシステムをベースにSnowflakeデータクリーンルームを構築した。利用に伴うストレージやコンピュートにかか
こんにちは。インテージテクノスフィア技術ブログ担当アイダです。今回の投稿は冬にふさわしい投稿です。リサーチテクノロジー本部のKさんは現在インテージの基幹システム担当なのですが、今回導入するDWH「Snowflake」について投稿いただきました。snowflake推しの熱い投稿をどうぞ！ 「Snowflake」って？ 普通のDWHと何が違うの？ アーキテクチャ 3.ストレージレイヤー 2.コンピュートレイヤー ローカルキャッシュ スケールアップ/ダウン・スケールアウト/イン 自動レジューム/サスペンド １つのDBに対し複数VWからアクセス 1.クラウドサービスレイヤー ワタシのお気に入り機能トップ5！ 第5位 Caching 第4位 Zero Management 第3位 クエリプロファイル 第2位 Zero-Copy Cloning 第1位 Time Travel 未来はどうなる？ 「Sn
このスライドは以下のイベントの登壇資料です。 SNOWFLAKE TECHNICAL ROUNDTABLE What’s NEW in Global Technologies 〜グローバルにおけるデータ変革のトレンドをご紹介〜
この記事はSnowflakeアドベントカレンダーとちゅらデータアドベントカレンダーの8日目の記事でっす。 Lambda 好きですか？ Lambda 好きっすよね？ サーバレスですし、最近じゃコンテナサポートされたり、メモリが10Gまで使えるようになったり、もはやサーバレスにこれまでみんなが抱いていた、イメージってだいぶ払拭されたんじゃないかしら？ 参考1：コンテナの話 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-for-aws-lambda-container-image-support/ 参考2：10Gの話 https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/new-for-aws-lambda-functions-with-up-to-10-gb-of-memory-and-6-vcpus/ そんな Lambda から Snow
ビジネスのニーズや目的に適したデータウェアハウスを選定することは、ビッグデータ戦略の重要な要素です。残念なことに、あまりにも多くの企業が、自社に最適なデータウェアハウスをどのように選択すれば良いかという問題に悩んでいます。 大方の予測では、データウェアハウスのプロジェクトの60～70%は失敗するとされています。。その理由は、コストや時間の見積もりが悪かったり、組織内の賛同が得られなかったり、最初から間違ったテクノロジーを選択していたりと、さまざまな理由があります。 しかし、データウェアハウス・プロジェクトが成功すれば、強力なROIを実現し、より鋭いデータドリブンなインサイトを提供することでビジネスを変革することができます。 Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshiftは、成熟した堅牢なクラウドベースのデータウェアハウスの巨人であり、何千もの顧客に利用さ
Snowflakeのデータに対して探索的データ分析をしたい！SnowsightのチャートとAmazon SageMaker Studioの例 | DevelopersIO
Snowflakeのデータに対して探索的データ分析をしたい！SnowsightのチャートとAmazon SageMaker Studioの例 Snowflakeに格納したデータに対する探索的データ分析（EDA）ツールの例として、Snowsightのチャート（ダッシュボード・ワークシート）とAmazon SageMaker Studioのご紹介です。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowflakeに格納したデータを使って機械学習モデルを構築したい際に、最初のステップとして探索的データ分析（Exploratory data analysis、以降EDA）をどこでするとよいかを検討する機会がありました。 Snowflakeが公開している情報を確認しつつ、私がよく利用するSnowsightのチャートとAmazon SageMaker Studioの例をご紹介します。
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます データクラウドを提供するSnowflakeは、アプリケーション開発の領域に拡大しようとしている。6月26～29日に米国ラスベガスで開催した年次カンファレンス「Snowflake Summit 2023」で、共同創業者 プロダクト担当プレジデントのBenoit Dageville氏が、最新機能やAI時代の役割などについて語った。 アナリティクス、コラボレーション、そしてアプリケーションを変える 同氏はまず、2012年にSnowflakeを創業し、2014年に正式にサービスを開始した当時を振り返り、「全てのデータを統合し、あらゆる人が簡単にアクセスでき、アクションを起こせる場所にすること」という特徴を説明した。 そのために、ストレージとコン
組織におけるデータ利活用が急速に拡大する中、データ基盤への関心がますます強まっています。 本書では、現役のデータエンジニア２名が、クラウドデータ基盤サービスであるSnowflakeを用いてデータ基盤の構築方法を紹介します。 データ利活用のみならず、大規模なデータ処理や、機械学習におけるデータパイプライン構築などに興味のあるエンジニアの方へのガイドブックとなることを目指しています。 フロント・サーバー・インフラを触ってきたエンジニアの皆さん、次はデータやりましょう！！ 第1章：データ基盤の概観 データ基盤とはどういったもので、どのような技術で構成されるのかについて紹介します。 第2章：Snowflakeの基礎 クラウド型データウェアハウスサービスであるSnowflakeで出来ることと、特徴について紹介します。 第3章：Snowflakeの導入と操作 実際にSnowflakeのトライアルに登録
Snowflakeの”お作法”を整理・確認するためのSnowsqlを使った各種オブジェクトを新規作成する手順まとめ | DevelopersIO
Snowflakeの世界に存在する各種要素の関係性やそれらの権限に関する情報は下記公式ドキュメント等で説明・解説されています。 アクセス制御権限 — Snowflake Documentation アクセス制御の概要 — Snowflake Documentation ですが、一読しただけではそれら全てを把握・理解するのはちょっと一苦労な感じでした(個人的には)。 やっぱり実際に手を動かして理解するのが一番だろう、ということで当エントリでは一番シンプルであろう『関連する要素を全て新規作成する』というケースを想定し、それらを順を追ってSnowflakeのコマンドラインツール『Snowsql』で作成しておく事で要素の作成方法や要素間の関係性を理解していく流れを、実践内容を踏まえて説明していきたいと思います。 目次 想定するケース Snowsqlのインストール 実施手順 (1).Snowflak
[レポート] ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所 #SnowflakeDB #SnowdayJapan | DevelopersIO
2023年02月14日(火)、ANAインターコンチネンタルホテル東京、ならびにオンライン配信のハイブリッド形式でSnowflakeのイベント「SNOWDAY JAPAN」が開催されました。 当エントリではその中で、ブレークアウトセッションとして開催された「ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所」のレポートをお届けします。 セッション概要 当エントリで扱うレポートのセッション概要は以下の通りです。 SNOWDAY JAPAN [セッションタイトル] ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所 [登壇者] ・三田 泰正氏(Snowflake株式会社 セールスエンジニアリング本部 シニアセールスエンジニア) [セッション概要] BI ソリューションは Snowflake に接続するデータアプリケーションの 1 つであり、大規模なデー
![[レポート] ビジネスの意思決定を加速する BI on Snowflake 設計の勘所 #SnowflakeDB #SnowdayJapan | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/032f58dd03298574d9e1bf31fd51ec738ff112c2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F02%2Fsnowday-2023-logo_1200x630.png){kind=logo}
CTEとは何ですか？¶ CTE（共通テーブル式）は、 WITH 句で定義された名前付きサブクエリです。CTE は、 CTE 定義するステートメントで使用する仮の ビュー と考えることができます。CTE は、仮のビューの名前、オプションの列名のリスト、およびクエリ式（つまり、 SELECT ステートメント）を定義します。クエリ式の結果は事実上テーブルになります。そのテーブルの各列は、列名の（オプションの）リスト内の列に対応しています。 次のコードは、 CTE を使用するクエリの例です。 WITH my_cte (cte_col_1, cte_col_2) AS ( SELECT col_1, col_2 FROM ... ) SELECT ... FROM my_cte; 上の例では、 CTE は my_cte (cte_col_1, cte_col_2) AS ( を含む行で始まり、 )
SnowflakeのDATA CLOUD SUMMIT 2020で登壇したものです https://snowflake.events.cube365.net/snowflake/summit-2020-ja/content/Videos/H7PMNwk7Ru2xCYFsY
Snowflake マイクロパーティションとデータクラスタリングの解説 | Snowflake Advent Calendar 2019 #SnowflakeDB | DevelopersIO
Snowflakeの速さの秘訣はプルーニングであり、効果的にプルーニングするにはデータクラスタリングが必要です。クラスタ化したデータを効率的に扱えるデータファイルがマイクロパーティションとなります。今日はSnoflakeの基礎の基礎、マイクロパーティションとデータクラスタリングの解説します。 Snowflake Advent Calendar 2019 - Qiita Snowflake Advent Calendar 2019 ｜ シリーズ ｜ DevelopersIO マイクロパーティション マイクロパーティションとは マイクロパーティションは、Snowflakeのテーブルのデータを格納するファイルです。例えば、Stageに配置したデータファイルはCOPYコマンドでロードすると自動的に取り込み順序に基づいて連続したマイクロパーティションに保存されます。マイクロパーティションは、イミュー
奈良県でリモートワーク中の玉井です。 Snowflake社の下記のウェビナーを受講したので、レポートします。 ウェビナー情報 公式情報 概要 Data warehouses are designed for quick and performant access to data pulled from a lot of different systems. Unfortunately, this can quickly become a complex environment that slows down speed to insight for the business user. Join this master class to learn about the relationship between modern Data Warehouses and Data Lakes. L
データパイプラインプラットフォームのAirbyteは2023年5月25日（米国時間）、データエコシステムに関する調査レポート「The State of Data 2023」を公開した。北米、欧州、アジアを中心に886人の参加者から回答を得た。回答者の属性は、データエンジニアまたはソフトウェアエンジニアが中心（50％）だ。 同調査では、データエンジニアリング分野で注目されている技術を調査しており、各領域で注目されている技術や導入動向を明らかにした。 データエンジニアリング分野で注目されている技術とは？ データ変換 関連記事 取り扱い注意 ソーシャルメディアデータの収集、分析に最適なOSINTツール5選 ESETは公式ブログで、さまざまなソーシャルメディアプラットフォーム上の公開データを収集、分析するための便利なツールとして、OSINT（Open Source INTelligence）ツール
本記事はSnowflake Advent Calendar 2022の11日目です。 すみません、大遅刻しました！ただ、遅刻したおかげで（？）この記事の主役となるマイクロパーティションに関する素晴らしい解説がholywater044さんによってAdvent Calendar12日目の記事として公開され、なんとなく勝手にコラボっぽくなった気がしています。そもそもマイクロパーティションとは何かを詳しく知りたいという方はぜひ以下を先にご参照ください！ 加筆・修正 2022/12/21：プルーニングのクエリプロファイル上での見え方を画像付きで加筆しました。クラスタ化のためのDDLに誤りがあったため修正しました。 続編 2023/12/12：この記事の続編にあたる記事を投稿しました。 はじめに 基本的にSnowflakeは何もしなくても非常に高速です。テーブルスペースやらインデックスやら分散キーやら
Tableau Bridge で Snowflake に PrivateLink を使って接続してみた | DevelopersIO
Snowflake は SaaS 製品ですが、各クラウドサービスとのプライベート接続にも対応しており、AWS であれば AWS PrivateLink を利用できます。Tableau Cloud と組みあわせて使用する場合、プライベートネットワークからアクセスするために Tableau Bridge を使用できます。Tableau Bridge を使用したデータソースのパブリッシュまで試してみましたので、記事にしました。 前提環境 以下の環境と構成で検証しています。 Snowflake：Business Critical エディション ※PrivatLink の設定には Business Critical 以上のエディションが必要 Tableau Cloud Tableau Bridge：2023.2.3 Tableau Desktop：2023.2.3 AWS リージョン：ap-nort
snowflake ミリしらから2週間で SnowPro Core Certification(COF-C02-JPN) を取った - Qiita
snowflake ミリしらから2週間で SnowPro Core Certification(COF-C02-JPN) を取った資格SnowflakeSnowPro ひょんなことから、snowflake を全く知らない状況から2週間程度で SnowPro Core Certification を取る必要が生じ、RTA じみた対策をしたのでその記録です。 以下、合格時のスコアレポート。 SnowPro Core Certification とは パブリッククラウドをベースに提供されるデータウェアハウス、データレイクサービス snowflake の認定資格。 snowflake の認定資格の中では最も基礎的な内容を問われるものであり、まずはここから取得を目指すもの。 昨年9月に新バージョンがリリースされ、COF-C02（日本語版は COF-C02-JPN）となった。 試験の概要は大まかに以下
Snowflakeとdbtを併せて使うと何が良いのか？ #SnowflakeDB #dbt | DevelopersIO
※本エントリは、Snowflakeをより使いこなそう！ Advent Calendar 2021の18日目の記事となります。 さがらです。 最近データエンジニアリング界隈で日本でも聞くようになってきた「dbt」について、Snowflakeと併せて使うと何がよいのか、この記事でまとめてみます。 前置き：ELTについて dbtとSnowflakeの話に入る前に、昨今のデータパイプライン構築にあたり一般的な考えとなってきているELTについておさらいしておきます。 従来のDWHでは、柔軟なスケールアップ・アウトが難しかったり、そもそもサーバースペックが足りないという課題があり、データをDWHに取り込む際はデータソースからExtractしたデータに対してフィルタや集計などのTransformを行って、絞り込んだデータをLoadする「ETL」が一般的でした。 しかし、昨今のクラウドベースのDWHは柔軟
こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 インテグレーション部の大高です。 先日「Apache Superset」のセットアップを試したのですが、Supersetではデータの接続元として各種データベースがサポートされています。 今回はこの中でも、Snowflakeへの接続を試したいと思います。 なお、先日セットアップを試した際のエントリはこちらとなります。 前提 環境は以下で試しています。 OS macOS Catalina Docker Desktop 2.3.0.3 セットアップ Snowflakeに接続するべく、改めてセットアップの見直しを行います。 セットアップ時に、各種データベースへ接続するためのドライバインストールを実施したいと思いますので、以下のように設定し直してみました。 ディレクトリ構成 ディレクトリ構成としては、今回は以下のようにしました。 superset ┣
Moving Beyond MTEB and BEIR: Snowflake AI Research Joins Forces with the University of Waterloo to Evolve RAG and Retrieval Benchmarks Together, we're embarking on a mission to evolve RAG and retrieval benchmarks.
Snowflakeの3種類のTIMESTAMPの違いをまとめてみた #SnowflakeDB | DevelopersIO
さがらです。 SnowflakeではTIMESTAMPに関して３種類の型があります。その３種の違いを本記事でまとめてみます。 Snowflakeにおける３種類のTIMESTAMP Snowflakeでは、以下３種類のTIMESTAMPがあります。 TIMESTAMP_LTZ TIMESTAMP_NTZ TIMESTAMP_TZ それぞれの説明は公式Docにも載っていますが、パッと見ただけでは違いがわからないと思います。（私も最初はわかりませんでした。笑） そこで、次章から公式Docのサンプルコードに沿って、それぞれの違いをまとめていきます。 TIMESTAMP_LTZ まず１つ目、TIMESTAMP_LTZについてです。 簡単に言うと、timezoneセッションパラメーターの値に応じて、タイムゾーンが動的に変化するTIMESTAMPです。 まず下記のコードを実行して、timezoneパラメ
初めまして。 オンプレ業務SEからデータエンジニアへのキャリアチェンジ目指して奮闘中のアラフォーです。 クラウド知識ゼロだった私が、試行錯誤しながらSnowflakeの勉強を始めたので、 現在までに取り組んでみた教材を紹介したいと思います。 これからSnowflake始めてみたいという方の参考になれば・・・！ 取り組んだ教材（すべて無料） 取り組んだ順に並べます。 AWS Skill Builder: 「AWS Cloud Practitioner Essentials (Japanese) (Na) 日本語実写版」 Snowflake チュートリアル: 「Snowflakeを20分で紹介」 Udemy: 「ゼロから始める「Snowflake」最速入門コース」 Snowflake University: 「Level Up シリーズ (101～109)」 Snowflake Univers
ビッグデータ管理・分析サービスを手がける米スノーフレイクの最高経営責任者（ＣＥＯ）を退任したフランク・スルートマン氏は、ハイテク業界を代表するＣＥＯとして真っ先に頭に浮かぶ人物ではない。しかし、同氏はハイテク３社の経営トップを務めたことで、アップルのティム・クック、マイクロソフトのサティア・ナデラ両ＣＥＯを上回る富を手に入れた。 ブルームバーグ・ビリオネア・インデックスによると、スルートマン氏の純資産はスノーフレイクのＣＥＯを退任する時点で約37億ドル（約5600億円）。これは約20億ドルのクック氏と、2023年７月時点でまだビリオネアではなかったナデラ氏を上回る。 ハイテク業界で創業者以外の人物がこれほどの富を築くのは異例。スルートマン氏はスノーフレイクと、企業向け情報技術（ＩＴ）管理ソフトウエアを手がけるサービスナウを新規株式公開（ＩＰＯ）に導いたほか、2009年にはトップを務めていた
Terraform による Snowflake ロール作成 <br>～ Functional role + Access role モデル ～ | ブログ一覧 | DATUM STUDIO株式会社
こんにちは DATUM STUDIOの梶谷です。 Snowflake では、Functional role と Access role を組み合わせたロール構成 が推奨されています。推奨されてはいるものの、組織やデータの規模が大きくなっていくと、クエリでロールをメンテナンスしていくのは、ちょっと大変ではないでしょうか。 そんな時こそ IaC ツールの出番！ということで、今回の記事では Terraform で Functional role と Access role を実装する例をご紹介したいと思います。 現実世界で人に与えられる役割や組織でのポジションに基づくロール（Functional Role）と、スキーマやテーブル等のオブジェクトに対する読み書き・使用可否に基づくロール（Access Role）をそれぞれ作成し、役割ごとに必要な権限を紐づけていくモデルです。 Functional
SnowflakeでAWS S3 Express One Zoneを組み合わせて、パフォーマンスと互換性を検証したので結果を共有する。 互換性テストが通らなくても、一部の機能は使用できるようだ。 結論 読み取り系のワークロードでは、最大16%ほどのクエリパフォーマンスの改善が見られた。 ただし、現時点では、スタンダードなS3バケットからExpress One Zoneへ移行する必要はない。 現時点では移行するメリットをデメリットが上回る。 まず、書き込み系の操作はエラーで実行できない。 また、LISTなどバケット全体のスキャンを行うクエリでは、最大20倍も遅くなった。 全体的にSnowflakeの内部のコードがExpress One Zoneを想定していないようでエラーが頻発した。 未サポートなので当然だが日常的な使用は厳しい。 SnowflakeでExpress One Zoneを活用し
データクラウド領域で市場シェアを伸ばしているSnowflakeの動きが活発だ。2022年3月にはStreamlitを買収し、UIフレームワーク技術を獲得している。それでも「同社が目指すところは変わらない」というのは、プロダクト担当上級副社長を務めるChristian Kleinerman（クリスチャン・クライナーマン）氏。Kleinerman氏の来日にあわせ、Snowflakeの製品戦略と哲学、競合他社との差別化などについて詳しく訊いた。 約8億ドル買収も「将来的には安く見える」 ──まずは、最新の製品戦略について教えてください。特に、製品戦略面から振り返ると、2022年をどのように見ていますか。 そもそもSnowflakeの目標は、企業のデータが“モビライズ（流通）”することを促進し、ユーザーが戦略的なデータ活用を通じて価値を引き出すことを支援することです。 改めて話すまでもありませんが
「SnowPro Advanced: Data Engineer」に合格するまでにやったこと＆試験後の感想 #SnowflakeDB | DevelopersIO
さがらです。 先日、Snowflakeの上位認定資格である「SnowPro Advanced: Data Engineer」に合格しました！ 試験対策として行ったことと、試験後の感想を本エントリにまとめてみます。 SnowPro Advanced: Data Engineerとは Snowflakeの認定資格ページからの引用ですが、このような試験です。Snowflakeを用いたデータエンジニアリングの知識を幅広く問われる試験となっています。 SnowPro Advanced：データエンジニア認定資格は、Snowflakeを利用した包括的なデータエンジニアリング原則の実装に必要な高度な知識と能力を証明する資格です この認定試験は、以下のスキルを試験対象とします。 ・データレイク、API、オンプレミスからのデータのソーシング ・複数のクラウドプラットフォーム間でのデータの変換、複製、共有 ・ニ
データアプリケーションの活用方法を知るためSnowflake Marketplaceで提供されている23種のNative Appsについて調べてみた | DevelopersIO
データアプリケーションの活用方法を知るためSnowflake Marketplaceで提供されている23種のNative Appsについて調べてみた さがらです。 先月末にSnowflake Summit 2023が開催され、併せてNative Applications Frameworkがパブリックプレビューとなり、すでに23種のアプリケーションがSnowflake Marketplace上で使えるようになっています。 ただ、私自身も「データアプリケーションを提供する」ということに馴染みがなく、どういった活用方法があるのかイメージがつかないところがまだまだ多いです… そこで、「データアプリケーションはどのように活用できるのか、どのように社外に提供して価値を生み出せるのか」今後の参考にしたいと思い、本記事で現在Snowflake Marketplaceで提供されている23種のアプリケーショ
AWS Glue DataBrewでSnowflakeのテーブルデータをプロファイリングしてみる | DevelopersIO
こんにちは！DA(データアナリティクス)事業本部 インテグレーション部の大高です。 先日、AWS BlogにてAWS Glue DataBrewを利用してSnowflakeのデータを加工して、再度Snowflakeへ戻すソリューションが紹介されていました。 とても興味深く、そもそも私がGlue DataBrewでSnowflakeに接続したことがなかったので、まずは今回はコネクションの作成からテーブルデータのプロファイリングまでを試してみました。 前提条件 Snowflakeのアカウントに利用可能な、ユーザ、データベース、ウェアハウスが用意されていることを前提としています。また、今回利用する環境は、Private Linkは無効の環境です。 「接続」の作成 まずはGlue DataBrewの「データセット」メニューから「接続」を作成していきます。今回は「データセット」の作成画面から作業をす
パブリックプレビュー版のSnowpark ML Model Registryで、SnowflakeでのMLOpsのポイントを確認してみた | DevelopersIO
パブリックプレビュー版のSnowpark ML Model Registryで、SnowflakeでのMLOpsのポイントを確認してみた Snowpark MLのパイプラインごとModel Registryに登録することで、Snowflakeのテーブルのデータをそのまま利用しやすく、運用も格段に簡単になっています。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 先日、Snowpark MLのModel Registryのパブリックプレビューが開始になりました。 この公開までの間、Snowpark MLでもいくつかの重要なアップデートがあり、それらが合わさってSnowflakeでのモデルのデプロイや管理がかなり使いやすくなったように思ったので、改めて触ってみました。 個人的には、 前処理も含めたパイプラインを管理することで、Snowflakeの特徴量用のマートテーブルを機械学習モ
この記事はSnowflakeアドベントカレンダーの10日目の記事です。 今日は私が Snowflake を使いはじめて失敗したことを中心に、不幸な事故を繰り返さないために初心者の方に気をつけてほしいことを書こうと思います。 スピル見てない Snowflake ってとっても高速にクエリを実行してくれるので、ついついプロファイルを見るのをサボったりしてしまいますよね？ これは架空の話なんですが… あるとき、めっちゃクエリが遅かったんです。 あー、遅いねーって思ってた。 よーく、プロファイルを見ると、スピルの数字がめっちゃ増えていたわけですよ。 うーん？スピルってなんだっけ？ When Snowflake cannot fit an operation in memory, it starts spilling data first to disk, and then to remote sto
Streamlit and Snowflake: better together Together, we’ll empower developers and data scientists to mobilize the world’s data Dear Data Scientists, Machine Learning Engineers, and Pythonistas worldwide: We created Streamlit to give you superpowers. Streamlit takes minutes to learn yet gives you immense power to transform Python scripts into beautiful apps. As Streamlit spread worldwide, we have wor
Generic Snowflake functions to interact with web APIs directly from SQL statements. Photo by Alessandro Viaro on UnsplashSnowflake is an extremely SQL-friendly database: you can ingest, transform, and access your structured and semi-structured data directly from your SQL code. However, as a cloud-only data platform, it has some fundamental restrictions: all insecure operations like accessing local
Snowflake SUMMIT 2023参加して、世界のスピードを感じてきた。 - CARTA TECH BLOG
Zucksでデータエンジニアをやっている pei です。 2023年6月26日から29日にかけて、Snowflake SUMMIT 2023がラスベガスで開催されていました。 CARTAでは昨年頃から重要なワークロードでSnowflakeを使っています。 今後の活用を推進する上で、最新情報に触れることや世界のトッププレイヤーが何を考えてデータと向き合ってるかを肌で感じるために参加致しました。 イベントページ SUMMIT会場の外観 Snowflake SUMMITとは イベントページに書いてある「The World’s Largest Data, Apps, and AI Conference」のままですが、最大規模のデータ系のカンファレンスで、データに関するアプリケーション、もちろんAIに関連したトピックを中心に様々なセッションやハンズオンが用意されています。 当時の空気感に関しては、T
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粉雪～♪ 美しい雪の結晶(Snowflake)の虜になった話 - インテージテクノスフィア技術ブログ
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【キーマンウォッチ】 データ活用ニーズに最適な基盤を提供できていることが成長の理由――、Snowflake東條英俊社長
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StarSnow: HTTP Client for Snowflake SQL
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