На саммите снежинок на прошлой неделе в Сан-Франциско генеральный директор Sridhar Ramaswamy и SVP продуктов Кристиан Кляйнерман изложил широкую стратегию AI-PREST, которая переосмысливает снежинок из ведущего поставщика данных в отрасли поставщика данных и платформы управления AI, способным мобилизовать бизнес и отрасли.
«Это самый значительный технологический момент, который мы видели за два десятилетия», — сказал Рамасвами Tech Reporters. «И мы развиваемся, чтобы отразить это». Миссия снежинки? По словам генерального директора, для того, чтобы расширить возможности каждого предприятия для полного потенциала посредством интеллектуального использования данных и искусственного интеллекта.
«На высоком уровне наша цель состоит в том, чтобы упростить и улучшить то, как организации управляют всем жизненным циклом данных — от употребления до трансформации и в любом случае до потребления », — сказал SVP продуктов Кристиан Кляйнерман в новом стеке.« На этой неделе мы касаемся каждой части этого жизненного цикла. Мы не просто вносим дополнительные изменения; Мы расширяем то, что возможно ».
Переосмысление жизненного цикла данных
Рамасвами подтвердил целостное представление компании о жизненном цикле данных-от момента создается данные (вход пользователя, сигнал датчика машины) до структурирования и обогащения, до аналитики и принятия решений. «Наша платформа теперь охватывает структурированные и неструктурированные данные», — сказал он. «От необработанного проглатывания до семантической интерпретации и агентских действий».
ИИ, конечно, является центральным в этой эволюции. Снежинка стремится сделать данные непосредственно доступными — не только для инженеров и аналитиков, но и для бизнес -пользователей и агентов искусственного интеллекта. Рамасвами сказал, что ИИ преодолевает разрыв между структурированными базами данных и обширными тропами неструктурированных документов, средств массовой информации и разговорной истории, ранее недостаточно используемых.
Например, новые возможности AI Snowflake могут извлечь итоги из получения из изображений, разбора юридических условий от PDF -файлов и анализировать транскрипты чата из таких инструментов, как Slack или Zoom — все в той же платформе, используемой для традиционных запросов SQL.
«Мы позволяем моделям искусственного интеллекта разобраться между источниками данных — Drive, SharePoint, Box, базы данных — и предоставляем действенные идеи», — сказал Рамасвами. «Речь идет не о том, чтобы просто спрашивать, что случилось, а агент поступок от вашего имени».
Принципы продукта: простота, подключение, доверие
Подход Snowflake основан на трех давних принципах: простоте, подключении и доверии.
По словам Рамасвами, даже с сильной базовой инфраструктурой, пользовательский опыт должен быть интуитивно понятным. «Нет ничего простого в хрустете петабайт данных, но мы заставляем его чувствовать себя таким образом». Двухстрочный запрос SQL может привести к огромным вычислениям за кулисами.
Во -вторых, Snowflake удваивается при подключении к данным, как в организациях, так и через них. Более 10 000 активных отношений обмена данными существуют по «стабильным краям» снежинки, что обеспечивает беспрепятственное сотрудничество между партнерами.
Наконец, доверие остается первостепенным. «Наши клиенты обслуживают сотни миллионов пользователей», — сказал Рамасвами. «Обеспечение конфиденциальности данных и проверки вывода искусственного интеллекта не подлежит обсуждению». Продукты AI Snowflake включают ответы на основе цитирования и полностью работают в пределах границы развертывания клиента, гарантируя резидентуру и соблюдение данных.
Введение адаптивного вычисления
Kleinerman представила основную эволюцию инфраструктуры Snowflake: Adaptive Compute, новая модель, которая заменяет ручной кластерный размер кластера с помощью интеллектуальной политики. Вместо того, чтобы указать размеры XS, M или L вычисления, клиенты просто определяют характеристики запросов, а снежинка динамически обрабатывает оптимальное распределение ресурсов. Это ничего не «предлагает»; Это просто заказывает правильную конфигурацию.
Этот шаг основан на новаторском разделении хранилища и вычислительстве компании, впервые представленное десять лет назад. Снежинка теперь устраняет еще один слой сложности.
«Мы упрощаем операции при повышении уровня цены»,-сказал Клейнерман. Adaptive Compute, в настоящее время в частном предварительном просмотре, уже показал многообещающие результаты среди ранних пользователей.
В дополнение к виртуальным складам поколения 2, которые используют последние облачные экземпляры и оптимизации производительности. По словам Кляйнерамана, для некоторых рабочих нагрузок Gen 2 обеспечивает в четыре раза превышать улучшение скорости по сравнению с предыдущим поколением.
Расширение разработки данных с помощью OpenFlow
В приемах данных и преобразовании Snowflake дебютировал с OpenFlow, управляемой службой гибкого, безопасного движения данных. Построенный на своем получении данных DataFold, открытые извлечения и нагрузки как структурированные, так и неструктурированные данные из широкого спектра источников, включая SharePoint, Drive, Slack и корпоративные базы данных.
«Значение ИИ зависит от доступа к правильным данным», — сказал Клейнерман. «OpenFlow уменьшает трение при создании неструктурированного контента полезным».
OpenFlow поддерживает как полностью управляемые, так и BYOC (принесите свои собственные вычисления) развертывания, предоставляя клиентам контроль над местоположением выполнения для чувствительных к соответствию рабочим нагрузкам.
Создание AI SQL-родным
Snowflake также внедряет ИИ непосредственно в рабочие процессы SQL через AI SQL — набор новых функций, которые позволяют пользователям вызывать модели ИИ из стандартных запросов.
Функция поддерживает анализ настроений, классификацию и мультимодальную обработку данных (включая PDF, аудио и изображения). Цель состоит в том, чтобы позволить аналитикам использовать мощные возможности ИИ с минимальным обучением.
«Это ИИ как функциональный вызов», — сказал Кляйнерман. «Это делает ИИ доступным для миллионов существующих пользователей SQL».
автоматизация миграции с SnowConvert AI
Snowflake также объявил SnowConvert AI, помощника по миграции следующего поколения. Опираясь на свой оригинальный инструмент SnowConvert, новая версия использует AI для обработки ошибок перевода кода, проверки логики и проверки точности данных.
«Миграция часто блокируется последними несколькими процентами кода, который не переводит», — отметил Кляйнерман. «ИИ закрывает этот разрыв».
Инструмент включает в себя проверку данных с AI и тестирование кода, упрощая один из самых сложных шагов в модернизации устаревшей инфраструктуры данных.
Интеллект снежинки: интерфейс ИИ для всех
Флагманским объявлением дня стал Snowflake Intelligence, разговорной интерфейс, который позволяет бизнес -пользователям запросить данные своей организации с использованием естественного языка и надежно управляемых агентов ИИ.
Продемонстрировано в прямом эфире директора по продукту Джефф Холлен, система позволяет пользователям задавать такие вопросы, как «Как отслеживание продаж против прогноза за последние две недели?» и получить визуальные, поддерживаемые цитированием ответы за считанные секунды.
Пользователи могут выполнять более глубокие запросы, такие как «Почему западный регион не работает?» Интеллект снежинки будет получать структурированные и неструктурированные данные, анализировать их и выяснить повествование. По словам Холлена, агенты могут даже предпринять действия, такие как составление и отправка электронных писем на основе понимания.
Важно отметить, что все разрешения и политики управления из учетной записи снежинки пользователя уважаются автоматически, сказал он.
Кора: готовый к данным
Чтобы поддержать эти новые возможности, Snowflake запускает несколько услуг под своей брендом Cortex AI:
- Аналитик коры: Перевод естественного языка в SQL и предоставляет ответы из структурированных данных.
- Расширения знаний коры: Делает неструктурированный контент — например, новости, контракты или заметки клиента — AI Запрос.
- Семантические виды: Добавляет бизнес -контекст к структурированным моделям, повышая точность и доверие ответов искусственного интеллекта.
Snowflake также работает с такими издателями, как Gannett (usa Today), чтобы доставить контент на рынке снежинок на рынок снежинок, что позволяет более богатым гибридным приложениям данных.
ROI агента
На вопрос о пути Снежинки к прибыльности и роли ИИ Рамасвами сказал: «Вы должны запустить только ROI-позитивные продукты».
В то время как Snowflake пересекла ежегодную выручку в размере 1 миллиарда долларов, компания также активно инвестирует в ИИ, чтобы позиционировать себя для долгосрочного доминирования платформы. Компенсация на основе акций и операционные расходы находятся в комплекте, планы по выгодным масштабам.
«Мы используем ИИ внутренне для повышения эффективности, — сказал Рамасвами, — от возможности продаж до разработки продукта. Те же агенты, которые мы предлагаем нашим клиентам, мы используем сами.
«ИИ предназначен не только для кодеров. Как и блоги демократизированные публикации, снежинка разведки демократизирует предприятия. Мы не просто строим инструменты. Мы помогаем нашим клиентам делать больше с их данными».
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Крис Дж. Preimesberger, писатель/редактор, работающий в нескольких публикациях с июня 2021 года, является бывшим редактором Eweek. Он отвечал за освещение публикации в течение десятилетия (2011-2021). За его 16 лет и более 5000 статей в … Подробнее от Криса Дж. Preimesberger
