Snowpark für Python und native Streamlit-Unterstützung Snowflake erleichtert die Arbeit für Python-Entwickler

Von Bernhard Lück

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Snowflake hat beim „Snowday 2022“ Funktionen vorgestellt, die Entwicklern dabei helfen sollten, komplexe Abläufe zu vereinfachen und die Produktivität zu erhöhen. Das Data-Cloud-Unternehmen hat dabei vor allem die Anwendungsentwicklung mit Python im Blick gehabt.

Mit Snowpark für Python möchte Snowflake die Anwendungsentwicklung vereinfachen.
Mit Snowpark für Python möchte Snowflake die Anwendungsentwicklung vereinfachen.
(Bild: Snowflake)

Mithilfe der neuen Funktionen habe Snowflake die Voraussetzungen geschaffen, um Anwendungen direkt in der Data Cloud zu entwickeln. Entwickler, so das Unternehmen, könnten dadurch ihre Daten einfacher nutzen, ihre Produktivität steigern und neue Wege für die Entwicklung von Applikationen, Pipelines und Machine-Learning-Modellen erschließen.

App-Entwicklung mit Python in der Data Cloud

Mit dem Kauf von Streamlit im März 2022 hat Snowflake ein Open-Source-Framework übernommen, mit dem Data Scientists und Entwickler Datenanwendungen mit Python erstellen können. Die Streamlit-Integration sei aktuell noch nicht abgeschlossen, aber schon soweit vorangeschritten, dass Developer ihre Daten- und ML-Modelle als sichere, interaktive Applikationen direkt über Snowflake realisieren könnten.

Entwickler-Framework mit Python-Unterstützung

Mit der Verfügbarkeit von Snowpark für Python sei die Programmiersprache und ihr vielfältiges Einsatzgebiet an Open-Source-Bibliotheken nun für alle Nutzer zugänglich. Nach Angaben von Snowflake habe sich seit Ankündigung der Vorabversion sowie der erweiterten Anaconda-Integration die Zahl der Nutzer bereits versechsfacht.

Snowpark als Entwickler-Framework biete eine optimierte Architektur mit vollständiger Unterstützung der Programmiersprachen Java, Scala, SQL und Python. User könnten mit Snowflake für Python auf einer einheitlichen Plattform mit einer hochsicheren Python-Sandbox arbeiten. Ebenfalls veröffentlicht wurden für Snowpark optimierte Warehouses (Public Preview in AWS), damit Python-Entwickler umfangreiche ML-Trainings und andere speicherintensive Operationen direkt in Snowflake ausführen können, sowie Python Worksheets (Private Preview) zur Entwicklung von Anwendungen, Datenpipelines und ML-Modellen in Snowflake.

Streaming-Pipelines für bessere Automatisierung und Überwachung

Snowflake möchte auch die Art und Weise, wie Benutzer Datenpipelines aufbauen, verändern, die Arbeit mit Streaming-Daten innerhalb einer einzigen Plattform erleichtern und Silos für Kunden beseitigen. Zu diesem Zweck sei es Nutzern nun möglich, Daten mit Schema Inference (Private Preview) schneller einzubinden und Pipelines mit Serverless Tasks innerhalb der Snowflake-Plattform auszuführen.

Weitere Snowflake-Tools für die Arbeit von Entwicklern in der Data Cloud sind:

  • Dynamische Tabellen (Private Preview): Snowflake automatisiert die stufenweise Verarbeitung durch die Entwicklung von sogenannten deklarativen Datenpipelines, um so die Kodierung effizienter und einfacher zu gestalten. Dies, so der Hersteller, hebe die Grenzen zwischen Streaming- und Batch-Pipelines auf und erleichtere auch Anwendungsfälle wie die Erfassung von Änderungsdaten und Isolierung von Snapshots.
  • Überwachung und Benutzerführung: Um den Anforderungen von Entwicklern besser gerecht zu werden, investiert Snowflake in eigene Funktionen zur Überwachung und Benutzerführung, damit Entwickler Datenpipelines mit erhöhter Produktivität erstellen, testen, debuggen, bereitstellen und überwachen können – beispielsweise durch Alarmierung (Private Preview), Protokollierung (Private Preview), Ereignisverfolgung (Private Preview), Aufgabendiagramme und -verlauf (Public Preview).

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