【ニュースレター】ビッグデータやAI領域で活用が進むSnowflakeの解説と導入事例の紹介

～ クラウドを活用した並列分散処理により、大量データ分析の時間とコストを大幅に削減 ～

　各社がビッグデータの管理や活用に注力するなか、柔軟で高速なデータ処理が可能な「Snowflake」に注目が集まっています。本レターでは、Snowflakeの特長と事例をご紹介いたします。

ビッグデータの分析やAIアプリの構築も可能なSnowflakeの特長
　Snowflakeは、クラウドベースのデータプラットフォームです。大量のデータを一元管理し、高速に分析・処理できるのはもちろんのこと、Streamlit※1を使ったアプリケーション開発も可能です。また、生成AIサービスにも注力しており、「Coretex AI」から大規模言語モデル（LLM）へアクセスし、AIアプリケーションを構築できる機能を拡充するなど、活用の幅が広がっています。

※1　PythonでWebアプリケーションを作成するためのフレームワークのこと


[画像1]https://digitalpr.jp/simg/2241/101038/550_332_20241213194339675c0fdb579d6.png


参考：Snowflakeを使った活用図

パブリッククラウドの特性をいかした優れたアーキテクチャ
Snowflakeのアーキテクチャは処理が実行される仮想ウェアハウスとデータを保存するストレージが分離しているため、複数の仮想ウェアハウスを同時に稼働でき、高負荷の状況でも複雑な処理を高速に実行できます。
また、データは小さく分けた状態で各パブリッククラウドの安価なストレージサービスに圧縮して格納されます。そして、どのように格納されたかについても整理されてサービス層にメタデータとして保持されます。この優れたアーキテクチャにより、ボトルネックが無く、様々な機能がリリースされても性能を維持することが可能となります。

運用・保守作業の負荷低減
ビッグデータ運用は、扱うデータの量が多く、データ保護にも莫大な費用を要すると思われていますが、Snowflakeを活用することで運用や保守作業を低減できます。Snowflakeには、特定の時点に戻れる機能や１つのゾーン障害に対応した保護機能が標準で提供されており、データ格納領域（マイクロパーテーション）の最適化も自動で運用できます。また、パブリッククラウドやリージョンの障害への対策として、レプリケーション機能が提供されており、比較的安価にBCP対策することが可能です。