Snowpark für Python und native Streamlit-Unterstützung

Das Data Cloud-Unternehmen Snowflake hat neue Features präsentiert, die die Anwendungsentwicklung vereinfachen sollen. Entwickler, Data Engineers sowie Data Scientists sollen damit Anwendungen direkt in der Data Cloud entwickeln und damit ihre Produktivität steigern können.

Streamlit, das im März von Snowflake übernommen wurde, bietet mit seinem Open Source Framework Zehntausenden von Data Scientists und Entwicklern die Möglichkeit, Daten-Anwendungen mit Python auf einfache Weise zu erstellen. Seit der Übernahme treibt Snowflake nun die Streamlit-Integration voran, so dass Developer ihre Daten- und Machine-Learning-Modelle als sichere, interaktive Applikationen realisieren können – direkt über Snowflake.

Die Streamlit-Integration, die aktuell noch in Entwicklung ist, soll es Anwendern erlauben Applikationen mit Python zu erstellen, die ihre Daten in Snowflake nutzen – ohne die herkömmliche Komplexität. Sie können diese Applikationen wiederum auf der Plattform von Snowflake bereitstellen und ausführen, um diese mit den Unternehmensteams zu teilen. So soll der größtmögliche Nutzen aus Daten und ML-Modellen gezogen werden können.

Mit der Verfügbarkeit von Snowpark für Python ist die Programmiersprache und ihr vielfältiges Einsatzgebiet an Open-Source-Bibliotheken nun für alle Nutzer zugänglich. Mit Snowpark als Entwicklerframework erhalten Entwickler eine optimierte Architektur, die die Programmiersprachen ihrer Wahl – wie Java, Scala, SQL und jetzt auch Python – vollständig unterstützt. User können mit Snowflake für Python auf einer einheitlichen Plattform mit einer Python-Sandbox arbeiten und damit Lösungen entwickeln, die dieselben Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit, Flexibilität, Sicherheit und Compliance bieten, die User von Snowflake gewohnt sind. Snowflake veröffentlicht außerdem 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.

Weitere Informationen finden Sie unter  www.snowflake.com.