Snowflake Snowpark Connect: Exécutez Spark dans le Cloud

Snowflake améliore ses capacités en introduisant Snowpark Connect pour Apache Spark, une nouvelle offre qui permet aux entreprises d'exécuter leurs charges de travail d'analyse Apache Spark directement au sein de la Snowflake Data Cloud. Ce développement vise à rationaliser les opérations de données, à réduire les coûts et à améliorer les performances en éliminant le besoin d'instances Spark séparées et les délais de transfert de données associés.

Historiquement, les organisations utilisant Snowflake avec Spark s'appuyaient souvent sur le Snowflake Connector for Spark. Ce connecteur agit comme un pont, permettant aux données de circuler entre les clusters Spark et Snowflake. Cependant, cette approche pouvait introduire de la latence et des coûts supplémentaires en raison du mouvement des données entre les systèmes. Snowpark Connect pour Apache Spark, actuellement en prévisualisation publique et compatible avec Spark 3.5.x, représente un changement significatif. Il exploite Spark Connect, une fonctionnalité introduite dans Apache Spark 3.4, qui découple le code utilisateur du cluster Spark. Cela signifie que les applications, telles que les scripts Python ou les notebooks de données, peuvent envoyer des plans logiques à un cluster Spark distant, le travail lourd et le traitement des résultats étant gérés par le cluster lui-même.

L'implémentation de Spark Connect par Snowflake permet au code Spark de s'exécuter directement sur le moteur vectorisé de Snowflake au sein de la Data Cloud. Cela offre aux clients de Snowflake la familiarité des API Spark tout en tirant parti du moteur optimisé et de l'architecture serverless de Snowflake. Sanjeev Mohan, analyste en chef chez SanjMo, souligne que cette nouvelle capacité simplifiera le déplacement du code Spark vers Snowpark, offrant une combinaison de la facilité d'utilisation de Spark et de la simplicité inhérente de Snowflake. De plus, elle devrait réduire le coût total de possession pour les entreprises en permettant aux développeurs d'utiliser le moteur serverless de Snowflake et d'éviter les complexités de l'optimisation de Spark.

Au-delà des économies de coûts, Snowpark Connect pour Apache Spark promet un traitement plus rapide grâce au moteur vectorisé de Snowflake. Il répond également à des défis tels que la difficulté à trouver du personnel possédant une expertise Spark spécialisée, car une grande partie des frais généraux opérationnels est gérée par Snowflake. Shubham Yadav, analyste senior chez Everest Group, considère ce lancement comme opportun, compte tenu de l'adoption croissante de l'IA et du ML et de la demande correspondante d'infrastructures simplifiées et de coûts réduits.

Il est crucial pour les entreprises de différencier le nouveau Snowpark Connect pour Apache Spark et le Snowflake Connector for Spark existant. Alors que le connecteur facilite le transfert de données entre Spark et Snowflake, Snowpark Connect "relocalise" efficacement le traitement Spark dans Snowflake, minimisant le mouvement des données et la latence et les coûts associés. La migration de l'ancien connecteur vers Snowpark Connect pour Apache Spark est conçue pour être transparente, ne nécessitant aucune conversion de code.

Cette initiative de Snowflake le positionne plus directement face à des rivaux comme Databricks, qui offre des capacités similaires via son offre Databricks Connect. Alors que Snowflake a traditionnellement été optimisé comme entrepôt de données pour les données structurées et les flux de travail SQL-first, Databricks, construit sur une architecture de type "lakehouse", a excellé dans la gestion des données structurées et non structurées, en particulier pour les tâches complexes d'apprentissage automatique et de streaming. Cependant, les deux plateformes évoluent continuellement, avec des chevauchements croissants dans leurs fonctionnalités. Snowpark de Snowflake, avec ses API DataFrame et son support pour divers langages comme Python, Java et Scala, est orienté vers le traitement en base de données, offrant des gains de performance et des économies de coûts significatifs par rapport aux environnements Spark gérés. Cela permet aux développeurs de construire des pipelines de données et des applications directement au sein de Snowflake, réduisant le transfert de données et simplifiant la gouvernance.