Snowflake Snowpark Connect: クラウドでSpark分析を実行

Snowflakeは、Apache Spark向けSnowpark Connectを導入することで、その機能を強化しています。これは、企業がApache Spark分析ワークロードをSnowflakeデータクラウド内で直接実行できるようにする新しいサービスです。この開発は、個別のSparkインスタンスとそれに伴うデータ転送の遅延の必要性を排除することにより、データ操作を合理化し、コストを削減し、パフォーマンスを向上させることを目指しています。

これまで、SnowflakeとSparkを使用する組織は、しばしばSnowflake Connector for Sparkに依存していました。このコネクタは、SparkクラスターとSnowflake間でデータを移動させるための橋渡し役を果たします。しかし、このアプローチでは、システム間のデータ移動により、レイテンシや追加コストが発生する可能性がありました。現在パブリックプレビュー中で、Spark 3.5.xと互換性のあるApache Spark向けSnowpark Connectは、大きな転換点となります。これは、Apache Spark 3.4で導入されたSpark Connectという機能を活用しており、ユーザーコードをSparkクラスターから分離します。これにより、Pythonスクリプトやデータノートブックなどのアプリケーションは、論理プランをリモートのSparkクラスターに送信でき、重い処理と結果処理はクラスター自体が担当します。

SnowflakeのSpark Connectの実装により、Sparkコードをデータクラウド内のSnowflakeのベクトル化エンジン上で直接実行できます。これにより、Snowflakeの顧客はSparkのAPIに慣れ親しみながら、Snowflakeの最適化されたエンジンとサーバーレスアーキテクチャを活用できます。SanjMoのチーフアナリストであるSanjeev Mohanは、この新機能がSparkコードのSnowparkへの移行を簡素化し、Sparkの使いやすさとSnowflake本来のシンプルさを組み合わせたものを提供すると強調しています。さらに、開発者がSnowflakeのサーバーレスエンジンを利用し、Sparkチューニングの複雑さを回避できるため、企業の総所有コストを削減することが期待されています。

コスト削減に加えて、Apache Spark向けSnowpark Connectは、Snowflakeのベクトル化エンジンにより、より高速な処理を約束します。また、運用上のオーバーヘッドの大部分がSnowflakeによって管理されるため、専門的なSparkの専門知識を持つスタッフを見つけるのが難しいといった課題にも対処します。Everest GroupのシニアアナリストであるShubham Yadavは、AIとMLの採用が加速し、簡素化されたインフラストラクチャとコスト削減への需要が高まっていることを考えると、このリリースはタイムリーであると見ています。

企業は、新しいApache Spark向けSnowpark Connectと既存のSnowflake Connector for Sparkを区別することが重要です。コネクタがSparkとSnowflake間のデータ転送を容易にする一方で、Snowpark ConnectはSpark処理を効果的にSnowflake内に「再配置」し、データ移動とそれに関連するレイテンシとコストを最小限に抑えます。古いコネクタからApache Spark向けSnowpark Connectへの移行はシームレスに行えるように設計されており、コード変換は不要です。

Snowflakeのこの動きは、Databricks Connectの提供を通じて同様の機能を提供するDatabricksのような競合他社に対して、より直接的に位置づけられるものです。Snowflakeは伝統的に構造化データとSQLファーストのワークフローのためのデータウェアハウスとして最適化されてきましたが、レイクハウスアーキテクチャに基づいて構築されたDatabricksは、特に複雑な機械学習およびストリーミングジョブのために、構造化データと非構造化データの両方の処理に優れていました。しかし、両プラットフォームは継続的に進化しており、その機能には重複が増加しています。SnowflakeのSnowparkは、DataFrame APIとPython、Java、Scalaなどの様々な言語のサポートにより、データベース内処理に重点を置いており、管理されたSpark環境と比較して大幅なパフォーマンス向上とコスト削減を提供します。これにより、開発者はSnowflake内で直接データパイプラインとアプリケーションを構築でき、データ転送を削減し、ガバナンスを簡素化できます。