Arquitectura del AI Data Cloud
Snowflake AI Data Cloud se basa en una arquitectura nativa de la nube que no se ve limitada por la tecnología heredada. La arquitectura de Snowflake permite a los usuarios utilizar varios workloads de forma fluida en distintas nubes públicas y regiones, y puede gestionar casi infinitos tipos y cantidades de datos con una latencia baja. Aquí te explicamos cómo la arquitectura del AI Data Cloud ayuda a los usuarios a colaborar de forma sencilla.
EXPLORAR MÁS RECURSOS DEL AI DATA CLOUD:
Arquitectura diseñada para la nube
Snowflake AI Data Cloud se ha diseñado para la nube, lo que permite conectar a distintos usuarios, datos, aplicaciones y workloads. Su arquitectura única ofrece muchas ventajas.
Almacenamiento optimizado
Gracias a su soporte para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, las organizaciones pueden almacenar todos sus datos con una escalabilidad casi infinita.
Capacidades de seguridad y gobernanza líderes en el sector
Snowflake Horizon (funciones en vista previa) permite a las organizaciones proteger sus aplicaciones y datos más confidenciales, entre otros recursos, mediante un conjunto integrado y unificado de capacidades de cumplimiento, seguridad, privacidad, interoperabilidad y acceso en el AI Data Cloud.
Operaciones fluidas en distintas regiones y nubes
Snowgrid, la capa tecnológica entre nubes de Snowflake, conecta los ecosistemas empresariales en distintas nubes y regiones. Con Snowgrid, los equipos distribuidos geográficamente pueden colaborar de forma más eficiente, simplificar la gobernanza para facilitar el cumplimiento normativo, y replicar datos, flujos y cuentas de forma sencilla para aumentar la continuidad del negocio.
Infraestructura más segura y resiliente
La arquitectura en la nube de Snowflake separa las capas de cómputo, almacenamiento y servicio para ofrecer una mayor protección de los datos y una resiliencia del servicio excepcional.
Procesamiento multiclúster elástico
La disponibilidad de recursos de cómputo a petición es casi ilimitada. El motor único elimina los problemas de simultaneidad, amplía y reduce en función del uso de forma automática y escala horizontalmente para permitir que distintos usuarios trabajen a la vez, con grandes volúmenes de datos y workloads. Es compatible con Python, SQL, Java y Scala.
El poder de la IA aplicado a tus datos empresariales
Con Snowflake Cortex (funciones en vista previa), los usuarios pueden analizar datos y crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA) de forma rápida y segura. Este servicio inteligente y totalmente gestionado admite large language models (LLM) y funciones vectoriales (ahora en vista previa privada).
Comparación de Snowflake AI Data Cloud con las arquitecturas de datos tradicionales
La arquitectura de datos que respalda el AI Data Cloud funciona de forma muy distinta a las de las plataformas de datos tradicionales. A continuación, te mostramos algunas ventajas del AI Data Cloud.
Alta compatibilidad con aplicaciones modernas
Las aplicaciones de análisis y ciencia de datos han ganado una importancia significativa en muchas organizaciones y es fundamental aprovisionar recursos que las respalden. Además, los casos de uso de IA y aprendizaje automático (machine learning, ML) han introducido nuevas necesidades que, posiblemente, las plataformas heredadas no puedan gestionar con eficacia. Por el contrario, el AI Data Cloud se ha diseñado desde sus cimientos para satisfacer las necesidades de los workloads de datos que más recursos requieren.
Capacidad de escalar a petición
Los picos de demanda durante periodos de uso elevado crean problemas de contención de recursos que dejan fuera a algunos usuarios, lo que frena la productividad e impide extraer información basada en datos de forma rápida y eficiente. Snowflake AI Data Cloud se amplía automáticamente para adaptarse a los picos y proporciona acceso a estos recursos cuando y donde se necesiten. El escalado de recursos automático permite que un número casi infinito de usuarios ejecute workloads al mismo tiempo sin que esto afecte al rendimiento.
Optimización de los costes y el rendimiento
Es posible que las empresas que siguen operando en una arquitectura de plataforma de datos heredada se vean obligadas a aprovisionar una determinada cantidad de recursos para adaptarse a fluctuaciones impredecibles en el uso. Las empresas que trabajan con el AI Data Cloud solo pagan por el cómputo y el almacenamiento que realmente utilizan, y pueden ampliar o reducir sus recursos en función de sus necesidades de workloads. Snowflake ofrece un modelo de facturación por segundos con un conjunto de funciones para supervisar el uso y controlar los costes, por lo que las empresas pueden vigilar su consumo de recursos.
Servicio totalmente gestionado
Las arquitecturas de datos tradicionales necesitan un mantenimiento continuo, como actualizaciones de software y hardware. Snowflake AI Data Cloud es una solución empresarial de datos totalmente gestionada que apenas requiere trabajo administrativo.
Estandarización en una nube
Para las organizaciones que realizan operaciones en las principales regiones y nubes públicas, ofrecer una experiencia uniforme y constante puede ser un desafío.
Snowflake AI Data Cloud está presente en las principales nubes públicas —incluidas Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP)— y en todas las regiones geográficas, como América del Norte y del Sur, Europa y Oriente Medio, y Asia-Pacífico. Una capa de metadatos compartida facilita la transferencia fluida de datos y workloads entre regiones y nubes. De esta forma, los usuarios disfrutan de una experiencia unificada y constante con los workloads del AI Data Cloud, que se ejecutan constantemente en todos los proveedores de nube y regiones.
Unifica tus datos y workloads en Snowflake
Ofrece a tu organización una única plataforma para armonizar los servicios y los datos en la nube. Snowflake AI Data Cloud unifica los workloads y los datos, lo que te permite eliminar los silos y la complejidad multinube que obstaculizan la innovación y el crecimiento basados en datos.