「複雑性はわれわれが引き受ける」–Snowflake製品担当幹部が語る事業戦略

今回は「「複雑性はわれわれが引き受ける」–Snowflake製品担当幹部が語る事業戦略」についてご紹介します。

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　Snowflakeは2月14日、年次カンファレンス「SNOWDAY JAPAN」を都内で開催した。基調講演やセッションでは、データアナリティクス、データエンジニアリング、データサイエンス、アプリケーション開発などをテーマにした同社の最新技術が数多く披露された。基調講演はハイブリッドで開催され、オンラインと会場を合わせて2600人以上が参加した。

　基調講演にも登壇したSnowflake 製品担当上級副社長のChristian Kleinerman（クリスチャン・クライナーマン）氏に同社の技術革新や注力分野、今後の展望などを聞いた。

　Snowflakeが進めてきた技術革新の歴史は大きく3つの波に分けることができる。1つ目の波はデータウェアハウス（DWH）とビッグデータの世界における変革。2つ目はデータを使ったコラボレーションの変革。そして3つ目はアプリケーション開発の変革だ。

　われわれはこれまで、単一のプロダクト、単一の処理エンジンを開発し、そこにさまざま機能を載せていくというアプローチをとってきた。技術革新の中では、パフォーマンスを継続的に向上させていくために投資を続けてきた。Snowflakeの課金モデルは仮想ウェアハウスを起動している時間をベースにしているため、クエリーへの応答が早くなれば、それだけサービスの経済性が高くなる。データガバナンスも非常に重視しており、セキュリティやプライバシーに関するポリシーの充実を図ってきた。

　Snowflakeのプラットフォームの中核は「クロスクラウド」であり、グローバル規模の単一のシステムとして、お客さまはデータをどのリージョンのどのクラウドでも格納しておくことができる。これを可能にする技術が「Snowgrid」で、データやアプリケーションを共有・売買できる「Snowflakeマーケットプレイス」でも活用されている。

　もう1つ重要なのが、Snowflake上でどのようにリソースが消費されているかといった可視性を高めることだ。リソースは足りなくても困るし、膨大でありすぎても管理が大変になる。リソース消費の詳細な情報を入手できるようにすることで、支出の最適化や投資対効果（ROI）の最大化が可能になる。

　先ほど3つ目の波として紹介した開発手法の変革は、データパイプライン、機械学習モデル、アプリケーションなどの開発を簡素化する取り組みである。その戦略の核となっているのが開発者向けフレームワーク「Snowpark」で、Python、Java、Scala、SQLといったプログラミング言語に対応している。「Snowflake for Python」は2022年11月に一般提供を始めている。

　また、アプリケーション開発者やデータサイエンティストに対するユーザーエクスペリエンス（UX）を高めるため導入したのが「Worksheets For Python」である。これによってSnowflake上での開発効率が格段に向上する。アラートとイベントに関する機能も追加した。データの品質に問題などがあるとそれを検出し、メールやメッセージで通知できる。他にも「Dynamic Tables」という技術も導入した。これはデータの変更やその差分を検知・理解して、自動的に最新のデータに更新するというもの。

　2022年3月にはStreamlitを買収した。Pythonベースのウェブフレームワークで、ユーザーインターフェース（UI）に優れたアプリケーションを開発できる。今後はSnowflakeとの機能統合を進めていく。