3.–6. Juni 2024 — Summit-Ankündigungen¶

Darstellung in Snowsight spezifizieren – Vorschau¶

Mit diesem Release stellen wir eine Vorschau für das Festlegen des Erscheinungsbildes, oft auch als Dark Mode bezeichnet, in Snowsight bereit. Sie können jetzt das Farbschema für Snowsight festlegen, einschließlich eines Schemas mit dunkleren Farben und hellem Text auf dunklem Hintergrund, um die Augen bei ungünstigen Lichtverhältnissen zu entlasten und Benutzern, die dunklere Farbpaletten bevorzugen, ein angenehmes Browsererlebnis zu bieten.

Dieses neue Feature umfasst drei Einstellungen:

• System – Darstellung verwendet denselben Modus, den das Betriebssystem vorgibt, auf dem Snowsight ausgeführt wird.

• Hell – Traditionelle Darstellung mit dunklen Zeichen auf hellem Hintergrund, die normalerweise bei normalem Tageslicht verwendet wird.

• Dunkel – Darstellung mit hellem Text auf dunklem Hintergrund, um die Augen bei ungünstigen Lichtverhältnissen zu schonen.

Weitere Informationen zum Festlegen des Erscheinungsbildes in Snowsight finden Sie unter Darstellung angeben.

Snowflake Native SDK für Konnektoren – Vorschau¶

Mit diesem Release können wir eine Vorschau des Snowflake Native SDK für Konnektoren bekannt geben.

Das Snowflake Native SDK für Konektoren ist eine Bibliothek mit Vorlagen und Quickstarts in Java, mit der Sie schnell Ihre eigenen auf Snowflake Native App basierenden Konnektoren erstellen können, um Daten aus einer externen Datenquelle unkompliziert in Snowflake zu erfassen. Der Beispiel-Konnektor im SDK beschreibt bewährte Verfahren für die Datenaufnahme und die Anpassung von Anwendungsabläufen, zusammen mit gebrauchsfertigen Codeblöcken für Ihre eigene Datenaufnahmelogik.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Snowflake Native SDK für Konnektoren.

Snowflake Notebooks – Vorschau¶

Mit diesem Release können wir eine Vorschau von Snowflake Notebooks bekannt geben. Snowflake Notebooks ist eine Entwicklungsoberfläche in Snowsight, die eine interaktive, zellenbasierte Programmierumgebung für Python und SQL bietet. In Snowflake Notebooks können Sie explorative Datenanalysen ausführen, Machine-Learning-Modelle entwickeln und andere Data Science- und Data Engineering-Aufgaben an einem Ort erledigen.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Allgemeine Informationen zu Snowflake Notebooks.

Snowpark pandas-API – Vorschau¶

Mit diesem Release stellen wird die Vorschau für die Snowpark pandas-API bereit. Mit der Snowpark pandas-API können Sie Ihren pandas-Code direkt auf Ihren Daten in Snowflake ausführen.

Durch eine Änderung der Importanweisung und ein paar Zeilen Code erhalten Sie die gleiche pandas-native Erfahrung mit den Skalierbarkeits- und Sicherheitsvorteilen von Snowflake. Mit dieser API können Sie mit viel größeren Datensets arbeiten, sodass Sie vermeiden können, Ihre pandas-Pipelines für andere Big Data-Frameworks umzuschreiben. Snowpark pandas führt Workloads nativ in Snowflake durch Transpilierung nach SQL aus und kann so die Vorteile der Parallelisierung und der Data Governance und Sicherheit von Snowflake nutzen.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter pandas on Snowflake.

Snowflake Cortex Fine-Tuning – Vorschau¶

Das Fine-Tuning ermöglicht es Benutzern, vortrainierte Modelle an speziellere Aufgaben anzupassen. Wenn Sie nicht die hohen Kosten für das Training eines großen Modells von Grund auf auf sich nehmen möchten, aber bessere Latenzzeiten und Ergebnisse benötigen, als Sie mit Prompt-Engineering- oder sogar RAG-Methoden (Retrieval Augmented Generation) erhalten, ist das Fine-Tuning eines bestehenden großen Modells eine Option. Beim Fine-Tuning können Sie anhand von Beispielen das Verhalten des Modells anpassen und das Wissen des Modells über domänenspezifische Aufgaben verbessern.

Cortex Fine-Tuning ist ein vollständig verwalteter Service, mit dem Sie beliebte LLMs (große Sprachmodelle) anhand Ihrer Daten innerhalb von Snowflake feinabstimmen können.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Fine-Tuning (Snowflake Cortex).

Snowflake Native Apps mit Snowpark Container Services – Vorschau¶

Mit diesem Release stellen wir eine Vorschau von Snowpark Native Apps für Snowpark Container Services bereit.

Snowflake Native Apps mit Snowpark Container Services ermöglicht es Ihnen, jeden von Snowpark Container Services unterstützten containerisierten Dienst innerhalb einer Snowflake Native App auszuführen. Snowflake Native Apps mit Snowpark Container Services nutzen alle Features des Snowflake Native App Framework, einschließlich Anbieter-IP-Schutz, Sicherheit und Governance, Data Sharing, Monetarisierung und Integration mit Computeressourcen.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Allgemeine Informationen zu Snowflake Native Apps mit Snowpark Container Services.

Apache Iceberg™-Tabellen — Allgemeine Verfügbarkeit¶

Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Apache Iceberg™-Tabellen für Snowflake bekannt zu geben, die mit der Version 8.20 von Snowflake veröffentlicht wurden.

Iceberg-Tabellen für Snowflake kombinieren die Leistung und Abfragesemantik regulärer Snowflake-Tabellen mit dem von Ihnen verwalteten externen Cloudspeicher. Sie sind ideal, um eine einzige Datenkopie mit Interoperabilität über eine Vielzahl von Computemodulen hinweg zu warten.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Apache Iceberg™-Tabellen.

Lokales Snowpark Python-Test-Framework – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit des lokalen Test-Frameworks für Snowpark Python bekannt geben, das bisher als Vorschau-Feature verfügbar war. Dieses lokale Test-Framework ist ein Emulator, mit dem Sie Ihren Python-Code lokal testen können, wenn Sie mit der Snowpark Python-Bibliothek arbeiten.

Das lokale Test-Framework für Snowpark Python bietet Ihnen die Möglichkeit, Snowpark Python-DataFrames lokal zu erstellen und zu nutzen, ohne sich mit einem Snowflake-Konto verbinden zu müssen. Sie können das lokale Test-Framework verwenden, um Ihre DataFrame-Operationen lokal entweder auf Ihrem Entwicklungsrechner oder in einer CI-Pipeline (Pipeline für kontinuierliche Integration) testen, bevor Sie Codeänderungen in Ihrem Konto bereitstellen. Die API ist dieselbe, sodass Sie Ihre Tests entweder lokal oder für ein Snowflake-Konto ausführen können, ohne Codeänderungen vornehmen zu müssen.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Lokales Test-Framework.

Universal Search – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit von Universal Search in Snowsight bekannt geben.

Mit der Universal Search finden Sie schnell und sicher noch mehr Objekte als bisher. Die Suche über die Registerkarte „Suchen“ findet Tabellen, Funktionen, Datenbanken, Datenprodukte, die Ihnen im Snowflake Marketplace zur Verfügung stehen, relevante Themen der Snowflake-Dokumentation und verwandte Artikel in Knowledge Base der Snowflake-Community. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit umfasst Universal Search jetzt auch Arbeitsblätter und Dashboards in Ihren Suchergebnissen. Unabhängig davon, ob Sie ein einzelnes Wort oder eine vollständige Frage in natürlicher Sprache eingeben, kann Universal Search Ihre Abfrage anhand Ihrer anpassbaren Snowflake Asset-Metadaten interpretieren.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Snowflake-Objekte und -Ressourcen suchen.