Einschränkungen für Notebooks in Workspaces

Notebook-Services und Laufzeit

  • Notebook-Services unterliegen einem Kontolimit von 200 aktiven Services.

  • Notebooks in verschiedenen Arbeitsbereichen können einen Service nicht gemeinsam nutzen.

  • Notebooks im selben Arbeitsbereich verbinden sich standardmäßig mit einem gemeinsamen Service.

  • Benutzer können mehrere Services innerhalb eines Arbeitsbereichs erstellen und Notebooks je nach Bedarf verschiedenen Services zuweisen.

  • Die Notebook-Services können über das Wochenende neu gestartet werden, um den Container-Service zu warten. Nach einem Neustart müssen Sie die Notebooks erneut ausführen und alle Pakete neu installieren, um Variablen und Pakete wiederherzustellen.

  • Die Installation von Paketen und das Verhalten von Freigabeangeboten unterscheidet sich zwischen uv und standardmäßigem pip. Snowflake unterstützt die Installation von Paketen über uv pip install und uv pip freeze listet nur Pakete auf, die mit uv pip install installiert wurden. pip freeze listet alle in der Umgebung verfügbaren Pakete auf, einschließlich Pakete im Basisimage, Pakete, die mit der Standard-pip-Installation installiert wurden, und Pakete, die mit uv pip install installiert wurden.

  • Die Kommunikation mit externen Stagingbereichen wird nicht unterstützt.

Verwenden von Notebooks in Workspaces

  • Das Umbenennen von Notebook-Dateien, Ordnern oder des Arbeitsbereichs kann zu unerwartetem Verhalten führen, z. B. zum Trennen der Serviceverbindung, zum Löschen des Ausgabecaches des Notebooks oder zu Verzögerungen bei der Aktualisierung referenzierter Dateien.

  • Wenn die Verbindung unterbrochen wurde, versuchen Sie, das Notebook erneut zu verbinden. Wenn Sie den Arbeitsbereich umbenannt haben, erstellen und verwenden Sie einen neuen Service.

  • Sekundärrollen sind nicht mehr erforderlich, um persönliche Arbeitsbereiche zu nutzen.

    • Wenn Sekundärrollen nicht auf ALL festgelegt sind, muss der Benutzende eine Rolle mit OWNERSHIP oder USAGE für Computepools und EAIs auswählen, um einen Service zu erstellen. Weitere Features für den persönlichen Arbeitsbereich, wie z. B. SQL-Dateien und die Git-Integration, bleiben verfügbar.

    • Wenn Kontositzungsrichtlinien die Verwendung von Sekundärrollen blockieren, können Notebooks nicht in persönlichen Arbeitsbereichen ausgeführt werden.

Bearbeiten und Ausführen von Notebooks

  • Aktualisierungen an Python-Dateien (.py), die von einem Notebook importiert werden, werden vom aktiven Notebook-Service nicht automatisch erkannt. Um Änderungen zu übernehmen, starten Sie den Notebook-Kernel neu oder verwenden Sie den %autoreload magic-Befehle vor dem ersten Import, damit Dateiaktualisierungen automatisch erkannt werden.

  • Jede Zelle hat ein Ausgabelimit von 1 MB.

  • iPyWidgets werden noch nicht unterstützt.

  • Einbetten von Bildern in Markdown-Zellen oder das Verwenden von Remote-Images über URLs wird noch nicht unterstützt.

    Um ein Bild in Ihr Notebook einzubetten, laden Sie es in Ihren Arbeitsbereich hoch und zeigen es mit einer Python-Zelle an, zum Beispiel:

    from IPython.display import Image, display
    display(Image(filename="path/to/example_image.png"))
    
    Copy

    Für eine übersichtlichere Darstellung können Sie die Codezelle ausblenden, um nur das Bildergebnis anzuzeigen.

  • Die Zellausgaben werden nicht in der .ipynb-Datei gespeichert und können nicht exportiert werden.

  • SQL-Zellen können EXECUTE NOTEBOOK PROJECT (nicht interaktive Ausführung) nicht ausführen. Um Notebooks zu verketten, verwenden Sie Jupyter-Magics wie %run, wodurch ein anderes Notebook in demselben Python-Prozess ausgeführt wird.

    Derzeit können die von %run aufgerufenen Notebooks nur reine Python-Prozesse unterstützen.

  • Interaktive Datentabellen werden in Notebooks in Workspaces nicht gerendert.

  • Zellenreferenzen werden nicht unterstützt.

  • SQL-Zellen können in Python-Zellen konvertiert werden, die mit %%sql beginnen.

  • Das Einreihen von Zellen in eine Warteschlange wird nicht unterstützt, es sei denn, Run all führt alle Zellen in Ihrem Notebook nacheinander aus.

Verwenden von älteren Snowflake Notebooks in Arbeitsbereichen

Wenn Sie ein älteres Snowflake Notebook haben und es in Arbeitsbereichen verwenden möchten, müssen Sie zuerst die .ipynb-Datei exportieren sowie alle unterstützenden Dateien und dies dann in Ihren Arbeitsbereich hochladen.

Bemerkung

Nicht alle älteren Notebook-Dateien werden erfolgreich ausgeführt und müssen möglicherweise aktualisiert werden, um sie an die neue Umgebung anzupassen. Die folgende Tabelle beschreibt die verfügbaren Aktualisierungen für Notebooks in Workspaces. Weitere dedizierte Upgrade-Unterstützung wird in Kürze verfügbar sein.

Bereich

Ältere Notebooks

Neue Notebooks

Compute

Benutzer müssen zwischen Warehouse und Container Runtime wählen.

Vereinfachte Benutzererfahrung nur mit Container Runtime.

  • Vollständig verwaltet CPU-/GPU-Infrastruktur

  • Effizientere Auslastung der Datenverarbeitung (mehrere Notebooks können sich mit demselben Service/Knoten verbinden).

  • SQL- und Snowpark-Code wird immer noch in ein Warehouse übertragen, um Flexibilität und Kostenoptimierung zu bieten.

Dateisystem-/IDE-Umgebung

Teilweise unterstützt.

Vollständige IDE-Umgebung mit:

  • Datei-Explorer mit Unterstützung von Unterordnern.

  • Geteilte Fensterbereiche.

  • Terminal usw.

  • Mit Git synchronisierte Arbeitsbereiche ermöglichen es Benutzenden, Push/Pull zu verwenden, Unterschiede anzuzeigen und Zweige zu wechseln.

  • Freigegebene Arbeitsbereiche unterstützen die Zusammenarbeit von Teams mit Versionsverlauf und einfachen Veröffentlichungsabläufen.

Verwaltung von Paketen

  • Über den Anaconda-Kanal installierte Pakete.

  • EAIs müssen für jedes Notebook manuell konfiguriert werden.

  • Paketinstallation aus unterstützten Stagingbereichen.

Flexiblere Optionen für die Paketverwaltung:

  • Direktes Hochladen in Workspaces oder Importieren von Dateien in Stagingbereich/Git-Repositorys.

  • Vereinfachte Einrichtung von EAIs für die Installation aus externen Quellen.

  • Der Anaconda-Kanal wird nicht mehr unterstützt.

Unterstützung für Streamlit

Unterstützt.

Nicht unterstützt.

Verwenden Sie Bibliotheken wie matplotlib, seaborn, plotly`und :code:`altair zur Visualisierung.

Jupyter-Kompatibilität

Einige Jupyter-Assistenten werden unterstützt.

Volle Unterstützung.

Verwenden Sie Jupyter-Magics wie %run, %time`und :code:`%autoreload.

Wenn Sie Fragen zur Verfügbarkeitsplanung für bestimmter Features haben, bitten Sie Ihren Kundenbetreuer, das Notebooks Produktteam zu kontaktieren.