Streamlitアプリのランタイム環境¶

クエリウェアハウスのベストプラクティス¶

Streamlitアプリでクエリウェアハウスを選択するには、他のSnowflakeワークロードの場合と同じ一般的なガイドラインに従ってください。クエリの複雑さ、クエリされるデータのサイズ、およびウェアハウスのサイズを選択するときに予想される同時実行性を考慮します。

アプリがコンテナランタイムを使用している場合は、 QUERY_WAREHOUSE パラメーターを使用して Streamlitアプリを作成または変更するときにクエリウェアハウスを設定します。ただし、アプリがウェアハウスランタイムを使用する場合は、 QUERY_WAREHOUSE パラメーターを使用してコードウェアハウスを設定します。通常、アプリコードの実行にはより小さな専用ウェアハウスを使用し、アプリコード内で別のクエリウェアハウスに手動で切り替える必要があります。

例：コンテナランタイム

コンテナランタイムを使用する場合は、アプリの内部クエリを実行するのに十分な大きさのクエリウェアハウスを設定します。

CREATE STREAMLIT my_app
FROM '@my_stage/app_folder'
MAIN_FILE = 'streamlit_app.py'
RUNTIME_NAME = 'SYSTEM$ST_CONTAINER_RUNTIME_PY3_11'
COMPUTE_POOL = streamlit_compute_pool
QUERY_WAREHOUSE = my_large_warehouse
;

例：ウェアハウスランタイム

ウェアハウスランタイムを使用する場合は、Streamlitアプリ実行用の小さな専用コードウェアハウスを設定します。

CREATE STREAMLIT my_app
FROM '@my_stage/app_folder'
MAIN_FILE = 'streamlit_app.py'
QUERY_WAREHOUSE = my_small_warehouse;

アプリコード内で、クエリのために別のウェアハウスに切り替えます。

import streamlit as st

conn = st.connection("snowflake")
session = conn.session()
session.use_warehouse("my_large_warehouse")

コードウェアハウスのベストプラクティス¶

Streamlit in Snowflake でウェアハウスランタイムを使用する場合、アプリコードを実行するために可能な最小のウェアハウスを選択します。

ウェアハウスは、Streamlitアプリで使用されるPythonパッケージをキャッシュし、後続のアプリの読み込みのパフォーマンスを向上させます。キャッシュはウェアハウスが中断されると削除されるため、ウェアハウス再開後のアプリの初期読み込みが遅くなる可能性があります。再開されたウェアハウスでより多くのアプリが実行されると、パッケージキャッシュが再構築され、ロードパフォーマンスが向上します。

秒単位の請求と自動一時停止により、小規模なウェアハウスから始めて、必要に応じてサイズを調整する柔軟性が得られます。ウェアハウスのサイズはいつでも拡大できます。詳細については、 Streamlitアプリのウェアハウスを変更する をご参照ください。

Snowflakeでは、コストを分離し、他のワークロードを回避することで読み込み時間を改善するために、Streamlitアプリ専用のウェアハウスを使用することを推奨しています。アプリのコード内で、必要に応じてクエリ用に別のウェアハウスをアクティブ化します。

詳細については、 ウェアハウスに関する考慮事項 をご参照ください。