14-15 de dezembro — Notas de lançamento 7.44¶

Organization Usage: exibições aprimoradas para reconciliação de faturamento — Disponibilidade geral¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar que as seguintes exibições no esquema de Organization Usage foram aprimoradas para facilitar a reconciliação do uso do Snowflake com extratos de faturamento mensais:

• CONTRACT_ITEMS

• RATE_SHEET_DAILY

• REMAINING_BALANCE_DAILY

• USAGE_IN_CURRENCY_DAILY

Durante um período de transição, apenas as novas contas terão essas exibições atualizadas disponíveis por padrão. Para saber mais sobre como atualizar sua conta, entre em contato com o suporte Snowflake.

• Exibição CONTRACT_ITEMS

• Exibição RATE_SHEET_DAILY

• Exibição REMAINING_BALANCE_DAILY

• Exibição USAGE_IN_CURRENCY_DAILY

Funções de série temporal baseadas em ML Snowflake Cortex — Disponibilidade geral¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral das funções de série temporal baseadas em ML Snowflake Cortex Previsão (SNOWFLAKE.ML.FORECAST) e Detecção de anomalias (SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION), que estavam anteriormente disponíveis como recursos em versão preliminar. Essas funções usam um modelo de aprendizado de máquina treinado em seus dados históricos para fazer previsões e detectar eventos inesperados. Você também pode obter métricas de avaliação e dados de importância de recursos para esses modelos para saber quais fatores estão impulsionando tendências e causando anomalias.

Para obter mais informações, consulte Previsão e Detecção de anomalias.

API Snowpark ML Modeling — Disponibilidade geral¶

Nesta versão, temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral da API Snowpark ML Modeling, que anteriormente estava disponível como um recurso em versão preliminar. O Snowpark ML Modeling permite treinar modelos Python dentro do Snowflake usando APIs semelhantes às fornecidas pelo Scikit-Learn, LightGBM e XGBoost. Muitas classes de pré-processamento são executadas de maneira distribuída, em quantos nós estiverem disponíveis em seu warehouse, reduzindo significativamente o tempo de execução.

Este recurso está disponível no Snowpark ML 1.1.1 e versões posteriores. Para obter mais informações, consulte Snowpark ML Modeling.

Otimização de hiperparâmetros distribuídos do Snowpark ML — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar a versão preliminar da otimização de hiperparâmetros distribuídos na API Snowpark ML Modeling. A otimização de hiperparâmetros permite que você encontre os melhores parâmetros para seus modelos e agora pode ser executado de forma distribuída, reduzindo significativamente o tempo de execução. O processamento distribuído está ativado por padrão, mas pode ser desativado.

Este recurso está disponível no Snowpark ML 1.1.1 e versões posteriores. Para obter mais informações, consulte Snowpark ML Modeling.

Suporte entre nuvens/regiões para tabelas Iceberg — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar o suporte entre nuvens/regiões para tabelas Iceberg que usam um catálogo Iceberg externo.

Para obter mais informações, consulte Suporte entre nuvens/entre regiões.