SQream, leader nell’elaborazione accelerata dei dati, ha annunciato il lancio di un nuovo connettore nativo per Snowflake, che permette agli utenti di integrare facilmente la tecnologia di parallelizzazione GPU di SQream Blue. Questa tecnologia è in grado di elaborare dati due volte più velocemente e a metà costo rispetto ad altre soluzioni.
I benchmark di SQream Blue hanno dimostrato che può gestire 30 TB di dati due volte più velocemente e a un costo significativamente inferiore rispetto a Snowflake, con alcune operazioni che hanno mostrato prestazioni migliorate fino a cinque volte. Il connettore Snowflake permette agli utenti di trasferire carichi di dati su SQream Blue senza necessità di esportare dati o migrare informazioni dai flussi di lavoro esistenti.
Il nuovo connettore utilizza una libreria massiccia di Snowflake per creare una connessione diretta e ottimizzata tra SQream Blue e Snowflake, eliminando la necessità di trasferimenti di dati complessi e migliorando le prestazioni delle query.
Vantaggi del connettore Snowflake di SQream:
- Integrazione semplice: Le tabelle di Snowflake sono trattate come oggetti nativi in SQream Blue, facilitando l’accesso e la gestione dei dati.
- Prestazioni elevate: Non è necessaria alcuna esportazione di dati, consentendo agli utenti di sfruttare il rapporto costi-prestazioni di SQream Blue con i dati gestiti da Snowflake.
- Riduzione dei costi: Ottimizza l’uso delle risorse scaricando i carichi di lavoro più costosi da Snowflake, abbassando così la spesa complessiva per il cloud.
- Maggiore flessibilità: Consente un maggiore controllo sul movimento e sull’elaborazione dei dati sfruttando le capacità di diverse piattaforme.
- Efficienza dei dati: Minimizza i dati ridondanti letti da Snowflake grazie a un meccanismo di filtro pushdown.
Il connettore è disponibile su AWS e GCP Marketplace come soluzione SaaS nativa.
Nel suo report sullo stato dell’analisi dei big data pubblicato a giugno 2024, SQream ha scoperto che il 92% delle aziende intervistate sta cercando attivamente di ridurre le spese cloud per l’analisi, con il 71% che ha riscontrato “shock da bolletta”. Inoltre, il 41% ha indicato i costi elevati come la principale sfida legata ai big data.
SQream Blue ha dimostrato di affrontare queste sfide, elaborando 30 TB di dati a una velocità che equivale a leggere 25.000 copie dell’Oxford English Dictionary in meno di un’ora. Questo evidenzia come SQream Blue possa migliorare il rapporto costi-prestazioni nell’analisi dei dati moderni e integrarsi con altre soluzioni big data per offrire un ROI a lungo termine più elevato.