L’intelligenza artificiale diventa un fattore fondamentale per le aziende — o almeno per quelle che sanno come attingere appieno ai propri dati. Durante il BUILD 2024, Snowflake ha presentato una serie di innovazioni che puntano a semplificare l’adozione dell’AI nelle imprese, dall’analisi dei documenti alla gestione unificata dei dati transazionali e analitici. Ce li siamo fatti spiegare dal fondatore Benoit Dageville, l’EVP per il prodotto Christian Kleinerman e l’Head of Applications and Developer Platform Jeff Hollan.
La democratizzazione dell’AI aziendale: le novità Snowflake durante BUILD 2024
Le imprese faticano ancora a sfruttare appieno i propri dati per l’intelligenza artificiale. I silos informativi, la complessità delle architetture e le preoccupazioni sulla sicurezza rallentano l’adozione dell’AI. Le novità annunciate al BUILD 2024 mirano a risolvere questi ostacoli attraverso tre direttrici principali: unificare i dati e migliorare l’architettura; fornire AI e ML di livello entreprise; fornire strumenti per lo sviluppo e la condivisione di app e AI.
Novità che migliorano la piattaforma Data Cloud di Snowflake, che a oggi serve oltre 10.000 clienti e supporta 750.000 sviluppatori, gestendo più di 5 miliardi di job quotidiani. Potendo accedere ai dati aziendali, anche quelli in silos isolati e quelli non-strutturati, il Data Cloud di Snowflake vuole movimentare i dati delle aziende, per abilitare un’AI aziendale davvero efficace.
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Unificazione dei dati e governance
La piattaforma Open Catalog permette alle organizzazioni di integrare diversi motori di analisi mantenendo un controllo centralizzato sulla governance dei dati. Qualcosa di essenziale, ci spiega Dageville, soprattutto per le aziende che hanno silos diversi e un’architettura complessa. Il servizio di catalogazione, basato su Apache Polaris, consente agli utenti di adattare facilmente l’infrastruttura dati alle esigenze in evoluzione.
Apache Iceberg emerge come il formato tabellare open source preferito dal settore, e Snowflake lo supporta pienamente attraverso Snowflake Open Catalog, un servizio gestito per Apache Polaris ora generalmente disponibile. Questa integrazione consente alle imprese di implementare e proteggere efficacemente le loro architetture open lakehouse, permettendo agli utenti di adattarsi facilmente all’evoluzione delle esigenze organizzative.
Document AI e Horizon Open Catalog
Fra le novità più attese, l’azienda ha annunciato la disponibilità generale di Document AI (che avevamo già visto all’opera al Data Cloud Summit di San Francisco), una tecnologia che sfrutta modelli linguistici avanzati per estrarre informazioni da documenti PDF e altri formati non strutturati. Il sistema utilizza il modello proprietario Arctic-TILT per analizzare sia testo che elementi grafici come loghi, firme e caselle di spunta.
Snowflake ha rafforzato le funzionalità di sicurezza del Horizon Catalog introducendo la protezione automatica contro il furto di credenziali attraverso il monitoraggio delle password trapelate sul dark web, token di accesso programmatico per l’autenticazione delle API, scanner di minacce per identificare utenti a rischio. E poi la possibilità di fornire policy per la privacy differenziate in base alle esigenze.
Il tema della sicurezza risulta particolarmente importante, specie dopo i problemi avuti da alcuni clienti questa primavera. Kleinerman spiega: “Abbiamo sempre investito in sicurezza, ma aver visto che una piccola percentuale di nostri clienti non ha usato gli strumenti di sicurezza (MFA, ecc) ci ha fatto capire che dobbiamo aiutare di più che i clienti a proteggere i propri dati. Potranno comunque fare scelte consapevoli fuori dalle nostre raccomandazioni, ma vogliamo che sia più semplice restare sicuri“.
Le novità di Snowflake BUILD 2024: intelligenza artificiale enterprise-grade
L’espansione di Cortex AI (la cui adozione è raddoppiata negli ultimi sei mesi) introduce nuovi modelli multimodali per elaborare immagini, audio e video. La piattaforma supporta i modelli Llama 3.1/3.2, Voyage e Jamba. Gli sviluppatori possono testare i modelli senza codice attraverso Cortex Playground (public preview) e personalizzarli con il fine-tuning serverless (presto in disponibilità generale).
Inoltre, arrivano nuovi connettori per knowledge base come SharePoint, funzioni ottimizzate per il pre-processare i documenti, un’API Chat semplificata per l’integrazione front-end, strumenti avanzati per il monitoraggio e la valutazione delle applicazioni AI con oltre 20 metriche. Ci sono anche miglioramenti a Cortex Analyst per analisi self-service più accurate, il tutto gestito all’interno dell’ecosistema Snowflake per garantire un’implementazione più efficiente e affidabile delle applicazioni AI aziendali.
Lo sviluppo su GPU riceve un boost significativo grazie al Container Runtime (public preview su AWS e Azure), che promette prestazioni da 3 a 7 volte superiori e supporta framework come PyTorch.
Le novità per il machine learning
Snowflake ha introdotto diverse novità significative nel campo del machine learning: il Model Serving in Containers (in anteprima pubblica su AWS) che permette di distribuire modelli di machine learning su CPU o GPU distribuite. E poi Snowpark Container Services (ora disponibile su AWS e Microsoft Azure) per la gestione dei container. Interessante anche lo strumento di Observability for ML Models (in anteprima pubblica) che integra la tecnologia TruEra per monitorare le prestazioni dei modelli in produzione.
Personalmente, troviamo molto interessante il tool di Model Explainability (in anteprima pubblica) che consente di calcolare i valori Shapley per comprendere come ciascuna caratteristica influenzi l’output finale del modello e identificare eventuali debolezze nel comportamento in produzione. Soprattutto nei settori più normati, potrebbe fare la differenza.
Collaborazione e sviluppo
Snowflake al BUILD 2024 ha anche annunciato nuove funzionalità che semplificano la ricerca, la valutazione e la condivisione sicura di dati, modelli AI e applicazioni, sia internamente che con partner esterni e clienti. Grazie alle sue capacità di collaborazione cross-cloud, gli utenti possono ora accelerare le loro iniziative di intelligenza artificiale accedendo direttamente all’ampio ecosistema di dati aziendali e prodotti AI di Snowflake, velocizzando lo sviluppo di applicazioni per gli utenti finali, il tutto mantenendo gli standard di sicurezza e governance dell’AI Data Cloud.
Snowflake sta potenziando lo sviluppo di applicazioni AI attraverso il nuovo Native App Framework Integration con Snowpark Container Services, permettendo agli sviluppatori di creare e distribuire app in diversi linguaggi di programmazione su istanze GPU e CPU configurabili. L’integrazione, disponibile su AWS e in anteprima su Azure, include il supporto per Snowpark ML Modeling API per l’addestramento di modelli.
Inoltre, introduce il Secure Model Sharing per la distribuzione sicura dei modelli, e implementa l’Egress Cost Optimizer per ottimizzare i costi di trasferimento dati tra regioni cloud, consentendo alle aziende di concentrarsi sullo sviluppo di applicazioni AI innovative riducendo al contempo oneri operativi e tempi di produzione.
Snowflake Marketplace offre oltre 220 applicazioni e 2.500 dataset disponibili istantaneamente. La piattaforma ha recentemente introdotto il supporto per deployment sicuri attraverso Virtual Private Snowflake e AWS PrivateLink, insieme a un sistema di badge di conformità, permettendo alle organizzazioni di identificare rapidamente le app che soddisfano i loro requisiti di sicurezza e conformità.
L’Unistore
Snowflake ha introdotto durante la conferenza BUILD 2024 Unistore, una soluzione che unifica i dati transazionali e analitici in un’unica piattaforma attraverso le Hybrid Tables, ora generalmente disponibili. Questa innovazione permette alle aziende di semplificare le proprie architetture dati mantenendo elevati standard di sicurezza e governance.
Questa tecnologia è in grado di identificare intelligentemente la natura delle query, sia esse transazionali o analitiche, per ottimizzare le prestazioni e consentire operazioni puntuali nell’ordine delle decine di millisecondi, parallelamente alle query analitiche. Tale capacità permette alle organizzazioni di sfruttare i propri dati per diversi casi d’uso chiave: la gestione dello stato in tempo reale delle applicazioni e dei flussi di lavoro senza necessità di gestire più sistemi di database.
L’AI per il futuro aziendale
Le novità di Snowflake annunciate a BUILD 2024 permettono di organizzare meglio i dati aziendali, per sfruttarli con applicazioni e chat AI avanzati. Potete trovare maggiori informazioni sul sito di Snowflake.
