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Overview

Sempre più realtà intraprendono un cloud journey attratte dalla versatilità e dal risparmio nell’adozione di soluzioni più moderne, scalabili e affidabili. In questo contesto si assiste all’adozione di diverse strategie: c’è chi abbraccia l’offering di un unico cloud provider, chi per varie ragioni utilizza servizi di più cloud provider creando architetture multi-cloud, chi mantenendo parte della propria infrastruttura on-premise genera ambienti ibridi e chi infine sceglie soluzioni SaaS.

Quantyca è uno dei primi partner e reseller italiani di Snowflake e negli ultimi anni ha accresciuto molto la propria esperienza grazie alla progettualità e alle diverse certificazioni ottenute dalle proprie risorse.

Partnership

Quantyca supporta i propri clienti nei processi di trasformazione digitale aiutandoli nella progettazione, implementazione e gestione evolutiva di moderne piattaforme dati.

In quanto Select Partner certificato abbiamo potuto lavorare insieme a Snowflake realizzando diverse soluzioni per i nostri clienti in diversi settori come retail, utilities, industriale, assicurativo e finanzario.

Siamo reseller della piattaforma Snowflake e offriamo i seguenti servizi di consulenza:

  • avvio di nuovi progetti
  • assessment di soluzioni esistenti
  • progettazione e implementazione soluzioni di data warehousing e Data Lake
  • formazione da remoto o in-house
+5 Anni di partnership
Quantyca è partner di Snowflake dal 2018, uno dei primi in Italia.

Snowflake Data Platform

Snowflake è una cloud data platform completa grazie alla quale è possibile implementare casi d’uso molto diversi, dalla realizzazione di data warehouse alla costruzione di lakehouse, dall’ingestion in streaming al supporto di dati semi-strutturati.

La sua architettura multi-cluster shared-data consente di scalre in modo indipendente storage e potenza di calcolo offrendo così notevoli risprmi rispetto alle tradizionali soluzioni un-prem.

Snowflake viene offerto come servizio fully-managed, esonerando così gli utilizzatori dagli effort di gestione.

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L’architettura multi-cluster shared-data di Snowflake è un ibrido delle architetture adoperate nei database tradizionali. Come nelle architetture shared-disk Snowflake utilizza un repository centrale per i dati, accessibile a tutti i nodi di computazione della piattaforma. Analogamente alle architetture shared-nothing, Snowflake sfrutta cluster di nodi MPP in cui ciascun nodo salva una porzione dei dati localmente.

Questo approccio garantisce la gestione dei dati semplificata delle architetture shared-disk e al contempo le performance e le capacità di scaling delle architetture shared-nothing. L’ecosistema è organizzato su tre layer logici che interagiscono tra loro:

I dati trasferiti su Snowflake sono riorganizzati automaticamente con il suo formato colonnare interno. Snowflake è responsabile della loro organizzazione e ottimizzazione.

I calcoli sono eseguiti attraverso i Virtual Warehouse, cluster di computazione indipendenti e dinamici. I Virtual Warehouse possono essere accesi/spenti o ridimensionati a caldo in modo automatico o per via programmatica

Funzionalità che coordinano le varie componenti e che curano aspetti quali autenticazione e autorizzazione, gestione dell’infrastruttura, dei metadati e ottimizzazione delle query

Snowflake AI

Con l’avvento dei modelli linguistici (LLM) e dell’AI generativa, Snowflake ha integrato una nuova linea di servizi che mirano ad integrare i processi di intelligenza artificiale all’interno della piattaforma dati: 

Snowflake Cortex: servizio completamente gestito che offre accesso ai modelli AI di punta, LLM, e funzionalità di ricerca vettoriale, consentendo di analizzare rapidamente i dati e sviluppare applicazioni di AI con estrema facilità. Cortex fornisce accesso ad un largo catalogo di funzioni serverless capaci di eseguire funzionalità basate sul LLM, quali la text completion, il text-to-SQL, il calcolo degli embedding e la ricerca semantica. 

Snowpark Container Services: consente di distribuire, gestire, scalare workload e modelli di AI containerizzati, ad esempio modelli di LLM open source o database vettoriali (come Weaviate o Pinecone), il tutto all’interno di un’infrastruttura sicura e gestita da Snowflake. 

Perché Snowflake

Il mercato dei data warehouse in cloud è molto competitivo e ogni cloud provider propone un proprio prodotto. Snowflake ha cambiato le regole del gioco: è una piattaforma cloud-native che non deriva dall’adattamento di una soluzione on-premise o pre-esistente. Inoltre è un’ecosistema completamente gestito e non vincola all’utilizzo di uno specifico cloud provider.

Tra le principali ragioni del suo successo:

  • Piattaforma capace di sostenere diverse tipologie di casi d’uso: Data Engineering, Data Lake, Data Warehouse, Data Science, Data Applications, Data Sharing
  • Servizio Fully Managed con modello di pricing pay-as-you-go
  • Disaccoppiamento tra storage e computazione con capacità di scaling infinita (verticale per performance e orizzontale per concorrenza)
  • Conformità ANSI SQL con supporto a funzioni analitiche e ottimizzazione automatica delle query
  • Supporto per dati strutturati e semi-strutturati (Parquet, CSV, JSON, AVRO, XML, ORC, ..)
  • Capacità di replicare i dati tra più cloud provider con compression ed encryption automatica
  • Modello di encryption gerarchico per garantire sicurezza e conformità alle normative HIPAA, GDPR, e PCI-DSS
  • Autenticazione basata su SSO (AD, OKTA, SAML) e Multi-Factor Authentication
  • Vasta lista di partner tecnologici per sostenere vari tipi di use case e modalità di integrazione/accesso

Success Story

Use Cases

Risorse

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17/06/2022

Selex – Retail Analytics in Cloud con Snowflake

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15/05/2022

Customer Data Platform: perchè pensarci ora e come scegliere tra l’approccio make vs buy

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11/10/2021

Snowflake – Busting Bottlenecks For Data Scientists With 1,800 Faster Query Performance

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24/09/2021

MLOps con il pilota automatico – Quantyca, AWS & Snowflake

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04/12/2020

Snowflake: una Data Platform coi fiocchi! – Slide Deck

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