Nueva colaboración entre SQream y Snowflake para impulsar un mejor rendimiento en el procesamiento de Big Data

La revolución de la computación en la nube sigue siendo una de las tendencias tecnológicas más influyentes de los últimos años. Si bien antes era normal almacenar datos en diversas soluciones locales, como discos, torres y discos duros externos, cada año los sistemas informáticos más potentes nos permiten guardar más información de forma remota, lo que nos permite acceder a fotos y archivos cuando los necesitamos con solo hacer clic en un botón. 

Este cambio también aceleró el avance de herramientas de IA sofisticadas al desbloquear silos de datos y crear flujos valiosos y de libre flujo que permiten a las grandes organizaciones dar sentido a sus datos en la nube y encontrar la información que necesitan para realizar mejoras operativas. 

Al mismo tiempo, dado que el almacenamiento en la nube será el predeterminado en 2024, se ha convertido en un problema costoso para las empresas y organizaciones. 

En primer lugar, las nubes públicas albergan ahora más de la mitad de todas las cargas de trabajo empresariales, y algunas empresas gastan más de 12 millones de dólares al año en ellas . Sin embargo, el 30 % de este gasto no produce ningún valor tangible para estas empresas. Esto representa una enorme cantidad de desperdicio que está creando un dolor de cabeza cada vez mayor, ya que el 71 % de las organizaciones empresariales de EE. UU. experimentan regularmente “facturas impactantes”.

Sin embargo, nuevas y poderosas formas de gestionar los enormes volúmenes de datos en la nube están haciendo posible un futuro más eficiente. 

Soluciones de datos colaborativos 

Para las grandes empresas, la gran cantidad de datos a su alcance se considera el santo grial de la inteligencia artificial y el análisis, ya sea para mejorar la eficiencia de los envíos, obtener información exclusiva sobre los clientes o transformar los procesos de producción. Sin embargo, para que la empresa sea más ágil y eficiente también se necesita una infraestructura de datos que sea igualmente eficiente. 

Para abordar las importantes cantidades de presupuesto desperdiciado que conllevan los grandes proyectos empresariales, ha surgido un nuevo arquetipo de soluciones de datos turboalimentadas, que establece nuevos puntos de referencia de velocidad y eficiencia en el proceso. 

Por ejemplo, la plataforma de almacenamiento de datos en la nube Snowflake ofrece una gama de soluciones de datos. Hoy, sus usuarios tienen más variedad de opciones gracias al lanzamiento de un nuevo conector nativo de SQream , una plataforma de procesamiento de datos acelerado. 

El conector lleva SQream Blue, una solución de lago de datos, a su entorno Snowflake.

El lanzamiento del conector Snowflake de SQream permite a los usuarios desbloquear ahorros en relación costo-rendimiento al descargar cargas de datos a SQream Blue sin exportar datos ni migrar información de los flujos de trabajo de Snowflake existentes. 

Este movimiento también destaca una tendencia creciente en la industria que verá un enfoque más flexible hacia las soluciones tecnológicas que se aleja del “bloqueo del proveedor” para permitir que las organizaciones impulsen un mayor retorno de la inversión a largo plazo de sus iniciativas de TI. 

Este enfoque colaborativo para las soluciones de datos permite a las empresas y a los especialistas en datos elegir más fácilmente las mejores opciones para partes específicas del proyecto o flujos de trabajo, y está destinado a tener un enorme impacto en el resultado final, ayudando a recuperar parte de los ingresos desperdiciados asociados con el almacenamiento en la nube. 

Ventajas de utilizar el nuevo conector

La noticia del complemento nativo de SQream para Snowflake surge a raíz de los nuevos resultados de una prueba comparativa de análisis de datos independiente. 

El Consejo de Rendimiento de Procesamiento de Transacciones (TPC) sin fines de lucro desarrolló el TPCx-BB como una forma de comparar objetivamente soluciones de sistemas de análisis de big data para impulsar decisiones más informadas dentro del mercado de TI. 

SQream completó recientemente el TPCx-BB con un enfoque específico en el rendimiento de su data lakehouse, SQream Blue, que superó drásticamente a Snowflake y su X-Large Virtual Warehouse durante el elemento de comparación de la prueba. 

En este escenario, ambas herramientas tuvieron la tarea de procesar 30 TB de datos y realizar una serie de tareas que imitaban las consultas típicas de los proyectos de análisis de datos del mundo real. 

Aquí, se descubrió que SQream Blue funcionaba dos veces más rápido a la mitad del costo que Snowflake X-Large Virtual Warehouse, y algunas tareas, en particular, resultaban cinco veces más eficientes. 

“La relación costo-rendimiento es la nueva métrica para el análisis de big data en 2024, y la tecnología patentada basada en GPU de SQream Blue ha demostrado que el procesamiento y análisis de conjuntos de datos no estructurados de gran volumen se puede realizar con rapidez y al mismo tiempo reduciendo el presupuesto”, afirmó Matan Libis, vicepresidente de productos de SQream. 

“Ahora, los usuarios empresariales pueden aprovechar los beneficios de la plataforma de almacenamiento de datos de Snowflake y complementarlos con la potencia del procesamiento de la GPU gracias al lanzamiento del conector nativo Snowflake”, concluyó Libis. 

Si bien los especialistas en TI y datos pueden crear su propia pila tecnológica para combinar las soluciones preferidas, los conectores como la nueva oferta de SQream brindan una manera inmediata de avanzar y aprovechar las ganancias de eficiencia comprobadas. Por un lado, el conector está disponible en AWS y GCP Marketplace como una solución SaaS nativa. 

El conector prediseñado también evita posibles problemas de integración. Por ejemplo, la solución trata las tablas de Snowflake como objetos nativos dentro de SQream Blue, lo que simplifica el acceso y la gestión de los datos y garantiza que la integración se realice sin problemas. 

Mientras tanto, los usuarios no necesitan exportar ningún dato desde Snowflake, lo que significa que los beneficios de los aceleradores de GPU de SQream y la relación costo-rendimiento pueden ocurrir dentro del entorno de Snowflake. 

Esta flexibilidad mejorada que permite a los usuarios aprovechar las fortalezas de múltiples plataformas ayudará a descargar tareas costosas y complejas al motor adecuado para reducir las facturas de la nube a lo largo del tiempo. 

Redacción DobleClic: