【現地速報②】Snowflake Data Cloud Summit 24 Platform Keynoteまとめ

みなさんこんにちは、SCSKの高本です。

前回、サンフランシスコで4日間に渡って開催される「Snowflake Data Cloud Summit 24」の初日6/3に開催されたOpening Keynoteに関する速報記事を書きました。（※まだ見てない方は是非ご一読下さい）

【現地速報①】Snowflake Data Cloud Summit 24 Opening Keynoteまとめ

4日間に渡りサンフランシスコで開催されるSnowflakeのフラグシップイベント：Snowflake Data Cloud Summit 24 の「Day1開幕速報」として、現地の最新情報を皆様にいち早くお届けします。

今回はその第2弾として、翌日6/4のAM9:00に開催されたPlatform Keynoteに関する内容を、同じく速報でお届けしたいと思います。

[速報] Platform Keynote K2（Tue, June 04, 09:00 AM PDT）について
最後に（おまけ）

[速報] Platform Keynote K2（Tue, June 04, 09:00 AM PDT）について

Snowflake Data Cloud Summit 24では、4日間を通じて、以下の4つのKeynoteセッションが用意されています。

OPENING KEYNOTE – K1
PLATFORM KEYNOTE – K2　★今回の内容はこちら
BUILDERS KEYNOTE – K3
PARTNER SUMMIT KEYNOTE – K4

初日のOpening Keynoteとは違い、6/4に開催されたPlatform Keynote K2では、主にSnowflakeに関する最新のサービスアップデートが中心に取り上げられました。

セッション時間は9:00 AM – 11:15 AM PDTの約1時間15分ほどで、GenAIを組み込んだ数々の機能拡張について知ることができました。今回のKeynoteでは、ユーザ企業の先進事例や最新機能に関するデモンストレーションなども豊富に盛り込まれていたので、非常に充実度の高いセッションになっていました。

[現地写真] Keynote HALL会場の様子

Opening Keynoteと同一のホール会場ですが、前回より良い席に座れたので良かったです。笑

初日のOpening Keynoteとは違い、朝一の開催でしたが、席も見渡す限りはほとんど満席で、初日同様かなりの盛り上がりを見せていました。

▽Christian Kleinerman氏（ EVP, Product, Snowflake）

セッションサマリー

Snowflake Data Cloud Summit 24の公式イベントページのセッション概要を引用します。

業界をリードする企業は、AIの革新を通じてビジネスを変革するために、Snowflake AIデータクラウドを活用しています。SnowflakeのCEOであるSridhar Ramaswamy、共同創設者で製品担当のBenoit Dageville、および製品担当のEVPであるChristian Kleinermanが、サイロを解消し、モダンなアプリを開発・配布し、AIを安全にすべての人に提供するためのSnowflakeの統合プラットフォームの最新のイノベーションを発表します。Snowflakeのエンジニアリングと製品チームによるライブデモをご覧いただき、Snowflake AIデータクラウドで業界をどのように形作っているかについて、いくつかの有名なグローバル組織からの話も聞けます。

Snowflake | Snowflake Summit 24

セッション詳細メモ

詳細な内容は以下の通りです。（※一部抜粋）

登壇者：Sridhar Ramaswamy, Chief Executive Officer, Snowflake
- Snowflakeではあらゆるinnovationが可能
- EnterpriseAIのbestなプラットフォームとして選択していただきたい
登壇者：Benoit Dageville, Co-Founder & President of Product, Snowflake
- Snowflake のビジョン
  - すべてのユーザをデータでエンターテイメントする
- Snowflake のアーキテクチャがなぜベストなのかの説明
  - 収縮性のあるコンピュート（CPU/GPU）
- エンタープライズ向けに最適化されたインフラストラクチャ
- Snowflake がEnterprise AIとして適切な理由
  - 「data complete」
    - Unistore
    - Iceberg Tables
  - 「Compute Complete」
    - Snowpark
    - コンピュートとストレージがアイソレートだけではなく、コンピュートとコンピュートがアイソレート
    - Snowflakeのコンピュートの設計思想として、はじめからSQL実行エンジンとしてではなく、拡張可能なデータフローエンジンとして構築された
      - Python、Java、Scala、Dataframe
    - Snowpark Contariner Services
  - Snowflake Arctic
    - Snowflake が開発したエンタープライズ級のMLモデル
      - 汎用LLMと比較してもエンタープライズグレードのベンチマークを達成
      - 世界トップクラスの研究者が設計
      - 学習にしろ推論にしろ開発コストを大幅に抑えることが可能
  - セキュリティ、ガバナンス
    - 歴史として、以前は開発者しかAIを利用してこなかった
    - 開発者に限らず、エンドユーザにSnowflakeを利用させる場合セキュリティやガバナンスを意識する必要あり
    - Snowflake はデータの移動を伴わない
    - クラスタをネットワークレベルで分離
      - 他アカウントはもちろんのこと、同一Snowflakeアカウントであってもコンピュートプールは完全に分離される
  - コラボレーション
    - Native Apps、Marketplaceを利用するとSnowflake上で構築したアプリを安全に共有可能
- 何が一番楽しみか
  - Snowflake のどの機能が、というよりも、Snowflakeを使ってユーザひとりひとりが何を作りあげるかを見てみたい（Imagination）
登壇者：Christian Kleinerman, EVP, Product, Snowflake
- Data Cloudの目標
  - データからより多くの価値を引き出し、AIを活用していく
- データ基盤強化について
  - 様々なデータタイプが存在
  - 構造化/半構造化/非構造化
  - 非構造化データのサポートを数年前に開始
  - 企業内のほとんどのデータが非構造化データ
  - ドキュメント・画像から価値を引き出すことが目標
    - Document AI
      - 自然言語を利用し、非構造化データから構造化データを抽出可能
      - マルチモーダルLLM
      - ガバナンス、信頼性：〇
      - Snowpipe/COPYがDocument AIと連携可能に
      - 近いうちにGA予定
- フレキシビリティについて
  - serverlless tasks flex
    - 通常のserverlless tasksより42%のコスト削減
  - iceberg tables
    - すべてのクラウドプラットフォームで利用可能に
  - Polaris Catalog
    - Iceberg のオープン REST API を実装
    - 独自のインフラストラクチャでセルフホスト可能
    - カタログは企業間で共有可能
- データガバナンスについて
  - データスチュワード
  - Universal Search
    - LLM を利用した検索で、データやアプリをすばやく発見、利用
  - Internal Marketplace
    - 自組織に閉じたMarletplaceの利用
      - プレビュー
  - data classification interface
    - 分類子/カスタム分類子/自動分類の3つをサポート
    - Automatic Tag Propagation
      - 自動的にタグを分散
        
        データをコピーするとタグもコピーされる
      - UIをプレビュー
  - Snowflake Horizon
    - セキュリティ
      - Snowflakeのconfigurationを安全管理
      - Trust Center
        
        Snowflake 上のデータ資産のセキュリティリスクを継続的に評価および監視
        
        すぐにGA予定
    - コンプライアンス
      - データの保護と監査、データの品質と系統の監視、ビジネスの継続性の確保
      - データコンディションを格納し、モニタリング
    - データリネージ
      - テーブルと列レベルでデータ資産の上流と下流の系統を視覚化
      - プレビュー
    - コストマネジメントインターフェース
      - コストの割り当て、Snowflake からのリコメンデーション
- 「BUILD faster」
  - Streamlit developers
    - 開発者の数はのべ300,000+
  - Snowflakeはインフラストラクチャだけではなくビジネスロジックも含めて使いやすくしていく
  - Snowpark Container Serivce
    - コンテナ実行基盤としてGPUをサポート
    - GA
  - アプリケーションをどのようにデリバリしていくか
    - 次世代のデータ共有方法として、Native Appsで作成したデータプロダクトをマーケットプレイスで共有
  - Snowflake Native apps with Snowpark Container Serivce
    - プレビュー
- DevOpsについて
  - Git intergration
    - データベースチェンジマネジメント
    - 外部Gitリポジトリと連携しDDL等のソースコード変更管理可能
    - プレビュー
  - Snowflake CLI
    - Streamlit in Snowflake、Snowflake Native App Framework、Snowpark Container Services、Snowpark などSnowflake 上で実行されるアプリをCLIで作成、管理、更新、表示可能
    - GA
  - Snowflake Trail
    - Snowflake上のオペレーションのモニタリング
    - メトリクス、ログデータ、パフォーマンスデータの情報収集
    - その他パートナーとのインテグレーション
      - Datadog etc…
  - Snowflake Notebooks
    - Snowflake上でNotebookを利用可能
    - Git連携可能
    - プレビュー
  - Snowflake Copilot
    - SnowsightのSQLワークシートに加え、Notebook上での開発もCoplitとのインタラクションでエクスペリエンスを改善
    - プレビュー
  - Snowflake Feature Store
    - 自動でガバナンスやパイプラインを可視化し、機能の使用と管理を効率化
  - Snowflake Model Registry
    - Snowflake またはその他のプラットフォームでトレーニングされたモデルを管理
- Snowflake Cortex AI
  - Cortex は３つのレイヤーを提供
    - Studio
      - 組み込みのノーコード開発インターフェース
    - CHAT
      - 自然言語を使用してデータと対話
    - MODELS
      - サーバーレス関数を使用して、Snowflake Arctic、Meta Llama 3、Mistral Large などのトップレベルの大規模言語モデル (LLM) にアクセス
  - Cortex Fine-Tuning
    - LLMをカスタマイズすることでインダストリー固有のナレッジを活用可能
      - パブリックプレビュー
  - Cortex Analyst
    - 自然言語で質問するだけで構造化データにアクセス可能となり、必要なデータの洞察を得ることが可能
    - テクニカルではないビジネスユーザも利用可能
  - Cortex Search
    - 誰でも簡単にチャットボットを生成可能
    - デモ：観客の誰かに試してもらう
      - ペルソナ：Snowflakeに数回しかログインしたことない
      - お題：Cortex Search Serviceを構築してもらう
    - 近日中にパブリックプレビュー
まとめ
- The Era of Enterprise AI
- AI for Everyone
  - Snowflakeを利用することでより多くのユーザにデータからインサイトや価値を引き出していただきたい
おまけ
- Snowsightにて「DARK MODE」がリリース（ダークカラーUI）