Alianza de SQream Blue con Snowflake duplica la eficiencia en proyectos de datos y machine learning

En su informe State of Big Data Analytics, publicado en junio de 2024, SQream descubrió que el 92% de las empresas encuestadas están intentando activamente reducir el gasto en analítica en la nube, mientras que el 71% experimenta regularmente «facturas exorbitantes» y el 41% señala los elevados costes como el principal reto del big data.

A pesar de lo desafiante que esto puede llegar a parecer en una época en la que muchos de los proyectos empresariales involucran grandes volúmenes de datos, recientemente SQream Blue demostró su capacidad para hacer frente a los retos que atraviesa la industria al lograr procesar 30 TB de datos a una velocidad superior durante el análisis TPCx-BB, equivalente a leer 25.000 copias del Oxford English Dictionary en menos de una hora.

TPCx-BB, el benchmark referencia de la industria de analítica de datos en la nube o Big Data Analytics System (BDAS), TPCx-BB, desarrollado por organización sin ánimo de lucro Transaction Processing Performance Council (TPC) como punto de referencia para comparar objetivamente, evidenció cómo SQream Blue superó ampliamente a Snowflake y su solución X-Large Virtual Warehouse, manejando 30 TB de datos 2 veces más rápido y a la mitad del costo, con algunas tareas superándolo incluso con una mejora del rendimiento de 5 veces.

Reduciendo los costos de los proyectos de Big Data

Ahora la compañía está anunciando el lanzamiento de su conector nativo que lleva su solución de datos en la nube, SQream Blue, al entorno Snowflake, que permitirá a los usuarios de Snowflake integrar fácilmente la tecnología de paralelización de SQream en la GPU, que ha demostrado ser dos veces más rápida y la mitad más barata, con una integración perfecta en los flujos de datos existentes.

Este lanzamiento es un gran respiro para las compañías que han batallado con sus proyectos de machine learning, IA y otros desarrollos con Big Data.

El lanzamiento del conector Snowflake de SQream permite a los usuarios desbloquear enormes ahorros de coste-rendimiento mediante la descarga de cargas de datos a SQream Blue sin exportar datos o migrar información de los flujos de trabajo Snowflake existentes.

El nuevo conector utiliza una biblioteca masiva de Snowflake para establecer una conexión directa y optimizada entre SQream Blue y Snowflake. Esto elimina la necesidad de transferencias de datos intermedias o complejos procesos ETL, mejora el rendimiento de las consultas y reduce la sobrecarga operativa.

«El coste-rendimiento es la nueva métrica para el análisis de big data en 2024, y la tecnología propia de SQream Blue basada en GPU ha demostrado que el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados puede realizarse a gran velocidad reduciendo el presupuesto», afirma Matan Libis, vicepresidente de producto de SQream.

La integración sin fisuras en una de las principales ventajas de este lanzamiento, que, junto a un alto rendimiento que elimina la necesidad de exportar datos, permite una mayor eficiencia y reducción de costos.

La solución está validada en el mercado como una de las más innovadoras de analítica en la nube y a partir de ahora se encuentra disponible en AWS y GCP Marketplace como solución SaaS nativa. «Ahora los usuarios empresariales pueden aprovechar las ventajas de la plataforma de almacén de datos de Snowflake y complementarlas con la fuerza del procesamiento en la GPU gracias al lanzamiento del conector nativo Snowflake», añade Libis.

Esto pone de relieve cómo SQream Blue puede hacer frente a los retos de coste-rendimiento asociados a la analítica de datos moderna y complementar otras soluciones de big data del mercado para obtener un ROI aún mayor a largo plazo para las empresas que buscan aprovechar sus datos de manera eficiente y rentable.