Witold Kepinski - 02 juni 2023

Microsoft Azure Machine Learning biedt voorkeursplatform voor Snowflake

Azure Machine Learning (Azure ML) biedt een voorkeursplatform voor Snowflake, een cloudgebaseerd datawarehouse, dat voor veel organisaties steeds meer de eerste keuze wordt om hun gegevens op te slaan. Datawetenschappers van organisaties die Snowflake als hun datawarehouse-oplossing hebben gebruikt, kunnen nu de mogelijkheden van Azure ML verkennen zonder afhankelijk te zijn van bibliotheken van derden of data-engineeringteams in te schakelen.

Microsoft Azure Machine Learning biedt voorkeursplatform voor Snowflake image

Met een naadloze en native integratie tussen Snowflake en Azure Machine Learning, kunnen datawetenschappers hun gegevens met één enkele opdracht van Snowflake naar Azure ML importeren en hun machine learning-projecten een vliegende start geven.

"We zijn verheugd om de openbare preview aan te kondigen van Azure Machine Learning (Azure ML) gegevensimport CLI & SDK, die is ontworpen om moeiteloos gegevens te halen uit gegevensopslagplaatsen die geen deel uitmaken van het Azure-platform voor training in Azure ML. Dit omvat databases zoals Snowflake en cloudopslagservices zoals AWS S3.

In een Microsoft blogpost worden de voordelen en stappen beschreven om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning voor Snowflake-gebruikers zonder externe afhankelijkheden.

Voordelen van Snowflake en Azure Machine Learning-integratie

  1. Verbeterde samenwerking: deze integratie stelt datawetenschappers in staat om rechtstreeks gegevens uit Snowflake te importeren, waardoor er geen constante communicatie met data-engineeringteams meer nodig is.
  2. Tijdsefficiëntie: door de behoefte aan bibliotheken van derden of aanvullende ontwikkeling van datapijplijnen weg te nemen, kunnen de datawetenschappers tijd besparen en zich concentreren op het ontwikkelen van hun machine learning-modellen.
  3. Vereenvoudigde workflow: het gebruik van native connectiviteit tussen Snowflake en Azure Machine Learning resulteert in een meer gestroomlijnde en gebruiksvriendelijke workflow.
  4. Flexibiliteit: door gebruik te maken van schema's of on-demand opties, kunnen datawetenschappers beslissen wanneer en welke gegevens moeten worden geïmporteerd. Met bepaalde configuraties kunnen ook de vervaldatums van gegevens worden beheerd, waardoor ze volledige flexibiliteit krijgen op de datasets.
  5. Traceerbaarheid: elke import, gepland of niet , creëert een unieke versie van de dataset die op zijn beurt wordt gebruikt in trainingstaken, waardoor datawetenschappers de vereiste traceerbaarheid krijgen in scenario's die opnieuw moeten worden getraind of voor modelaudits.
DIC Awards BW tm 21-10-2024 Vertiv BW 01-07-2024 tm 05-08-2024
DIC Awards BN tm 21-10-2024