Per realizzarla, CoCo è ora disponibile come applicazione desktop nativa per Windows e macOS, con estensioni dedicate per Visual Studio Code e Microsoft Excel . Inoltre, un'integrazione con Claude Code di Anthropic consente agli sviluppatori di instradare richieste specifiche su Snowflake direttamente a CoCo all'interno dei loro flussi di lavoro abituali
.
Oltre alle nuove modalità di accesso, il prodotto ha acquisito una vera autonomia.
La nuova funzionalità Automations esegue compiti di sviluppo ricorrenti su una pianificazione predefinita, mentre i Cloud Agents sono worker serverless guidati da eventi.
Questi ultimi reagiscono a cambiamenti nei dati o a trigger di business – per esempio, inviando un alert quando le scorte di magazzino scendono sotto una soglia critica – senza che nessun client locale debba rimanere aperto .
Sul fronte degli utenti business, l'azienda ha anche ribattezzato Snowflake Intelligence in Snowflake CoWork, un assistente AI personale ora accessibile tramite app mobile iOS, integrazione Slackbot ed estensione per Microsoft Excel .
Per risolvere il problema annoso di gestire e governare un'infrastruttura di streaming separata dalla piattaforma dati cloud, Snowflake ha introdotto Snowflake Datastream.
Si tratta di un motore di streaming nativo di Snowflake, completamente gestito, che parla l'intero protocollo Apache Kafka .
I produttori e i consumatori Kafka esistenti possono connettersi con una semplice modifica di configurazione, eliminando la necessità di broker, connettori o cluster separati da amministrare .
I dati in streaming atterrano direttamente come tabelle Snowflake governate o tabelle Apache Iceberg, all'interno del perimetro di sicurezza e governance di Snowflake .
Snowflake posiziona esplicitamente Datastream per il mercato dei dati in tempo reale, che stima in un'opportunità di mercato complessiva da 128 miliardi di dollari .
Il servizio è attualmente in anteprima privata .
Snowflake ha annunciato la disponibilità generale del supporto a Apache Iceberg V3, sostenendo di offrire il set di funzionalità Iceberg più ampio sul mercato .
Il fulcro dell'annuncio è la piena interoperabilità bidirezionale, resa possibile dal catalogo Snowflake Horizon Catalog, che integra al suo interno il catalogo open‑source Apache Polaris .
Questo significa che qualsiasi motore compatibile con le API REST di Iceberg – come Apache Spark, Trino o Flink – può leggere e scrivere sulle tabelle Iceberg gestite da Snowflake e, viceversa, Snowflake può fare lo stesso su tabelle gestite da cataloghi esterni .
Al momento del Summit, l'accesso in scrittura da motori esterni era in anteprima pubblica, mentre l'accesso in lettura aveva già raggiunto la disponibilità generale . A supporto di questa architettura aperta, l'azienda ha anche introdotto Snowflake Storage per Apache Iceberg Tables, un nuovo livello di storage gestito per dati in formato aperto
.
A completare il cerchio è Cortex Training, un'espansione del servizio Cortex Fine‑tuning che ora consente il training personalizzato completo di modelli.
Il servizio permette alle imprese di effettuare il fine‑tuning di modelli fondamentali a pesi aperti, inclusi Qwen, Mistral e Llama di Meta, su un'infrastruttura GPU completamente gestita e all'interno dell'ambiente governato di Snowflake .
Le organizzazioni possono utilizzare tecniche di fine‑tuning parametrico efficiente (PEFT) e persino l'apprendimento per rinforzo su dati proprietari, senza spostare mai le informazioni su sistemi esterni o dover gestire complessi cluster GPU distribuiti .
È Snowflake stessa a occuparsi del reperimento e della scalabilità dell'infrastruttura .
Questo servizio si affianca al crescente marketplace di modelli in Cortex AI, che già include modelli di Anthropic, OpenAI, Google, Meta, Mistral, DeepSeek e dei nuovi modelli SpaceXAI, appena annunciati .
Il filo conduttore che ha legato tutti gli annunci del Summit è la visione di Snowflake per l’impresa agente: uno stato in cui i dati aziendali governati sono connessi senza soluzione di continuità ad agenti di IA capaci di ragionare, agire e automatizzare processi .
Separando il suo portfolio agenti in CoCo per gli sviluppatori e CoWork per i knowledge worker, introducendo lo streaming real‑time governato con Datastream, e trasformando l'addestramento di modelli personalizzati in un servizio gestito di prima parte, l'azienda posiziona l'AI Data Cloud non più solo come un luogo dove archiviare e interrogare informazioni, ma come il vero e proprio "motore di esecuzione" per la logica di business autonoma .
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