데이터 앱 민주화 – Flocon de neige, Streamlit 인수

데이터 앱 민주화 – Flocon de neige, Streamlit 인수

참고: 이 내용은 2022. 3. 2에 게시된 컨텐츠(Démocratisation des applications de données – Snowflake pour acquérir Streamlit) 에서 번역되었습니다.

지난 몇 년 동안 Blackrock, Instacart, Lacework 와 같은 회사 의 대규모 고객 대면 앱 을 비롯하여 Snowflake 를 기반 으로 구축 되는 데이터 앱 의 수가 크게 증가 했습니다. 당사 는 개발자들 이 이러한 응용 프로그램 을 더 빠르게 구현 하고, 확장성 을 높이며, 사용자 (직원, 파트너 또는 고객) 에게 보다 강력 한 통찰 을 제공 하는 데 당사 의 도움 이 되었다는 되었다는 사실 매우 뿌듯함 을 데 당사.

그러나 당사 의 사명 은 전 세계 의 데이터 를 동원 하는 것 이며, 풀 스택 엔지니어링 팀 에 액세스 할 수 없는 데이터 과학자 와 개발자 가 수백 만 명 에 달합니다. 당사 는 어떻게 해야 개별 개발자, 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 가 스스로 세계 최고 의 데이터 앱 을 구축 하고 공유 하도록 할 수 있을지 궁금 했습니다.

이 를 가능토록 하기 위해 데이터 애플리케이션 구축 을 위한 최고 의 프레임워크인 Rational 이 최고 의 데이터 플랫폼인 플랫폼인 Snowflake 에 합류 할 것 임 을 발표 하게 되어 매우 기쁩니다. 아직 거래가 완료되지 않았으며 관례적인 종결 조건이 적용되지만 미리 보기를 제공해 드닞눘 수닞눘

당사 의 공동 고객 은 수년 동안 rational 과 Snowflake 로 앱 을 구축 해 왔으며 해당 고객 이 원활 한 경험 을 할 수 있도록 함께 일 하면서 서로 에 대해 조금 알게 되었습니다. 당사 는 작년 에 내부 해커톤 을 개최 했으며, 이때 여러 팀 이 독립 적 으로 Ration à rationalisation 을 사용 하여 며칠 만 에 Python 몇 줄로 훌륭해 보이는 고품질 앱 을 구축 했습니다. 당사 는 더 많은 사람들 이 데이터 앱 에 액세스 할 수 있도록 하는 아주 좋은 방법 은 두 기술 이 더 밀접 해지도록 하는 것 임 을 깨달았습니다.

이것이 강력한 이유의 간단한 예를 좀 더 쉽게 보여드릴 수 있습니다. 다음 은 데이터 마켓 플레이스 에서 무료 로 제공 되는 데이터 집합 을 사용 하여 캘리포니아 에 있는 카운티 의 코로나 19 사례 수 차트 를 보여 주는 Rational / flocon de neige 앱 의 전체 Python 코드 입니다. 또한 현재 미리 보기로 제공되는 Snowpark Python사용하면 이 앱을 순수한 Python 으로 작성하여 SQL 도 데이터프레임 작업으로 대체할 있습니다.

import streamlit as st
import pandas as pd
import snowflake.connector

# Open a connection to Snowflake, using Streamlit's secrets management
# In real life, we’d use @st.cache or @st.experimental_memo to add caching
conn = snowflake.connector.connect(**st.secrets["snowflake"])

# Get a list of available counties from the State of California Covid Dataset
# Data set is available free here: https://app.snowflake.com/marketplace/listing/GZ1MBZAUJF
# More info on the data set: https://www.snowflake.com/datasets/state-of-california-california-covid-19-datasets/ 
counties = pd.read_sql("SELECT distinct area from open_data.vw_cases ORDER BY area asc;", conn)

# Ask the user to select a county
option = st.selectbox('Select an area:', counties)

# Query the data set to get the case counts for the last 30 days for the chosen county
cases = pd.read_sql(f"SELECT date day, SUM(cases) CASES FROM open_data.vw_cases WHERE date > dateadd('days', -30, current_date()) AND area = %(option)s GROUP BY day ORDER BY day asc;", conn, params={"option":option})
cases = cases.set_index(['DAY'])

# Render a line chart showing the cases
f"Daily Cases in {option} over the last 30 days"
st.line_chart(cases)

이 앱의 결과 :

Screen Shot 2022 03 01 at 12.29.58 PM

해커톤 직후 당사는 Streamlit의 설립자인 Adrien, Thiago, Amanda 훨씬 더 쉽게 Snowflake 와 Streamlit 을 함께 사용할 수 있는 방법에 대한 이야기를 나누었습니다. 대화 를 나눈 지 얼마 되지 않아 개발자 와 데이터 과학자 에게 권한 을 부여 하려는 비전 이 상당히 일치 한다는 것 을 알게 알게 되었습니다. 양측 모두 멋지고 강력 한 데이터 앱 을 쉽게 구축 하고 공유 할 수 있도록 지원 하여 모든 종류 의 데이터 가치 를 실현 하고자 합니다. 그 와 동시 에 rational 의 사용 편의성, 유연성, 오픈 소스 커뮤니티 와 Snowflake 의 확장성, 데이터 범위, 거버 넌스 가 결합 되면 전혀 새로운 차원 의 데이터 앱 을 구축 할 있다는 있다는 것 을 깨달았습니다. 두 회사가 데이터 과학자와 개발자를 위해 위대한 결합을 이루려는 이유에 대해 당사의 공동 설립자 Benoit Streamlit 의 공동 설립자 Adrien 나누는 이야기를 더 들어보시기 바랍니다.

거래가 종결 되면 설립자 와 훌륭한 팀 뿐 만 아니라 전체 Ration à rationalisation 커뮤니티 와 함께 힘 을 모을 수 있게 되어 매우 기쁩니다. 오픈 소스 프로젝트에는 수만 명의 Streamlit 개발자와 100명이 넘는 기여자가 있습니다. 커뮤니티 는 오늘날 의 Ration à rationalisation 을 만드는 데 큰 역할 을 했으며 앞 으로 도 Streamlit 의 미래 를 결정 하는 중요 한 역할 을 하게 될 것 입니다. 단지 누구나 어디에서 앱을 구축할 수 있다는 것이 Streamlit의 마법이 아니라 Streamlit 그 자체가 마법입니. 당사는 오픈 소스 프로젝트와 커뮤니티를 지원하고 성장시키는 데 전념하고 있습니다.

그리고 더 많은 일들이 우리를 기다리고 있습니다. 6 월 Sommet des flocons de neige 에서 만날 때 는 어떻게 하면 보다 쉽고 강력 하게 데이터 앱 을 함께 구축 할 수 있을지 에 대한 더 많은 계획 을 공유 할 수 있을 것 으로 예상 합니다.

마지막 으로, flocon de neige 및 rational 에 참여 하여 세계 최고 의 데이터 애플리케이션 용 플랫폼 을 구축 하기 를 원 하시는 분 은 언제나 환영 합니다. 앱 구축을 시작하고, Streamlit에 들러 인사를 나누고, 커뮤니티에서 다른 사람들과 만나거나 수많은 Flocon de neige 채용 공고를 살펴보십시오 !

모두 함께 모여 무엇을 구축하게 될지 매우 기대됩니다.

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