DockerはSnowflakeと共同で、 Snowpark Container Services (プライベートプレビュー)で Docker Desktop のパワーを活用することで、開発者の生産性を向上させます。Snowflake BUILDでは、Dockerがセッションを発表し、Snowparkコンテナサービスを使用したSnowflake内のコンテナ化を通じて、データを構築、反復、効率的に管理する合理化されたプロセスを紹介しました。

このコラボレーションが Docker による開発とアプリケーションのイノベーションの合理化にどのように役立つかについては、セッションを視聴し、詳細をお読みください。 

Docker DesktopとSnowpark Container Servicesは、開発者、データエンジニア、データサイエンティストが、AI/MLなどのデータをワークフローに組み込む際の複雑さをシームレスにナビゲートするために必要なツールとインサイトを提供するのに役立ちます。 さらに、開発エコシステムにおける Docker AI の進歩は、現在および将来の GenAI 開発の取り組みを向上させることを約束します。

DockerとSnowflakeの共同作業を通じて、開発者、データエンジニア、データサイエンティストがこれらのテクノロジーを効果的に活用できるよう、引き続きサポートし、指導することを目指しています。

DockerとSnowparkによるデータワークロードのデプロイの高速化

コンテナ化プラットフォームであるDockerが、Data-as-a-Service企業であるSnowflakeと協業する理由は何ですか? 多くの組織では、データチームとエンジニアリングチーム間の正式な調整が欠如しているため、すべての変更がDevOpsを経由する必要があり、プロジェクトデリバリが遅れる可能性があります。 Docker Desktop と Snowpark Container Services (プライベートプレビュー)は、開発者とデータチーム間のコラボレーションを改善します。 

このコラボレーションにより、データチームとエンジニアリングチームが連携し、障壁を取り除き、次のことが可能になります。

• 開発と展開の合理化によるオーナーシップ
• 従来のエンジニアリングスタックへの依存を排除することによる独立性 
• リソースの削減とチーム間の調整の改善による効率化

データに依存するアプリケーションの数が増える中、Dockerは、コンテナ化が変化する開発環境をサポートし、組織内で一貫した価値を提供できるようにするために投資しています。

Docker DesktopによるSnowparkデプロイの合理化 

Docker Desktopは、データの取り込みやエンリッチメントの改善、データスタックを操作する際の一般的な回避策の改善など、データチームに多くのメリットをもたらします。 Docker DesktopとSnowpark Container Servicesの連携を示すデモについては、Snowflake BUILDの動画をご覧ください。以下について説明します。

1. Docker Desktop を使用して Docker イメージを作成し、コード、ライブラリ、依存関係、構成をイメージにカプセル化することで一貫性を高める方法。
2. そのイメージをレジストリにプッシュして、移植可能にし、適切なアクセス許可を持つ他のユーザーが使用できるようにする方法。
3. Snowpark Container Servicesでコンテナをジョブとして実行し、バージョニングと分散デプロイで作業をスケーリングする方法。 

Snowpark Container ServicesでDocker Desktopを使用すると、ある環境で開発し、別の環境でデプロイできるデータエンジニアに、強化された開発エクスペリエンスを提供します。 たとえば、Docker Desktop を使用すると、Arm64 プラットフォームで作成しながら、AMD64 プラットフォームである Snowpark にデプロイできます。 この機能はマルチプラットフォームイメージを表示するため、優れたローカル開発環境を持ちながら、問題なくSnowparkにデプロイできます。 

Docker AIで開発者の生産性を向上 

開発者がイノベーションに費やす時間を増やし、それ以外のことに費やす時間を減らすというDockerの使命に沿って、Docker AIは開発チームとデータチームの両方の開発ライフサイクルの合理化を支援します。 現在 早期アクセスで提供されているDocker AIは、コンテキストに応じた自動化されたガイダンスを提供することで、現在のタスクを簡素化し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 

Snowparkコンテナサービスを使用する場合、イメージを構築したら、次のステップとしてプロジェクトをSnowparkにデプロイします。 Docker AIは、Snowparkのドキュメントでトレーニングされたモデルを活用して、プロジェクトのコンテキスト内で関連するレコメンデーションを提供します。 たとえば、ベストプラクティスの提案でDockerファイルをオートコンプリートし、プロジェクトの進化やセキュリティ対策の変更に応じて推奨事項を継続的に更新します。 

これは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってビッグデータの使用を簡素化し、コンテキスト固有のAIガイダンスを実装するというコミュニティの旅を支援するDockerの初期段階を示しています。 膨大なデータセットを含むプロジェクトの複雑さが増しているにもかかわらず、Docker AIはサポートを提供し、プロセスを合理化し、開発ライフサイクル全体のエクスペリエンスを向上させます。

Docker AI は、 Dockerfile または Docker Compose の編集、ローカルの Docker ビルドのデバッグ、およびローカル テスト中に、カスタマイズされた自動化されたアドバイスを提供することを目的としています。 Docker AIは、何百万人もの長年のDockerユーザーからの豊富な知識を活用して、ベストプラクティスを自動生成し、安全で更新されたイメージを推奨します。 Docker AI を使用すると、開発者はツールやインフラストラクチャに費やす時間を減らし、アプリケーションのイノベーションに集中できます。 Docker AI 早期アクセスプログラムに今すぐサインアップしてください。

開発チームとデータチーム間のコラボレーションの改善

Docker DesktopとDocker AIへの継続的な投資は、Snowflakeなどの主要な協力者とともに、コンテナ化を通じてデータの構築、反復、効率的な管理のプロセスを合理化するのに役立ちます。

Docker Desktop をダウンロードして 、今すぐ始めましょう。 管理者に確認してください — 組織がすでにDockerを使用していることを知って驚くかもしれません。 

さらに詳しく

• Snowpark Container Services GitHubドキュメントを確認します。
• Snowflakeのチュートリアルに従って、 Snowflake データを活用し、Dockerイメージを構築します。 
• LLMとHugging Faceの詳細をご覧ください。 
• Docker AI 早期アクセス プログラムにサインアップします。