Snowflake 在整个现代数据架构中实现互通性，同时不损害治理或灵活性。这使得能够基於单一、受治理的逻辑数据基础，安全且一致地使用数据。 将互通性融入设计： Snowflake 通过对 Apache Iceberg v3 的全面支持、市场上最广泛的功能支持以及 Snowflake Storage for Apache Iceberg Tables，提供了一个可在云端、工具和引擎之间无缝利用数据的环境。这创建了一个全面、可互通的平台来管理 Apache Iceberg，同时避免供应商锁定。 大规模的通用治理： 通过由 Apache Polaris 驱动的 Snowflake Horizon Catalog，Snowflake 实现了双向的 Iceberg 互通性。这使得治理功能能够集中、安全且一致地应用于所有数据和平台。 支持企业 AI： 包括 Affirm、Indeed、NTT Docomo 和 Samsung Ads 在内的公司，正在使用 Snowflake 简化其数据架构，并在一致且可靠的基础上建构 AI。 AI 数据云端公司 Snowflake（纽约证券交易所代码：SNOW）今天在 Snowflake Summit 26 上宣布了针对 AI 时代的新互通性功能。这些功能使企业能够无缝地访问、治理、共享和利用跨不同系统的数据，不受限制或妥协。 企业首次能够利用 Snowflake 内部的数据，以及位于外部数据湖或开放系统中的数据，作为单一、即时、受治理的副本，而无需移动或拷贝。通过 Snowflake Horizon Catalog，组织可以将孤立的数据转变为针对 AI 优化的集成数据基础，为用户和 AI 代理提供一个安全且受控的环境，以在整个企业环境中发现和利用数据。 Snowflake 正在通过对 Apache Iceberg v3 的支持和 Snowflake Storage for Apache Iceberg Tables 的提供，推广能够无缝处理 Snowflake 内外部数据的开放互通性。这最大限度地减少了不必要的数据移动，并实现了跨多个环境的数据利用。此外，由 Apache Polaris 驱动的 Horizon Catalog 实现了从外部引擎到 Snowflake 管理的 Iceberg 的双向读写访问。此外，Snowflake 可以通过支持外部引擎访问管理和 Iceberg REST Scan Plan API，在整个开放生态系统中应用一致的治理。这可以在支持的引擎之间维持精细的访问控制和安全策略。 Snowflake 产品运行副总裁 Christian Kleinerman 表示： 「许多公司仍然依赖移动或拷贝数据来使其可用。然而，这种方法无法跟上 AI 演进的速度。随着创新加速，数据碎片化本身已成为一个主要限制。我们完全致力于互通性和开放性。借助 Snowflake 的新功能，公司可以直接利用位于任何位置的数据，并采用单一、统一的治理框架。此外，通过消除数据重复并通过语意查看创建共同的业务定义，我们为人类和 AI 代理创建了一个一致且可靠的数据基础。」 Affirm 工程副总裁 Vivek Anandpara 表示： 「在 Affirm，清晰且一致地掌握我们的数据对于提供透明且负责任的金融服务至关重要。Snowflake 使我们能够跨多个系统利用数据而无需拷贝，并在整个环境中应用一致的治理。这使得我们的团队能够在值得信赖的数据基础上更快地做出决策、改善营运并安全地扩展 AI。我们通过使用 Snowflake 可互通、受治理的数据基础，将数千个数据表和关键金融工作负载迁移到 Polaris，证明了这一点。Snowflake 与我们密切合作，实现了大规模环境下零停机时间且准确的迁移。」 面向 AI 时代，通过可互通的湖仓实现开放且多引擎的数据利用 随着企业大规模推动 AI 应用，传统架构增加了复杂性并推高了成本。数据分散在多个平台和业务系统中，迫使许多公司在使用数据之前花费大量时间和精力进行拷贝、集成和一致性验证。这种营运负担不仅减缓了 AI 的采用，还产生了不一致的数据基础，使 AI 系统难以产生可靠的结果。 Snowflake 通过提供一个无需移动或拷贝即可在数据所在位置直接利用数据的环境，消除了这些障碍。通过结合开放连接性、智能查找功能和对开放标准的支持，它创建了一个用于访问、理解、共享和利用所有数据的单一数据基础。 今天宣布的新互通性功能使企业能够： 通过 Apache Iceberg 推广开放标准支持： 随着 Apache Iceberg v3 的全面上市，Snowflake 实现了对最新开放数据表格式技术的广泛支持。这包括对更多样化数据、跨系统变更数据截取以及半结构化数据高性能处理的支