如今，企業已能夠利用Cloudera和Snowflake提供的用于數據獲取、處理和消費的工具，建立覆蓋所有數據、分析和AI工作負載的單一可信來源。

而現在，AWS的客戶將能以更高的靈活性、數據實用性和復雜性，支持現代數據架構，從而幫助客戶更輕松地將打通工作負載與Snowflake、Cloudera和各種AWS獨家服務的壁壘。獨家服務包括亞馬遜簡單存儲服務（Amazon S3）、亞馬遜彈性Kubernetes服務（Amazon EKS）、亞馬遜關系數據庫服務（Amazon RDS）、亞馬遜彈性計算云（Amazon EC2）、Amazon EMR和Amazon Athena。

目前，客戶正在尋求：

·可擴展性與經濟性：通過使用Snowflake的計算引擎和獲得Iceberg支持的Cloudera數據湖倉一體架構，實現動態擴展分析與AI工作負載，同時降低成本。

·無縫生態系統集成：實現跨AWS服務和混合或多云設置的統一工作流程，避免出現數據孤島。

·安全、實時的洞察：將強大的治理與實時分析相結合，確保數據管理的高效與安全，并獲得AI驅動的洞察。

此次合作將實現：

·無縫數據共享和互通：通過集成，AWS客戶能夠充分利用Cloudera的數據湖倉一體架構功能和Snowflake的AI數據云，實現跨平臺的統一數據訪問和共享。

·AI/ML性能增強：此次合作使得運行于AWS的Cloudera本地或混合數據集能夠與Snowflake的分析功能實現集成，從而優化AI/ML應用的數據工作流程，減少延遲并提升洞察力。

·云投資回報最大化：客戶可將Snowflake用于特定的分析場景，同時繼續使用Cloudera管理更廣泛的數據操作。通過結合雙平臺的優勢，實現AWS基礎設施投資回報的最大化。

·支持多云戰略：本次合作簡化了AWS上存儲的數據與Snowflake之間的打通過程，在支持多云戰略的同時提高了數據的跨環境移動能力，避免了供應商鎖定的問題。

·安全、可擴展的數據管理：Cloudera擁有的企業級安全和治理功能已擴展，能夠囊括與Snowflake共享的數據，保證了客戶處理敏感數據時的合規性和可擴展性。

目前有幾種新的待開發用例。例如，針對使用Cloudera平臺處理混合工作負載的AWS客戶，現可實現分析工作流程擴展到Snowflake，從而在不跨基礎設施移動數據的情況下獲得更深入的洞察�？蛻暨�可以將Cloudera的原數據處理和Snowflake的分析功能相結合，構建高效的AI/ML流程。類似這樣的用例數不勝數，甚至可能遠遠超出Cloudera、AWS和Snowflake當前的想象。

Cloudera首席戰略官Abhas Ricky表示：“通過與AWS和Snowflake的合作，企業能夠加速在首選的部署區域、形式和計算引擎上部署數據湖倉一體架構和分析功能，同時實現最佳的總體擁有成本（TCO）�？蛻衄F在只需要一次性構建關鍵任務企業應用，即可部署到公有云、私有云，包括他們的VPC等任意地點，并且實現業務人員與數據團隊之間的數據共享�！�

Cloudera全球聯盟和渠道高級副總裁Michelle Hoover表示：“我們非常高興能與AWS和Snowflake這兩家強大的公司組成一個特殊的聯盟�？蛻舻姆e極反饋充分證明了此次合作為他們所帶來的積極效益。”

今年早些時候，Cloudera宣布與合作伙伴Pinecone、Anthropic、谷歌、亞馬遜和Snowflake共同擴展其企業AI生態系統。該舉措匯集了一批行業領先的AI供應商，為客戶提供綜合全面的端到端AI解決方案，幫助客戶實現AI價值的最大化。

REST Catalog生態系統打通了多個供應商的數據訪問途徑。現在，客戶無需再挑選供應商，可通過一個訪問入口獲得不同供應商的優質數據。