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如今，企业已能够利用Cloudera和Snowflake提供的用于数据获取、处理和消费的工具，建立覆盖所有数据、分析和AI工作负载的单一可信来源。
而现在，AWS的客户将能以更高的灵活性、数据实用性和复杂性，支持现代数据架构，从而帮助客户更轻松地将打通工作负载与Snowflake、Cloudera和各种AWS独家服务的壁垒。独家服务包括亚马逊简单存储服务（Amazon S3）、亚马逊弹性Kubernetes 服务（Amazon EKS）、亚马逊关系数据库服务（Amazon RDS）、亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）、Amazon EMR和Amazon Athena。
目前，客户正在寻求：
- 可扩展性与经济性：通过使用Snowflake的计算引擎和获得Iceberg支持的Cloudera数据湖仓一体架构，实现动态扩展分析与AI工作负载，同时降低成本。
- 无缝生态系统集成：实现跨AWS服务和混合或多云设置的统一工作流程，避免出现数据孤岛。
- 安全、实时的洞察：将强大的治理与实时分析相结合，确保数据管理的高效与安全，并获得AI驱动的洞察。
此次合作将实现：
- 无缝数据共享和互通：通过集成，AWS客户能够充分利用Cloudera的数据湖仓一体架构功能和Snowflake的AI数据云，实现跨平台的统一数据访问和共享。
- AI/ML性能增强：此次合作使得运行于AWS的Cloudera本地或混合数据集能够与Snowflake的分析功能实现集成，从而优化AI/ML应用的数据工作流程，减少延迟并提升洞察力。
- 云投资回报最大化：客户可将Snowflake用于特定的分析场景，同时继续使用Cloudera管理更广泛的数据操作。通过结合双平台的优势，实现AWS基础设施投资回报的最大化。
- 支持多云战略：本次合作简化了AWS上存储的数据与Snowflake之间的打通过程，在支持多云战略的同时提高了数据的跨环境移动能力，避免了供应商锁定的问题。
- 安全、可扩展的数据管理： Cloudera拥有的企业级安全和治理功能已扩展，能够囊括与 Snowflake共享的数据，保证了客户处理敏感数据时的合规性和可扩展性。
目前有几种新的待开发用例。例如，针对使用Cloudera平台处理混合工作负载的AWS客户，现可实现分析工作流程扩展到Snowflake，从而在不跨基础设施移动数据的情况下获得更深入的洞察。客户还可以将Cloudera的原数据处理和Snowflake的分析功能相结合，构建高效的AI/ML流程。类似这样的用例数不胜数，甚至可能远远超出Cloudera、AWS和Snowflake当前的想象。
Cloudera首席战略官Abhas Ricky表示：“通过与AWS和Snowflake的合作，企业能够加速在首选的部署区域、形式和计算引擎上部署数据湖仓一体架构和分析功能，同时实现最佳的总体拥有成本（TCO）。客户现在只需要一次性构建关键任务企业应用，即可部署到公有云、私有云，包括他们的VPC等任意地点，并且实现业务人员与数据团队之间的数据共享。”
Cloudera全球联盟和渠道高级副总裁Michelle Hoover表示：“我们非常高兴能与AWS和Snowflake这两家强大的公司组成一个特殊的联盟。客户的积极反馈充分证明了此次合作为他们所带来的积极效益。”
今年早些时候，Cloudera宣布与合作伙伴Pinecone、Anthropic、谷歌、亚马逊和 Snowflake共同扩展其企业AI生态系统。该举措汇集了一批行业领先的AI供应商，为客户提供综合全面的端到端AI解决方案，帮助客户实现AI价值的最大化。
REST Catalog生态系统打通了多个供应商的数据访问途径。现在，客户无需再挑选供应商，可通过一个访问入口获得不同供应商的优质数据。
