企业选择 InterSystems 的原因
现代数据驱动型企业需要能够提供实时洞察力、支持人工智能和 GenAI 计划并确保安全、受控和一致的数据访问的平台，而不需要引入额外的数据孤岛或强制做出僵化的架构决策。
InterSystems IRIS® 和 InterSystems Data Studio™ 就是为满足这些需求而专门设计的。 它们跨孤岛统一数据，支持高性能、混合、实时的运营分析工作负载，使数据可立即用于决策和人工智能。
Snowflake 虽然是一个强大的数据仓库平台，但主要是为分析而设计的，而且只能用于存储在云中的数据。 Snowflake 缺乏对基本 OLTP 功能（如约束执行、触发器、嵌套事务保存点等）的本地支持，通常需要外部工具来进行集成、流式处理和模型部署。
核心能力对比
特性 |
InterSystems IRIS |
Snowflake |
| 主要用户 | 应用程序开发人员、集成工程师、数据工程师、分析师、数据管理员 | 数据分析师、基于 SQL 的数据工程师 |
| 核心工作负载 | 实时、高性能运行分析（HTAP/Translytical）工作负载 | 云数据仓库 |
| AI就绪，单一真相来源 | 通过数据结构对分布式数据源进行动态、实时访问；无需重复数据 | 集中式数据仓库；通常需要 ETL 和重复数据 |
| 部署灵活性 | 支持本地/公有云/私有云/混合部署 | 纯云（仅限于 AWS、Azure、GCP） |
| 实时和流数据处理能力 | 原生支持实时数据摄取与亚秒级延迟的分析 | 通常需要外部工具（如 Kafka 连接器）；延迟较高 |
| 多模态数据支持 | 原生支持关系型、对象型、文档型、键值型、层级型等多种数据模型 | 主要是结构化和半结构化格式（JSON、Parquet、Avro） |
| 大规模性能表现 | 在医疗、金融、物流等行业中，已被验证可在运营与分析负载下实现极高的大规模性能 | 充分扩展分析功能 |
| 操作简便性 | 全生命周期应用程序接口管理、低代码图形化流程协调以及业务规则和工作流引擎，可实现企业范围内业务流程的自动化 | 为数据仓库提供易用性 |
| 安全 & 治理 | 跨数据源的统一线路、策略执行和基于角色的访问控制 | 基于角色的安全性和对象标记；在多云/混合场景中配置复杂 |
InterSystems 和 Snowflake 可以互补
尽管 InterSystems IRIS 和 Snowflake 在架构和工作负载方面各有侧重，但许多企业还是将两者结合使用，以实现价值最大化：
InterSystems IRIS 是实时操作核心，可统一、管理和操作整个企业的数据。
Snowflake 是一个可扩展的云原生分析引擎，支持报告、仪表盘和探索性分析。
集成使用案例：InterSystems 可以摄取实时数据，在预置或任何云上的可扩展 OLTP 系统中进行处理，应用人工智能模型或业务规则，并将经过丰富和整理的数据集发送到 Snowflake 数据仓库，用于历史分析或合规性报告。
反之，Snowflake 训练的模型或分析输出可注入 InterSystems IRIS 中实时的、互联的工作流，为实时决策和行动提供信息。
Together, InterSystems and Snowflake can enable a full data lifecycle: from ingestion and harmonization to deep analytics and real-time operationalization.
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