Mit dem Wachstum von Multi-Cloud-Umgebungen und dem Bedarf an skalierbaren, flexiblen und leistungsfähigen cloudbasierten Data-Warehouse-Lösungen hat sich Snowflake zur dominierenden Kraft am Markt entwickelt – mit einem höheren Marktanteil als selbst cloud-native Lösungen wie Amazon Redshift und Google BigQuery und nahezu doppelt so viel wie der nächstgrößte Drittanbieter.
Wie bei jedem Cloud-Service ist ein effektives Kostenmanagement jedoch entscheidend, um den Wert Ihrer Investition voll auszuschöpfen. Ohne sauberes Monitoring können Snowflake-Kosten unerwartet steigen – mit Budgetüberschreitungen und mangelnder finanzieller Transparenz als Folge. In dieser Hinsicht unterscheiden sich Snowflake-Kosten- und Nutzungsdaten nicht von denen Ihrer übrigen Cloud-Anbieter.
Wenn Ihr Unternehmen wächst und Ihre Cloud-Kosten zwangsläufig steigen, machen Data-Warehousing-Kosten häufig einen erheblichen Anteil der Cloud-Ausgaben aus (zwischen 10 und 50 %) – insbesondere bei Unternehmen mit hohem Verarbeitungs- und Analysebedarf. Angesichts dieses Einflusses auf Ihre IT- und Betriebsbudgets wird klar, wie wichtig ein wirksames Kosten- und Nutzungsmanagement über alle wesentlichen Cloud-Kostentreiber hinweg ist.
Ganzheitliche Kostentransparenz mit Snowflake Lens
Genau dieser Bedarf nach einer zentralen Sicht – einem Single Pane of Glass – ist die treibende Kraft hinter Snowflake Lens in DoiT Cloud Intelligence™: ein sofort einsatzbereites Dashboard, das erweiterte Analyse- und Governance-Funktionen für Ihre Snowflake-Nutzung und -Kosten bereitstellt.
Snowflake Lens Dashboard
Wenn Snowflake-Kosten gemeinsam mit den Kosten Ihrer übrigen Cloud-Anbieter dargestellt werden, ergibt sich ein vollständiges Bild Ihrer gesamten Cloud-Ausgaben. Diese vereinheitlichte Sicht zeigt, wie Ressourcen über die einzelnen Services (Compute, Storage, Networking und Data Warehousing) verteilt sind, und liefert tiefere Einblicke in die finanziellen Auswirkungen Ihrer gesamten Cloud-Infrastruktur. Wer versteht, wie sich Data Warehousing in den Gesamtkontext der Cloud-Ausgaben einfügt, trifft fundiertere Entscheidungen zu Ressourcenzuweisung, Budgetplanung und Einsparpotenzialen.
Nachdem Sie Ihr Snowflake-Konto mit DoiT Cloud Intelligence verbunden haben – das dauert nur wenige Minuten – und die Daten eingelesen wurden, befüllt sich das Dashboard automatisch, ganz ohne weitere Konfiguration. Sechs Report-Widgets bilden den Inhalt des Dashboards:
- Monatliche Kosten nach Service
- Monatliche Kosten nach Region
- Monatliche Warehouses nach Kosten
- Monatliche Kosten nach Nutzungstyp
- Top 10 Datenbanken nach Storage-Kosten
- Top 10 Queries nach Nutzer
Sobald die Lens aktiv ist, lässt sich jedes dieser Widgets in einen vollständigen Cloud-Analytics-Report öffnen. Dort passen Sie den Zeitraum an, ergänzen neue Filter oder Gruppierungen oder erstellen Trendanalysen für Forecasting und Budgetierung.
Sobald Ihre Daten eingelesen sind, stehen sie auch in den weiteren Funktionen von DoiT Cloud Intelligence in Ihrem Abonnement zur Verfügung – darunter Dashboards, Attributions, Anomaly Detection und Alerts. So lassen sich Ihre Snowflake-Kosten nicht nur einordnen und überwachen; Sie werden zudem (in der Konsole oder per Slack-/E-Mail-Integration) zuverlässig benachrichtigt, sobald ein Kostenanstieg den erwarteten Bereich verlässt.
Snowflake-Kosten optimieren
Wie bei jeder IT- oder Cloud-Ausgabe steht und fällt der Erfolg Ihrer Snowflake-Investition damit, dass die Kosten zu Ihrem Budget passen – und dort, wo das nicht der Fall ist, tatsächlich auf Ihre Geschäftsziele einzahlen. Mit anderen Worten: Es geht nicht zwingend darum, Kosten immer weiter zu senken, sondern darum, sicherzustellen, dass kein Geld verschwendet wird.
Wie viele Expertinnen und Experten unseres DoiT Cloud Solve Teams bestätigen, finden sich zu Beginn eines Snowflake-Audits fast immer zahlreiche Optimierungspotenziale. Ob Sie das Audit selbst durchführen oder unser Inhouse-Service-Team einbinden – einige bewährte Strategien sollten Sie bei der Prüfung dieser Kosten im Blick behalten.
Compute-Einsparungen
- Virtual Warehouses richtig dimensionieren
Eine der wirkungsvollsten Maßnahmen zur Senkung der Snowflake-Compute-Kosten ist es, Ihre Virtual Warehouses passend zu ihren workloads zu dimensionieren. Große Warehouses können teuer sein – und in vielen Fällen erreicht ein kleineres Warehouse bei Routine-workloads eine vergleichbare Performance. Es empfiehlt sich daher, klein zu starten und bei Bedarf nachzuziehen: Beginnen Sie mit kleineren Warehouse-Größen, beobachten Sie die Performance und skalieren Sie nur dann nach oben, wenn schnellere Query-Ausführung wirklich nötig ist. Viele unserer Kunden stellen fest, dass ihre workloads die meiste Zeit problemlos in einem x-small Warehouse laufen – ein guter Ausgangspunkt für vertikales Skalieren bei Bedarf.
- Virtual Warehouses konsolidieren
Mehrere Virtual Warehouses für ähnliche workloads zu betreiben, treibt die Kosten unnötig nach oben. Durch Konsolidierung – insbesondere bei Teams oder Abteilungen mit ähnlichen Datenverarbeitungsanforderungen – reduzieren Sie Leerlaufzeiten und nutzen Ressourcen besser. Wichtige Strategien:
- Ressourcen bündeln: Konsolidieren Sie kleinere, schlecht ausgelastete Warehouses zu einem größeren, das mehrere Aufgaben parallel abarbeitet – das verbessert die Ressourceneffizienz.
- Auto-Scaling: Mit einem gemeinsam genutzten Virtual Warehouse und aktiviertem Auto-Scaling passt Snowflake die Ressourcen bei Lastspitzen automatisch an – das verhindert Überprovisionierung und senkt die Kosten in Leerlaufphasen.
- Query-Guardrails setzen
Lange laufende oder ineffiziente Queries können erhebliche Compute-Ressourcen verbrauchen und die Kosten in die Höhe treiben.
- Query-Timeouts setzen: Query-Timeouts verhindern, dass entgleiste Queries die Warehouse-Ressourcen blockieren. Definieren Sie Timeout-Grenzen, um Queries zu beenden, die eine angemessene Ausführungszeit überschreiten – das spart Compute-Ressourcen und motiviert Nutzer, ineffiziente Queries zu optimieren.
- Auto-suspend & Auto-resume: Auch die Optionen Warehouse Auto-suspend und Auto-resume sind eine Überlegung wert. Best Practice sind etwa 5 Minuten (oder weniger bei stark genutzten Warehouses). So sparen Sie Geld, weil Warehouses nicht laufen, wenn sie gerade nicht gebraucht werden.
- Clustering Keys optimieren: Der Einsatz von Clustering Keys in Snowflake kann den Compute-Aufwand für Queries deutlich reduzieren, weil der Datenzugriff effizienter wird und weniger Daten gescannt werden müssen. Wählen Sie für maximale Wirkung jene Spalten als Clustering Keys, die in Query-Filtern ("WHERE"-Klauseln), "JOIN"-Bedingungen oder Sortierungen am häufigsten verwendet werden. So clustert Snowflake die Daten so, dass diese Queries effizienter laufen.
- Queries refactoren und optimieren
Prüfen und optimieren Sie Queries regelmäßig, damit sie auf Performance und Kosteneffizienz ausgelegt sind. Geeignetes Indexing, das Vermeiden unnötiger Datenscans und weniger Joins verbessern die Query-Performance und senken die Kosten.
Storage-Einsparungen
- Ungenutzte Tabellen und Daten entfernen
Mit der Zeit sammeln sich in Snowflake-Warehouses ungenutzte Tabellen, veraltete Daten oder überflüssige Backups – und alles davon treibt die Storage-Kosten nach oben. Ungenutzte Tabellen regelmäßig zu identifizieren und zu löschen, hilft, Kosten zu senken. Eine häufige Quelle sind Staging-Tabellen, die für ETL-Jobs verwendet und anschließend nie gelöscht wurden – mit unnötig steigenden Storage-Kosten als Folge. Sie können das Entfernen solcher Tabellen nach Abschluss der Jobs auch automatisieren, um das Problem künftig gar nicht erst entstehen zu lassen.
- Datenkomprimierung optimieren
Snowflake komprimiert Daten automatisch, um den Speicherbedarf zu reduzieren – durch eine durchdachte Datenablage lässt sich die Komprimierungseffizienz aber zusätzlich steigern. Setzen Sie dafür auf stark komprimierbare Datenformate wie Parquet oder ORC, die deutlich besser komprimieren als etwa CSV. Diese Formate verkleinern den Daten-Footprint, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
- Aufbewahrungseinstellungen optimieren
Die Snowflake-Funktionen Time Travel und Fail-safe ermöglichen den Zugriff auf historische Daten über einen bestimmten Zeitraum – verursachen aber auch Storage-Kosten. Eine Anpassung der Aufbewahrungseinstellungen kann die Kosten senken, etwa eine kürzere Time-Travel-Aufbewahrung oder eine begrenzte Fail-safe-Aufbewahrung. Fail-safe bietet zwar ein 7-tägiges Recovery-Fenster, nachdem Time Travel abgelaufen ist, doch dieser zusätzliche Speicher kann teuer werden. Fail-safe nur dort einzusetzen, wo es wirklich nötig ist, vermeidet später größere Kostenspitzen.
- Temporary oder Transient Tables nutzen
Der Einsatz von Temporary und Transient Tables in Snowflake ist eine wirksame Methode, um Storage-Kosten zu senken – besonders bei kurzlebigen Daten oder Zwischenergebnissen, die nicht langfristig gespeichert werden müssen.
- Temporary Tables eignen sich ideal für Zwischen- oder sessionsspezifische Daten in ETL-Prozessen, komplexen Queries oder Datentransformationen. Da sie nur innerhalb der Session verfügbar sind, in der sie erstellt wurden, und am Ende der Session automatisch entfernt werden, vermeiden sie unnötige Langzeit-Storage-Kosten.
- Transient Tables sind sinnvoll für Daten, die über mehrere Sessions hinweg, aber nur für einen kurzen Zeitraum bestehen müssen. Anders als permanente Tabellen verfügen Transient Tables nicht über Fail-safe (Snowflakes 7-tägiges Recovery-Fenster), was Kosten spart. Sie verfügen zwar über Time Travel, aber Sie können einen kürzeren Aufbewahrungszeitraum festlegen, um Storage-Kosten zu minimieren.
Ihre wachsende Anlaufstelle für Cloud-Einsparungen
Snowflake Lens in DoiT Cloud Intelligence ist Teil unseres laufenden Anspruchs, DoiT-Kunden alle Werkzeuge und die Expertise an die Hand zu geben, um ihre Cloud-Umgebung über sämtliche zentralen Kostentreiber hinweg wirksam zu steuern. Künftig kommen weitere Anbieter und Integrationen hinzu, mit denen Sie alle relevanten IT-Ausgaben in der zentralen Sicht von DoiT Cloud Intelligence zusammenführen – für noch weniger Reibung in Ihrer wachsenden FinOps-Praxis.
Mehr über Snowflake Lens und seine Funktionsweise erfahren Sie in einer ausführlichen, selbstgeführten Tour – klicken Sie dafür auf das Bild unten – oder sprechen Sie direkt mit einem DoiT-Experten.
