Snowpipeコスト¶

リソースの消費と管理のオーバーヘッド¶

GB ごとのクレジット価格設定モデルでは、Snowpipeの請求はロードしたデータの GB あたりの固定クレジット料金に基づいて計算されます。この簡素化されたアプローチにより、以前は1秒あたり/コアあたりの粒度で測定されていたコンピューティング使用率を追跡したり管理したりする必要がなくなりました。

ファイルサイズとステージングの頻度は、Snowpipeのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。推奨されるベストプラクティスについては、 連続データロード（Snowpipeなど）とファイルサイズ をご参照ください。

Snowpipeの料金の見積もり¶

Snowpipeの料金の見積もりは単純です。予想されるデータ量と GB あたりの固定クレジット料金を使って予想されるコストを計算できます。CSV 、 JSON 、 XML などのテキストファイルは非圧縮サイズに基づいて請求されるため、テキストファイルの圧縮率を知る必要があります。

関連するアカウント使用状況ビューで BILLED_BYTES 列を調べることで、実際の使用状況に照らし合わせて計算を確認できます。BILLED_BYTES 列が 2025_05 BCR バンドル で導入されました。

特定のワークロードに対する実際のクレジット消費を理解するために、典型的なロードセットを実行して実験することをお勧めします。

データロードの履歴とコストの表示¶

アカウント管理者（ ACCOUNTADMIN ロールを持つユーザー）または MONITOR USAGE グローバル権限が付与されたロールを持つユーザーは、 Snowsight または SQL を使用して、指定された日付範囲内でSnowflakeアカウントに請求されるクレジットを表示できます。

データ圧縮とメンテナンスの過程で、Snowflakeクレジットが消費されることがあります。たとえば、返された結果が、0 BYTES_INSERTED と0 FILES_INSERTED でクレジットを消費したことを示す場合があります。これは、データがロードされてはいないものの、データの圧縮とメンテナンスのプロセスでクレジットが消費されていることを意味します。

アカウントのSnowpipeデータのロードに対して請求されたクレジットを表示するには、

Snowsight:

ナビゲーションメニューで Admin » Cost management を選択します。

SQL:

次のいずれかをクエリします。

• PIPE_USAGE_HISTORY テーブル関数（Snowflake Information Schema 内）。

• PIPE_USAGE_HISTORY ビュー （Account Usage 内）。

  PIPE_USAGE_HISTORY ビューに対して次のクエリを実行できます。BYTES_BILLED 列を使用して、量に基づいてコストを確認できます。

  クエリ:Snowpipeのコスト履歴（日別、オブジェクト別）

  次のクエリは、パイプの完全なリストと、過去30日間にサービスを介して消費したクレジット量を日別に表示します。

  SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
    pipe_name,
    SUM(credits_used) AS credits_used,
    SUM(bytes_billed) AS bytes_billed_total
  FROM snowflake.account_usage.pipe_usage_history
  WHERE start_time >= DATEADD(month,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY 1,2
  ORDER BY bytes_billed_total DESC;
  

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  クエリ:Snowpipe履歴およびm日平均

  次のクエリは、Snowpipeによって消費された1日の平均クレジットを、前年の週ごとにグループ化して表示します。このクエリは、1年間の日次平均の異常を特定するのに役立ちます。これにより、消費の急増や予期しない変化を調査することができます。

  WITH credits_by_day AS (
    SELECT TO_DATE(start_time) AS date,
      SUM(credits_used) AS credits_used,
      SUM(bytes_billed) AS bytes_billed_total
    FROM snowflake.account_usage.pipe_usage_history
    WHERE start_time >= DATEADD(year,-1,CURRENT_TIMESTAMP())
    GROUP BY 1
  )
  SELECT DATE_TRUNC('week',date),
    AVG(credits_used) AS avg_daily_credits,
    AVG(bytes_billed_total) AS avg_daily_bytes_billed
  FROM credits_by_day
  GROUP BY 1
  ORDER BY 1;
  

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