비용 귀속¶

태그 만들기¶

전략을 설계할 때 태그를 만들 계획이 있는 데이터베이스와 스키마를 결정하십시오.

• 태그에 대한 전용 데이터베이스와 스키마를 만들 수 있습니다.

• 조직 내 여러 계정의 리소스에 태그를 지정하려면 조직의 주요 계정(예: 조직 계정)에서 태그를 만들 수 있습니다.

다음 예에서는 사용하려는 태그에 대해 cost_management 라는 데이터베이스와 tags 라는 스키마를 생성합니다.

USE ROLE tag_admin;

CREATE DATABASE cost_management;
CREATE SCHEMA tags;

cost_management 및 tags 를 현재 데이터베이스 및 스키마로 선택한 상태에서 cost_center 라는 태그를 만들고 태그에 허용되는 값을 비용 센터의 이름으로 설정합니다.

CREATE TAG cost_center
  ALLOWED_VALUES 'finance', 'marketing', 'engineering', 'product';

태그 데이터베이스 복제하기¶

여러 계정을 보유한 조직에서 다른 계정에서도 태그를 사용할 수 있도록 하려면 계정을 복제 설정 하고, 복제 그룹 을 주요 계정(예: 조직 계정)에 생성합니다. 태그가 포함된 데이터베이스를 복제하도록 이 복제 그룹을 설정합니다.

예를 들어, my_org.my_account 및 my_org.my_account_2 라는 이름의 계정에 태그를 복제하려면 조직 계정에서 이 문을 실행합니다.

CREATE REPLICATION GROUP cost_management_repl_group
  OBJECT_TYPES = DATABASES
  ALLOWED_DATABASES = cost_management
  ALLOWED_ACCOUNTS = my_org.my_account_1, my_org.my_account_2
  REPLICATION_SCHEDULE = '10 MINUTE';

그런 다음 태그를 사용할 수 있게 하려는 각 계정에서 보조 복제 그룹을 만들고 기본 그룹에서 이 그룹을 새로 고칩니다.

CREATE REPLICATION GROUP cost_management_repl_group
  AS REPLICA OF my_org.my_org_account.cost_management_repl_group;

ALTER REPLICATION GROUP cost_management_repl_group REFRESH;

리소스 및 사용자 태그 지정하기¶

태그를 생성하고 복제한 후에는 이 태그를 사용하여 각 부서에 속한 웨어하우스와 사용자를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 부서에서 warehouse1 및 warehouse2 를 모두 사용하므로 두 웨어하우스 모두에 대해 cost_center 태그를 'SALES' 로 설정할 수 있습니다.

USE ROLE tag_admin;

ALTER WAREHOUSE warehouse1 SET TAG cost_management.tags.cost_center='SALES';
ALTER WAREHOUSE warehouse2 SET TAG cost_management.tags.cost_center='SALES';
ALTER WAREHOUSE warehouse3 SET TAG cost_management.tags.cost_center='FINANCE';

ALTER USER finance_user SET TAG cost_management.tags.cost_center='FINANCE';
ALTER USER sales_user SET TAG cost_management.tags.cost_center='SALES';

Automating user tags with SCIM¶

If you want to automate the process of tagging users for cost attribution, you can do so by provisioning Snowflake users through a SCIM identity provider such as Microsoft Entra ID or Okta. With SCIM, you can automatically apply cost attribution tags to users when they’re created or updated, eliminating the need to run ALTER USER <user_name> SET TAG manually for each new user and keeping your cost attribution tags consistent as users join or move between departments.

When using SCIM, the snowflakeTags custom attribute accepts a comma-separated list of fully qualified tag references. For example, to assign a user to the finance cost center at provisioning time, include the following value in the SCIM user payload:

{
  "userName": "JSMITH",
  "displayName": "Jane Smith",
  "urn:ietf:params:scim:schemas:extension:enterprise:2.0:User": {
    "snowflakeUserName": "JSMITH",
    "snowflakeTags": "[cost_management.tags.cost_center:finance]"
  }
}

Tags set through SCIM appear in the same TAG_REFERENCES views and work with Snowsight tag filters (see Snowsight 에서 태그별 비용 뷰 보기), so your existing cost attribution queries and dashboards work without changes.

To get started with this approach, you need to:

• Create the tags in Snowflake, as described in Creating the tags above.

• Grant the SCIM provisioner role USAGE on the tag schema and APPLY on each tag.

For the complete setup steps, prerequisite grants, and API examples, see the “Populating Snowflake tags with SCIM integrations” section in:

• SCIM with Microsoft Entra ID

• SCIM with Okta

• SCIM with a custom identity provider

부서에서 공유하지 않는 리소스¶

부서별로 비용을 특성으로 지정하고 싶고 각 부서가 전용 웨어하우스 세트를 사용한다고 가정해 보겠습니다.

웨어하우스에 cost_center 태그를 지정하여 웨어하우스를 소유한 부서를 식별한 경우, object_id 및 warehouse_id 열의 ACCOUNT_USAGE TAG_REFERENCES 뷰 를 WAREHOUSE_METERING_HISTORY 뷰 와 조인하여 웨어하우스별 사용 정보를 얻을 수 있으며, tag_value 열을 사용하여 해당 웨어하우스를 소유한 부서를 식별할 수 있습니다.

다음 SQL 문은 이 조인을 수행합니다.

SELECT
    TAG_REFERENCES.tag_name,
    COALESCE(TAG_REFERENCES.tag_value, 'untagged') AS tag_value,
    SUM(WAREHOUSE_METERING_HISTORY.credits_used_compute) AS total_credits
  FROM
    SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.WAREHOUSE_METERING_HISTORY
      LEFT JOIN SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.TAG_REFERENCES
        ON WAREHOUSE_METERING_HISTORY.warehouse_id = TAG_REFERENCES.object_id
          AND TAG_REFERENCES.domain = 'WAREHOUSE'
  WHERE
    WAREHOUSE_METERING_HISTORY.start_time >= DATE_TRUNC('MONTH', DATEADD(MONTH, -1, CURRENT_DATE))
      AND WAREHOUSE_METERING_HISTORY.start_time < DATE_TRUNC('MONTH',  CURRENT_DATE)
  GROUP BY TAG_REFERENCES.tag_name, COALESCE(TAG_REFERENCES.tag_value, 'untagged')
  ORDER BY total_credits DESC;

+-------------+-------------+-----------------+
| TAG_NAME    | TAG_VALUE   |   TOTAL_CREDITS |
|-------------+-------------+-----------------|
| NULL        | untagged    |    20.360277159 |
| COST_CENTER | Sales       |    17.173333333 |
| COST_CENTER | Finance     |      8.14444444 |
+-------------+-------------+-----------------+

조직 계정 의 ORGANIZATION_USAGE 스키마에 있는 뷰를 사용하여 유사한 쿼리를 실행하여 조직의 모든 계정에 대해 동일한 특성을 수행할 수 있습니다. 나머지 쿼리는 변경되지 않습니다.

SELECT
    TAG_REFERENCES.tag_name,
    COALESCE(TAG_REFERENCES.tag_value, 'untagged') AS tag_value,
    SUM(WAREHOUSE_METERING_HISTORY.credits_used_compute) AS total_credits
  FROM
    SNOWFLAKE.ORGANIZATION_USAGE.WAREHOUSE_METERING_HISTORY
      LEFT JOIN SNOWFLAKE.ORGANIZATION_USAGE.TAG_REFERENCES
        ON WAREHOUSE_METERING_HISTORY.warehouse_id = TAG_REFERENCES.object_id
          AND TAG_REFERENCES.domain = 'WAREHOUSE'
          AND tag_database = 'COST_MANAGEMENT' AND tag_schema = 'TAGS'
  WHERE
    WAREHOUSE_METERING_HISTORY.start_time >= DATE_TRUNC('MONTH', DATEADD(MONTH, -1, CURRENT_DATE))
      AND WAREHOUSE_METERING_HISTORY.start_time < DATE_TRUNC('MONTH',  CURRENT_DATE)
  GROUP BY TAG_REFERENCES.tag_name, COALESCE(TAG_REFERENCES.tag_value, 'untagged')
  ORDER BY total_credits DESC;

다른 부서의 사용자가 공유하는 리소스¶

여러 부서의 사용자가 동일한 웨어하우스를 공유하며 각 부서에서 사용한 크레딧을 세분화하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 사용자에게 cost_center 태그를 지정하여 소속 부서를 식별할 수 있으며, TAG_REFERENCES 뷰 로 QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY 뷰 에 조인할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 공유 리소스에 대한 비용 특성 부여를 위한 SQL 문의 예를 제공합니다.

• 지난 달 사용자 쿼리 비용 계산하기

• 유휴 시간 없이 부서별 사용자 쿼리 비용 계산하기

• 유휴 시간 없이 사용자의 쿼리 비용 계산하기

• 태그가 없는 사용자의 쿼리 비용 계산하기

WITH
  wh_bill AS (
    SELECT SUM(credits_used_compute) AS compute_credits
      FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.WAREHOUSE_METERING_HISTORY
      WHERE start_time >= DATE_TRUNC('MONTH', CURRENT_DATE)
        AND start_time < CURRENT_DATE
  ),
  user_credits AS (
    SELECT user_name, SUM(credits_attributed_compute) AS credits
      FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
      WHERE start_time >= DATE_TRUNC('MONTH', CURRENT_DATE)
        AND start_time < CURRENT_DATE
      GROUP BY user_name
  ),
  total_credit AS (
    SELECT SUM(credits) AS sum_all_credits
    FROM user_credits
  )
SELECT
    u.user_name,
    u.credits / t.sum_all_credits * w.compute_credits AS attributed_credits
  FROM user_credits u, total_credit t, wh_bill w
  ORDER BY attributed_credits DESC;

+-----------+--------------------+
| USER_NAME | ATTRIBUTED_CREDITS |
|-----------+--------------------+
| FINUSER   | 6.603575468        |
| SALESUSER | 4.321378049        |
| ENGUSER   | 0.6217131392       |
|-----------+--------------------+

WITH joined_data AS (
  SELECT
      tr.tag_name,
      tr.tag_value,
      qah.credits_attributed_compute,
      qah.start_time
    FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.TAG_REFERENCES tr
      JOIN SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY qah
        ON tr.domain = 'USER' AND tr.object_name = qah.user_name
)
SELECT
    tag_name,
    tag_value,
    SUM(credits_attributed_compute) AS total_credits
  FROM joined_data
  WHERE start_time >= DATEADD(MONTH, -1, CURRENT_DATE)
    AND start_time < CURRENT_DATE
  GROUP BY tag_name, tag_value
  ORDER BY tag_name, tag_value;

+-------------+-------------+-----------------+
| TAG_NAME    | TAG_VALUE   |   TOTAL_CREDITS |
|-------------+-------------+-----------------|
| COST_CENTER | engineering |   0.02493688426 |
| COST_CENTER | finance     |    0.2281084988 |
| COST_CENTER | marketing   |    0.3686840545 |
|-------------+-------------+-----------------|

SELECT user_name, SUM(credits_attributed_compute) AS credits
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
  WHERE
    start_time >= DATEADD(MONTH, -1, CURRENT_DATE)
    AND start_time < CURRENT_DATE
  GROUP BY user_name;

+-----------+--------------------+
| USER_NAME | ATTRIBUTED_CREDITS |
|-----------+--------------------|
| JSMITH    |       17.173333333 |
| MJONES    |         8.14444444 |
| SYSTEM    |         5.33985393 |
+-----------+--------------------+

SELECT qah.user_name, SUM(qah.credits_attributed_compute) as total_credits
  FROM
    SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY qah
    LEFT JOIN snowflake.account_usage.tag_references tr
    ON qah.user_name = tr.object_name AND tr.DOMAIN = 'USER'
  WHERE
    start_time >= dateadd(month, -1, current_date)
    AND qah.user_name IS NULL OR tr.object_name IS NULL
  GROUP BY qah.user_name
  ORDER BY total_credits DESC;

+------------+---------------+
| USER_NAME  | TOTAL_CREDITS |
|------------+---------------|
| RSMITH     |  0.1830555556 |
+------------+---------------+

여러 부서에 비용을 특성으로 지정해야 하는 애플리케이션에서 사용하는 리소스¶

이 섹션의 예제에서는 Snowflake로 구동되는 1개 이상의 애플리케이션에 대한 비용을 계산합니다.

이 예에서는 이러한 애플리케이션이 실행되는 모든 쿼리에 대해 애플리케이션을 식별하는 쿼리 태그를 설정한다고 가정합니다. 세션의 쿼리에 대한 쿼리 태그를 설정하려면 ALTER SESSION 명령을 실행합니다. 예:

ALTER SESSION SET QUERY_TAG = 'COST_CENTER=finance';

이렇게 하면 COST_CENTER=finance 태그가 세션 중에 실행되는 모든 후속 쿼리와 연결됩니다.

그런 다음 쿼리 태그를 사용하여 이러한 쿼리로 인해 발생한 비용을 해당 부서로 추적할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 이 접근법을 사용하는 예제를 제공합니다.

• 부서별 쿼리 비용 계산하기

• 쿼리 태그별 쿼리 비용 계산(유휴 시간 제외)

• 쿼리 태그별 쿼리 비용 계산(유휴 시간 포함)하기

SELECT
    query_tag,
    SUM(credits_attributed_compute) AS compute_credits,
    SUM(credits_used_query_acceleration) AS qas
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
  WHERE query_tag = 'COST_CENTER=finance'
  GROUP BY query_tag;

+---------------------+-----------------+------+
| QUERY_TAG           | COMPUTE_CREDITS | QAS  |
|---------------------+-----------------|------|
| COST_CENTER=finance |      0.00576115 | null |
+---------------------+-----------------+------+

SELECT
    COALESCE(NULLIF(query_tag, ''), 'untagged') AS tag,
    SUM(credits_attributed_compute) AS compute_credits,
    SUM(credits_used_query_acceleration) AS qas
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
  WHERE start_time >= DATEADD(MONTH, -1, CURRENT_DATE)
  GROUP BY tag
  ORDER BY compute_credits DESC;

+-------------------------+-----------------+------+
| TAG                     | COMPUTE_CREDITS | QAS  |
|-------------------------+-----------------+------+
| untagged                | 3.623173449     | null |
| COST_CENTER=engineering | 0.531431948     | null |
|-------------------------+-----------------+------+

WITH
  wh_bill AS (
    SELECT SUM(credits_used_compute) AS compute_credits
      FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.WAREHOUSE_METERING_HISTORY
      WHERE start_time >= DATE_TRUNC('MONTH', CURRENT_DATE)
      AND start_time < CURRENT_DATE
  ),
  tag_credits AS (
    SELECT
        COALESCE(NULLIF(query_tag, ''), 'untagged') AS tag,
        SUM(credits_attributed_compute) AS credits
      FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
      WHERE start_time >= DATEADD(MONTH, -1, CURRENT_DATE)
      GROUP BY tag
  ),
  total_credit AS (
    SELECT SUM(credits) AS sum_all_credits
      FROM tag_credits
  )
SELECT
    tc.tag,
    tc.credits / t.sum_all_credits * w.compute_credits AS attributed_credits
  FROM tag_credits tc, total_credit t, wh_bill w
  ORDER BY attributed_credits DESC;

+-------------------------+--------------------+
| TAG                     | ATTRIBUTED_CREDITS |
+-------------------------+--------------------|
| untagged                |        9.020031304 |
| COST_CENTER=finance     |        1.027742521 |
| COST_CENTER=engineering |        1.018755812 |
| COST_CENTER=marketing   |       0.4801370376 |
+-------------------------+--------------------+

유사한 쿼리 그룹화하기¶

반복되거나 유사한 쿼리의 경우 query_hash 또는 query_parameterized_hash 를 사용하여 쿼리별로 비용을 그룹화합니다.

이번 달에 가장 비용이 많이 드는 반복 쿼리를 찾으려면 다음 문을 실행합니다.

SELECT query_parameterized_hash,
       COUNT(*) AS query_count,
       SUM(credits_attributed_compute) AS total_credits
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
  WHERE start_time >= DATE_TRUNC('MONTH', CURRENT_DATE)
  AND start_time < CURRENT_DATE
  GROUP BY query_parameterized_hash
  ORDER BY total_credits DESC
  LIMIT 20;

쿼리 ID에 기반한 추가 쿼리는 예 섹션을 참조하십시오.

계층적 쿼리의 특성으로 지정 비용¶

여러 계층 쿼리를 실행하는 저장 프로시저의 경우 프로시저에 대한 루트 쿼리 ID를 사용하여 프로시저의 각 쿼리 비용을 계산할 수 있습니다.

1. 저장 프로시저에 대한 루트 쿼리 ID를 찾으려면 ACCESS_HISTORY 뷰 을 사용합니다. 예를 들어, 저장 프로시저에 대한 루트 쿼리 ID를 찾으려면 query_id 를 설정하고 다음 문을 실행합니다.

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   SET query_id = '<query_id>';
   
   SELECT query_id,
          parent_query_id,
          root_query_id,
          direct_objects_accessed
     FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.ACCESS_HISTORY
     WHERE query_id = $query_id;
   

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   자세한 내용은 저장 프로시저를 사용한 상위 쿼리 섹션을 참조하십시오.

2. 전체 프로시저의 쿼리 비용을 합산하려면 <root_query_id> 를 바꾸고 다음 문을 실행합니다.

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   SET query_id = '<root_query_id>';
   
   SELECT SUM(credits_attributed_compute) AS total_attributed_credits
     FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_ATTRIBUTION_HISTORY
     WHERE (root_query_id = $query_id OR query_id = $query_id);
   

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