Uso de insights de custo para economizar¶
O Snowflake fornece insights de custos que identificam oportunidades para otimizar o Snowflake para custos dentro de uma conta específica. Esses insights são calculados e atualizados semanalmente.
Cada insight indica quantos créditos ou terabytes poderiam ser economizados com a otimização do Snowflake.
Nota
Você deve receber a função ACCOUNTADMIN para visualizar os insights de custos.
Para acessar o bloco Cost Insights:
Faça login no Snowsight.
Mude para a função ACCOUNTADMIN.
No menu de navegação, selecione Admin » Cost Management.
Selecione a guia Account Overview.
Encontre o bloco Cost insights.
Cada um dos insights a seguir inclui sugestões sobre como otimizar seus gastos.
Insight: Caminhos de otimização de pesquisa raramente usados
Insight: tabelas com mais de 100 GB das quais os dados são gravados, mas não lidos
Insight: uso ineficiente de warehouses de múltiplos clusters
- Insight: Tabelas raramente usadas com clustering automático
Este insight identifica tabelas com agrupamento automático consultadas menos de 100 vezes por semana por esta conta.
Habilitar o clustering automático para uma tabela pode melhorar significativamente o desempenho das consultas nessa tabela. No entanto, conforme a tabela muda, o Snowflake deve usar recursos de computação sem servidor para mantê-lo em um estado bem clusterizado. Se o número de consultas executadas na tabela for mínimo, o custo incorrido pode não justificar as melhorias de desempenho.
Recomendação: considere desabilitar o agrupamento automático nessas tabelas. Antes de desativar o clustering automático, determine se a tabela existe apenas para fins de recuperação de desastres ou para uso por outras contas Snowflake por meio do compartilhamento de dados, o que pode explicar por que ela não é acessada com frequência.
Por exemplo, para desabilitar o clustering automático para uma tabela nomeada
t1, execute o seguinte comando:ALTER TABLE t1 SUSPEND RECLUSTER;
- Insight: Exibições materializadas raramente usadas
Este insight identifica exibições materializadas que são consultadas menos de 10 vezes por semana por esta conta.
Criar uma exibição materializada pode melhorar significativamente o desempenho de determinados padrões de consulta. No entanto, as exibições materializadas incorrem em custos adicionais de armazenamento, bem como em custos de computação sem servidor associados à manutenção da exibição materializada atualizada com novos dados. Se o número de consultas executadas na exibição materializada for mínimo, o custo incorrido pode não justificar as melhorias no desempenho.
Recomendação: considere remover ou suspender as atualizações nas exibições materializadas. Antes de descartar uma exibição materializada, determine se a tabela existe apenas para fins de recuperação de desastres ou para uso por outras contas Snowflake por meio do compartilhamento de dados, o que pode explicar por que ela não é acessada com frequência.
Por exemplo, para excluir uma exibição materializada nomeada
mv1, execute o seguinte comando:DROP MATERIALIZED VIEW mv1;
- Insight: Caminhos de otimização de pesquisa raramente usados
Esse insight identifica caminhos de acesso de otimização de pesquisa que são usados menos de 10 vezes por semana por essa conta.
A otimização de pesquisa usa caminhos de acesso de pesquisa para melhorar o desempenho de certos tipos de consultas analíticas e de pesquisa pontual. Adicionar otimização de pesquisa a uma tabela pode melhorar significativamente o desempenho dessas consultas. No entanto, a otimização de pesquisa incorre em custos adicionais de armazenamento, bem como em custos de computação sem servidor associados à manutenção desse armazenamento atualizado. Se o número de consultas que usam o caminho de acesso à pesquisa criado pela otimização de pesquisa for mínimo, o custo incorrido pode não justificar as melhorias no desempenho.
Recomendação: Considere remover a otimização de pesquisa da tabela. Antes de remover a otimização de pesquisa, determine se a tabela existe apenas para fins de recuperação de desastres ou para uso por outras contas Snowflake por meio do compartilhamento de dados, o que pode explicar por que ela não é acessada com frequência.
Por exemplo, para remover completamente a otimização de pesquisa de uma tabela nomeada
t1, execute o seguinte comando:ALTER TABLE t1 DROP SEARCH OPTIMIZATION;
- Insight: Tabelas grandes que nunca são consultadas
Este insight identifica tabelas grandes que não foram consultadas na última semana por esta conta.
Recomendação: considere excluir tabelas não utilizadas, o que pode reduzir os custos de armazenamento sem afetar nenhuma carga de trabalho. Antes de remover as tabelas, determine se elas existem apenas para fins de recuperação de desastres ou para uso por outras contas Snowflake por meio do compartilhamento de dados, o que pode explicar por que elas não são acessadas com frequência.
Por exemplo, para excluir um nome de tabela
t1, execute o seguinte comando:DROP TABLE t1;
- Insight: tabelas com mais de 100 GB das quais os dados são gravados, mas não lidos
Este insight identifica tabelas onde os dados são gravados, mas nunca lidos por esta conta.
Recomendação: pode ser um desperdício armazenar dados e ingerir novos dados no Snowflake se os dados nunca forem lidos. Considere a possibilidade de eliminar essas tabelas para economizar nos custos de armazenamento ou parar de gravar novos dados para economizar nos créditos consumidos pela ingestão. Antes de remover as tabelas, determine se elas existem apenas para fins de recuperação de desastres ou para uso por outras contas Snowflake por meio do compartilhamento de dados, o que pode explicar por que elas não estão sendo lidas.
Por exemplo, para eliminar um nome de tabela
t1, execute o seguinte comando:DROP TABLE t1;
- Insight: Tabelas permanentes de curta duração
Esse insight identifica tabelas com mais de 100 GB que foram excluídas dentro de 24 horas após sua criação.
Recomendação: se os dados precisarem ser mantidos por um curto período, considere usar uma tabela temporária ou tabela transitória para tabelas futuras. Usar uma tabela temporária ou tabela transitória pode ajudar você a diminuir Custos de Fail-safe e Time Travel.
Por exemplo, para criar uma nova tabela transitória
t1, execute o seguinte comando:CREATE TRANSIENT TABLE t1;
- Insight: uso ineficiente de warehouses de múltiplos clusters
Este insight identifica quando você tem a contagem mínima e máxima de clusters definida com o mesmo valor para um warehouse de múltiplos clusters, o que impede que o warehouse aumente ou diminua a escala para atender à demanda. Se seu warehouse com vários clusters puder ser reduzido durante os períodos de menor uso, ele poderá economizar créditos.
Recomendação: considere a possibilidade de reduzir a contagem mínima de clusters para permitir que o warehouse de múltiplos clusters seja reduzido durante os períodos de menor uso.
Por exemplo, para definir a contagem mínima de clusters como 1 para um warehouse nomeado
wh1, execute o seguinte comando:ALTER WAREHOUSE wh1 SET MIN_CLUSTER_COUNT = 1;