Ausufernde Snowflake-Kosten? Dieses KI-Startup senkte sie um 60 %

SELECT lieferte sofortige Kostentransparenz – die Einrichtung dauerte weniger als eine Stunde. Die Insights-Funktion der Plattform identifizierte überdimensionierte Warehouses und ineffiziente dbt-Modelle, während Automated Savings vom ersten Tag an schnelle Erfolge brachte. Die umfassende Kostenaufschlüsselung von SELECT ermöglichte gezielte Optimierungen über die komplexe Dateninfrastruktur hinweg.

Synthesia betreibt einen modernen Data Stack mit Snowflake als zentralem Data Warehouse für insgesamt über 300 Nutzer. 80 Nutzer arbeiten direkt in Snowflake, weitere 250+ greifen über Omni auf Analysen und Dashboards zu. Die Dateninfrastruktur folgt einem mehrschichtigen Kimball-Ansatz mit dbt für Transformationen, Fivetran für die Ingestion und Segment für Eventdaten. Mit dem rasanten Ausbau von Plattform und Nutzerbasis stiegen die Snowflake-Ausgaben des schnell wachsenden KI-Unternehmens drastisch – um das Zehnfache innerhalb von zwei Jahren. Kritisch wurde die Lage, als klar wurde, dass die jährlich erworbenen Credits bereits zur Hälfte der Vertragslaufzeit aufgebraucht sein würden – sofortiges Handeln bei der Kostenoptimierung war gefragt.

Vor SELECT verließ sich Synthesia vor allem auf die integrierte Kostenmanagement-Oberfläche von Snowflake, die den Anforderungen der komplexen Infrastruktur jedoch nicht gerecht wurde. Die größte Herausforderung: keinerlei Transparenz über Nutzung und Workloads auf der Plattform. Die Standard-Oberfläche von Snowflake war sehr rudimentär und für granulare Analysen schlicht unzureichend. Erschwerend kam hinzu, dass das Snowflake-Setup ursprünglich von Teammitgliedern ohne technischen Hintergrund verwaltet worden war – der erste Admin war ein VP of Product. Dem Team fehlte damit die technische Grundlage für ein anspruchsvolles Kostenmonitoring und gezielte Optimierungen.

Angesichts ausufernder Kosten und schneller als erwartet schrumpfender Credits brauchte Synthesia umgehend Einblick in seine Snowflake-Ausgabenmuster. Die Einführung ging bemerkenswert schnell: Während die IT-Freigaben rund eine Woche dauerten, war das eigentliche SELECT-Setup nach Erteilung der Berechtigungen in weniger als einer Stunde abgeschlossen. Das Team aktivierte sofort die automatisierten Sparfunktionen von SELECT und profitierte vom ersten Tag an von sinkenden Kosten.

Bereits im ersten Monat konnte Synthesia mit SELECT die größten Kostentreiber identifizieren und beheben – mit beeindruckenden Einsparungen. Nach Aktivierung der Automated-Savings-Funktion ging Synthesia zu gezielten Maßnahmen über, die über die Transparenz- und Insights-Funktionen von SELECT ermittelt wurden. SELECT zeigte sofort konkrete Verbesserungspotenziale auf, darunter dbt-Modelle, die inkrementalisiert werden mussten, sowie Warehouses, die für ihre Workloads deutlich überdimensioniert waren. Eine zentrale Erkenntnis: Einige Warehouses liefen drei Größen über dem tatsächlichen Bedarf – die Auslastungsmetriken von SELECT lieferten die nötige Sicherheit, um sie sofort per Right-Sizing anzupassen. Außerdem entdeckte das Team ineffiziente Census-Jobs, die Daten nach Salesforce synchronisierten und nach Rücksprache mit den Fachbereichen refaktoriert oder komplett abgeschaltet werden konnten.

SELECT verwandelte das Kostenmanagement bei Synthesia von reaktiver Feuerwehrarbeit in proaktives Monitoring. Das Team etablierte eine Routine, bei der jeden Montagmorgen drei bis vier individuell gespeicherte Ansichten geprüft werden. Das wöchentliche Monitoring umfasst Warehouse-Kosten auf Wochen- und Monatsbasis, auf die eigenen Anwendungsfälle zugeschnittene Auswertungen langlaufender Queries, ungenutzte Assets sowie neu eingeführte Workloads. Dieser schlanke Ansatz kostet nur wenige Minuten, bietet aber umfassende Transparenz über die gesamte Snowflake-Umgebung – Kostenspitzen oder neue ineffiziente Workloads werden frühzeitig erkannt. Über die Einsparungen hinaus brachten die Optimierungen auch Performance-Verbesserungen bei den dbt-Pipelines – ein zusätzlicher Mehrwert der Investition in SELECT.

Synthesia plant, SELECT als zentrale Anlaufstelle für das gesamte Snowflake-Kostenreporting und die Kostenanalyse zu nutzen. Das Team prüft derzeit, über die dbt-Meta-Keys der dbt-Integration von SELECT Ausgaben nach Abteilungen zuzuordnen und so eine noch granularere Kostenzurechnung im Unternehmen zu ermöglichen. Für ein kostenbewusstes Unternehmen wie Synthesia ist diese Funktion entscheidend, um den disziplinierten Umgang mit Ausgaben auch beim weiteren Ausbau der KI-Plattform beizubehalten. Die kommende Omni-Integration von SELECT wird zusätzliche Transparenz über Dashboard-Kosten und Lineage schaffen, während Partition-Monitore eine granulare Erkennung von Kostenanomalien auf Ebene einzelner dbt-Modelle ermöglichen.