Héberger vos dashboards Streamlit dans Snowflake : les bonnes pratiques

Le piège de l'auto-suspension

Voici ce que dit la documentation : après trois jours d'inactivité, le processus serveur Streamlit s'arrête. Ensuite, le compute pool se suspend selon sa propre valeur AUTO_SUSPEND.

Deux problèmes.

Premièrement, les trois jours ne sont pas configurables, pour l'instant. Impossible de passer à un jour ou à une heure. Trois jours de nœud inactif, c'est environ 8 crédits, soit 24 $. Pas un désastre en soi. Mais cela s'accumule à l'échelle d'un pool, et de chaque environnement où vous déployez.

Deuxièmement, l'AUTO_SUSPEND du pool ne commence à compter que lorsqu'aucun service n'y tourne. Le service Streamlit reste là jusqu'à l'échéance des trois jours, donc le minuteur du pool n'a jamais l'occasion de vous aider.

Au 15 octobre 2026, l'auto-suspension ne se déclenche pas de manière fiable : j'ai vu un service et son conteneur dépasser le jour 3 et continuer à dépenser de l'argent au jour 4. Le support Snowflake m'a indiqué que la cause venait d'onglets de navigateur laissés ouverts qui relancent le websocket (même des reconnexions rejetées en 401 réinitialisent le minuteur d'inactivité côté backend). Snowflake travaille sur un correctif : le problème est peut-être déjà résolu au moment où vous lisez ces lignes.

Une fonctionnalité en private preview ajoute idle_auto_shutdown_time_seconds au niveau de l'application, comme pour le warehouse runtime. Vous avez peut-être vu cette propriété apparaître en décrivant une application Streamlit. Une fois inscrit, vous pouvez définir une valeur plus courte. Demandez à votre équipe de compte Snowflake. J'adorerais pouvoir régler cela sur quelques heures par application et avoir la configuration la plus légère possible !

D'ici là, ne comptez pas sur le minuteur de trois jours. Suspendez vous-même le pool si vous voulez économiser. Voyons cela de plus près.

Suspendez chaque nuit et laissez les utilisateurs réveiller le pool

La façon la plus simple d'économiser est une tâche planifiée qui suspend le pool chaque soir :

CREATE OR REPLACE TASK suspend_streamlit_pool
  SCHEDULE = 'USING CRON 30 18 * * * America/New_York'
AS
  ALTER COMPUTE POOL SYSTEM_COMPUTE_POOL_CPU SUSPEND;

Le rôle propriétaire de la tâche a besoin du privilège OPERATE sur le pool. Si vous l'exécutez en tâche serverless, il lui faut aussi EXECUTE MANAGED TASK.

Le matin, personne n'a rien à faire. La première personne qui ouvre un dashboard le réveille. D'après mon expérience, ce premier chargement correspond à un démarrage à froid d'environ 45 secondes. Ensuite, c'est rapide pour tout le monde.

Ce que beaucoup ratent, et là où les économies s'additionnent

Quand vous suspendez le pool la nuit, tous les dashboards sont arrêtés. Le matin, seuls ceux que l'on ouvre redémarrent, et seuls ceux-là sont à nouveau facturés.

Imaginons 25 dashboards. Si vous laissez tout tourner, vous payez 9 nœuds, car avec le temps, quelqu'un finit par tous les ouvrir. Si vous suspendez la nuit et que seuls 4 dashboards sont ouverts le lendemain, vous payez 2 nœuds. Les 21 autres ne coûtent rien ce jour-là.

La suspension nocturne est donc bien plus puissante que la simple économie des heures de nuit. Vous cessez aussi de payer pour les dashboards que personne ne regarde. Les rapports de fin de mois, la revue trimestrielle, le dashboard oublié construit pour un projet il y a des mois : ils ne coûtent que les jours où quelqu'un les consulte réellement.

Votre facture suit désormais le nombre de dashboards ouverts par jour, pas le nombre de dashboards déployés.

Avantages

• Facture prévisible. Vous connaissez le pire scénario.
• Cela fonctionne même tant que le bug d'auto-suspension n'est pas corrigé.
• Une seule instruction suspend tous les nœuds du pool, que vous ayez 3 ou 30 dashboards.
• Les dashboards rarement utilisés ne coûtent plus rien.
• Aucun risque d'oubli. Personne n'a besoin de se connecter pour arrêter quoi que ce soit.

Inconvénients

• Le premier visiteur de chaque dashboard chaque jour attend environ 45 secondes. Mes utilisateurs s'en accommodent très bien.
• Quiconque travaille tard ou le week-end subit le même démarrage à froid.
• La suspension coupe tous les nœuds du pool. Toute personne en pleine session verra soudain une page de redémarrage : choisissez donc une heure où tout le monde est parti. À mon avis, le risque est faible et le rechargement assez rapide pour que cela en vaille la peine.

Si 45 secondes sont trop longues pour celles et ceux qui ouvrent les dashboards à la première heure, vous pouvez envoyer une requête authentifiée aux endpoints de ces applications quelques minutes avant leur arrivée. Cela a fonctionné pour moi, mais il faut configurer OAuth, ce qui ajoute de la complexité. Ne préchauffez que les quelques dashboards qui comptent, sinon vous annulez les économies réalisées sur ceux que personne ne consulte. À mes yeux, le préchauffage des dashboards n'en vaut pas la complexité (à cause du flux OAuth), mais l'option existe.

Scénarios de coûts

Hypothèses : 3 $ par crédit, 25 dashboards déployés, trois dashboards par nœud. Suspendu signifie que les nœuds tournent 12 heures par jour, uniquement en semaine (22 jours par mois). C'est une borne haute, car un dashboard ouvert à 14 h n'est pas facturé pour la matinée.

Comparez maintenant avec 25 dashboards qui tournent en continu. Avec le temps, chaque dashboard finit par être ouvert : vous payez donc 9 nœuds, tout le mois, soit 2 138 $. Si seuls 4 dashboards sont utilisés un jour typique, la suspension nocturne vous fait passer de 2 138 $ à 174 $.

Remplissez vos nœuds. Le dashboard numéro 4 coûte autant que le numéro 6 : si vous payez un deuxième nœud, remplissez-le.

Seuil de rentabilité face à Power BI

Power BI Pro est facturé par utilisateur. Au tarif public de 14 $ par utilisateur et par mois, chaque personne qui consulte un rapport a besoin d'une licence. Streamlit dans Snowflake est facturé par nœud. Pas de frais de plateforme, pas de frais par licence.

Partez donc de vos effectifs. Voici ce que coûte Power BI à 24 $ par utilisateur et par mois (Premium), et combien de dashboards le même budget fait tourner dans Snowflake avec la suspension nocturne :

Lisez-le ainsi : si 4 dashboards sont utilisés par 50 personnes, Power BI Pro coûte environ 700 $ par mois et Snowflake 174 $. Si 25 dashboards sont utilisés par 40 personnes, Power BI coûte environ 560 $ et Snowflake 784 $, ou 2 138 $ sans suspension. Plus il y a de personnes par dashboard, plus Snowflake est avantageux. Plus il y a de dashboards par personne, plus Power BI est avantageux.

Deux réserves honnêtes :

• Streamlit, c'est du code. Power BI, du glisser-déposer. Si vos analystes ne savent pas écrire du Python (et ne sont pas pleinement outillés par l'IA), les économies d'hébergement risquent de ne pas peser lourd.
• Power BI Premium Per User coûte 24 $ par utilisateur et par mois, et la capacité Fabric supprime la licence lecteur pour les grands déploiements, mais elle démarre autour de 5 000 $ par mois. Vérifiez les tarifs en vigueur avant de monter votre business case.

À retenir

1. Utilisez le container runtime pour les dashboards ouverts fréquemment. C'est mon nouveau choix par défaut : je préfère son coût horaire plus bas et je ne veux pas le mélanger avec mon usage de warehouses. J'apprécie aussi l'expérience utilisateur avec moins de démarrages à froid, comparé à des warehouses suspendus de manière agressive.
2. Trois dashboards par nœud. Le quatrième démarre un nouveau nœud.
3. Le plus petit nœud coûte environ 0,11 crédit par heure, 2,64 par jour, soit environ 238 $ par mois à 3 $ le crédit. Oui, le plus petit nœud peut héberger vos dashboards sans problème. La taille des données n'a pas d'importance ; les requêtes s'exécutent toujours sur des virtual warehouses.
4. Ne comptez pas sur l'auto-suspension à trois jours. Suspendez le pool via une tâche planifiée.
5. Après une suspension, seuls les dashboards ouverts sont à nouveau facturés. Vous payez ce qui est utilisé, pas ce qui est déployé.
6. Prévoyez un démarrage à froid de 45 secondes et prévenez vos utilisateurs.
7. Au-delà de quelques dizaines d'utilisateurs, la facturation par nœud bat la facturation par licence.

Si vous souhaitez de l'aide pour dimensionner une configuration Streamlit ou comprendre où partent vos crédits Snowflake, nous serions ravis d'échanger avec vous. Contactez-nous !