Come una startup AI in rapida crescita ha ridotto del 60% i costi Snowflake fuori controllo

SELECT ha fornito visibilità immediata sui costi, con una configurazione completata in meno di un'ora. La funzionalità Insights della piattaforma ha individuato warehouse sovradimensionati e modelli dbt inefficienti, mentre Automated Savings ha generato risparmi concreti fin dal primo giorno. L'analisi dettagliata dei costi offerta da SELECT ha reso possibile un'ottimizzazione mirata della loro complessa infrastruttura dati.

Synthesia gestisce un data stack moderno con Snowflake come data warehouse centrale, a supporto di oltre 300 utenti totali. La piattaforma serve 80 utenti Snowflake diretti e oltre 250 utenti aggiuntivi tramite Omni per analytics e dashboard. L'infrastruttura dati segue un approccio Kimball a livelli, con dbt per le trasformazioni, Fivetran per l'ingestion e Segment per i dati degli eventi. In quanto azienda AI in rapida crescita, Synthesia ha visto la propria spesa Snowflake aumentare in modo drastico, decuplicandosi in due anni con l'espansione della piattaforma e della base utenti. La situazione è diventata critica quando il team si è reso conto che i crediti acquistati annualmente si sarebbero esauriti a metà contratto, imponendo un intervento immediato di ottimizzazione dei costi.

Prima di SELECT, Synthesia si affidava principalmente all'interfaccia di gestione dei costi integrata in Snowflake, rivelatasi inadeguata per le esigenze di un'infrastruttura così complessa. La sfida principale era la totale mancanza di visibilità sull'utilizzo e sui workloads in esecuzione sulla piattaforma. L'interfaccia predefinita di Snowflake per la gestione dei costi era molto basilare e insufficiente per un'analisi granulare. Il problema era aggravato dal fatto che la configurazione iniziale di Snowflake era stata gestita da membri del team non tecnici: l'amministratore originario era un VP of Product. Al team mancavano quindi le basi tecniche necessarie per un monitoraggio e un'ottimizzazione dei costi davvero sofisticati.

Con i costi fuori controllo e i crediti che si esaurivano più velocemente del previsto, Synthesia aveva bisogno di visibilità immediata sui propri modelli di spesa Snowflake. Il processo di adozione è stato straordinariamente rapido: le approvazioni IT hanno richiesto circa una settimana, ma la configurazione vera e propria di SELECT ha richiesto meno di un'ora una volta ottenuti i permessi. Il team ha subito attivato la funzionalità di risparmio automatizzato di SELECT, ottenendo benefici immediati in termini di riduzione dei costi fin dal primo giorno.

Già nel primo mese, SELECT ha permesso a Synthesia di individuare e affrontare i principali fattori di costo, con risparmi notevoli. Dopo aver attivato la funzionalità Automated Savings di SELECT, Synthesia è passata a interventi mirati identificati tramite le funzionalità di visibilità e insight della piattaforma. SELECT ha evidenziato immediatamente aree specifiche di miglioramento, tra cui modelli dbt da rendere incrementali e warehouse decisamente sovradimensionati rispetto ai loro workloads. Una delle scoperte più rilevanti: warehouse tre taglie più grandi del necessario, con le metriche di utilizzo di SELECT a fornire la sicurezza necessaria per effettuare subito il right-sizing. Il team ha inoltre individuato job Census inefficienti per la sincronizzazione dei dati verso Salesforce, che è stato possibile sottoporre a refactoring o disattivare del tutto dopo un confronto con gli stakeholder di business.

SELECT ha trasformato la gestione dei costi di Synthesia: da interventi reattivi d'emergenza a monitoraggio proattivo. È stata introdotta una routine che prevede il controllo di tre o quattro viste salvate personalizzate ogni lunedì mattina. Il monitoraggio settimanale comprende i costi dei warehouse su orizzonte settimanale e mensile, le query di lunga durata personalizzate per i loro casi d'uso specifici, gli asset inutilizzati e il controllo dei workloads introdotti di recente. Questo approccio snello richiede solo pochi minuti, ma offre una visibilità completa sull'intero ambiente Snowflake, permettendo di rilevare tempestivamente picchi di costo o nuovi workloads inefficienti. Oltre al risparmio, le ottimizzazioni hanno portato anche miglioramenti delle prestazioni delle pipeline dbt, generando ulteriore valore dall'investimento in SELECT.

Synthesia intende fare di SELECT l'hub centrale per tutto il reporting e l'analisi dei costi Snowflake. Il team sta valutando l'uso delle meta key dbt, disponibili tramite l'integrazione dbt di SELECT, per allocare la spesa per reparto, ottenendo così un'attribuzione dei costi più granulare in tutta l'organizzazione. Per un'azienda attenta ai costi come Synthesia, questa capacità sarà fondamentale per mantenere un approccio disciplinato alla spesa mentre la piattaforma AI continua a crescere. La prossima integrazione di SELECT con Omni fornirà ulteriore visibilità sui costi e sulla lineage delle dashboard, mentre i partition monitor consentiranno il rilevamento granulare delle anomalie di costo a livello di singolo modello dbt.