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急増するSnowflakeコストを60%削減——急成長AIスタートアップの実践

Synthesiaは、SELECTのコスト可視化と自動削減機能を活用し、わずか1か月でSnowflakeの支出を60%削減しました

The Challenge

Synthesiaは急速な事業拡大に伴い、Snowflakeコストが2年間で10倍に増加しました。年間分として購入したクレジットは、1年どころか6か月で底をつく見込みでした。Snowflake標準のコスト管理UIでは、消費を押し上げているワークロードを詳細に可視化できず、最適化も継続的な監視もほぼ不可能な状態でした。

The Solution

SELECTのセットアップは1時間足らずで完了し、即座にコストを可視化できました。Insights機能で過大なウェアハウスや非効率なdbtモデルを特定し、Automated Savings機能は初日からすぐに成果をもたらしました。SELECTの詳細なコスト内訳により、複雑なデータ基盤全体で的を絞った最適化が可能になりました。

Results

1か月でSnowflakeコストを60%削減
SELECTのInsights機能で即効性のある最適化ポイントを特定し、早期にROIを実現
インクリメンタル化が必要な非効率なジョブやdbtモデルを発見
効率的な週次コスト監視の習慣を確立
副次的効果としてdbtパイプラインの大幅なパフォーマンス向上を実現

事業の拡大に伴ってコストは3倍に跳ね上がっていました。SELECTを導入した結果、Snowflakeの支出を60%削減できたのです。
Edward Mancey, Synthesia GTMリード

急成長AIスタートアップのSnowflakeコストが2年で10倍に

Synthesiaは、Snowflakeを中核のデータウェアハウスとするモダンデータスタックを運用しており、合計300名以上のユーザーを支えています。Snowflakeを直接利用するユーザーが80名、さらにOmni経由で分析やダッシュボードを利用するユーザーが250名以上います。データ基盤は、変換にdbt、データ取り込みにFivetran、イベントデータにSegmentを用いた、Kimball方式のレイヤー構造を採用しています。急成長中のAI企業であるSynthesiaでは、プラットフォームとユーザー基盤の拡大に伴い、Snowflakeの支出が2年間で10倍に急増しました。年間分として購入したクレジットが契約期間の半分で尽きることが判明して状況は深刻化し、コスト最適化への即時対応を迫られました。

標準のコスト管理ツールでは必要な可視性が得られず

SELECT導入前のSynthesiaは、主にSnowflake組み込みのコスト管理インターフェースに頼っていましたが、複雑なインフラのニーズには不十分でした。最大の課題は、プラットフォーム上の利用状況や稼働中のワークロードをまったく把握できないことでした。Snowflake標準のコスト管理UIはごく基本的なもので、詳細な分析には力不足だったのです。さらに、当初はプロダクト担当VPが管理者を務めるなど、技術職以外のメンバーがSnowflakeのセットアップを担っていたため、高度なコスト監視や最適化に必要な技術的基盤がチームに欠けていたことも、課題をいっそう深刻にしていました。

SELECTを導入し、即座にコストを可視化・制御

コストが急増し、クレジットが想定より早く枯渇しつつあるなか、SynthesiaはSnowflakeの支出パターンを即座に可視化する必要がありました。導入プロセスは驚くほどスピーディーでした。IT部門の承認に1週間ほどかかったものの、権限が整ってからのSELECTのセットアップ自体は1時間足らずで完了。チームはすぐにSELECTの自動削減機能を有効化し、初日からコスト削減効果を得られました。

的を絞った最適化で、SELECTが60%のコスト削減を実現

最初の1か月で、SELECTを通じて主要なコスト要因を特定・対処し、劇的な削減を実現しました。SELECTのAutomated Savings機能を有効化した後、SynthesiaはSELECTの可視化とInsights機能で特定した、的を絞った施策へと軸足を移しました。SELECTは、インクリメンタル化が必要なdbtモデルや、ワークロードに対して大幅に過大なウェアハウスなど、改善すべきポイントを即座に浮き彫りにしました。中でも大きな発見は、必要なサイズより3段階も大きいウェアハウスが稼働していたことです。SELECTの使用率メトリクスが確かな根拠となり、すぐにライトサイジングを実行できました。また、Salesforceへデータを同期するCensusジョブの非効率性も特定し、ビジネス側の関係者と協議のうえ、リファクタリングや完全な停止が可能と判断しました。

効率的な監視体制で先手を打つコスト管理へ

SELECTにより、Synthesiaのコスト管理は事後対応の火消しから、先手を打つ監視へと変わりました。毎週月曜の朝に、カスタマイズした3〜4つの保存ビューを確認するルーティンを確立。週次の監視項目には、週次・月次のウェアハウスコスト、自社のユースケースに合わせてカスタマイズした長時間実行クエリ、未使用アセット、新たに導入されたワークロードの監視が含まれます。この効率化されたアプローチは数分で済む一方、Snowflake環境全体を包括的に可視化でき、コストの急増や新たな非効率ワークロードを早期に検知できます。コスト削減に加えて、最適化はdbtパイプラインのパフォーマンス向上ももたらし、SELECTへの投資からさらなる価値を生み出しています。

今後の展望:コストレポートの一元化と部門別配賦

Synthesiaは、Snowflakeのコストレポートと分析の中心ハブとしてSELECTを活用していく計画です。SELECTのdbt連携機能のdbtメタキーを使って支出を部門別に配賦し、組織全体でより詳細なコスト帰属を実現することも検討しています。コスト意識の高い企業として、AIプラットフォームの拡大を続けるなかで規律ある支出管理を維持するうえで、この機能は不可欠になるでしょう。今後提供予定のOmni連携により、ダッシュボードのコストとリネージの可視性がさらに高まり、パーティションモニターによってdbtモデル単位での詳細なコスト異常検知が可能になります。

SELECTがデータチームを加速させる仕組みを見る

SELECTがウェアハウスの無駄を削減し、可視性を高め、データコストのインサイトを行動につなげる方法をご覧ください。

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Customer Love.Supercharging thousands of data cloud users.

Read more customer love

“SELECT is a team favorite - its cost monitoring and auto savings give us peace of mind that our Snowflake spend is in check. The platform’s detailed insights across SQL queries, dbt, and Looker usage provides a comprehensive view into credit spend that is unmatched by other solutions. SELECT has helped us significantly optimize how we use Snowflake.”

Dan CorcoranSenior Data Engineering Manager at Gopuff

“SELECT's app has become an invaluable resource to our company. It clearly breaks down our costs to allow us to focus on the most important areas of cost. SELECT has repeatedly surfaced inefficient common query patterns, and has helped us spot 200 TiB of unused tables to drop, resulting in continued significant cost savings. SELECT is always adding new features to help their customers better understand and reduce their spending. We can't recommend them highly enough!”

Sean AbrahamSenior Principal Software Engineer at VideoAmp

“I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.”

Ian FaheySenior Analytics Engineer at Loop

“SELECT helps us quickly identify inefficient queries that consume unnecessary Snowflake credits, providing all the information we need in a single application. With the Automated Savings feature, we were able to allocate credits to new compute-intensive data projects.”

Jessica FranksData Engineering Manager at NOTHS

“This is the easiest thing we've ever done to save money - 20x ROI. Does this not exist for AWS?”

Skyler ChiSVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger

“SELECT provides our team with complete visibility into all aspects of our Snowflake bill and usage. Our team regularly uses SELECT to monitor costs and get alerted on key changes. The dbt & Looker integrations are also super helpful for identifying performance bottlenecks.”

Jonathan TalmiSenior Data Engineering Manager at Super

“SELECT helped us monitor and reduce our overall Snowflake spend by almost 40%. The reporting showed me bottlenecks in minutes that would’ve otherwise taken weeks to dig through metadata and sort out. The 'Automated Savings' savings feature alone is saving us over $10k a month across our accounts, allowing us to bring on new workloads.”

Garrett McClintockAnalytics Engineering Manager at Heap

“Before SELECT, we were blind to our Snowflake cost drivers. Minutes after install, we identified a single job that was driving over 20% of our costs. The instant visibility & not having to build & maintain our own monitoring makes a big difference for a lean team like ours.”

Erik WebbHead of Data at Clair

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