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Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
Puntos clave:
Lea el artículo completo en Dominar la optimización de costes de Snowflake a escala.
Si gestionas un negocio SaaS multitenant y sientes que tu factura de Snowflake crece más rápido que tus conocimientos, esta historia es para ti.
En Optimove, siempre hemos creído en empoderar a los equipos para que actúen con rapidez, inteligencia e independencia. Esa es la esencia del marketing sin posiciones, y no solo se aplica al marketing. Es nuestra forma de operar como empresa. Por eso, cuando nuestro gasto en Snowflake empezó a superar el valor que obteníamos, lo tratamos como cualquier otro cuello de botella. Cortamos la línea.
Esta es la historia de cómo aplicamos el pensamiento sin posiciones a la optimización de costes de Snowflake y ahorramos miles de dólares en el proceso.
Las plataformas SaaS multitenant presentan un reto único. No hay una solución única para todos. Cada cliente se comporta de forma diferente, consume datos de forma diferente y escala de forma diferente. Pero Snowflake no lo sabe automáticamente. Si no se presta mucha atención, se acabará pagando precios elevados por procesos ineficientes.
Nuestro primer paso fue conseguir una visibilidad radical. Nos sumergimos en las vistas del sistema de Snowflake para optimizar los costes de Snowflake, desde QUERY_HISTORY hasta WAREHOUSE_METERING_HISTORY, y empezamos a localizar dónde se escondía el desperdicio. A continuación se muestran los cuatro pasos que seguimos para gastar en Snowflake y los resultados que obtuvimos.
El hecho de que se puedan crear infinitos almacenes no significa que se deba hacer.
Consolidamos los procesos de baja eficiencia en un número menor de almacenes multiclúster de alto rendimiento, identificando los almacenes infrautilizados con un uso medio inferior al 30 %. El resultado fue una reducción del 50 % en los créditos de computación para esas cargas de trabajo, sin que se produjera una disminución del rendimiento.
Anteriormente, utilizábamos un enfoque de almacén compartido por proceso. Pero no todos los inquilinos son iguales. Algunos necesitaban más computación y otros utilizaban mucho menos.
Creamos una estrategia de almacén por inquilino basada en un indicador sencillo pero potente: el número de usuarios multiplicado por el número de atributos. Esta «puntuación de inquilino» nos ayudó a asignar a cada cliente el nivel de almacén adecuado, ya fuera XS, M o XXL.
Después de aplicar ese enfoque a un proceso, el uso se redujo drásticamente, de 244 créditos al día a solo 35, mientras que la fiabilidad mejoró.
Observamos picos recurrentes en la demanda de recursos causados por actualizaciones simultáneas de los inquilinos mediante Change Data Capture (CDC). Estos picos obligaban a Snowflake a escalar de 0 a 19 clústeres casi instantáneamente, para luego quedarse inactivo y acumular gastos.
Nuestra solución fue sencilla y eficaz. Escalonamos la programación. En lugar de ejecutar todos los trabajos al mismo tiempo, introdujimos desfases de ejecución aleatorios. El resultado fue una curva más suave, una reducción del desperdicio de recursos y un ahorro mensual de entre 10 000 y 12 000 dólares.
Si no se puede ver, no se puede solucionar.
Integramos Snowflake con Datadog y creamos paneles y alertas para todo, desde la saturación de los clústeres hasta los tiempos de cola de consultas. Pero no nos limitamos a la supervisión. Añadimos anulaciones a nivel de configuración, detección de anomalías y alertas de desviación del almacén a nuestros flujos de trabajo.
El objetivo no era solo saber qué fallaba. Era facilitar que cualquier equipo pudiera actuar sin tener que esperar a un especialista.
Esta iniciativa no era propiedad de un solo equipo. Todos la impulsaron: los SRE, los DBA, los ingenieros de datos y los desarrolladores. Del mismo modo, el marketing sin posiciones permite a cualquier profesional del marketing lanzar, optimizar y personalizar sin dependencias. Nuestra cultura interna permite a los ingenieros pasar inmediatamente de la información a la acción.
No se trataba de un proyecto de traslado y cambio. Era un cambio de mentalidad.
Todavía estamos en pleno proceso y seguiremos compartiendo más herramientas, paneles de control y aprendizajes a medida que avancemos. Pero una cosa está clara. El gasto en Snowflake no debería ser un misterio. Y solucionarlo no debería requerir una sala de guerra.
Si su factura de Snowflake se está disparando y está atrapado esperando a que alguien más tome medidas, tal vez sea el momento de pasar a la posición libre y considerar nuestra optimización de costes de Snowflake.
Bienvenido a la era del marketing y la ingeniería sin posiciones.
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Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
En este informe exclusivo de Forrester, descubra cómo los profesionales del marketing global utilizan la inteligencia artificial y el marketing sin posiciones para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la relevancia.
Dor Harchol es ingeniero de fiabilidad de sitios web en Optimove, una empresa de software líder en Positionless Marketing. Dor se especializa en crear infraestructuras resilientes, automatizar operaciones y garantizar una alta fiabilidad del sistema en entornos cloud. Con una sólida experiencia en supervisión de la producción, herramientas DevOps y mejoras operativas basadas en datos, desempeña un papel clave en la optimización del rendimiento de los sistemas de misión crítica.
A Dor le apasiona identificar oportunidades para reducir los costes de la nube y la infraestructura sin comprometer la escalabilidad ni el rendimiento. Es licenciado en Ingeniería Industrial y Gestión por el Shenkar College.
