Analíticas más rápidas: Snowflake mejora la duración media de las consultas en un 40 %

En Snowflake, nos comprometemos a ofrecer mejoras de rendimiento constantes y automáticas. Trabajamos en segundo plano para que tus operaciones de datos sean más rápidas, eficientes y rentables, sin intervención del usuario, configuraciones manuales ni tiempos de inactividad programados. Todas las semanas, implementamos actualizaciones en segundo plano sin problemas, lo que garantiza que tus workloads se ejecuten siempre en la versión más reciente y rápida de Snowflake sin interrupciones en tu servicio. Sabemos que tu tiempo es oro, así que pretendemos que Snowflake sea lo más fácil de usar y optimizado posible, listo para usar. 

Este enfoque te ayudará a obtener el mejor precio por rendimiento con Snowflake. Además, con nuestro modelo de precios basados en el consumo, estas mejoras de rendimiento pueden suponer un ahorro real de costes.

Resultados del Snowflake Performance Index

Nuestra dedicación a tu éxito nos lleva a medir y mejorar continuamente el rendimiento que experimentas con Snowflake. El Snowflake Performance Index (SPI) realiza un seguimiento de estas mejoras reales a lo largo del tiempo. En lugar de utilizar indicadores sintéticos para comparar el rendimiento, medimos nuestras mejoras utilizando datos reales de los clientes en los workloads de producción. 

Esto significa que el SPI refleja auténticas mejoras que marcan la diferencia en tus operaciones diarias. Desde que lanzamos el SPI en agosto de 2022, la duración media de las consultas de workloads estables ha mejorado un 40 %. Solo en los últimos 12 meses, el SPI ha experimentado una mejora del 20 %.

Seguimiento de las mejoras de rendimiento mediante el SPI

En los últimos 12 meses, hemos introducido varias mejoras significativas, la mayoría automáticas, sin necesidad de configuraciones ni esfuerzos adicionales para modificar el código.

Mejora en la ejecución de consultas: nos hemos esforzado en seguir reduciendo los tiempos de ejecución y gestionando patrones de consultas complejos de forma más eficaz. Algunos ejemplos son la optimización de consultas de unión, el tratamiento automático de sesgos y la ampliación de la compatibilidad con la poda Top-K para mejorar el rendimiento de consultas con patrones de agregación y filtrado específicos. Estas actualizaciones ayudan a que las consultas se ejecuten más rápido, incluso cuando los workloads se complican más.

Ingesta y replicación de datos: hemos reducido el tiempo dedicado a la replicación de metadatos, acelerado la clonación y optimizado la ingesta de grandes conjuntos de datos para ayudarte a introducir datos en Snowflake de forma más rápida y fiable, optimizando así tus flujos de trabajo.

Optimización adaptativa: hemos lanzado varias optimizaciones adaptativas para que Snowflake sea más inteligente a la hora de elegir las mejores estrategias para la ejecución de consultas. Por ejemplo, hemos ampliado la poda Top-K para incluir una gama más amplia de consultas y hemos perfeccionado la capacidad del optimizador de tomar decisiones inteligentes sobre el orden de unión, lo que te beneficia de una planificación de consultas más rápida y eficiente.

Eficiencia de la plataforma: hemos seguido mejorando la fiabilidad y velocidad generales de la plataforma. Por ejemplo, hemos reducido el tiempo necesario para las operaciones de clonación y hemos aumentado la eficiencia de la compresión, lo que ha reducido el consumo de recursos y facilitado las operaciones del sistema.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo estamos haciendo que Snowflake sea más rápido y eficiente para ti. Nos comprometemos a no bajar el ritmo. Al invertir continuamente en mejoras de rendimiento, nos centramos en ayudarte a obtener más valor de Snowflake y a reducir tus costes operativos a lo largo del tiempo.

Para obtener más información sobre las últimas mejoras, consulta nuestras notas de la versión sobre el rendimiento y visita el sitio web del SPI.

*Según los datos internos de Snowflake, la duración media de las consultas de los workloads estables de los clientes mejoró un 40 % entre el 25 de agosto de 2022 y el 31 de octubre de 2024. Para calcular el SPI, identificamos un grupo de workloads estables de nuestros clientes y que pueden compararse en términos de volumen de consultas y de datos procesados en el periodo presentado. La reducción del tiempo de consulta fue posible gracias a distintos factores, como mejoras en el hardware y el software, así como optimizaciones del cliente. Las métricas de duración de las consultas mejoradas se redondean al valor centesimal más cercano.