Optimización de costes y rendimiento de tu plataforma Snowflake:
menos gasto, mejores tiempos
El gasto en Snowflake crece cuando nadie mira de cerca los warehouses, las consultas y los pipelines. Veltech hace la auditoría completa, identifica dónde se escapan los créditos y aplica las optimizaciones que reducen el coste y mejoran el rendimiento sin tocar lo que ya funciona.
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Auditoría de créditos Snowflake
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Right-sizing de warehouses
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Optimización de consultas
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Pipelines más rápidos
MAPA DE FUGAS DE COSTE
Dónde se escapa el dinero en una plataforma Snowflake sin optimizar
La mayoría de organizaciones que usan Snowflake tienen entre un 30 y un 50% de sus créditos desperdiciados en alguna de estas cinco áreas. La auditoría de Veltech las identifica todas.
ÁREA 1
Virtual warehouses sobredimensionados
Los warehouses se crean con un tamaño fijo para el peor caso y se quedan encendidos aunque nadie los use. Un warehouse XL que debería ser M consume cuatro veces más créditos por la misma carga de trabajo.
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Right-sizing y auto-suspend
ÁREA 2
Consultas sin optimizar
Consultas que escanean micro-particiones innecesarias, joins sin filtrar o transformaciones que se recalculan en cada ejecución. Cada consulta mal escrita es un coste que se repite cada vez que alguien la lanza.
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Query profiling y reescritura
ÁREA 3
Almacenamiento sin gobierno
Tablas históricas sin políticas de retención, datos duplicados entre entornos de desarrollo y producción, y time travel configurado con periodos más largos de lo necesario.
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Lifecycle y clustering
ÁREA 4
Pipelines redundantes o mal programados
Pipelines que se ejecutan más veces de las necesarias, en horarios que se solapan con otras cargas o que procesan datos que no han cambiado desde la última ejecución.
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Orchestration tuning
ÁREA 5
Cloud services sin controlar
Los servicios de metadatos y autenticación de Snowflake se facturan por separado cuando superan el umbral del 10% del consumo de compute. Configuraciones por defecto que generan coste invisible.
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Cloud services monitoring
LOS DOS EJES DE OPTIMIZACIÓN
Costes y rendimiento son el mismo problema visto desde dos ángulos
Una consulta que tarda diez minutos cuando debería tardar uno no solo frustra al analista: consume diez veces más créditos. Optimizar el rendimiento es en la mayoría de casos optimizar el coste, y viceversa.
EJE 1 · REDUCCIÓN DE COSTES
Menos gasto en Snowflake sin reducir capacidad
Identificamos y eliminamos el gasto que no genera valor: warehouses sobredimensionados, créditos desperdiciados en inactividad y almacenamiento sin política de ciclo de vida.
Right-sizing de virtual warehouses por tipo de carga de trabajo
Configuración de auto-suspend y auto-resume por warehouse
Políticas de retención y ciclo de vida del dato en almacenamiento
Optimización del consumo de cloud services y metadatos
Consolidación de warehouses con cargas compatibles
Monitorización de créditos con alertas de umbral por equipo
EJE 2 · MEJORA DE RENDIMIENTO
Consultas y pipelines que hacen en minutos lo que tardaban horas
Analizamos el perfil de ejecución de las consultas más costosas, los pipelines más lentos y las transformaciones más repetidas, y los optimizamos sin cambiar la lógica de negocio.
Profiling y reescritura de las consultas más costosas
Definición de clustering keys para las tablas con más escaneo
Implementación de materialized views y result cache strategy
Optimización de pipelines ELT y modelos DBT
Configuración de search optimization service donde aplica
Partición incremental para reducir el volumen procesado en cada ejecución
¿CÓMO LO HACEMOS?
Auditoría, optimización y transferencia del conocimiento
Un proceso en tres pasos que termina con el equipo interno capaz de mantener la plataforma optimizada por su cuenta.
Auditoría de consumo
Análisis completo del historial de ejecución de Snowflake: consumo de créditos por warehouse, consultas más costosas, pipelines más lentos y almacenamiento sin gestión. Sin instalar nada: trabajamos con los datos de ACCOUNT_USAGE e INFORMATION_SCHEMA.
Informe de auditoría con el top-20 de oportunidades de optimización ordenadas por impacto estimado en coste y rendimiento.
Implementación de optimizaciones
Aplicación de las optimizaciones priorizadas en el informe: right-sizing, reconfiguración de warehouses, reescritura de consultas, ajuste de pipelines y configuración de políticas de almacenamiento. Las optimizaciones se aplican con validación antes y después.
Comparativa de consumo y rendimiento antes y después, con el ahorro de créditos medido en el periodo de validación.
Transferencia y monitorización
Documentación de las optimizaciones aplicadas, configuración de dashboards de monitorización de costes y rendimiento, y formación del equipo interno para mantener la plataforma optimizada de forma continua.
Dashboard de monitorización activo, guía de buenas prácticas y formación al equipo de datos.
LO QUE CAMBIA
30%
Reducción media de coste
Ahorro habitual en créditos Snowflake tras aplicar las optimizaciones de warehouse y consultas
10x
Mejora en consultas críticas
Factor de mejora habitual en las consultas más costosas tras reescritura y optimización de clustering
2w
Auditoría inicial
Tiempo para obtener el informe completo de oportunidades de optimización priorizadas por impacto
0
Cambios en la lógica
Las optimizaciones no modifican la lógica de negocio ni los resultados de las consultas
¿Necesitáis acceso a nuestra cuenta de Snowflake para hacer la auditoría?
La auditoría se basa en el análisis de ACCOUNT_USAGE y INFORMATION_SCHEMA de Snowflake, que son vistas de solo lectura disponibles en cualquier cuenta. No necesitamos acceso a los datos de negocio: trabajamos con los metadatos de ejecución, consumo y configuración. El acceso requerido es mínimo y se puede revocar al terminar el proyecto.
¿Las optimizaciones implican tiempo de inactividad o riesgo para la plataforma?
La mayoría de optimizaciones son transparentes y no requieren paradas. El right-sizing de warehouses, la configuración de auto-suspend y las políticas de almacenamiento se aplican sin impacto en la operación. Las reescrituras de consultas se validan en un entorno paralelo antes de aplicarse en producción.
¿El servicio funciona también con DBT o con otras herramientas de transformación?
Sí. La optimización de pipelines incluye modelos DBT, tareas nativas de Snowflake y cualquier orquestador externo (Airflow, Prefect, Dagster). El análisis de rendimiento cubre toda la cadena de ejecución, independientemente de la herramienta de transformación que use el equipo.
¿Qué pasa si el equipo interno aplica nuevas cargas de trabajo después de la optimización?
El paso final del servicio incluye la configuración de un dashboard de monitorización y la formación del equipo para detectar nuevas fugas de coste de forma autónoma. La guía de buenas prácticas establece los criterios de sizing y desarrollo que hay que seguir para no volver al punto de partida cuando lleguen nuevas cargas de trabajo.
Información de contacto
info@veltech.ai
Ubicación
Av. del Tibidabo, 51, Sarrià-Sant Gervasi, 08035 Barcelona, España
