Auf dem Snowflake Summit haben wir die Markteinführung des Snowflake Performance Index (SPI) angekündigt. Dabei handelt es sich um einen aggregierten Index zur Messung realer Verbesserungen der Snowflake Performance, die Kunden im Laufe der Zeit erfahren. 

Im Mittelpunkt der Produktphilosophie von Snowflake steht die kontinuierliche Verbesserung der Performance unserer Produkte, insbesondere der zentralen Datenbank-Engine. Wir legen großen Wert darauf, unseren Kunden im Rahmen unserer wöchentlichen Veröffentlichungen regelmäßige Performance-Verbesserungen zu bieten, und zwar ohne zusätzlichen Aufwand oder Mehrkosten. Wenn wir die von unseren Kunden genutzten Funktionen verbessern, bieten diese Änderungen nahtlos und transparent Vorteile für die entsprechenden Workloads. Dies führt zu einer höheren Performance, ohne dass die Kunden einen Finger dafür rühren müssen. Außerdem profitieren unsere Kunden von unserem verbrauchsabhängigen Preismodell, da effizientere Workloads oft zu direkten Kosteneinsparungen führen. Wir arbeiten unermüdlich daran, die Performance zu verbessern und somit Kosten zu senken, was wiederum die Kundenzufriedenheit erhöht. So wissen wir, dass unsere Ziele mit denen unserer Kunden übereinstimmen. Letztendlich führt die Kombination aus optimierten Workloads, zeitnahen Transformationen und schnellerer Entscheidungsfindung zu einer Steigerung des unternehmerischen Mehrwerts – sowohl für unsere Kunden als auch für Snowflake.

Mit dem SPI können wir feststellen, was diese regelmäßigen Verbesserungen bewirken und wie sich unser fortwährender Einsatz auf das Preis-Leistungs-Verhältnis für die Kunden niederschlägt. Der SPI wird auf der Grundlage stabiler und wiederkehrender Workloads berechnet (weitere Informationen dazu finden Sie hier), sodass wir die Verbesserungen bei bestimmten Kunden-Workloads mit der Zeit miteinander vergleichen können.  Früher haben Anbieter das Preis-Leistungs-Verhältnis mithilfe von synthetischen Benchmarks abgebildet.  Dieser Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die Besonderheiten realer Kunden-Workloads wie die Elastizität der Nachfrage, komplexe Sicherheits- und Zugriffsrichtlinien sowie das Schemadesign.  Im Gegensatz zu synthetischen Benchmarks wird der SPI auf der Grundlage realer Kunden-Workloads berechnet und gibt den vom Kunden tatsächlich erbrachten Preis für die Performance wieder. 

Wie man im obigen Diagramm sehen kann, hat sich die Abfragedauer (Query Duration) für die stabilen Workloads der Kunden zwischen dem 31. Oktober 2022 und dem 30. April 2023 um 7 % verbessert. Seit der ersten Erfassung des SPI im August 2022 hat sich die Abfragedauer für die stabilen Workloads der Kunden um 15 % verbessert.*

Ein Beispiel für eine Verbesserung der Preis-Leistung, die sich auch im SPI widerspiegelt, ist die Optimierung von Snowflake Warehouses, sodass diese mehr Jobs gleichzeitig ausführen und besser skaliert werden können für Workloads mit häufig und parallel ausgeführten DML-Operationen. Ein weiteres Beispiel ist eine verkürzte Abfragedauer, die durch den automatischen Ausschluss redundanter Join-Bedingungen in komplexen Abfragen erreicht wird. Diese und andere Verbesserungen werden mit fast jeder wöchentlichen Version bereitgestellt. Verfolgen Sie die wichtigsten Performance-Verbesserungen in der Snowflake-Dokumentation. Dort finden Sie alle nützlichen Funktionen, die Ihnen dabei helfen, effizienter zu arbeiten. 

Der SPI unterstreicht das „Engagement von Snowflake, die Wirtschaftlichkeit für unsere Kunden kontinuierlich zu verbessern“ und stellt transparent dar, wie sich eine höhere Plattform-Performance auf die Produktions-Workloads der Kunden in Zahlen niederschlägt. Mit dem SPI können wir außerdem messen, wie sich neue Funktionen, Erweiterungen und Optionen für Rechenressourcen auf die Performance auswirken, um diese kontinuierlich für unsere Kunden zu verbessern. 

Weitere Informationen finden Sie auf der neuen SPI-Website. 

*Basierend auf internen Snowflake-Daten vom 31. Oktober 2022 bis 30. April 2023 bzw. vom 25. August 2022 bis 30. April 2023. Zur Berechnung des SPI ermitteln wir mehrere Kunden-Workloads, die in Bezug auf die Anzahl der Abfragen und die Menge der verarbeiteten Daten über den angegebenen Zeitraum stabil und vergleichbar sind. Die Verkürzung der Abfragedauer ist auf eine Kombination von mehreren Faktoren zurückzuführen, darunter Hardware- und Softwareverbesserungen sowie kundenorientierte Optimierungen.