Mesure des améliorations de performances avec l’indice de performance Snowflake

Nous avons annoncé lors du Snowflake Summit le lancement de l’indice de performance Snowflake Performance Index (SPI), un indice global qui permet de mesurer les améliorations des performances de Snowflake observées par nos clients au fil du temps. 

La philosophie produit de Snowflake s’appuie sur une amélioration continue des performances de nos produits, notamment notre moteur de base de données central. Nous accordons la priorité à l’amélioration régulière des performances pour nos clients, via notre processus de publication hebdomadaire, sans effort ni coût supplémentaire de leur part. Lorsque nous améliorons les fonctionnalités utilisées par nos clients, ces modifications améliorent de façon fluide et transparente les workloads concernés. Nos clients bénéficient donc de gains de performance immédiats sans avoir à bouger le petit doigt. De plus, notre modèle de tarification à la consommation entraîne souvent des économies directes pour nos clients, car leurs workloads sont plus rapides. Cette synergie entre notre recherche constante d’amélioration des performances et la réduction des coûts qui en découle améliore la satisfaction de nos clients en illustrant l’alignement de nos incitations et des leurs. En fin de compte, la combinaison des workloads optimisés, des transformations immédiates et de la prise de décision accélérée augmente la valeur ajoutée, aussi bien pour nos clients que pour Snowflake.

Pour nous aider à mesurer l’impact de ces améliorations régulières du rapport prix/performances pour nos clients, nous faisons appel au SPI. Le SPI est calculé sur les workloads stables et récurrents (en savoir plus ici) ; il nous permet de comparer les améliorations de workloads clients spécifiques au fil du temps.  Par le passé, les fournisseurs ont opté pour des benchmarks synthétiques pour mettre en évidence le rapport prix/performances.  Cette approche ne tient toutefois pas compte des caractéristiques des workloads réels des clients, telles que l’élasticité de la demande, la complexité des stratégies d’accès de sécurité et le design de schéma.  Contrairement aux benchmarks synthétiques, le SPI est calculé sur la base de workloads réels et mesure le rapport prix/performances réel pour nos clients. 

Les chiffres ci-dessus indiquent que la durée des requêtes pour les workloads stables de nos clients a diminué de 7 % entre le 31 octobre 2022 et le 30 avril 2023. Depuis que nous avons commencé à suivre le SPI en août 2022, la durée des requêtes pour les workloads stables de nos clients a diminué de 15 %*.

Un exemple d’amélioration du rapport prix/performances qui se reflète sur le SPI est l’amélioration de la capacité des entrepôts Snowflake à traiter davantage de tâches concurrentes et à mieux évoluer pour traiter des workloads exécutant des opérations DML fréquentes et hautement concurrentes. Un autre exemple est la réduction de la durée des requêtes due à l’exclusion automatique des conditions de jointure redondantes dans les requêtes complexes. Ces améliorations, entre autres, sont mises à disposition presque à chaque publication hebdomadaire. La page dédiée aux améliorations des performances clés de la documentation Snowflake vous informe sur toutes les fonctionnalités qui vous aident à travailler plus efficacement. 

Le SPI met en évidence « l’engagement de Snowflake à améliorer continuellement les indicateurs économiques de ses clients », et offre davantage de transparence sur l’impact quantitatif des améliorations des performances de la plateforme sur les workloads de production au fil du temps. Le SPI nous permet également de mesurer et d’améliorer en continu l’impact sur les performances des nouvelles fonctionnalités, des améliorations et des options de calcul pour nos clients. 

Pour en savoir plus, consultez le nouveau site Web dédié au SPI. 

*Selon les données internes de Snowflake du 31 octobre 2022 au 30 avril 2023 et du 25 août 2022 au 30 avril 2023, respectivement. Pour calculer l’indice SPI, nous identifions un groupe de workloads clients stables et comparables en termes de nombre de requêtes et de données traitées au cours de la période présentée. La réduction de la durée des requêtes résulte d’une combinaison de facteurs (améliorations matérielles et logicielles, optimisations des clients, par exemple).