効率アップとコスト削減：Snowpipeの新価格設定を発表 — データエンジニアリングコストを削減する9つの追加施策
ホリデーシーズン、いわば「節約の季節」に合わせて、Snowflakeは、8月にBusiness CriticalエディションおよびVPSエディションで適用されたSnowpipeの価格モデル変更を、この度EnterpriseエディションおよびStandardエディションのお客様にも拡大することを発表します。
Snowpipeのコスト削減効果をお客様に還元することは、Snowflakeの深いコミットメントの一環に過ぎません。これは、エンタープライズ規模で必要とされる経済性を再定義し、お客様に可能な限り最高の価値を提供するためのものです。データとAIに関するコストは増え続けています。ここでは、Snowflakeがデータエンジニアリングのコストを抑えるための10の方法をご紹介します。
ぜひ、この機会にコスト最適化を実現してください。
1.新しいSnowpipeの（より費用対効果の高い）料金モデルでコスト予測可能性を向上
2025年12月8日より、Snowflakeのすべてのお客様に、ファイル1の取り込みとストリーミング2を含むすべてのSnowpipeサービスにわたって、1GBあたり0.0037クレジットの一貫した料金が請求されます。従来の料金設定モデルは、使用されたコンピュートリソースの量と取り込まれたファイルの数に基づいていました。この更新により、ユーザーは支出の予測がはるかに容易になり、コストが低減することで、ほとんどのワークロードでデータ取り込みコストが大幅に節約できます。8月にBC/VPSエディションのお客様にロールアウトした際の内部ベンチマークによると、お客様はすでに新しい料金モデルによって50%以上のコスト削減を実現しています。そして何よりのメリットは、これらのメリットを得るために、お客様が設定変更などを行う必要はないということです。お客様の既存と新規のSnowpipe使用量に対して、自動的にこの節約が有効となります。
2.Snowpipe Streaming、予算内でエンタープライズグレードのストリーミングを実現
また、低レイテンシーのストリーミングパイプラインのニーズに対応するために、高スループットのリアルタイムワークロードのコストを削減するフルサーバーレスの従量課金モデルを提供することで、新しいSnowpipe StreamingアーキテクチャによるSnowflakeのストリーミング機能の強化も行っています。
コネクテッドカーインテリジェンス企業であるMotorqは、Snowpipe Streamingによって従来のバッチジョブから、より費用対効果の高い低レイテンシージョブへと移行しています。この変更により、同社はデータレイテンシーを数時間から数秒に短縮し、取り込み費用を60%削減しました。さらに、あるお客様は、新しいRustベースのSDKを使用することで、クライアント側のリソースコストを最大30%削減できたと報告しています。
3.新規データを安心してオンボーディング：Snowflake Openflowとのデータ統合のためのシンプルな料金設定
データパイプラインの管理では、予測可能性が鍵となります。Openflowでは、パイプラインのランタイムにvCPUごとの固定クレジット量を使用するシンプルな料金モデルを導入しています。この透明性により、チームはパフォーマンスを犠牲にすることなく、より効果的な予算編成が可能になります。業務効率への影響は顕著です。たとえば、Dynataはインサイトを得るまでの時間を75%以上短縮し、新しいデータセットのオンボーディングのコストを50%以上削減しました。
4.Snowpark Connect for Apache SparkTMでアーキテクチャを統合し、コストを削減
マネージドSpark環境では、コンピュートやストレージなどの直接費が総コストの30～40%を占めることがよくあります。一方、TCOの60%から70%という大部分が、クラスター管理コストなどの間接費に占められていることが少なくありません。しかし、Snowpark Connect for Apache SparkTMでは、強力なSnowflakeエンジン上でSparkコードを直接実行できるようになり、コストのかかるデータ移動とエグレス料金が大幅に削減されました。これにより、アーキテクチャが統合され、クラスターのプロビジョニングとパッチ適用に伴う運用上の負担が軽減されます。
大幅なコスト節減が可能です。Booking.comでは、Snowpark Connectによってランタイムが1.5時間からわずか25分に改善しました。また、Chicago Trading Companyは、基盤となるSnowparkの実行とSnowflakeエンジンを活用することで、年間80万ドルのTCO削減を実現しました。Snowflake以外のマネージドSparkではなく、Snowpark Connectを利用することで、Snowflakeは3年間で約30%の顧客TCO削減を見込んでいます3。
5.dbt Project on Snowflakeでテクノロジースタックを簡素化
多くの場合、外部インフラストラクチャの管理に追加のコストが発生します。dbtプロジェクトをネイティブに実行することで、お客様はテクノロジースタックを劇的に簡素化できます。これにより、dbtコアインフラストラクチャを自社でホストおよび管理することに伴うコスト、さらには一部の外部オーケストレーションツールにかかるコストも実質的に排除されます。この統合により、効率性が向上します。ヘリコプター航空救急車の非営利組織であるSTARSのデータ担当ディレクターであるChris Androsoff氏は、1つのプラットフォームに統合することでコストの透明性が向上し、チームのエンジニアが迅速に価値の提供に集中できるようになったと指摘しています。
6.ダイナミックテーブルでパイプライン効率を向上
ダイナミックテーブルにより、パイプラインの開発が高速化し、パイプラインの信頼性が向上します。この宣言型アプローチでは、Snowflakeは自動的にリフレッシュロジックを処理し、増分更新を使用して新しいデータを効率的に処理するため、オーケストレーションや依存関係ロジックを手動でコーディングする必要がありません。最近では、Snowflakeは連鎖するダイナミックテーブルの効率を改善し、増分メンテナンスをより効果的に提供しています。これにより、データセット全体を再計算するのではなく、必要な部分だけを処理してパイプラインを可能な限り効率的に実行できます。
旅行体験を提供する企業のTravelpassは、従来のDatabricks（Delta Live Tablesを使用）プラットフォームからSnowflake（ダイナミックテーブルを使用）に切り替えたことで、65%のコスト削減を実現しました。ダイナミックテーブルのシンプルさと柔軟性により、Travelpassはより多くの従業員をデータエンジニアリングプロセスに参加させ、ビジネスユニットへのデータ提供効率を350%以上改善しました。
7.ストレージライフサイクルポリシーによるデータ管理の自動化
データ保持に手動で介入する必要はありません。ストレージライフサイクルポリシーは、コールドデータのアーカイブから期限切れレコードの削除まで、データライフサイクルをシンプルで自動化した方法で管理します。この自動化は、コストの削減とコンプライアンスのサポートに役立つため、チームはインフラストラクチャではなくイノベーションに集中できます。運用の複雑さが軽減されたことで、お客様はストレージコストの大幅な削減を実感できます4。たとえば、ネットワークセキュリティ企業であるSecuronixは、最適化された階層化とポリシードリブンな自動化により、以前のコールドストレージファイル形式と比較して全体的なストレージコストを50%削減しました。
8.エグレスコストオプティマイザー（ECO）によるグローバルデータ移動のコスト最適化
通常、リージョン間でのデータ共有には多額の費用がかかります。エグレスコストオプティマイザー（ECO）によるクロスクラウドのデータ共有は、インテリジェントなルーティングにより、AWS、GCP、Azure上のSnowflakeリージョンやクラウドを横断してコスト効率の高いデータシェアリングを提供します。この機能は、最大で96%のエグレスコスト削減が可能です（AWS US WestからすべてのSnowflake商用リージョンと政府機関リージョンへのレプリケーションを想定）。データアナリティクス企業であるRavenPackはその代表例であり、データ共有コストを14分の1に削減しながらグローバルリージョン間でデータを送信しています。
9.エンタープライズシステム全体で高コストのサイロを解消
Snowflakeは、冗長性のコスト削減に役立ちます。ERP、CRMなどの重要なエンタープライズデータソースをSnowflakeのAIデータクラウドに統合することで、サイロを解消し、冗長なデータコピーやパイプラインを削減できます。SAP、Salesforce、Workdayとのゼロコピーの双方向統合により、コストのかかるデータ移動を回避しながら、必要な場所で一貫したデータ利用を維持できます。
10.セキュアデータシェアリングにより、パイプラインの構築数を減らし、不要な取り込みを排除
インサイトを引き出してAIに備えるには、包括的なデータ基盤が必要です。しかし、データの多くは組織の外部にあり、顧客、サプライヤー、ベンダー、および外部パートナーのもとに存在しています。セキュアデータシェアリングでは、必要なデータがすでにSnowflakeエコシステムに存在し、SnowflakeマーケットプレイスまたはDirect Shareを介してデータプロバイダーによって共有されている場合、プロバイダーがストレージの料金を支払うため、より少ない費用でデータインサイトを利用できます。また、相互運用性とガバナンスを備えたエンタープライズ対応のゼロコピーデータ共有により、データ移動のためのパイプラインの構築やメンテナンスのコストも回避できます。
Snowflakeによるコスト削減
Snowflakeがもたらすさまざまなビジネス上のメリットとコスト削減について詳しくは、ForresterレポートThe Total Economic Impact of the Snowflake AI Data Cloudをご覧ください。SNOWFLAKEの料金についてのシンプルガイドをダウンロードすることもできます。
また、よりインタラクティブな体験のために、最新のSnowflake Pricing Calculatorオンラインツールもぜひお試しください。この料金計算ツールは、クラウドプロバイダー、コンピュート、ストレージ、AIの使用状況を考慮に入れ、現在のコストを推定するのに役立ちます。
1テキストファイル（CSV、JSON、XMLなど）は、圧縮前のサイズに基づいて請求されます。バイナリファイル（Parquet、Avro、ORCなど）の場合、圧縮に関係なく観測されたサイズに基づいて請求されます。
2高パフォーマンスアーキテクチャでは、取り込んだ非圧縮データの量に基づいて定額料金モデルを導入しています。
3TCOは、直接費（クラウドコンピューティング、ストレージ、コールドスタートアップ時間、オーバープロビジョニング、データ転送）と間接費（インシデント、再実行、チューニング、SLAランタイムの一貫性維持に費やすエンジニアリング時間）の合計です。コストは、お客様のサクセスストーリー、2023年のサードパーティレポート、お客様のPoC、Snowflakeの内部ベンチマークデータの組み合わせに基づいて予測されます。
4AWS US Eastのリストプライスとシンプルなポリシーを使用して、エンタープライズカスタマーの定期取得（半年ごとに10%のデータを取得）による1年以上保持した場合の節約。
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