As Hybrid Tables acabam de ficar até 8x mais rápidas
As Hybrid Tables acabam de ficar até 8x mais rápidas (com base em benchmarks internos),1 com faturamento padronizado e uma performance de lote drasticamente aprimorada. Esse avanço torna as Hybrid Tables ainda mais eficientes para cargas de trabalho de alta simultaneidade e baixa latência, como apps de IA e gerenciamento de estado de fluxo de trabalho.
Veja o que isso significa na prática: As equipes agora podem executar milhares de pesquisas de ponto simultâneas, armazenar o estado do agente de IA e gerenciar a lógica da aplicação transacional diretamente no Snowflake, em velocidades que antes exigiam um banco de dados dedicado e separado.
Cargas de trabalho transacionais não deveriam exigir movimentação complexa de dados
Por muito tempo, as equipes que criam aplicações transacionais foram forçadas a manter e conectar bancos de dados de processamento de transações online (OLTP) separados de sua plataforma analítica. Isso cria uma complexidade enorme: pipelines frágeis, inconsistência de dados e horas duplicadas de governança e engenharia gastas na sincronização de sistemas em vez da criação de produtos.
Na era dos agentes de IA e das aplicações em tempo real, essa fragmentação pode ser um problema. Quando seu agente precisa ler o estado transacional atualizado, consultar o contexto histórico e gravar os resultados, tudo em milissegundos, você não pode arcar com a latência dos pipelines de dados.
As Hybrid Tables resolvem isso integrando profundamente as cargas de trabalho transacionais ao banco de dados do Snowflake, o que permite unir dados transacionais e analíticos em uma única consulta, mantendo controles unificados de governança e segurança em todos os seus dados.
O que há de novo: Performance que muda o que é possível
Esta versão engloba três grandes melhorias.
1. Maior throughput, aplicado automaticamente
As Hybrid Tables agora oferecem suporte à execução de consulta de instrução única, o que pode reduzir drasticamente a sobrecarga de operações repetitivas. Os resultados: throughput até 8x maior para operações de ponto, com base em benchmarks internos.1
Assim que estiver em GA, essa melhoria de performance será habilitada por padrão para todas as cargas de trabalho das Hybrid Tables, sem necessidade de alterações de código ou configuração.
2. Operações de lote mais rápidas e econômicas
As inserções em massa nas Hybrid Tables agora são otimizadas no nível do mecanismo de armazenamento, com benchmarks mostrando gravações em lote até 10x mais rápidas a um custo 10x menor, mesmo em tabelas com dados existentes.2 O sistema seleciona dinamicamente o modelo de execução ideal. Operações otimizadas de atualização, mesclagem e exclusão em lote estarão disponíveis em breve.
Isso faz a diferença para as equipes que executam extração, transformação e carregamento (ETL) nas Hybrid Tables, preenchendo o estado ou sincronizando grandes conjuntos de dados. O que antes exigia uma orquestração cuidadosa agora funciona com uma simples instrução INSERT.
3. Créditos de solicitação eliminados para redução de custos
O Snowflake removeu o faturamento de créditos de solicitação para as Hybrid Tables. Os preços agora seguem um modelo simplificado de capacidade de processamento e armazenamento, o mesmo modelo que os clientes do Snowflake já conhecem. Os clientes observam uma redução média de 15% nos custos das Hybrid Tables, chegando a 40% ou mais para cargas de trabalho exigentes e de alto throughput,3 permitindo que as equipes ajustem a escala com as Hybrid Tables de forma mais econômica.
Melhoria |
Resultados de benchmark |
Maior throughput |
Throughput até 8x maior em um warehouse XS, aplicado automaticamente |
Performance de lote mais rápida |
Cargas em massa 10x mais rápidas e 10x mais baratas, sem alterações no fluxo de trabalho |
Redução de custos |
Economia de custos de até 40% com a eliminação dos créditos de solicitação |
Performance de outro nível se traduz em resultados de negócios reais
Com esses avanços, as Hybrid Tables agora possibilitam uma performance ainda melhor em uma ampla variedade de cargas de trabalho de produção. Veja como os clientes estão colocando-as em prática:
Gerenciamento de metadados e estado
Simplifique a arquitetura consolidando o estado dentro do Snowflake
As equipes que executam pipelines de dados e aplicações complexas costumam manter bancos de dados externos apenas para rastrear o estado do trabalho, os pontos de verificação do fluxo de trabalho, os dados da sessão do usuário ou os metadados de configuração da aplicação. As Hybrid Tables eliminam essa sobrecarga, permitindo que o estado viva junto com seus dados analíticos com garantias transacionais ACID, sem a necessidade de uma infraestrutura separada.
A MarketWise, holding de serviços financeiros que impulsiona investimentos autônomos para milhões de assinantes, substituiu o MySQL e o DynamoDB pelas Hybrid Tables para rastrear o estado do fluxo de trabalho de vários pipelines de engenharia de dados em tempo real. O resultado: redução de 35% nos custos de infraestrutura e uma plataforma centralizada que eliminou a movimentação desnecessária de dados.
"As Hybrid Tables tornaram tudo muito mais simples para nós. Reduzimos nossa pegada de arquitetura, centralizamos nossos dados em uma única plataforma e executamos tarefas que antes eram simplesmente impossíveis."
Ron Stiffler
O mesmo padrão de consolidação se estende além da engenharia de dados. A Verantos, empresa de ciências da vida que gera evidências do mundo real a partir de bilhões de registros clínicos, unificou os metadados de pesquisa e o estado da aplicação com suas cargas de trabalho analíticas nas Hybrid Tables, eliminando a infraestrutura separada do RDS e do Redshift. Consultas complexas que antes levavam 30 minutos agora são concluídas em menos de 10 minutos. Sua equipe enxuta de DevOps realiza o que antes exigia mais funcionários.
"O uso de Hybrid Tables permitiu que a nossa equipe existente de DevOps realizasse tarefas que antes eram consideradas monumentais, sem a necessidade de contratar mais pessoas."
Chris May
Fornecimento de dados
Forneça pesquisas atualizadas e de baixa latência diretamente do Snowflake
Quando as aplicações precisam fornecer resultados em tempo real, como recomendações de produtos, pesquisas geoespaciais e dados de preços, as equipes tradicionalmente criam uma camada de fornecimento dedicada. As Hybrid Tables transformam o próprio Snowflake em uma camada de fornecimento de alta performance, eliminando a movimentação de dados e mantendo os resultados atualizados.
O Grailed, um marketplace líder voltado para a comunidade de moda de luxo, streetwear e vintage, usa as Hybrid Tables para fornecer recomendações de estilo personalizadas em menos de um segundo para milhões de usuários. Ao armazenar recomendações de ML pré-computadas nas Hybrid Tables, eles fornecem pesquisas de ponto de alto throughput e baixa latência diretamente do Snowflake, sem um banco de dados de fornecimento separado.
"Com as Hybrid Tables da Unistore, nossos fluxos de dados ficaram muito mais ágeis, já que não precisamos mais de pipelines complexos de ETL. É um jeito bem mais leve e eficiente de rodar sistemas de recomendação."
Conor Curry
Aplicações leves e fluxos de trabalho de agentes
Execute a lógica da aplicação voltada para o cliente nativamente no Snowflake
Para aplicações que precisam de leituras e gravações rápidas (jornadas do cliente, gerenciamento de casos, rastreamento de sessão e aplicação de direitos), as Hybrid Tables fornecem as garantias transacionais de um banco de dados OLTP sem o fardo operacional de executar um.
A Elementum, plataforma de automação de fluxo de trabalho orientada por IA, é executada diretamente no Snowflake usando as Hybrid Tables para oferecer velocidade operacional e poder analítico. Sua plataforma orquestra agentes de IA, regras de negócios e interações humanas em processos de várias etapas, todos exigindo leituras e gravações em tempo real e de alta simultaneidade com restrições de chave primária e chave estrangeira aplicadas.
Os resultados falam por si. Os clientes alcançam uma resolução de contratos 2x mais rápida, tempos médios de resolução de suporte de 15 minutos (um aumento de 125% nos índices de satisfação do cliente) e mais de US$ 10 milhões em economia anual com o gerenciamento automatizado de licenças de software.
"Nossa plataforma impulsionada por IA roda diretamente no Snowflake, utilizando Hybrid Tables para entregar tanto velocidade operacional quanto poder analítico. Isso permite que nossos clientes automatizem processos de negócios críticos — da gestão de contratos ao suporte ao cliente — enquanto mantêm todos os seus dados centralizados e seguros.”
Joshua Waite
Comece hoje mesmo
Confira este quickstart guide para começar a usar as Hybrid Tables hoje mesmo. Para experimentar nossas mais recentes melhorias de performance, siga nossa documentação para aderir à versão preliminar pública.
Declarações prospectivas: Este artigo contém declarações prospectivas, inclusive sobre nossas futuras ofertas de produtos. Elas não constituem compromissos de fornecimento ou produção de quaisquer ofertas de produtos. Os resultados e os produtos reais podem diferir e estão sujeitos a riscos e incertezas conhecidos e desconhecidos. Consulte nosso 10-Q mais recente para obter mais informações.
1 Dados com base em benchmarks executados usando o Yahoo Cloud Serving Benchmark (YCSB) com uma carga de trabalho de leitura de 100% em um warehouse Gen2 XS.
2 Dados com base em benchmarks internos para o carregamento de 50 GB nas Hybrid Tables usando um warehouse 2X-Large.
3 Dados com base nas estimativas do Snowflake de economia média de custos entre os clientes, medidas no consumo de créditos de produção no mundo real em fevereiro de 2026.
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Parabéns à vencedora do Startup Challenge 2026: LGND AI
