Virtual Warehouses: ประเภท ขนาด และการปรับขนาด

Snowflake Architecture

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

Warehouse เดียว หลาย Workload

แสดง Workload ประเภทต่างๆ

Warehouse เดียว Workload มากเกินไป

Workload มากเกินไป

Standard เทียบกับ Snowpark Optimized

Standard:

กรณีการใช้งาน:
- SQL queries
- การโหลดข้อมูล
- BI reporting
มีตัวเลือก Gen2: ประสิทธิภาพดีขึ้น
ทดสอบ Gen1 เทียบ Gen2 หากต้นทุนเป็นปัจจัยสำคัญ

Snowpark Optimized

กรณีการใช้งาน:
- การฝึก ML Model
- Snowpark DataFrames
- งานที่ใช้หน่วยความจำสูง
ใช้ได้ตั้งแต่ขนาด Medium ขึ้นไป

การกำหนดขนาด Warehouse

กรณีการใช้งานตามขนาด Warehouse:

XS = Query เบา
XL = งานขนาดใหญ่และซับซ้อน

Query

CREATE WAREHOUSE analytics_wh
  WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
  AUTO_SUSPEND = 300
  AUTO_RESUME = TRUE;

จุดที่เหมาะสมที่สุด: ต้นทุนเทียบกับขนาด Warehouse

คิดค่าบริการต่อวินาที โดยมีขั้นต่ำ 60 วินาที

จุดที่เหมาะสมที่สุด

จุดที่เหมาะสมที่สุด

การควบคุมต้นทุน: Auto-Suspend และ Auto-Resume

วิธีควบคุมต้นทุน 1

Auto-Suspend

กำหนดเวลาไม่ใช้งานก่อนระงับ Warehouse
ระงับอัตโนมัติ
300 วินาที (5 นาที) = ค่าเริ่มต้น

วิธีควบคุมต้นทุน 2

Auto-Resume

= TRUE หมายถึงเปิดใช้งานเมื่อมี Query เข้ามา
ไม่ต้องดำเนินการด้วยตนเอง

Multi-cluster Warehouse

กรณีการใช้งาน:

รองรับงานที่มี Concurrency สูง
Cluster เปิด/ปิดอัตโนมัติ

Query

CREATE WAREHOUSE reporting_wh
  WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
  MIN_CLUSTER_COUNT = 1
  MAX_CLUSTER_COUNT = 3
  SCALING_POLICY = 'STANDARD';

ฟีเจอร์สำหรับ Enterprise Edition

Screenshot 2026-05-13 at 4.33.22 pm.png

Scale Up เทียบกับ Scale Out

การ Scale Up เทียบกับ Scale Out: Warehouse ขนาดใหญ่ขึ้น เทียบกับ Cluster มากขึ้น

นโยบาย Scaling: Economy เทียบกับ Standard

Standard

เปิดใช้งานเมื่อมีคิวเกิดขึ้น
เน้น Throughput มากกว่าประหยัดต้นทุน
เหมาะกับ Workload ที่ไม่แน่นอน

Economy

อนุรักษ์นิยม
งานต้องใช้เวลา >6 นาทีจึงเปิด Cluster
เหมาะกับ Workload ที่คงที่และคาดเดาได้

มาฝึกกันเลย!

Snowflake Architecture

Preparing Video For Download...