Віртуальні склади: типи, розмір і масштабування

Архітектура Snowflake

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

Один склад — багато навантажень

Зображення різних навантажень

Один склад — забагато навантажень

Надто багато навантажень.png

Standard vs Snowpark Optimized

Standard:

Використання:
- SQL-запити
- Завантаження даних
- BI-звітування
Доступна опція Gen2: краща продуктивність
Порівняйте Gen1 і Gen2 для свого навантаження, якщо важлива вартість

Snowpark Optimized

Використання:
- Тренування ML-моделей
- Snowpark DataFrames
- Вимогливі до пам’яті
Доступний від Medium і вище

Вибір розміру складу

Розміри складу — приклади:

XS = Легкі запити
XL = Велика й складна робота

Запит

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

Оптимальна точка: вартість vs розмір складу

білінг за секунду з мінімумом 60 секунд

Оптимальна точка

Оптимальний баланс, де

Керування витратами: Auto-Suspend і Auto-Resume

Метод керування витратами 1

Auto-Suspend

Визначає секунди простою до призупинення
Автоматичне призупинення
300 секунд (5 хв) = ЗНАЧЕННЯ ЗА ЗАМОВЧУВАННЯМ

Метод керування витратами 2

Auto-Resume

= TRUE — прокидається при надходженні запиту
Ручне втручання не потрібне

Багатокластерний склад

Випадок використання:

Відповідь на навантаження з високою паралельністю
Кластери автоматично запускаються/призупиняються

Запит

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

Функція видання Enterprise

Знімок екрана 2026-05-13 о 16:33

Масштабування вгору проти вшир

Масштабування вгору vs вшир: більший склад vs більше кластерів

Політика масштабування: Economy vs Standard

Standard

Запускається, коли є черга
Пропускна здатність важливіша за економію
Непередбачувані навантаження

Economy

Консервативна
Навантаження тримає його зайнятим >6 хвилин
Стабільні, передбачувані навантаження

Перейдемо до практики!

Архітектура Snowflake

Preparing Video For Download...