Der Beschleuniger für die Snowflake-Kostenüberwachung ermöglicht es Snowflake-Administratoren, die gesamten Rechenkosten, die Leistungsüberwachung, die Benutzerakzeptanz und die Fehlerverfolgung für ihre Snowflake-Datenspeicher zu analysieren. Das Dashboard „Compute Cost Overview“ kann verwendet werden, um den Kreditverbrauch zu verstehen, die Budgetzuweisung zu planen und Spitzenausreißer zu identifizieren, um unnötige Ausgaben zu reduzieren. Verwenden Sie das Dashboard „Benutzerakzeptanz“, um die Akzeptanz Ihrer neuen Cloud-Plattform zu verfolgen und zu sehen, wo diese ihre Zeit verbringen. Die Dashboards „The Performance Monitoring“ und „Error Tracking“ ermöglichen es Ihnen, bestimmte Abfragen, die länger dauern oder bei denen es zu Zeitüberschreitungen kommt, genauer zu untersuchen.

Für das Dashboard „Slow Running Queries“ sind zwei Versionen verfügbar. Die Basisversion verwendet persistente Informationen aus der Tabelle ACCOUNT\_USAGE. Die erweiterte Version verwendet benutzerdefiniertes SQL, um Query-Profiler-Analysen zu gängigen Leistungsproblemen zu erstellen (z. B. „explodierende“ Verknüpfungen, ineffizientes Pruning usw.). Die Analyse ist auf die jeweils letzten 14 Tage beschränkt. Die Leistung kann durch die Verwendung von benutzerdefiniertem SQL verlangsamt sein, da die Query-Profiler-Informationen bei der Auswahl jeder Markierung abgefragt werden. Wenn Sie nicht die erweiterte Version verwenden möchten, schließen Sie die Datenquelle CUSTOM\_SQL und löschen Sie das Dashboard, um Fehler zu vermeiden.

### Antworten auf wichtige Geschäftsfragen erhalten

* Wie hoch ist die Gesamtleistung unserer Snowflake-Infrastruktur, wo ist der Verbrauch am höchsten?
* Welche Warehouses verursachen die höchsten Kosten?
* Wie sieht es mit dem Rechenaufwand unserer Datenbank im Vergleich zu unserem Plan aus?
* Wo gibt es Leistungsprobleme bei bestimmten Benutzern oder Abfragen?
* Wie sieht die Benutzerakzeptanz aus? – Wer nutzt die Datenbank am meisten, und wer ist zwar ausgestattet, nutzt sie aber nicht so häufig wie erwartet?
* Gibt es wiederkehrende Fehler, die untersucht und behoben werden müssen?
* Wie lange ist die voraussichtliche Vertragsdauer auf der Grundlage der derzeitigen Nutzung?

### KPIs überwachen und verbessern

* Anzahl an Abfragen
* Abfragen pro Benutzer
* Auslastung der Cloud-Server
* Zeit pro Abfrage
* Fehlerquote
* Vergeudete Minuten aufgrund von Fehlern
* Anzahl der Benutzer
* Durchschnittliche Ausgaben in diesem Monat, am Tag, im letzten Monat
* Durchschnittliche tägliche Kreditnutzung
* Durchschnittliche monatliche Speicherkosten
* Auslastung der Cloud-Dienst-Ebene
* Durchschn. Abfrageleistung

### Snowflake- und Tableau-Partner, die Ihnen heute zum Erfolg verhelfen können

* [Slalom ist Experte für Tableau, Snowflake und Salesforce](https://slalom.turtl.co/story/converge/page/1) und integriert Plattformen zur Verbesserung des Geschäftswerts. [Klicken Sie hier](https://www.slalom.com/platforms/tableau), um mehr zu erfahren.
* [InterWorks](https://interworks.com) unterstützt Kunden bei der Integration von Snowflake in ihre Datenökosysteme – [wenden Sie sich direkt an das Unternehmen](https://interworks.com/contact), um herauszufinden, wie es Ihnen bei der Einführung cloudbasierter visueller Analysen helfen kann.
* [CoEnterprise](https://www.coenterprise.com/solutions/data-analytics/) bietet Snowflake- und Tableau-Lösungen, darunter [Snowtrail](https://info.coenterprise.com/hubfs/Collateral/Analytics/CoEnterprise_SnowTrail.pdf), die Ihnen helfen, das richtige Maß an Sicherheit für Ihre Snowflake-Infrastruktur zu gewährleisten, sowie [Runaway](https://info.coenterprise.com/hubfs/Collateral/Analytics/RunAway-By-CoEnterprise.pdf), das Slack in die Leistungsüberwachung integriert, damit Sie optimal von Ihrer Snowflake-Investition profitieren.

### Herstellen einer Verbindung zu Ihren Snowflake-Daten, um diesen Beschleuniger zu aktivieren

1. Erstellen Sie eine neue Datenquelle in dieser Arbeitsmappe
2. Wählen Sie „Snowflake“ als Datenquelle, und wenn Sie den Treiber noch nicht installiert haben, tun Sie dies jetzt. Sobald der Treiber installiert ist, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

Erstellen Sie für jedes dieser Schemata eine neue Datenquelle:
Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT\_USAGE Table: QUERY\_HISTORY
Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT\_USAGE Table: WAREHOUSE\_METERING\_HISTORY
Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT\_USAGE Table: STORAGE\_USAGE

Wenn Sie das Dashboard „Slow Running Queries Advanced“ verwenden:

Erstellen Sie eine weitere Datenquelle, indem Sie eine Verbindung zu Snowflake herstellen und das Schema ACCOUNT\_USAGE auswählen. Ziehen Sie dann eine neue benutzerdefinierte SQL-Tabelle in den Arbeitsbereich. Geben Sie den folgenden benutzerdefinierten SQL-Text ein (auch im Feld „Benutzerdefinierter SQL-Text“ in der Datenquelle vorhanden). 

SELECT 
    QUERY\_ID,
    STEP\_ID,
    OPERATOR\_ID,
    PARENT\_OPERATOR\_ID,
    OPERATOR\_TYPE,
    OPERATOR\_STATISTICS,
    EXECUTION\_TIME\_BREAKDOWN,
    OPERATOR\_ATTRIBUTES,
    EXECUTION\_TIME\_BREAKDOWN:overall\_percentage::float AS OPERATOR\_EXECUTION\_TIME,
    OPERATOR\_STATISTICS:output\_rows output\_rows,
    OPERATOR\_STATISTICS:input\_rows input\_rows,
    CASE WHEN OPERATOR\_STATISTICS:input\_rows>0 THEN OPERATOR\_STATISTICS:output\_rows / OPERATOR\_STATISTICS:input\_rows ELSE 0 END AS row\_multiple,
    CAST(OPERATOR\_STATISTICS:spilling:bytes\_spilled\_local\_storage AS INT) bytes\_spilled\_local,
    CAST(OPERATOR\_STATISTICS:spilling:bytes\_spilled\_remote\_storage AS INT) bytes\_spilled\_remote,
    OPERATOR\_STATISTICS:io:percentage\_scanned\_from\_cache::float percentage\_scanned\_from\_cache,
    OPERATOR\_STATISTICS:table\_name::string tablename,
    CAST(OPERATOR\_STATISTICS:pruning:partitions\_scanned AS INT) partitions\_scanned,
    CAST(OPERATOR\_STATISTICS:pruning:partitions\_total AS INT) partitions\_total,
    OPERATOR\_STATISTICS:pruning:partitions\_scanned/OPERATOR\_STATISTICS:pruning:partitions\_total::float as partition\_scan\_ratio,
    CLUSTERING\_KEY,
    LAG(OPERATOR\_TYPE) OVER (ORDER BY OPERATOR\_ID) LAG\_OPERATOR\_TYPE
FROM TABLE(get\_query\_operator\_stats(\<Parameters.QueryID>))
    LEFT JOIN SNOWFLAKE\_SAMPLE\_DATA.INFORMATION\_SCHEMA.TABLES t
    on TABLENAME = t\.TABLE\_CATALOG \|\| „\.“ \|\| t\.TABLE\_SCHEMA \|\| „\.“ \|\| t\.TABLE\_NAME
ORDER BY STEP\_ID,OPERATOR\_ID

Möglicherweise erhalten Sie eine Fehlermeldung. Das liegt daran, dass der Parameter zur Auswahl einer gültigen Abfrage-ID noch nicht aktualisiert wurde. Sie können diese Fehlermeldungen ignorieren, bis Sie die Datenquelle ersetzt haben.

<br>
Bitte beachten Sie: Seit Mai 2019 enthalten diese Tabellen keine Kosteninformationen in Bezug auf dynamisch aktualisierte Ansichten, Automatisches Clustering oder Snowpipe. Diese Informationen sind in separaten Tabellen enthalten.

3. Sobald Sie eine Verbindung zu allen vier Tabellen hergestellt haben, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die jeweiligen Beispieltabellen und ersetzen Sie jede durch die entsprechende Tabelle aus Ihrem eigenen Snowflake-Schema. Klicken Sie zum Beispiel mit der rechten Maustaste auf QUERY\_HISTORY\_SAMPLE und ersetzen Sie sie durch die Tabelle QUERY\_HISTORY aus Ihrer eigenen Datenbank.
4. Wenn die Dashboards mit Ihren eigenen Daten gefüllt sind, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf jede einzelne Beispieldatenquelle und schließen Sie sie.

Snowflake Account Usage

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