AI-стартап Baselit: оптимизация затрат в Snowflake без участия человека

 Meet Baselit: An AI-Powered Startup that Automatically Optimizes Snowflake Costs with Zero Human Effort

“`html

Meet Baselit: An AI-Powered Startup that Automatically Optimizes Snowflake Costs with Zero Human Effort

В настоящем состоянии экономики команды по работе с данными должны обеспечить максимальную отдачу от своих инвестиций в Snowflake. Основная функция Snowflake – это хранилище данных. Команды по работе с данными могут хранить и обрабатывать данные с помощью этого облачного решения. Одна из основных проблем команд по работе с данными – это расходы на Snowflake. Обсуждения с командами по работе с данными показали, что минимизация расходов была одной из основных целей компании. Команды по работе с данными тратят много времени на поиск способов экономии денег каждые несколько месяцев вручную. Одним из надежных способов снижения затрат на Snowflake является оптимизация запросов и обработка меньшего объема данных. Тем не менее, эти задачи приносят низкую отдачу от инвестиций из-за постоянной работы и требуемой пропускной способности.

Как работает Baselit?

В большинстве случаев обработка меньшего объема данных – это единственный вариант снижения затрат на обработку данных (т.е. оптимизация запросов). Однако, путем снижения вычислительной мощности, необходимой для обработки тех же данных, появляется дополнительное измерение через абстракцию хранилища данных Snowflake, позволяющее оптимизировать эту линию. С Baselit оптимизация вашего хранилища Snowflake становится легкой.

Микро-разделы, включающие активное хранение, временное перемещение, защиту от сбоев и копирование байтов, используются для определения затрат на хранение Snowflake. Тарифы хранилища, обычно составляющие около 23 долларов за терабайт (ТБ) в месяц, применяются к среднему значению снимков использования данных, взятых почасово и усредненных за месяц для вычисления затрат.

Baselit упрощает определение ваших потенциальных сбережений. Ваши сбережения в Snowflake могут быть определены путем выполнения предоставленного SQL-запроса.

Два основных компонента Baselit:

Автоматизированные агенты: Хранилища с автоматизированными агентами проводят меньше времени в режиме ожидания. Оптимизация кэша (определение момента приостановки хранилища вместо его оставления в режиме ожидания) и оптимизация кластера (выбор подходящего выключения кластеров) – это два основных механизма, с помощью которых это происходит.

Автомасштабирование: Масштабирование, которое автоматизирует создание стратегий масштабирования на основе SLA для многокластерных хранилищ. Экономическая и стандартная защита, предоставляемая Snowflake, иногда являются наиболее экономичными, и они также не предоставляют много свободы. Автомасштабирование помогает сэкономить деньги и повысить производительность, создавая уникальную политику масштабирования для каждого хранилища.

Для оптимизации расходов на Snowflake Baselit разработал дополнительные функции:

Оптимизатор dbt, который автоматически выбирает оптимальный размер модели хранилища dbt путем итеративного тестирования

«Линия затрат», которая разбивает расходы по командам, ролям и пользователям.

Рекомендации генерируются автоматически путем анализа метаданных Snowflake.

Итак

Сегодня оптимизация затрат на Snowflake является необходимой, а не опциональной, в нашей данных-ориентированной среде. Бизнесы могут использовать Baselit в своих интересах, чтобы полностью использовать Snowflake, сохраняя при этом хорошую прибыль. Baselit позволяет командам по работе с данными сосредоточиться на своих сильных сторонах – принятии обоснованных решений на основе важных инсайтов из данных с помощью своей автоматизированной методологии и подробных аналитических данных о затратах.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Meet Baselit: An AI-Powered Startup that Automatically Optimizes Snowflake Costs with Zero Human Effort.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…