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

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…