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

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…