Data Driven Knowledgebase

Snowflakeはクラウドベースのデータウェアハウスで、独自のスケーラビリティと柔軟な料金体系を提供しています。この料金体系は、主に以下の2つの要素で構成されています。

• コンピューティングリソースの使用（クレジット単位）


• ストレージコスト（データ保存量に基づく）

Snowflakeでの計算処理にはクレジットが消費されます。仮想ウェアハウス（Virtual Warehouse）のサイズに応じて、1時間あたりのクレジット消費量が異なります。

1クレジットの価格は契約やリージョンによって異なりますが、仮に1クレジットあたり3 USD（約420円）とします。1ドル=140円で換算すると以下のようになります。

• X-Small: 3 USD/時間（約420円/時間）


• Small: 6 USD/時間（約840円/時間）


• Medium: 12 USD/時間（約1,680円/時間）


• Large: 24 USD/時間（約3,360円/時間）


• X-Large: 48 USD/時間（約6,720円/時間）

Snowflakeでは、データの規模やクエリの複雑さに応じて仮想ウェアハウスのサイズを選択することが重要です。以下は、データ量と仮想ウェアハウスの推奨サイズの目安です。

• X-Small (1クレジット/時間)
  
  
  
  • 推奨レコード数: 数万〜10万レコード程度
  
  
  • 使用例: 小規模のデータセット、シンプルな集計やフィルタリング、少数のJOIN操作
  
  
  • 特記事項: 小規模なクエリに最適だが、複雑なクエリや大規模データには時間がかかる。
  
  
  
  


• Small (2クレジット/時間)
  
  
  
  • 推奨レコード数: 10万〜100万レコード程度
  
  
  • 使用例: ミディアムサイズのデータセット、集計やJOINを含むやや複雑なクエリ、定期的なレポート処理
  
  
  • 特記事項: 中規模なデータセットに適しているが、大規模なクエリには処理時間がかかる場合がある。
  
  
  
  


• Medium (4クレジット/時間)
  
  
  
  • 推奨レコード数: 100万〜500万レコード程度
  
  
  • 使用例: 大規模データの分析、大量のJOINや集計を含むクエリ、バッチ処理
  
  
  • 特記事項: 複雑なクエリや大規模なデータセットに対応可能。
  
  
  
  


• Large (8クレジット/時間)
  
  
  
  • 推奨レコード数: 500万〜数千万レコード程度
  
  
  • 使用例: 大規模データセットの高度な分析、機械学習の前処理、大量のJOIN操作
  
  
  • 特記事項: 非常に複雑なクエリや、処理が多いシステムに最適。
  
  
  
  


• X-Large以上
  
  
  
  • 推奨レコード数: 数千万レコード以上
  
  
  • 使用例: 非常に大規模なデータウェアハウスや、機械学習モデルのトレーニング、高度なビジネスインテリジェンス分析
  
  
  • 特記事項: 大規模なデータウェアハウス環境でパフォーマンスを最大化するために使用。
  
  
  
  

Snowflakeのストレージコストは、保存されているデータ量に基づいて発生します。料金は通常、1TBあたり月約23 USDです。日本円に換算すると、約3,220円（1USD=140円）となります。

• 例えば、500GBのデータを1か月保存すると、 23 USD × 0.5 = 11.5 USD（約1,610円）

長期ストレージコストも考慮する必要があります。90日以上保存されたデータには通常のストレージよりも低い料金が適用されます。

仮にX-Smallウェアハウスを月に40時間使用し、500GBのデータを保存している場合の合計料金を計算してみます。

• 計算リソースコスト: 3 USD/時間 × 40時間 = 120 USD（約16,800円）


• ストレージコスト: 11.5 USD（約1,610円）

合計:

120 USD（約16,800円）+ 11.5 USD（約1,610円）= 131.5 USD（約18,410円/月）

Snowflakeには以下のような追加の料金要素も存在します。

• データ転送料金: Snowflake内外にデータを移動する際には、別途料金が発生することがあります。


• クエリ結果のキャッシュ: Snowflakeはクエリ結果をキャッシュし、次回のクエリで同じ結果が必要な場合、再計算を避けてクレジットを節約できます。

・自動スケーリング: Snowflakeは仮想ウェアハウスを自動的にスケールアップ・スケールダウンでき、使用しない時間のリソースコストを削減できます。

・クエリの最適化: 効率的なクエリを作成することで、消費クレジットを減らし、コストを抑えることが可能です。

Snowflakeの料金体系は柔軟であり、使用したリソースに応じて課金されます。データの規模やクエリの複雑さに応じて最適な仮想ウェアハウスを選択し、ストレージやデータ転送のコストも最適化することで、ビジネスニーズに合わせたコスト管理が可能です。