Datenteams, bei denen Snowflake-Credits die Rechnung bestimmen, vertrauen auf uns
In wenigen Minuten verbunden
Ein Service-User. Volle Transparenz über Snowflake.
Verbinden Sie Ihren Snowflake-Account über einen Read-only-Service-User mit Zugriff auf ACCOUNT_USAGE. DoiT erfasst Warehouse-Metering, Query History und Storage-Nutzung automatisch – ohne Agents, ohne Code-Änderungen, ohne Export-Pipelines, die gepflegt werden müssen. Wenige Stunden nach dem Connect sehen Sie konsolidierte Credit-Reports.
Das erwartet Sie
Gemacht für den Alltag mit Snowflake
Genau das, wonach Data- und FinOps-Verantwortliche fragen, sobald sie ihren Snowflake-Account verbinden.
Konsolidiertes Credit-Reporting
Schlüsseln Sie Snowflake-Kosten nach Warehouse, Datenbank, Rolle oder Team auf – ohne eigene ACCOUNT_USAGE-Pipelines.
Anomalien in Echtzeit
Alerts bei Credit-Spitzen und entgleisten Warehouses – in Minuten, nicht Stunden.
Warehouse Right-Sizing
Konkrete Empfehlungen, um Warehouses passend zu dimensionieren und Idle-Compute zuverlässig zu reduzieren.
Attribution auf Query-Ebene
Ordnen Sie den Credit-Verbrauch den Queries, Usern und Rollen zu, die ihn tatsächlich verursachen.
Storage und Compute getrennt ausgewiesen
Compute-Credits, Storage und Cloud-Services-Overhead sauber getrennt – so erkennen Sie, welcher Hebel die Rechnung wirklich bewegt.
Governance und Budgets
Credit-Budgets pro Warehouse oder Team setzen, ohne Resource Monitors manuell nachzuziehen.
ACCOUNT_USAGE zeigt Ihnen, was passiert ist. Cloud Intelligence™ hilft Ihnen, etwas daraus zu machen.
Mehr als die Usage-Ansichten von Snowflake
Multi-Account-Rollups
Konsolidierte Sicht über alle Snowflake-Accounts und Regionen, mit Drilldown in jedes Warehouse und jede Datenbank.
Echtzeit-Alerts bei Anomalien
Machine-Learning-Erkennung auf Ebene von Warehouse, Rolle und Query-Tag – zugestellt per Slack oder E-Mail.
Planung von Capacity Commitments
Modellieren Sie Snowflake Commitments anhand Ihres tatsächlichen Credit-Verbrauchs – bevor Sie den Vertrag unterschreiben.
Saubere Tags und Allokation
Nicht zugeordnete Credits finden, Query-Tagging durchsetzen und geteilte Warehouses so aufteilen, wie Finance es erwartet.
Cloud-übergreifende Kostenallokation
Snowflake-Credits mit den darunterliegenden AWS-, Azure- oder Google-Cloud-Kosten in einem Modell zusammenführen.
Forward Deployed Engineers
Erstklassige Cloud-Architekten, die als verlängerter Arm Ihres Teams Optimierungen umsetzen.
Schnell wachsende Unternehmen setzen auf DoiT Cloud Intelligence™
Durchschnittliche Einsparung in den ersten 90 Tagen
Durchschnittliche Implementierungsdauer
“Die Verlässlichkeit von DoiT kombiniert mit der Flexibilität des Systems erlaubt es uns, unsere Amazon-EKS-Workloads sicher zu optimieren – ganz ohne Zutun unserer Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud bei Fiverr
Bereit, Ihren Snowflake-Account anzubinden?
Bringen Sie Licht in Ihre Snowflake-Credits.
Frequently asked
questions
Wie erhalte ich mehr Transparenz über Snowflake-Credits – über Warehouses und Teams hinweg?
Snowflake-Account einmal verbinden – fertig. Cloud Intelligence™ erfasst die ACCOUNT_USAGE-Daten für jedes Warehouse, jede Datenbank und jede Rolle. So schlüsseln Sie den Credit-Verbrauch nach Team, Query-Tag oder Workload in einer einzigen Ansicht auf – ohne geplante Exporte, ohne manuelle Rollups.
Wie lassen sich Snowflake-Nutzungsdaten am besten in Cloud Intelligence™ integrieren?
Legen Sie einen Read-only-Service-User mit Zugriff auf das SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE-Schema an. Den Rest übernimmt DoiT: Ingestion, Normalisierung und stündliches Reporting zu Warehouse-Metering, Query History und Storage. Die meisten Teams sind innerhalb eines Tages live.
Wie sehe ich, welche Warehouses oder Queries den Großteil meiner Snowflake-Kosten verursachen?
Reports führen Sie von den Gesamt-Credits bis zu einem bestimmten Warehouse, User, einer Rolle oder einer einzelnen Query. Filtern Sie nach Query-Tag, Datenbank oder Zeitraum – ohne selbst SQL gegen ACCOUNT_USAGE schreiben zu müssen.
Wie überwache ich Anomalien bei Snowflake-Credits in Echtzeit?
Die Anomalieerkennung läuft kontinuierlich auf Warehouse-, Rollen- und Query-Tag-Ebene. Wenn der Verbrauch ausschlägt – eine entgleiste Query, ein Warehouse, das Auto-Suspend vergessen hat – erhalten Sie eine Slack- oder E-Mail-Benachrichtigung inklusive wahrscheinlicher Ursache.
Hilft Cloud Intelligence™ beim Right-Sizing von Snowflake-Warehouses?
Ja. Wir analysieren Auslastung, Concurrency und Idle-Zeiten der Warehouses und empfehlen Anpassungen bei Größe und Auto-Suspend. Die prognostizierten Credit-Einsparungen sehen Sie, bevor Sie etwas ändern.
Wie plane ich Snowflake Capacity Commitments präziser?
Cloud Intelligence™ modelliert Ihre realen Verbrauchsmuster gegen die angedachten Commitment-Stufen. So dimensionieren Sie Ihren Vertrag passgenau und behalten die Auslastung nach Vertragsabschluss im Blick.
Wie unterscheidet sich Cloud Intelligence™ von den eingebauten Usage-Dashboards von Snowflake?
Snowsight und ACCOUNT_USAGE-Views sind Reporting-Werkzeuge, die auf Snowflake beschränkt sind. Cloud Intelligence™ ist eine Plattform: Multicloud-Transparenz, proaktives Right-Sizing, Echtzeit-Anomalieerkennung, Governance, Commitment-Planung – plus Zugang zu Forward Deployed Engineers, die Sie beim Umsetzen der Erkenntnisse unterstützen.
Sind meine Daten sicher, wenn ich meinen Snowflake-Account verbinde?
Cloud Intelligence™ nutzt einen Read-only-Service-User mit minimalen Rechten auf ACCOUNT_USAGE-Metadaten. Wir lesen keine Kundendaten aus Ihren Tabellen und nehmen ohne Ihre Freigabe keine Änderungen vor. Die Plattform ist SOC 2 Type II zertifiziert.