Ausufernde Snowflake-Kosten? Dieses schnell wachsende KI-Startup senkte sie um 60 %

SELECT lieferte sofortige Kostentransparenz, die Einrichtung dauerte weniger als eine Stunde. Die Insights-Funktion der Plattform identifizierte überdimensionierte Warehouses und ineffiziente dbt-Modelle, während die automatisierten Sparfunktionen vom ersten Tag an Quick Wins brachten. Die umfassende Kostenaufschlüsselung von SELECT ermöglichte gezielte Optimierungen in der komplexen Dateninfrastruktur.

Synthesia betreibt einen modernen Data Stack mit Snowflake als zentralem Data Warehouse und unterstützt damit insgesamt über 300 Nutzer. Die Plattform bedient 80 direkte Snowflake-Nutzer sowie mehr als 250 weitere Nutzer über Omni für Analytics und Dashboards. Die Dateninfrastruktur folgt einem mehrschichtigen Kimball-Ansatz mit dbt für Transformationen, Fivetran für die Ingestion und Segment für Event-Daten. Als schnell wachsendes KI-Unternehmen sah Synthesia seine Snowflake-Ausgaben dramatisch steigen – um das Zehnfache innerhalb von zwei Jahren, während Plattform und Nutzerbasis skalierten. Kritisch wurde es, als klar wurde, dass die jährlich eingekauften Credits bereits zur Vertragsmitte aufgebraucht sein würden – sofortiges Handeln bei der Kostenoptimierung war unumgänglich.

Vor SELECT stützte sich Synthesia primär auf die integrierte Kostenmanagement-Oberfläche von Snowflake, die den Anforderungen der komplexen Infrastruktur nicht gerecht wurde. Die größte Herausforderung: keinerlei Transparenz über die Nutzung und die Workloads, die auf der Plattform liefen. Die Standard-Kostenoberfläche von Snowflake war sehr rudimentär und für granulare Analysen schlicht unzureichend. Erschwerend kam hinzu, dass das Snowflake-Setup ursprünglich von nicht-technischen Teammitgliedern verwaltet wurde – der erste Admin war ein VP of Product. Dem Team fehlte damit die technische Grundlage für ein anspruchsvolles Kostenmonitoring und gezielte Optimierungen.

Mit ausufernden Kosten und schneller als erwartet schwindenden Credits brauchte Synthesia sofortige Einblicke in seine Snowflake-Ausgabenmuster. Die Einführung ging bemerkenswert schnell: Während die IT-Freigaben etwa eine Woche dauerten, war das eigentliche SELECT-Setup nach Erteilung der Berechtigungen in weniger als einer Stunde abgeschlossen. Das Team aktivierte umgehend die automatisierten Sparfunktionen von SELECT – und profitierte so vom ersten Tag an von sofortigen Kostensenkungen.

Bereits im ersten Monat konnte Synthesia mit SELECT die wichtigsten Kostentreiber identifizieren und angehen – mit drastischen Einsparungen als Ergebnis. Nach Aktivierung der automatisierten Sparfunktionen von SELECT ging das Team zu gezielten Maßnahmen über, die über die Transparenz- und Insights-Funktionen von SELECT identifiziert wurden. SELECT zeigte sofort konkrete Verbesserungspotenziale auf, darunter dbt-Modelle, die inkrementalisiert werden mussten, sowie Warehouses, die für ihre Workloads deutlich überdimensioniert waren. Eine zentrale Entdeckung: Warehouses, die drei Stufen größer liefen als nötig – die Auslastungsmetriken von SELECT gaben die nötige Sicherheit, um sie sofort per Right-Sizing anzupassen. Zudem identifizierte das Team ineffiziente Census-Jobs für die Datensynchronisierung nach Salesforce, die nach Rücksprache mit den Fachbereichen überarbeitet oder komplett abgeschaltet werden konnten.

SELECT verwandelte das Kostenmanagement von Synthesia von reaktiver Feuerwehrarbeit in proaktives Monitoring. Das Team etablierte eine Routine: Jeden Montagmorgen werden drei bis vier individuell gespeicherte Ansichten geprüft. Das wöchentliche Monitoring umfasst Warehouse-Kosten im Wochen- und Monatshorizont, auf die eigenen Use Cases zugeschnittene lang laufende Queries, ungenutzte Assets sowie kürzlich eingeführte Workloads. Dieser schlanke Ansatz kostet nur wenige Minuten, bietet aber umfassende Transparenz über die gesamte Snowflake-Umgebung – Kostenspitzen oder neue ineffiziente Workloads werden früh erkannt. Über die Kosteneinsparungen hinaus brachten die Optimierungen auch Performance-Verbesserungen bei den dbt-Pipelines – zusätzlicher Mehrwert aus der SELECT-Investition.

Synthesia plant, SELECT als zentrale Anlaufstelle für das gesamte Snowflake-Kostenreporting und die Analyse zu nutzen. Das Team prüft derzeit den Einsatz von dbt-Meta-Keys aus der dbt-Integration von SELECT, um Ausgaben nach Abteilungen zuzuordnen – für eine granularere Kostenattribution im gesamten Unternehmen. Als kostenbewusstes Unternehmen wird diese Funktion entscheidend sein, um den disziplinierten Umgang mit Ausgaben auch bei weiterer Skalierung der KI-Plattform beizubehalten. Die kommende Omni-Integration von SELECT wird zusätzliche Transparenz über Dashboard-Kosten und Lineage schaffen, während Partition-Monitore eine granulare Erkennung von Kostenanomalien auf dbt-Modellebene ermöglichen.