Copilot ahora puede analizar consultas individuales

Al investigar un pico de costos o un problema de rendimiento, el rastro a menudo lleva a una consulta específica. Anteriormente, Copilot podía ayudarte a delimitar el problema - identificando el warehouse, la carga de trabajo o el período de tiempo responsable - pero una vez que llegabas al nivel de la consulta, quedabas por tu cuenta.

Ahora, Copilot puede analizar consultas individuales de Snowflake de principio a fin. Solo pídele a Copilot que profundice en una consulta específica y la encontrará y analizará por ti.

Devuelve un análisis estructurado que cubre:

• Qué hace la consulta. Un resumen en lenguaje claro generado por IA para que puedas entender rápidamente SQL desconocido sin leer cientos de líneas.
• Por qué es lenta. Si la consulta tiene cuellos de botella en el rendimiento - como derrame excesivo de datos, joins explosivos o escaneos completos de columnas - Copilot los identifica y explica lo que está sucediendo.
• Cuánto cuesta. Copilot calcula el costo por ejecución y proyecta costos anualizados a diferentes frecuencias de ejecución (por hora, diaria, semanal), para que puedas entender el impacto real de una consulta recurrente.
• Cómo solucionarla. Copilot ejecuta insights a nivel de consulta que detectan oportunidades de optimización - dimensionamiento adecuado de warehouses, mejoras en la eficiencia de escaneo, operadores redundantes y más - y devuelve recomendaciones accionables ordenadas por esfuerzo.

Si ya tienes un ID de consulta - de una alerta de Slack, un monitor o tu propia investigación - puedes pegarlo directamente y Copilot lo analizará de inmediato.

Esto convierte una investigación manual de múltiples pasos en una sola pregunta. En lugar de alternar entre el perfil de la consulta, la configuración del warehouse y los dashboards de costos, obtienes el panorama completo en segundos.

Insights a nivel de consulta

Como soporte de esta funcionalidad, también refinamos los insights que potencian el análisis de consultas. Copilot ahora evalúa las consultas contra 8 verificaciones de optimización diferentes:

• Derrame excesivo de datos
• Joins explosivos
• Eficiencia deficiente de pruning en escaneos
• Sobredimensionamiento de warehouses
• Desperdicio por facturación sub-minuto
• Operadores de consulta redundantes
• Escaneos completos de columnas
• Uso ineficiente de funciones de Cortex

Estos insights se presentan directamente en el análisis de consultas de Copilot, priorizados por esfuerzo de implementación para que sepas por dónde empezar.

Otras cosas que lanzamos

• 🚀 Copilot ahora puede analizar agregaciones puntuales (barra completa) para gráficos apilados o de múltiples series
• 🐛 Diversas correcciones de errores y mejoras