Loop、数千人の埋め込み分析ユーザーを抱えるSnowflakeコストを最適化

SELECTは、直感的な診断フローで包括的なコスト可視化を実現しました。自動インサイトによりウェアハウスのライトサイジングを確信を持って判断できるようになり、コストの高いworkloadsも早期に特定可能となりました。SELECTを使った定期モニタリングはLoopの運用ルーティンに組み込まれ、チーム横断のコスト議論やアーキテクチャ判断に定量的な裏付けをもたらしています。

Loopは、社内業務と顧客向け分析の両方を支える中核ウェアハウスとしてSnowflakeを活用し、高度なデータ基盤を運用しています。返品管理アプリに組み込まれた分析機能を介して数千人の外部ユーザーをサポートする一方、社内でも複数のツールを横断して数百人規模のユーザーが利用しています。社内ユーザーは、dbtで開発を担う5名のアナリティクスエンジニア、ワークベンチレポートを整備する3名のアナリスト、加盟店比較モデルやレコメンデーションの基盤となるStreamlitアプリを開発する機械学習エンジニアで構成されています。さらにSnowflakeは従来型の分析にとどまらず、加盟店が主要機能を利用した際に通知を飛ばす自動アラートなど運用面のユースケースも支え、カスタマーサクセスチームが先回りして連絡を取り、課題を把握できるようにしています。

SELECT導入以前、LoopはSnowflake導入初期に「制約なし」の方針を掲げ、コスト管理よりもデータ活用による価値最大化を優先していました。この方針は急速なイノベーションとデータ基盤の進化を後押しした一方で、支出パターンや最適化の余地は十分に見えていませんでした。Snowflakeの契約更新に向けた検討が始まると、体系的なコストモニタリングとライトサイジングの必要性がはっきりと浮かび上がってきました。

LoopはSELECTのAutomated Savingsを活用し、ワンクリックで支出を即座に20%削減しました。この初期効果を踏まえ、データチームはSELECTのインサイト機能が示すより戦略的な最適化テーマに取り組めるようになりました。インサイトは、パフォーマンスとコストを両立するウェアハウスサイジングを確信を持って判断するための根拠を提供します。これによりLoopは、開発者のボトルネックを避けつつ本番workloadsのコストを抑える、CI/CDインフラの最適化を実現しました。

SELECTは日々の運用ワークフローに組み込まれることで、Loopのコスト管理の姿を一変させました。データチームは、他のデータ基盤モニタリングと同じリズムでSELECTを確認することを習慣化しています。この日次モニタリングにより、トレンドや新たなworkloads、潜在的な問題を、大きなコスト問題に発展する前に捉えられます。直感的な診断フローのおかげで、コストの推移やworkloadsの傾向を素早く把握でき、すぐに着手すべき対策も見つけやすくなっています。

Loopが2万ドル規模の急激なコスト増に直面した際、SELECTのモニタリング機能はその真価を発揮しました。自動アラートが急増をすぐに通知し、深い可視性のおかげでチームは根本原因を素早く特定し、即座に解決できました。チームは、高コストなウィンドウ関数を含む1本のdbtビューが毎時実行のレポートに取り込まれていたことが原因だと突き止め、適切な修正を施しました。

おそらく最大のメリットは、SELECTがLoop社内の各チームをまたいだデータドリブンな議論を可能にしている点です。リソース配分や事業上の優先順位を建設的に語り合うために欠かせない、定量的な裏付けを与えてくれます。この定量的なアプローチによって、Loopにおける技術業務の優先順位付けは大きく変わりました。最適化プロジェクトは「やれたら嬉しい」程度の技術的負債から、具体的な削減効果に裏打ちされた戦略的な施策へと位置づけが変わりました。技術的負債だった取り組みをビジネスクリティカルな課題へと格上げし、インパクトの大きいコスト最適化プロジェクトを優先順位の最上位に押し上げています。