Como uma startup de IA em rápido crescimento cortou em 60% os custos disparados do Snowflake

O SELECT entregou visibilidade imediata de custos, com setup em menos de uma hora. O recurso Insights identificou warehouses superdimensionados e modelos dbt ineficientes, enquanto o Automated Savings trouxe ganhos rápidos desde o primeiro dia. O detalhamento completo de custos do SELECT permitiu otimizações certeiras em toda a complexa infraestrutura de dados.

A Synthesia opera um data stack moderno com o Snowflake como data warehouse central, atendendo mais de 300 usuários no total. A plataforma serve 80 usuários diretos do Snowflake, além de outros 250 via Omni para analytics e dashboards. A infraestrutura de dados segue uma abordagem Kimball em camadas, usando dbt para transformações, Fivetran para ingestão e Segment para dados de eventos. Como empresa de IA em rápido crescimento, os gastos da Synthesia com Snowflake aumentaram de forma drástica — cresceram 10x em dois anos, conforme a plataforma e a base de usuários escalavam. A situação ficou crítica quando o time percebeu que a compra anual de créditos se esgotaria na metade do contrato, o que exigiu ação imediata na otimização de custos.

Antes do SELECT, a Synthesia dependia basicamente da interface nativa de gestão de custos do Snowflake, que se mostrou insuficiente para a complexidade da infraestrutura. O principal desafio era a falta total de visibilidade sobre o uso e os workloads em execução na plataforma. A interface padrão do Snowflake era muito básica e não dava conta de uma análise granular. O problema se agravava porque o setup do Snowflake tinha sido gerenciado inicialmente por pessoas sem perfil técnico — a admin original era VP de Produto. Ou seja, o time não tinha a base técnica necessária para um monitoramento e uma otimização de custos mais sofisticados.

Com os custos disparando e os créditos acabando mais rápido que o esperado, a Synthesia precisava de visibilidade imediata sobre os padrões de gasto no Snowflake. A adoção foi extremamente rápida. As aprovações de TI levaram cerca de uma semana, mas a configuração do SELECT em si levou menos de uma hora assim que as permissões foram liberadas. O time ativou na hora a funcionalidade de economia automatizada do SELECT, garantindo redução de custos já no primeiro dia.

Já no primeiro mês, o SELECT permitiu que a Synthesia identificasse e atacasse os principais geradores de custo, resultando em uma economia expressiva. Depois de ativar o Automated Savings do SELECT, a Synthesia partiu para intervenções direcionadas, identificadas pelos recursos de visibilidade e insights. O SELECT destacou na hora áreas específicas para melhoria, incluindo modelos dbt que precisavam de incrementalização e warehouses muito acima do necessário para os workloads. Uma descoberta importante foi a de warehouses rodando três tamanhos acima do necessário — as métricas de utilização do SELECT deram a confiança para fazer o right-sizing na hora. O time também identificou jobs ineficientes do Census sincronizando dados com o Salesforce, que poderiam ser refatorados ou simplesmente desligados, após conversa com as áreas de negócio.

O SELECT transformou a gestão de custos da Synthesia: saiu do modo apagar incêndios e passou ao monitoramento proativo. Foi criada uma rotina de checar de três a quatro views salvas e personalizadas toda segunda-feira de manhã. O monitoramento semanal inclui custos de warehouses em horizontes semanais e mensais, queries de longa duração ajustadas para casos de uso específicos, ativos sem uso e workloads recém-introduzidos. Essa abordagem enxuta leva poucos minutos, mas oferece visibilidade abrangente de todo o ambiente Snowflake, permitindo identificar cedo picos de custo ou novos workloads ineficientes. Além da economia, as otimizações também trouxeram ganhos de performance nos pipelines dbt, gerando valor adicional sobre o investimento no SELECT.

A Synthesia planeja usar o SELECT como hub central de toda a análise e relatórios de custos do Snowflake. O time está explorando o uso de meta keys do dbt, via integração do SELECT com dbt, para alocar gastos por departamento, viabilizando uma atribuição de custos mais granular em toda a organização. Para uma empresa com foco em controle de custos, esse recurso será essencial para manter a disciplina de gastos enquanto a plataforma de IA continua escalando. A futura integração do SELECT com Omni dará visibilidade adicional sobre custos e linhagem de dashboards, e os partition monitors permitirão detecção granular de anomalias de custo no nível dos modelos dbt.