Snowflake Account Usage | Tableau Exchange

Snowflake Account Usage

door Tableau

Beschrijving

Met de versneller voor Snowflake-kostenbewaking kunnen Snowflake-beheerders analyses uitvoeren van de algehele kostenbepaling, prestatiebewaking, gebruikersimplementatie en foutentracering in hun Snowflake-data-opslag. U kunt het dashboard Kostenoverzicht berekenen gebruiken om inzicht te krijgen in het gebruik van krediet, om budgettoewijzing te plannen en om de grootste uitschieters te identificeren om zo overbodige uitgaven te verminderen. Gebruik het dashboard Gebruikersimplementatie om de implementatie van het nieuwe cloudplatform bij te houden en te zien waaraan tijd wordt toegewezen. Met de dashboards Prestatiebewaking en Foutentracering kunt u dieper ingaan op specifieke query's die meer tijd in beslag nemen of waarvoor een time-out is opgetreden.

Er zijn twee verschillende versies van het dashboard Trage query's beschikbaar. De standaardversie gebruikt persistente informatie uit de tabel ACCOUNT_USAGE. De geavanceerde versie maakt gebruik van aangepaste SQL om een Query Profiler-analyse uit te voeren voor gebruikelijke prestatieproblemen, zoals uit elkaar vallende joins, inefficiënte verwijdering, enz. Er kunnen alleen analyses worden uitgevoerd op de afgelopen 14 dagen. Het gebruik van aangepaste SQL kan tot tragere prestaties leiden, aangezien er na selectie van elke markering een query wordt uitgevoerd op Query Profiler-informatie. Als u de geavanceerde versie niet wilt gebruiken, sluit u de databron CUSTOM_SQL en verwijdert u het dashboard om fouten te voorkomen.

Belangrijke vragen over uw bedrijf beantwoorden

  • Hoe presteert onze Snowflake-infrastructuur in het algemeen, waar ligt het hoogste verbruik?
  • Welke warehouses leveren de hoogste kosten op?
  • Hoe verhouden de rekenkosten van onze database zich tot ons plan?
  • Wat zijn prestatieproblemen voor specifieke gebruikers of query's?
  • Hoe staat de gebruikersimplementatie ervoor? Wie gebruikt de database het meest en wie heeft toegang, maar gebruikt de database minder dan verwacht?
  • Zijn er terugkerende fouten die we kunnen oplossen en optimaliseren?
  • Wat is de verwachte contractlengte, gebaseerd op het huidige verbruik?

KPI's monitoren en verbeteren

  • Aantal query's
  • Query's per gebruiker
  • Bezettingsgraad cloudserver
  • Tijd per query
  • Foutpercentage
  • Minuten verspild aan fouten
  • Aantal gebruikers
  • Gem. uitgaven deze maand, dag, vorige maand,
  • Gem. dagelijks kredietgebruik
  • Gem. maandelijkse opslagkosten
  • Bezettingsgraad cloudservicelaag
  • Gem. queryprestaties

Snowflake- en Tableau-partners die u kunnen helpen vandaag nog successen te behalen

Verbinding maken met uw Snowflake-data om deze versneller in te schakelen

  1. Maak een nieuwe databron in deze werkmap
  2. Selecteer Snowflake als de databron en installeer het stuurprogramma als u dat nog niet hebt gedaan. Ga verder met de volgende stap als u het stuurprogramma hebt geïnstalleerd.

Maak een nieuwe databron voor elk van de volgende schema's: Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT_USAGE Tabel: QUERY_HISTORY Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT_USAGE Tabel: WAREHOUSE_METERING_HISTORY Database: SNOWFLAKE Schema: ACCOUNT_USAGE Tabel: STORAGE_USAGE

Als u het geavanceerde dashboard Trage query's gebruikt:

Maak nog een databron door verbinding te maken met Snowflake en het schema ACCOUNT_USAGE te kiezen. Sleep vervolgens een nieuwe aangepaste SQL-tabel naar het canvas. Typ de volgende aangepaste SQL-tekst (deze staat ook in het veld Aangepaste SQL-tekst in de databron).

SELECT      QUERY_ID,     STEP_ID,     OPERATOR_ID,     PARENT_OPERATOR_ID,     OPERATOR_TYPE,     OPERATOR_STATISTICS,     EXECUTION_TIME_BREAKDOWN,     OPERATOR_ATTRIBUTES,     EXECUTION_TIME_BREAKDOWN:overall_percentage::float AS OPERATOR_EXECUTION_TIME,     OPERATOR_STATISTICS:output_rows output_rows,     OPERATOR_STATISTICS:input_rows input_rows,     CASE WHEN OPERATOR_STATISTICS:input_rows>0 THEN OPERATOR_STATISTICS:output_rows / OPERATOR_STATISTICS:input_rows ELSE 0 END AS row_multiple,     CAST(OPERATOR_STATISTICS:spilling:bytes_spilled_local_storage AS INT) bytes_spilled_local,     CAST(OPERATOR_STATISTICS:spilling:bytes_spilled_remote_storage AS INT) bytes_spilled_remote,     OPERATOR_STATISTICS:io:percentage_scanned_from_cache::float percentage_scanned_from_cache,     OPERATOR_STATISTICS:table_name::string tablename,     CAST(OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_scanned AS INT) partitions_scanned,     CAST(OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_total AS INT) partitions_total,     OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_scanned/OPERATOR_STATISTICS:pruning:partitions_total::float as partition_scan_ratio,     CLUSTERING_KEY,     LAG(OPERATOR_TYPE) OVER (ORDER BY OPERATOR_ID) LAG_OPERATOR_TYPE FROM TABLE(get_query_operator_stats(<Parameters.QueryID>))     LEFT JOIN SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.INFORMATION_SCHEMA.TABLES t     on TABLENAME = t.TABLE_CATALOG || '.' || t.TABLE_SCHEMA || '.' || t.TABLE_NAME ORDER BY STEP_ID,OPERATOR_ID

Het is mogelijk dat u een foutbericht ontvangt, dat komt omdat de parameter voor het selecteren van een geldige query-ID niet bijgewerkt is. U kunt deze foutberichten negeren totdat u de databron hebt vervangen.


Opmerking: vanaf mei 2019 bevatten deze tabellen geen informatie over kosten met betrekking tot Gerealiseerde weergaven, Automatische clustering of Snowpipe. Die informatie staat nu in afzonderlijke tabellen.
  1. Als u alle vier tabellen hebt verbonden, klikt u met de rechtermuisknop op de respectievelijke voorbeeldtabellen en vervangt u deze door de desbetreffende tabel uit uw eigen Snowflake-schema. Klik bijvoorbeeld met de rechtermuisknop op QUERY_HISTORY_SAMPLE en vervang deze door de tabel QUERY_HISTORY uit uw eigen database.
  2. Als uw eigen data in de dashboards staan, klikt u met de rechtermuisknop op elke voorbeelddatabron afzonderlijk en sluit u deze.

Functies

Maakt verbinding met Snowflake

Bronnen

OntwikkelaarswebsitePrivacybeleidServicevoorwaarden

Download and start your free trial of Tableau today.

Try Tableau Now