Snowflake предлагает своим клиентам Data Warehouse (как по-русски то?) в облаке. Через кра…

Пример 2. Выгружаем из своего сайта все логи, загружаем их в Snowflake и вечно там храним, а при каких-то авариях-расследованиях смотрим, что же этот пользователь или эта группа пользователей делали на сайте месяц назад. Или, например, статистику по уникам за определенный период в определенном разделе считаем. Это всё мог бы делать сисадмин с помощью grep/awk/sort, но хранить достаточно большие логи на Snowflake, пожалуй, что и дешевле, чем у себя, SQL работает быстрее grep, да и искусство утрачено, не все уже руками считать умеют.

Пример 3. С двух разных сайтов выгружаем их базы и смотрим на пересечения по пользователям, пытаясь увидеть, чем такие люди и их поведение отличается от остальных. Опять же, если аналитик знает SQL, то ему можно программиста не отвлекать, это всегда эффективнее выходит.

По сравнению с традиционными решениями облако дает свое главное классическое преимущество – оплата только за потребленное ресурсы, что во многих задачах может означать практически ноль. Хранение данных стоит 40$ в месяц за террабайт, это, конечно, дороже себестоимости (Амазон S3 – 23$), но для разумных объёмов полностью компенсируется отсутствием беспокойства. Цена вычислений зависит от тарифного плана, масштаб – несколько долларов в час. Для случая аналитика, работающего в интерактивном режиме, оплата за решение без следа растворится в зарплате специалиста.

От конкурентов клонов Snowflake защищен технической сложностью – попробуйте сделать SQL, который хоть как-то будет переваривать терабайты без лицензионных отчислений и профессионального DBA, думающего отдельно о каждой таблице.

Тема модная, красивые графики все рисовать любят, аналитики в любой американской компании есть, сервис им нравится, выручка растет, инвестиции растут. В последней сделке стартап получил 100 миллионов долларов по оценке около полумиллиарда.