Snowflake macht Hybrid Tables standardmäßig bis zu 8-mal schneller

Leistungsverbesserungen greifen automatisch

Die überarbeitete Hybrid-Tables-Engine ist für transaktionale Lese- und Schreibvorgänge innerhalb der Snowflake-Datenbank ausgelegt. Laut Snowflake kann die Ausführung von Abfragen mit einer einzigen Anweisung für sich wiederholende Punktoperationen bis zu 8-mal mehr Durchsatz liefern. Bei bestimmten Workloads kann eine Aufgabe, für die zuvor acht XS-Warehouses erforderlich waren, nach Angaben des Unternehmens auf einem einzigen laufen. Dadurch könnten die Computing-Kosten um mehr als 80 % sinken.

Snowflake berichtet außerdem von einer 3-mal geringeren medianen Latenz und einer 2-mal geringeren Tail-Latenz in Benchmark-Ergebnissen. Für die Benchmarks kam der Yahoo Cloud Serving Benchmark mit einem Read-Workload von 100 % auf einem Gen2-XS-Warehouse zum Einsatz. Eine geringere p50-Latenz bedeutet schnellere typische Antworten, während eine geringere p99-Latenz die Zahl besonders langsamer Anfragen während Spitzenlasten reduzieren soll.

Auch Masseneinfügungen wurden auf Ebene der Storage Engine optimiert. Snowflake zufolge zeigen Benchmark-Ergebnisse bis zu 10-mal schnellere Batch-Schreibvorgänge bei 10-mal niedrigeren Kosten, auch bei Tabellen, die bereits Daten enthalten.

Eine transaktionale Ebene in derselben Datenbank

Hybrid Tables richten sich an Workloads wie den Status von Pipelines, den Kontext von KI-Agenten und interne Anwendungen. Snowflake zufolge ermöglichen sie schnelle, ACID-konforme Lese- und Schreibvorgänge neben analytischen Daten. Dadurch können beide Datentypen unter demselben Governance-Rahmen bleiben und in einer Abfrage verknüpft werden.

Das Unternehmen sagt, Kunden müssten für diese Anwendungsfälle keine separate operative Datenbank, keine Synchronisierungspipeline und keinen zweiten Satz an Governance-Kontrollen mehr verwalten. Bestehende Anwendungen und Workflows können die Leistungsverbesserungen ohne Änderungen an ihrer Architektur nutzen.

Snowflake hat außerdem das Preismodell durch die Entfernung einer Abrechnungsdimension vereinfacht. Nach Angaben des Unternehmens sind die Kosten bei Kunden im Durchschnitt um 15 % gesunken, bei Workloads mit hohem Durchsatz um 40 % oder mehr.

Anwendungsfälle umfassen Apps, Pipelines und KI-Agenten

Für den Workflow-Status können Hybrid Tables den Auftragsstatus, Checkpoints, Sitzungen und Zwischenergebnisse speichern. Snowflake zufolge hat MarketWise MySQL und DynamoDB für die Echtzeitverfolgung des Status von Data-Engineering-Pipelines ersetzt, die Infrastrukturkosten um 35 % gesenkt und unnötige Datenbewegungen beseitigt. Elementum nutzt Hybrid Tables zur Koordination von KI-Agenten, Geschäftsregeln und menschlichen Arbeitsschritten in mehrstufigen Prozessen.

Auch die Bereitstellung von Anwendungsdaten ist ein Schwerpunkt. Snowflake zufolge liefert Grailed personalisierte Stilempfehlungen für Millionen Nutzer aus vorberechneten Ergebnissen des maschinellen Lernens in Hybrid Tables, ohne separate Bereitstellungsdatenbank. In Fertigung, Logistik und Lieferketten können die Tabellen aktuelle Zustandsabfragen verarbeiten, während Standardtabellen große analytische Joins auf derselben Plattform unterstützen.

Hybrid Tables unterstützen durch Sperren auf Zeilenebene außerdem Schreibvorgänge mit hoher Nebenläufigkeit. Writer, eine Enterprise-KI-Plattform, schreibt täglich rund 1,3 Millionen LLM-Trace-Datensätze in Snowflake. Snowflake zufolge sank die p50-Latenz für Einfügungen ungefähr um den Faktor 15, nachdem Writer das Ziel auf eine Hybrid Table umgestellt hatte. Die Zahl der Schreibfehler ging nahezu auf null zurück.

Was die Aktualisierung für Snowflake-Nutzer bedeutet

Für bestehende Kunden von Hybrid Tables besteht die wichtigste Änderung in der einfacheren Verwaltung: Snowflake zufolge müssen sie nichts tun, da die Verbesserungen standardmäßig aktiviert sind. Das Unternehmen positioniert die Aktualisierung als Möglichkeit, mehr transaktionales Volumen auf derselben Rechenleistung zu verarbeiten und operative sowie analytische Daten zusammenzuhalten.

Snowflake hebt außerdem Appriss Retail hervor, das Hybrid Tables für die Echtzeitbewertung von Rückgaben und Schadensfällen nutzt. Nach Angaben des Unternehmens verarbeitet Appriss für seinen größten Einzelhändler mehr als eine Million Abfragen pro Tag, ohne Daten aus Snowflake zu exportieren. Neue Nutzer können eine Hybrid Table mit einer einzigen Anweisung erstellen, sie für punktuelle Schreibvorgänge und Abfragen verwenden und sie in einer Abfrage mit bestehenden Tabellen verknüpfen.