Snowflake 初创企业计划:10,000 美元 Data Cloud 积分

Snowflake 提供 10,000 美元的创业积分。数据云的实际用途、基于积分的仓库定价在大规模下的行为以及它与其他产品的堆叠情况。

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Andrew
AI Perks Team
7,210

Quick Answer

Snowflake 初创公司计划提供价值 10,000 美元的 Snowflake 数据云积分,可在单个账单上用于虚拟仓库计算、存储、无服务器数据摄取和 Cortex AI 功能。与存在于单独云发票之上的平台积分不同,Snowflake 积分也涵盖了底层计算。资格取决于阶段和融资情况,详情请访问 getaiperks.com。

Snowflake 初创公司计划为您提供什么

Snowflake 提供 10,000 美元的 Snowflake 数据云积分,可用于虚拟仓库计算、存储、无服务器数据摄取和 Cortex AI 函数,所有这些都包含在一张账单中。

AI Perks 跟踪了这一信息,并为 194 家公司提供了价值 770 万美元的积分。

比数字更有价值的结构细节是:Snowflake 为您运行计算,因此积分涵盖了机器以及平台。Databricks 积分可以抵消平台消耗,而您的云提供商仍会开具底层实例的账单。Snowflake 的赠款背后没有第二张账单。资格取决于阶段和融资,当前条款列于 getaiperks.com。


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Snowflake 实际上是做什么用的

Snowflake 将存储与计算分离,因此多个团队和工具可以同时查询相同的数据,而不会争夺一台机器的资源。

一句话概括其全部产品。其他一切都由此而来。您的夜间转换作业将获得自己的仓库,您的 BI 仪表板将获得另一个,您的数据科学笔记本将获得第三个,而且它们之间不会相互减慢速度。您可以独立调整每个仓库的大小,并且只为每个仓库运行的秒数付费。

判断您是否已准备好使用的诚实测试是:分析查询是否与您的生产数据库发生冲突,并且是否有两个以上的工具查询相同的数据? 如果答案是“否”,那么 Postgres 的只读副本就能真正满足您的需求,而积分稍后会更有价值。

Postgres 可以毫不费力地处理数千万行数据以及大多数种子阶段的分析。当单个服务器无法满足需求时,当分析师的查询开始干扰您的应用程序时,或者当您需要与客户和合作伙伴共享受管数据而不必来回发送 CSV 文件时,Snowflake 的价值就体现出来了。


Snowflake 的成本:规模化积分定价

Snowflake 以每秒仓库运行时间的积分计费,每次仓库恢复时最少计费 60 秒,并且每个仓库大小级别都会使每小时积分翻倍。

这种翻倍是驱动一切的杠杆。

计量表大致列表行为导致其飙升的原因
仓库计算每小时积分按大小翻倍:XS 1, S 2, M 4, L 8, XL 16过大的仓库用于回答小型仓库可以处理的查询
积分价格取决于版本和云区域,大约为 2 至 4 美元在合规性实际要求之前购买更高版本
计费粒度按秒计费,每次恢复最少 60 秒每隔几分钟轮询一次的仪表板,因此从未真正休眠
存储每 TB/月,按需约 23 至 40 美元 vs 容量很少是问题,计算几乎占据了所有账单
无服务器功能Snowpipe、自动聚类和物化视图会产生自己的积分费用自动聚类已启用但实际上不需要的表
Cortex AI 函数积分随处理的 token 数量扩展在整个表中运行 LLM 函数,而不是在样本上运行

这些是撰写时发布的列表行为,它们会根据版本、区域和云而变化。在进行任何建模之前,请验证当前费率。

一个实际示例。一个 X-Small 仓库,每小时 1 个积分,每晚运行两小时进行转换,每月约 60 个积分。一个 X-Small BI 仓库,具有短暂的自动暂停功能,在工作日期间提供仪表板,每月约 130 个积分。再加上数据摄取和几 TB 的存储,一个有纪律的种子阶段的占地面积约为 每月 500 至 900 美元,10,000 美元大约可以覆盖一年。

反之则会使团队付出代价。一个 Medium 仓库,每小时 4 个积分,禁用自动暂停,每月运行约 2,900 个积分,大约 6,000 至 11,000 美元,用于周日凌晨 3 点无人进行的工作。这种单一的错误配置可以在不到两个月的时间内消耗掉整个赠款。AI Perks 列出了积分条款,自动暂停设置由您自己负责。


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Snowflake 积分可以与什么叠加使用

Snowflake 积分涵盖仓库,但不包括填充仓库的管道,对于大多数团队来说,第一年的周围工具成本高于 Snowflake。

这是创始人经常低估的部分。数据输入和数据输出是不同的供应商,有不同的定价模型,其中许多供应商按行收费而不是按秒收费,这在您增长时表现截然不同。

早期数据堆栈的完整图景:

  • Snowflake 积分 涵盖存储、仓库计算和在其上运行的 AI 函数
  • 数据摄取工具积分 涵盖加载数据的连接器,通常按同步的行数定价
  • 转换和 BI 积分 涵盖您的团队日常工作的层
  • 模型和 API 积分 涵盖您的产品在运行时调用的推理
  • 云积分 涵盖您的应用程序基础设施,Snowflake 不会触及

每种积分的赠款都可以让一个团队覆盖一整年的数据基础设施。AI Perks 作为维护列表而不是书签文件夹存在,其原因在于查看哪些程序兼容,哪些程序会悄悄地相互排除。


创始人对仓库积分的误解

最昂贵的错误是将积分视为免费计算,而不是将其视为一个固定的时间窗口,用来养成在积分结束后可以负担的成本习惯。

五种失败模式,按成本从高到低排列:

自动暂停设置过于宽松,或根本没有设置。 空闲的仓库和繁忙的仓库成本完全相同。在创建每个仓库的当天就设置一个短暂的自动暂停,而不是在收到第一张账单之后。

仓库过大。 将仓库大小加倍会使每小时费率加倍,只有当查询速度确实提高一倍时,它才物有所值。大型扫描通常可以。小型频繁查询则不行,因此您为相同的时间付双倍的钱。

对抗 60 秒的最低计费。 每三分钟 ping 一次仓库的仪表板会不断地恢复它,每次恢复都会收取一整分钟的费用。积极缓存,或者接受仓库实际上是永远在线的,并相应地调整大小。

忘记管道账单。 积分用于抵消 Snowflake。您的数据摄取连接器、转换工具和 BI 座位会单独开具账单,通常费用更高。在一周内通过 getaiperks.com 申请这些计划。

过晚规划退出。 积分以列表价计价,因此 10,000 美元的积分比 10,000 美元的协商支出价值要低,而且在积分结束的那个月会突然结束,而不是逐步结束。在消耗 70% 时就决定您将削减什么,而不是在 100% 时。


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如何获得 Snowflake 和其他数据平台积分

第 1 步:从 getaiperks.com 开始,然后按数据平台类别进行筛选。Snowflake 与仓库、数据摄取、流式处理和 BI 程序并列,其中列出了每个程序的当前资格和金额。

第 2 步:在一周内申请周围的堆栈。 没有数据摄取或 BI 赠款的仓库赠款将导致您大部分数据预算未被覆盖。

第 3 步:查看您的加速器和投资者渠道。 大量数据基础设施积分是通过合作伙伴渠道而非直接申请分发的,并且金额因渠道而异。

第 4 步:尽早申请,晚点激活。 批准需要时间,积分计时器通常在激活时开始,因此在有工作负载之前获得批准并在有工作负载时激活,比反之更好。

第 5 步:在第一天记下您的无补贴月度数字。 设置仓库大小、自动暂停和资源监视器,以便在积分结束时能够达到该数字。


常见问题解答

Snowflake 初创公司计划 worth 多少?

提供 10,000 美元的 Snowflake 消费积分,涵盖虚拟仓库计算、存储、无服务器数据摄取和 Cortex AI 函数。对于每月花费 500 至 900 美元的有纪律的种子阶段团队来说,这大约是一年的数据平台运行时间。当前条款和资格可在 getaiperks.com 跟踪。

Snowflake 积分 worth 多少?

积分是 Snowflake 的计算消耗单位,在仓库运行时按秒计费。每个仓库大小的每小时积分翻倍,从 X-Small 的一个积分开始。积分的美元价值取决于您的版本和云区域,在列表费率下通常在 2 至 4 美元之间。

Snowflake 积分是否也包含我的 AWS 账单?

不,但它们确实涵盖了 Snowflake 为您运行的计算,这是有用的区别。Snowflake 是完全托管的,因此仓库本身没有第二个基础设施账单。您自己的应用程序托管是独立的,仍然需要单独的云积分,这些积分在 getaiperks.com 上列出。

对于预种子初创公司来说,Snowflake 是否过度配置?

通常是。Postgres 的只读副本几乎免费处理大多数种子阶段的分析。一旦多个工具并发查询相同的数据,一旦分析师的查询开始与生产发生冲突,或者您需要与客户共享受管数据而不必导出文件,Snowflake 的价值就体现出来了。

我可以在申请初创公司积分之前试用 Snowflake 吗?

是的。Snowflake 长期以来一直提供自助式试用,并提供少量积分和固定的评估窗口,这是在承诺之前加载实际数据并衡量实际积分消耗的正常方式。请直接验证当前的试用条款,因为它们会发生变化。

我可以将 Snowflake 积分与其他初创公司积分结合使用吗?

是的,您应该这样做,因为账单几乎没有重叠。Snowflake 积分涵盖仓库,数据摄取和 BI 程序涵盖其周围的工具,模型积分涵盖运行时推理。哪些程序兼容,在 getaiperks.com 上跟踪了 194 家公司。


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运行查询。让别人来支付仓库的费用。

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