💡 ウェアハウスを分けて作成する主な目的
ウェアハウスを分ける最大の目的は、「リソースの競合を防ぎ、利用シーンごとにコストと性能を最適化すること」です。Snowflakeのウェアハウスは、ストレージとは独立したコンピューティング層であるため、用途ごとに分けることで、以下のメリットが得られます。
1. リソースの競合の回避（最も重要）
異なるタイプのワークロードが、同じコンピューティングリソースを奪い合うのを防ぎます。
| シナリオ | 発生する問題 | 解決策（ウェアハウス分離） |
| ETL/データロードとBI分析が競合 | データロードや変換（ETL）といった重い処理が実行されると、BIダッシュボードのクエリやレポートの応答時間が遅延する。 | ETL専用ウェアハウスとBI専用ウェアハウスを分ける。これにより、BIユーザーの体験を犠牲にすることなく、ロード処理を継続できる。 |
| 急なアドホック分析と定期レポートが競合 | データサイエンティストによる複雑で予期せぬアドホッククエリが、毎朝実行される重要な経営レポートの処理を遅延させる。 | アドホック分析用ウェアハウスと定期レポート用ウェアハウスを分ける。重要なレポートは安定したリソースで実行を保証する。 |
2. コスト管理と利用者の特定
ウェアハウスごとに利用状況やコストを追跡しやすくなります。
- コストの見える化: ウェアハウスごとに使用量（クレジット消費）を集計できるため、「どの部門（またはどの用途）が最もコストを消費しているか」を正確に把握できます。
- 予算の適用: 部門やプロジェクトごとにウェアハウスを割り当て、クレジット使用量の上限を設定し、予算超過を防ぐことができます。
🛠️ ウェアハウスを分けるべき具体的なシナリオ
シナリオ 1: ワークロードの種類による分離
| ワークロードの種類 | 推奨サイズ |
| ETL/データロード (大規模なデータ変換) | 処理するデータ量に応じて大きめ（Medium～Large）に設定し、オートサスペンドを短めに設定する。 |
| BI/ダッシュボード (高速な応答時間が必要) | 小さめ（X-Small～Small）に設定し、クエリの待ち時間を短くするため並列処理を許可する。 |
| アドホック分析 (データ探索やデータサイエンス) | ユーザーの要求に応じてサイズを柔軟に変えられるように、自動スケールを有効にしておく。 |
シナリオ 2: サービスレベルの要件による分離
- 本番環境と開発/テスト環境の分離:
- 本番ウェアハウス: 高速・高可用性を保証するため、大きなサイズやマルチクラスタ構成にする。
- 開発/テストウェアハウス: コストを抑えるため、普段は最小サイズ（X-Small）にしておき、利用がないときはすぐにサスペンドする。
- 優先度の高いジョブの隔離:
- 経営層向けのダッシュボードやSLA（サービスレベル合意）が厳しい処理のために、他の処理が影響しない専用のウェアハウスを確保する。
シナリオ 3: ユーザー部門による分離
- 部門専用ウェアハウス: 営業部門、マーケティング部門、財務部門など、部門ごとに独立したウェアハウスを割り当てることで、部門ごとの予算管理とリソースの公平な利用を実現します。
