Cloudové řešení Snowflake: Kompletní příručka pro podniky

V moderních podnicích představují data zásadní konkurenční výhodu. Většina organizací však stále bojuje s roztříštěnou datovou infrastrukturou, izolovanými systémy (sily) a neschopností efektivně využívat získané poznatky v širokém měřítku. Cloudové řešení Snowflake tuto zásadní výzvu řeší – poskytuje jednotnou, cloudově nativní platformu, která odděluje úložiště od výpočetního výkonu. To organizacím umožňuje škálovat analytiku a AI nezávisle a nákladově efektivně.

Tato komplexní příručka se zabývá tím, co Snowflake je, jak funguje, proč je důležitý pro vaši strategii digitální transformace a jak jej úspěšně implementovat ve vaší organizaci. Ať už jste technologický ředitel (CTO) hodnotící možnosti cloudových datových skladů, nebo IT manažer plánující datovou strategii, tento článek vám poskytne strategické a technické informace potřebné pro informované rozhodování.

Co je cloudové řešení Snowflake?

Definice a hlavní účel

Snowflake je cloudově nativní, plně spravovaná platforma pro datové sklady poskytovaná formou softwaru jako služby (SaaS). Na rozdíl od tradičních lokálních (on-premises) datových skladů funguje Snowflake zcela v cloudu a je postaven nad infrastrukturou hlavních poskytovatelů cloudu: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure a Google Cloud Platform (GCP). Tato multicloudová architektura dává organizacím flexibilitu zvolit si preferovaného poskytovatele cloudu, aniž by byly uzamčeny v ekosystému jednoho dodavatele (vendor lock-in).

Snowflake ve svém jádru řeší kritický problém v řízení podnikových dat: potřebu ukládat, zpracovávat a analyzovat masivní objemy strukturovaných i polostrukturovaných dat při zachování vysokého výkonu, bezpečnosti a nákladové efektivity. Toho dosahuje díky revoluční třívrstvé architektuře, která odděluje úložiště, výpočetní výkon a služby. Tento konstrukční princip od základu mění přístup organizací k datovým skladům.

Cloudové řešení Snowflake je stvořeno pro moderní analytiku. Nativně podporuje dotazy SQL, integruje se s populárními nástroji a jazyky jako Python, Java či Node.js a poskytuje možnosti bezproblémového sdílení dat, což umožňuje bezpečnou spolupráci napříč organizacemi. Díky funkcím, jako je automatické škálování, integrovaná správa dat (governance) a nativní podpora polostrukturovaných dat (JSON, Parquet, XML), Snowflake eliminuje většinu provozních starostí, které provázejí tradiční datové sklady.

Srovnání: Snowflake vs. Tradiční datové sklady

Historický vývoj a pozice na trhu

Snowflake založili v roce 2012 Benoit Dageville, Thierry Cruanes a Marcin Żukowski. Tito odborníci si uvědomili, že cloud computing sice transformuje podnikovou infrastrukturu, ale oblast datových skladů se nevyvíjí tak, aby plně využila výhod cloudově nativních architektur. Společnost fungovala několik let v utajení (stealth mode) a zdokonalovala svou technologii, než ji v roce 2014 oficiálně uvedla na trh.

Trajektorie růstu společnosti je pozoruhodná. V říjnu 2020 vstoupil Snowflake na Newyorskou burzu cenných papírů (NYSE) v rámci jednoho z největších softwarových IPO v historii. Dnes Snowflake využívají tisíce organizací po celém světě, včetně lídrů v oboru, jako jsou Capital One, Siemens, Pizza Hut a PepsiCo. Platforma ročně zpracovává exabyty dat a stala se standardní volbou pro podniky realizující digitální transformaci a modernizaci datové infrastruktury.

Toto rychlé přijetí odráží zásadní posun v tom, jak firmy k datovým skladům přistupují. Organizace upustily od tradičního modelu „postav si a udržuj sám“ a přešly ke spravovaným, cloudově nativním řešením, která jim umožňují soustředit se na datovou strategii namísto provozu infrastruktury. Vedoucí postavení platformy Snowflake na trhu je přímým důsledkem její architektury, snadného použití a prokazatelné schopnosti přinášet obchodní hodnotu ve velkém měřítku.

Tři hlavní edice

Snowflake nabízí tři odlišné edice navržené tak, aby vyhovovaly různým potřebám organizací, regulatorním požadavkům a fázím růstu. Správný výběr edice je pro vaši organizaci klíčový.

• Standard Edition je vstupním bodem pro organizace, které se Snowflake teprve začínají. Poskytuje všechny základní funkce – SQL dotazy, sdílení dat, základní zabezpečení – ale s omezenými funkcemi pro správu dat a shodu s předpisy (compliance). Je ideální pro týmy testující možnosti Snowflake nebo pro menší organizace s přímočarými potřebami v oblasti analytiky.

• Enterprise Edition je nejoblíbenější volbou pro střední a velké organizace. Přidává multi-clusterové sklady (umožňující více výpočetním clusterům pracovat na stejných datech současně), rozšířenou funkci Time Travel (přístup k historickým datům až 90 dní zpětně) a pokročilé funkce správy, jako je zabezpečení na úrovni sloupců a materializované pohledy. Tato edice představuje ideální střed pro organizace provozující produkční analytiku ve velkém měřítku.

• Business Critical Edition je navržena pro vysoce regulovaná odvětví a kritické aplikace (mission-critical). Obsahuje funkci Tri-Secret Secure (zákazníkem spravované šifrovací klíče), možnosti privátního připojení a vylepšené funkce pro obnovu po havárii. Organizace ve finančních službách, zdravotnictví a státní správě obvykle tuto edici vyžadují, aby splnily přísné bezpečnostní a regulatorní podmínky.

Jak funguje architektura Snowflake?

Třívrstvý model architektury

Revoluční architektura Snowflake se skládá ze tří samostatných vrstev: úložiště (Storage), výpočetní výkon (Compute) a služby (Services). Toto oddělení je klíčem k pochopení toho, proč Snowflake dosahuje vynikajícího výkonu, škálovatelnosti a nákladové efektivity ve srovnání s tradičními datovými sklady.

• Úložná vrstva (Storage Layer): Zde jsou veškerá data ukládána v sloupcovém (columnar) formátu, který je optimalizován pro analytické dotazy. Data jsou automaticky komprimována a partitionována, což snižuje náklady na ukládání a zvyšuje výkon dotazů. Na rozdíl od tradičních řádkových databází sloupcové úložiště čte pouze ty sloupce, které jsou pro daný dotaz potřeba, což dramaticky snižuje I/O operace a urychluje analýzu. Úložná vrstva je nezávislá na cloudu a lze ji sdílet napříč více výpočetními clustery, což umožňuje nákladově efektivní sdílení dat a eliminuje jejich duplicitu.

• Výpočetní vrstva (Compute Layer): Sestává z tzv. virtuálních skladů (virtual warehouses) – izolovaných výpočetních clusterů, které provádějí dotazy a zpracovávají data. Každý virtuální sklad je nezávislý, což znamená, že můžete škálovat výpočetní zdroje nahoru nebo dolů, aniž by to ovlivnilo ostatní procesy. Můžete mít spuštěno více skladů současně, přičemž každý může mít jinou velikost a výkonnostní charakteristiku. Pokud jeden sklad zpracovává náročný analytický dotaz, zatímco jiný generuje provozní reporty v reálném čase, nekonkurují si o zdroje. Toto oddělení výpočetního výkonu od úložiště je hlavní inovací Snowflake.

• Servisní vrstva (Services Layer): Řídí metadata, optimalizaci dotazů, správu transakcí a řízení přístupu. Tato vrstva se stará o parsování dotazů, optimalizaci a plánování jejich provádění. Udržuje metadata popisující vaše datové struktury, spravuje uživatelské relace, zajišťuje bezpečnost i autentizaci a garantuje soulad s pravidly ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Servisní vrstva je distribuována napříč infrastrukturou Snowflake, což zajišťuje vysokou dostupnost a konzistentní výkon.

Tento třívrstvý model přináší zásadní posun v uvažování o datových skladech. Namísto nákupu fixního množství výpočetního výkonu a úložné kapacity předem (jako u tradičních skladů) platíte pouze za to, co skutečně spotřebujete. Pokud potřebujete více výkonu na týden plný náročných analýz, dočasně jej navýšíte a poté opět snížíte. Pokud potřebujete uložit více dat, platíte pouze za dodatečné úložiště – vaše výpočetní náklady zůstávají nezměněny.

Oddělení úložiště a výpočetního výkonu

V tradičních datových skladech (jako je Redshift nebo Teradata) jsou úložiště a výpočetní výkon pevně propojeny. Pokud potřebujete větší výpočetní výkon, musíte si koupit více úložného prostoru. Pokud potřebujete více úložiště, musíte dokoupit výpočetní výkon. Tato nepružnost vede buď k naddimenzování (přeplácení nevyužité kapacity), nebo k poddimenzování (výkonnostní kolapsy).

Oddělená architektura Snowflake tento problém řeší. Úložiště a výpočetní výkon jsou nezávislé zdroje, které se škálují samostatně. Můžete mít malý virtuální sklad (2 kredity za hodinu) zpracovávající drobné dotazy a zároveň mít spuštěný velký sklad (32 kreditů za hodinu) pro komplexní analytické úlohy. Oba přitom sdílejí stejná podkladová data bez jakékoli duplikace.

Tento přístup má zásadní vliv na optimalizaci nákladů. Představte si typický podnikový scénář: potřebujete uložit 50 TB historických dat, ale pravidelně se dotazujete pouze na 5 % z nich. S tradičním datovým skladem byste platili za výpočetní zdroje, které většinu času nečinně stojí. Se Snowflake platíte za úložiště (úměrně 50 TB) a za výpočetní výkon (úměrně skutečné aktivitě dotazů). To může snížit celkové náklady na vlastnictví (TCO) o 40 až 60 % ve srovnání s tradičními alternativami.

Navíc toto oddělení umožňuje automatické škálování. Snowflake dokáže automaticky alokovat další výpočetní zdroje během období špičky (např. při měsíčních uzávěrkách) a v době mimo špičku je opět snížit. Tato elasticita je u tradičních architektur nemožná a je hlavním důvodem, proč Snowflake láká podniky s proměnlivou intenzitou pracovní zátěže.

Sdílení dat a správa (Governance)

Jednou z nejsilnějších funkcí Snowflake je sdílení dat s nulovým kopírováním (zero-copy data sharing). Tradičně vyžadovalo sdílení dat mezi různými subjekty složité ETL procesy, duplikaci dat a značné provozní náklady. Snowflake umožňuje organizacím bezpečně sdílet živá data bez nutnosti jejich kopírování.

Jak funguje sdílení s nulovým kopírováním? Snowflake využívá ukazatele v metadatech, které umožňují ostatním účtům Snowflake (nebo externím spotřebitelům) přistupovat k datům, aniž by se vytvářely jejich duplicitní kopie. Data zůstávají v úložišti původního účtu, ale ostatní účty se nad nimi mohou dotazovat, jako by byla uložena lokálně. Tím se eliminuje duplicita dat, snižují se náklady na úložiště a zajišťuje se, že všichni pracují s nejaktuálnějšími daty – bez starých replik nebo zpoždění způsobených synchronizací.

Sdílení dat je řízeno prostřednictvím systému řízení přístupu na základě rolí (RBAC). Konkrétním rolím můžete udělit přístup ke specifickým databázím, schématům, tabulkám nebo dokonce jen vybraným sloupcům. Můžete také implementovat zabezpečení na úrovni řádků a omezit přístup k datům na základě atributů uživatele.

Pro podniky v regionu střední a východní Evropy (CEE) i globálně řeší sdílení dat kritickou otázku: Jak umožnit demokratizaci dat napříč obchodními jednotkami a zároveň dodržet soulad s GDPR, ochranu soukromí a bezpečnost? Rámec správy dat (governance) v platformě Snowflake nabízí odpověď. Můžete sdílet data mezi odděleními, dceřinými společnostmi nebo i s externími partnery s jistotou, že citlivá data jsou chráněna a auditní stopy jsou plně zachovány.

Jaké jsou hlavní výhody Snowflake?

Výkon a škálovatelnost

Sloupcový formát ukládání dat v kombinaci s inteligentní optimalizací dotazů a prořezáváním (pruning) umožňuje spouštět dotazy výrazně rychleji než v tradičních řádkových databázích. Snowflake automaticky optimalizuje plány provádění dotazů a volí nejefektivnější cestu k získání dat.

Škálovatelnost je neméně působivá. Snowflake zvládne data od gigabajtů po petabyty bez jakéhokoli poklesu výkonu. S růstem objemu dat architektura Snowflake automaticky distribuuje data mezi úložné uzly. Organizace často uvádějí, že dotazy, které v původních systémech trvaly hodiny, se ve Snowflake dokončí za několik sekund.

Další velkou výhodou je zvládání souběhu (concurrency). Tradiční datové sklady mají problémy, pokud dotazy spouští mnoho uživatelů najednou – dotazy spolu soupeří o výpočetní zdroje, což vede k pomalému zpracování. Multi-clusterová architektura Snowflake umožňuje stovky souběžných dotazů bez dopadu na výkon. Každý uživatel nebo pracovní úloha může mít svůj vlastní virtuální sklad.

Optimalizace nákladů a cenový model

Cenový model Snowflake založený na spotřebě se zásadně liší od tradičního licencování. Neplatíte za licence, uživatelská místa ani fixní kapacitu. Místo toho platíte pouze za výpočetní výkon a úložiště, které skutečně využijete.

• Výpočetní náklady jsou založeny na tzv. kreditech Snowflake. Jeden kredit představuje jeden virtuální sklad běžící po dobu jedné hodiny. Kredity se spotřebovávají pouze tehdy, když sklad aktivně běží – pokud je pozastaven, náklady nevznikají. To znamená, že můžete spustit sklad pro konkrétní úkol, použít jej a hned jej pozastavit.

• Náklady na úložiště jsou účtovány měsíčně na základě průměrného množství dat uložených ve vašem účtu Snowflake, měřeno v terabajtech (TB). Snowflake data automaticky komprimuje, takže nároky na úložiště jsou obvykle o 30 až 50 % nižší než původní velikost syrových dat.

Organizace mohou snadno implementovat strategie optimalizace nákladů, aniž by musely měnit architekturu své datové platformy. Mezi běžné techniky patří:

1. Optimalizace dotazů: Přepisování neefektivních dotazů pro snížení spotřeby výpočetních kreditů.

2. Správná velikost skladů (Sizing): Dimenzování virtuálních skladů přesně podle požadavků dané pracovní zátěže.

3. Plánované škálování: Automatické navyšování kapacit skladů během špičky a jejich snižování mimo špičku.

4. Řízení životního cyklu dat: Archivace historických dat pro snížení nákladů na úložiště.

5. Rezervovaná kapacita: Předplatné kreditů se slevou pro předvídatelnou zátěž.

Multicloudová flexibilita

Snowflake běží na AWS, Azure i Google Cloud. Tato multicloudová podpora představuje pro velké podniky strategickou výhodu, díky které nejste vázáni na ekosystém jediného poskytovatele cloudu. Pokud například aktuálně využíváte AWS, ale chcete přejít na Azure, můžete tak učinit, aniž byste museli kompletně předělávat svůj datový sklad.

Pro organizace v regionu CEE řeší multicloudová podpora také požadavky na lokalitu ukládání dat a legislativní předpisy. Snowflake můžete provozovat v regionech EU (např. EU-CENTRAL-1 na AWS, West Europe na Azure nebo Europe-West1 na GCP), abyste splnili nařízení GDPR a požadavky na uchovávání dat v rámci EU, a zároveň si ponechali možnost expandovat do jiných regionů podle potřeby.

Podpora polostrukturovaných dat

Moderní datové zdroje generují velké množství polostrukturovaných dat: JSON z API, XML ze starších systémů, Parquet z datových jezer (data lakes) či nestrukturované logy z aplikací. Tradiční datové sklady vyžadují před načtením a dotazováním těchto dat rozsáhlé transformace. Snowflake zpracovává polostrukturovaná data nativně.

Dokumenty JSON můžete načíst přímo do Snowflake bez nutnosti jejich převodu na plochou strukturu (flattening). Datový typ VARIANT v platformě Snowflake zachovává strukturu JSON a na vnořená pole se můžete dotazovat přímo pomocí tečkové notace. To dramaticky zjednodušuje import dat a zkracuje čas potřebný k získání přehledů. Datový inženýr může načíst surová data JSON a okamžitě začít s analýzou, místo aby trávil týdny psaním transformační logiky.

Snowflake vs. BigQuery vs. Redshift: Co je pro vás to pravé?

Srovnání funkcí

Konkurenční výhody Snowflake

• Nezávislost na cloudu: Největší předností Snowflake je podpora více cloudů. Pokud nejste stoprocentně vázáni na jednoho poskytovatele cloudu, Snowflake je jedinou volbou, která vás neuzamkne u jednoho dodavatele.

• Sdílení dat: Sdílení dat s nulovým kopírováním (zero-copy) nemá v této podobě konkurenci. BigQuery a Redshift mají v této oblasti omezené možnosti. Pokud vaše organizace potřebuje sdílet data napříč odděleními či externími partnery, Snowflake má jasně navrch.

• Jednoduchost použití: Snowflake se nejsnadněji nastavuje i používá. Funguje prakticky ihned po vybalení – není potřeba žádné ladění clusterů, správa uzlů ani hluboké infrastrukturní znalosti. SQL vývojář může být produktivní během několika minut.

Kdy zvolit konkurenty?

• BigQuery je správnou volbou, pokud je vaše organizace plně zakotvena v ekosystému Google Cloud. Integrace BigQuery se službami AI/ML od Googlu (Vertex AI, TensorFlow) je na špičkové úrovni. Je také vynikající pro organizace, které primárně využívají Google Workspace.

• Redshift stojí za zvážení, pokud využíváte výhradně AWS a primárním faktorem je pro vás cena. Ceny za uzel u Redshiftu mohou být pro určité typy zátěže levnější než Snowflake, zejména pokud se můžete zavázat k rezervované kapacitě. Redshift však vyžaduje více provozního úsilí (správa clusterů, alokace uzlů) a postrádá lehkost používání, kterou nabízí Snowflake.

Jak implementovat Snowflake ve vaší organizaci?

1. Fáze plánování a posouzení

Úspěšná implementace Snowflake začíná důkladným plánováním. Před samotným nasazením je nutné zmapovat stávající infrastrukturu, definovat požadavky a odhadnout náklady.

• Krok 1: Audit stávající infrastruktury – Dokumentujte své stávající datové zdroje, objemy dat, vzorce dotazů a požadavky na výkon. Tyto informace jsou klíčové pro správné dimenzování Snowflake a odhad budoucích nákladů.

• Krok 2: Definování požadavků – Jaké obchodní problémy pomocí Snowflake řešíte? Konsolidujete více datových skladů? Zavádíte analytiku v reálném čase? Jasné požadavky určují rozhodnutí o architektuře a výběru správné edice.

• Krok 3: Klasifikace dat – Rozdělejte svá data podle citlivosti, regulatorních požadavků a přístupových vzorců. Pochopení klasifikace dat je zásadní pro návrh správných bezpečnostních mechanismů a souladu s předpisy (např. GDPR).

• Krok 4: Odhad nákladů – Využijte cenovou kalkulačku Snowflake pro odhad měsíčních nákladů na základě vašich objemů dat. Typická středně velká organizace může za Snowflake utratit přibližně 5 000 až 20 000 USD měsíčně, což bývá často o 30 až 50 % levnější než starší řešení.

• Krok 5: Výběr edice – Zvolte si mezi edicemi Standard, Enterprise nebo Business Critical podle svých potřeb. Většina produkčních nasazení volí Enterprise Edition.

2. Migrace a integrace dat

Migrace dat do Snowflake je přímočará, ale vyžaduje metodický přístup. Na výběr máte dva hlavní přístupy: ETL (Extract, Transform, Load) a ELT (Extract, Load, Transform).

• Přístup ETL: Transformuje data v přechodném (staging) prostředí ještě před jejich načtením do Snowflake. Jedná se o tradiční přístup, který funguje dobře, pokud potřebujete data před nahráním vyčistit a validovat. Tento přístup podporují nástroje jako Talend či Informatica.

• Přístup ELT: Načte surová data nejprve přímo do Snowflake a transformuje je až následně pomocí SQL. Tento přístup plně využívá masivní výpočtový výkon Snowflake a bývá často rychlejší a levnější. Tento workflow podporují nástroje jako Fivetran, Stitch a zejména dbt (data build tool). Nástroj dbt se stal pro transformace v rámci Snowflake de facto standardem a je vysoce doporučován, protože umožňuje verzování transformační logiky jako kódu.

Doporučený postup migrace:

1. Nastavte účet Snowflake a nakonfigurujte výpočetní sklady.

2. Vytvořte databáze a schémata odpovídající vaší datové struktuře.

3. Migrujte historická data pomocí nástrojů pro hromadné načítání (Snowpipe pro kontinuální import, příkaz COPY pro dávkové nahrávání).

4. Sestavte transformační logiku pomocí dbt nebo preferovaného ETL nástroje.

5. Ověřte kvalitu dat a porovnejte výsledky se zdrojovými systémy.

6. Aktualizujte reportovací (BI) nástroje a aplikace, aby směřovaly dotazy do Snowflake.

7. Odstavte starý datový sklad (obvykle 3 až 6 měsíců po nasazení Snowflake).

3. Správa dat, bezpečnost a compliance

Snowflake poskytuje bezpečnostní funkce na podnikové úrovni, je však nutné je správně nakonfigurovat:

• Autentizace a řízení přístupu: Snowflake podporuje integraci SAML/SSO s poskytovateli identity, jako jsou Okta nebo Azure AD. Pro podnikové nasazení důrazně doporučujeme integraci SSO – uživatelé se přihlašují přes stávající firemní účet a při jejich odchodu z firmy je přístup automaticky zrušen. samozřejmostí je podpora vícefaktorového ověřování (MFA).

• Řízení přístupu na základě rolí (RBAC): Vytvořte role odpovídající pracovním funkcím (např. Data Engineer, Analyst, Finance Manager). Využívejte hierarchie rolí pro zjednodušení správy.

• Zabezpečení na úrovni sloupců: U citlivých údajů použijte maskovací pravidla (masking policies), která automaticky skryjí citlivé sloupce neoprávněným uživatelům.

• Zajištění souladu s GDPR: Snowflake podporuje splnění GDPR pomocí několika mechanismů: uložení dat v regionech EU, kompletní šifrování dat při přenosu (TLS 1.2+) i v klidu (AES-256), využití funkce Time Travel pro obnovu smazaných dat (podpora požadavků na „právo být zapomenut“) a detailní auditní protokoly o veškerých přístupech k datům.

4. Ladění a optimalizace výkonu

Po úspěšném nasazení se zaměřte na optimalizaci provozu a kontrolu nákladů:

• Optimalizace dotazů: Analyzujte pomalé dotazy pomocí profilovacích nástrojů Snowflake. Mezi běžné techniky patří přidávání shlukovacích klíčů (clustering keys) do velkých tabulek nebo vytváření materializovaných pohledů pro často spouštěné agregace.

• Plánované škálování: Nastavte automatické škálování, které zvýší kapacitu skladu během pracovní doby (např. od 9:00 do 17:00) a v noci ji sníží. To může snížit náklady na výpočetní výkon o 30 až 40 % bez jakéhokoli dopadu na uživatelský komfort.

• Sledování nákladů: Nastavte si rozpočtové limity a upozornění (alerts), která vás informují, pokud výdaje překročí stanovené prahové hodnoty. Průběžný audit nákladů zajistí, že nebudete přeplácet za nevyužívaný výkon.

Ceny Snowflake: Jak rozumět vašim nákladům

Cenový model založený na kreditech

Ceny Snowflake reflektují výhradně vaši reálnou spotřebu. Výpočetní výkon se měří v kreditech Snowflake. Cena za jeden kredit se liší podle regionu a zvolené edice cloudu, typické ceny se pohybují následovně:

• Standard Edition: $2.00 – $4.00 za kredit

• Enterprise Edition: $3.00 – $4.00 za kredit

• Business Critical Edition: $4.00 – $5.00 za kredit

Virtuální sklad o velikosti Small (1 kredit/hodinu) běžící 8 hodin denně spotřebuje 8 kreditů za den (cca $24 USD). Větší sklad o velikosti X-Large (16 kreditů/hodinu) běžící nepřetržitě spotřebuje 384 kreditů za den (cca $1,152 USD). Klíčový poznatek: Kredity se spotřebovávají pouze tehdy, když sklad aktivně běží.

Náklady na úložiště a výpočetní výkon

Zatímco výpočetní výkon flexibilně reaguje na spouštěné dotazy, úložiště je fakturováno měsíčně na základě průměrného množství dat po kompresi (v TB). Ceny za úložiště se liší podle poskytovatele cloudu a konkrétního regionu:

• Regiony AWS v USA: cca $23 za TB / měsíc

• Regiony AWS v EU: cca $28 za TB / měsíc (vyšší cena kvůli požadavkům na lokalitu dat v EU)

• Regiony Azure v USA: cca $25 za TB / měsíc

• Regiony Azure v EU: cca $30 za TB / měsíc

Příklad kalkulace pro středně velkou firmu (50 TB dat, běžný provoz):

• Úložiště: $50 \text{ TB} \times \$28 / \text{TB} = \$1,400$

• Výpočetní výkon: $300 \text{ kreditů/den} \times 30 \text{ dní} \times \$3 / \text{kredit} = \$27,000$

• Celkové měsíční náklady: ~ $28,400 USD

V porovnání s tradičními datovými sklady – po započtení nákladů na hardware, licencování a neustálou lidskou údržbu – je toto cloudové řešení zpravidla o 30 až 50 % levnější, přičemž nabízí nesrovnatelně vyšší flexibilitu pro budoucí růst a nasazení moderních technologií umělé inteligence.