- Pagamento por crédito Snowflake economizado
- 2 contas Snowflake
- Limite de armazéns 15
- 3 assentos
- Suporte por e-mail
- Otimização em tempo real do armazém (otimização de memória, redução automática, suspensão proativa, regras baseadas em tempo)
Warehouse Optimization
Keebo é uma plataforma impulsionada por IA que automatiza a otimização de armazéns de dados em nuvem. Ela ajusta dinamicamente as configurações para maximizar o desempenho e minimizar os custos, fornecendo ajustes em tempo real adaptados às cargas de trabalho.
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Keebo é uma plataforma impulsionada por IA que automatiza a otimização de armazéns de dados em nuvem. Ela ajusta dinamicamente as configurações para maximizar o desempenho e minimizar os custos, fornecendo ajustes em tempo real adaptados às cargas de trabalho.
Em Destaque
O que é Warehouse Optimization?
Keebo é uma plataforma inovadora de IA projetada para otimizar automaticamente armazéns de dados em nuvem. Ela utiliza IA para ajustar dinamicamente várias configurações, como tamanho do armazém, agrupamento e memória, para garantir desempenho ideal e eficiência de custo. Ao aprender e se adaptar a mudanças nas cargas de trabalho em tempo real, Keebo permite que as organizações gerenciem seus recursos de armazém de dados de forma mais eficaz, potencialmente economizando até 25% em custos sem comprometer o desempenho.
Quem usará Warehouse Optimization?
- Engenheiros de Dados
- Analistas de Dados
- Gerentes de TI
- Equipes de Inteligência Empresarial
- Cientistas de Dados
Como usar Warehouse Optimization?
- Passo 1: Inscreva-se na plataforma Keebo.
- Passo 2: Conecte seu armazém de dados em nuvem ao Keebo.
- Passo 3: Configure as definições e preferências.
- Passo 4: Permita que o Keebo analise e aprenda com suas cargas de trabalho.
- Passo 5: Monitore o painel para obter insights e otimizações em tempo real.
- Passo 6: Revise e aplique as otimizações recomendadas.
- Passo 7: Acompanhe o desempenho e a economia de custos ao longo do tempo.
Plataforma
- web
Características e Benefícios Principais de Warehouse Optimization
Principais recursos
- Ajuste automático do tamanho do armazém
- Otimização de agrupamento
- Gestão de memória
- Adaptação em tempo real às cargas de trabalho
- Recomendações para economia de custos
Os benefícios
- Reduz custos operacionais
- Melhora o desempenho do armazém de dados
- Minimiza intervenção manual
- Fornece análises em tempo real
- Aumenta a eficiência das equipes de dados
Principais Casos de Uso & Aplicações de Warehouse Optimization
- Otimização de custos de armazéns de dados em nuvem
- Aprimoramento do desempenho do armazém de dados
- Gerenciamento de carga de trabalho em tempo real
- Configurações automatizadas do armazém de dados
- Melhoria da eficiência de processamento de dados
Prós e contras de Warehouse Optimization
Prós
Otimização proativa e contínua com IA para Snowflake e Databricks
Escolha entre modos de automação totalmente autônomos ou com intervenção humana
Economias verificáveis independentemente com preço baseado no sucesso
Zero custo de implementação e manutenção com configuração rápida em 30 minutos
SLA de desempenho garantido para garantir nenhum atraso ou interrupção de consultas
Visibilidade de gastos em tempo real e governança financeira proativa
Contras
Sem disponibilidade open-source, plataforma fechada
Sem informação direta sobre integrações além do Snowflake e Databricks
Possível curva de aprendizado para personalizar níveis e controles de automação
Preços de Warehouse Optimization
| Tem plano gratuito | YES |
|---|---|
| Detalhes do teste gratuito | Inclui teste gratuito de 2 semanas |
| Modelo de preços | Freemium |
| Cartão de crédito é necessário | No |
| Pago a partir de | 0 USD |
| Tem plano vitalício | No |
| Frequência de cobrança | Mensal |
Detalhes do plano de preços
Prata
0 USDOuro
1000 USD- Pagamento por crédito Snowflake economizado
- 7 contas adicionais Snowflake
- 15 armazéns adicionais
- 7 assentos adicionais
- Papéis de usuários predefinidos
- Integração SSO
- Suporte por e-mail + Slack (horário comercial)
- Workload Intelligence (Análise de gastos, armazém, consulta, dados e saúde do armazenamento, recomendações de otimização, alertas predefinidos)
Platina
- Baseado em assinatura, contate as vendas para preços
- Contas, armazéns e assentos Snowflake ilimitados
- Links privados
- Papéis personalizados
- Aumento automático do armazém
- Acesso à API
- Alertas personalizados do Workload Intelligence
- Suporte por e-mail
Diamante
- Baseado em assinatura, contate as vendas para preços
- Tudo em Platina mais:
- Roteamento inteligente de consultas
- Suporte por e-mail
- Suporte Slack com SLA
- Suporte dedicado CSM
FAQs sobre Warehouse Optimization
Informações da Empresa Warehouse Optimization
- Website: https://keebo.ai
- Nome da Empresa: Keebo
- Email de Suporte: [email protected]
- Facebook: NA
- X(Twitter): https://twitter.com/keeboinc
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/keebo-inc
Análise de Warehouse Optimization
Visitas ao Longo do Tempo
Visitas Mensais
6.4k
Duração Média das Visitas
00:00:40
Páginas por Visita
2.51
Taxa de Rejeição
38.72%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo o Tráfego
Geografia
Top 4 Regiões
United States
65.45%
India
30.29%
Canada
2.4%
Japan
1.86%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Apenas para Desktop
Fontes de Tráfego
Direct
44.00%
Search
39.46%
Social
8.06%
Referrals
7.38%
Paid Referrals
1.05%
Mail
0.06%
Sep 2025 - Nov 2025 Apenas para Desktop
Principais Palavras-Chave
| Palavra-Chave | Tráfego | Custo por Clique |
|---|---|---|
| keebo | 930 | $ 2.93 |
| keebo kqr customer | 180 | $ -- |
| databricks keebo | 160 | $ -- |
| snowflake sla | 210 | $ 1.81 |
| 真島建設 スウェット | 90 | $ -- |
Avaliações de Warehouse Optimization
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de Warehouse Optimization?
- Snowflake
- Redshift
- BigQuery
- Teradata
- Databricks
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