- 按保存的 Snowflake 點數付費
- 2 個 Snowflake 帳戶
- 倉儲限制 15
- 3 個座位
- 電子郵件支援
- 即時倉儲優化（記憶體優化、自動縮小、主動暫停、基於時間的規則）
Keebo是一個由AI驅動的平台，能自動優化雲數據倉庫。它動態調整配置，以最大化性能和最小化成本，提供針對工作負載的實時調整。
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Warehouse Optimization
Keebo是一個由AI驅動的平台，能自動優化雲數據倉庫。它動態調整配置，以最大化性能和最小化成本，提供針對工作負載的實時調整。
精選
Warehouse Optimization 是什麼？
Keebo是一個突破性的AI平台，旨在自動化雲數據倉庫的優化。它利用人工智慧動態調整各種配置，如倉庫大小、分群和內存，以確保最佳性能和成本效率。通過實時學習和適應工作負載變化，Keebo使組織能更有效地管理其數據倉庫資源，潛在地節省多達25％的成本，而不會影響性能。
誰會使用 Warehouse Optimization？
- 數據工程師
- 數據分析師
- IT經理
- 商業智能團隊
- 數據科學家
如何使用 Warehouse Optimization？
- 步驟1：在Keebo平台上註冊。
- 步驟2：將您的雲數據倉庫連接到Keebo。
- 步驟3：配置設置和偏好。
- 步驟4：讓Keebo分析並從您的工作負載中學習。
- 步驟5：監控儀表板以獲取實時見解和優化。
- 步驟6：回顧並應用建議的優化。
- 步驟7：隨時間跟踪性能和成本節省。
平台
- web
Warehouse Optimization 的核心特徵與益處
主要功能
- 自動調整倉庫大小
- 優化分群
- 內存管理
- 實時工作負載適應
- 節省成本的建議
優點
- 降低運營成本
- 提升數據倉庫性能
- 最小化手動介入
- 提供實時分析
- 提高數據團隊的效率
Warehouse Optimization 的主要使用案例與應用
- 優化雲數據倉庫成本
- 提升數據倉庫性能
- 實時工作負載管理
- 自動化數據倉庫配置
- 提高數據處理效率
Warehouse Optimization 的優點與缺點
優點
AI 驅動的 Snowflake 與 Databricks 主動且連續優化
可選擇完全自主或人機介入的自動化模式
可獨立驗證的節省效果與依成果收費模式
零實施與維護成本，快速 30 分鐘上線
具保證效能 SLA，確保查詢無延遲或中斷
即時支出透明度與主動財務管控
缺點
無開源版本，平台封閉
無法直接取得 Snowflake 和 Databricks 以外的整合資訊
自訂自動化層級及控制可能有學習曲線
Warehouse Optimization 的定價
| 有免費方案 | YES |
|---|---|
| 免費試用詳情 | 包含 2 週免費試用 |
| 定價模式 | 免費增值模式 |
| 是否需要信用卡 | No |
| 付款起點 | 0 USD |
| 有終身方案 | No |
| 計費頻率 | 每月 |
價格方案詳情
銀級
0 USD金級
1000 USD- 按保存的 Snowflake 點數付費
- 額外 7 個 Snowflake 帳戶
- 額外 15 個倉儲
- 額外 7 個座位
- 預定義使用者角色
- 單一登入整合
- 電子郵件 + Slack 支援（工作時間）
- 工作負載智慧（支出分析、倉儲、查詢、資料和儲存狀態、優化建議、預定義警報）
白金級
USD- 訂閱制，請聯絡銷售了解價格
- 無限 Snowflake 帳戶、倉儲與座位
- 私密連結
- 自訂角色
- 自動倉儲升級
- API 存取
- 工作負載智慧自訂警報
- 電子郵件支援
鑽石級
USD- 訂閱制，請聯絡銷售了解價格
- 包含白金級所有功能外加：
- 智慧查詢路由
- 電子郵件支援
- 具服務級協議的 Slack 支援
- 專屬客戶成功管理支援
Warehouse Optimization 的常見問答
Warehouse Optimization 公司信息
- 網站： https://keebo.ai
- 公司名稱： Keebo
- 支持郵件： [email protected]
- Facebook： NA
- X(Twitter)： https://twitter.com/keeboinc
- YouTube： NA
- Instagram： NA
- Tiktok： NA
- LinkedIn： https://www.linkedin.com/company/keebo-inc
Warehouse Optimization 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
6.4k
平均訪問時長
00:00:40
每次訪問的頁面數
2.51
跳出率
38.72%
Sep 2025 - Nov 2025 所有流量
地理位置
前 4 區域
United States
65.45%
India
30.29%
Canada
2.4%
Japan
1.86%
Sep 2025 - Nov 2025 全球桌面版
流量來源
Direct
44.00%
Search
39.46%
Social
8.06%
Referrals
7.38%
Paid Referrals
1.05%
Mail
0.06%
Sep 2025 - Nov 2025 桌面版
熱門關鍵詞
| 關鍵詞 | 流量 | 每次點擊成本 |
|---|---|---|
| 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 | $ -- |
Warehouse Optimization 評論
5/5
Warehouse Optimization 的主要競爭對手和替代方案？
- Snowflake
- Redshift
- BigQuery
- Teradata
- Databricks
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