Keebo

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キャッチコピー：Snowflake と Databricks 向けの自律的最適化

更新日：2026年10月22日

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〜とは何ですか？ Keebo?

Keebo は Snowflake と Databricks のデータウェアハウスとワークロードを継続的に最適化し、コンピュート効率を最大化し、予測可能なパフォーマンスを提供し、エンジニアリングのスピードを高めます。エージェンティック AI が、設定した SLA のガードレール内で 24 時間体制でウェアハウス容量をチューニングします。

使い方 Keebo?

Snowflake または Databricks アカウントを接続し、SLA とパフォーマンスのガードレールを設定すれば、Keebo のエージェンティック AI がウェアハウスのコンピュートを継続的に適正化し、ワークロードの非効率を検出します。手動チューニングやクエリの書き換えは不要です。

Keebo 主な機能

自律型ウェアハウス最適化

リアルタイムのウェアハウス・チューニングにより、人的介入やクエリの書き換え、SLA リスクなしにパフォーマンスと効率を最大化します。

双方向の継続的リサイジング

Keebo は 24 時間体制でワークロードの需要に合わせてウェアハウス容量を調整します。無駄をなくすため縮小し、ピーク時はパフォーマンスを守るため拡大します。

ワークロード・インテリジェンスと可観測性

クエリ、ウェアハウス、データ、ストレージを分析し、非効率をコストとパフォーマンスへの影響で順位付けし、チームが着手すべき箇所を明示します。

SLA で守るパフォーマンス保護

SLA とパフォーマンスのガードレールを定義すると、Keebo はその範囲内で最適化し、影響を完全に防ぐため自動的に手を戻します。

Data Learning を備えるエージェンティック AI

特許取得済みの Data Learning アルゴリズムがワークロードの挙動を継続的に学習し、データプラットフォームをリアルタイムで最適化します。

Keebo ユースケース

自律的かつ継続的な最適化で Snowflake と Databricks のコンピュート費用を削減

これまで手動チューニングに費やしていた月 100 時間超のエンジニアリング工数を回復

データチームと FinOps チームを共通のコスト・パフォーマンス可視化で結びつける

無駄なストレージ、未使用のテーブル、負荷が偏ったウェアハウスを検出して排除

Keebo よくある質問

Keebo はどのデータプラットフォームに対応していますか？

Keebo は Snowflake と Databricks のクラウド・データウェアハウスを最適化し、専用の Snowflake 最適化と Databricks 最適化のソリューションを提供します。

Keebo の料金体系はどうなっていますか？

Keebo は月額 $0 からの従量課金を提供し、生み出した削減分の比率のみを支払います（Snowflake クレジットまたは Databricks DBU を 1 節約するごとに Keebo クレジット 1）。固定価格のエンタープライズ・サブスクリプションも用意しています。14 日間の無料トライアルが含まれます。