Data-Warehouse-Migration
Snowflake → S3/Athena-Migration mit 80% Kostensenkung und unterbrechungsfreiem Dual-Write-Cutover
80% Kostensenkung
1,1 TB migriert
Das Problem
Snowflake-Kosten verbrauchen 80% des Datenbudgets, geteilte Regionsinfrastruktur, 1.294 BI-Abfragen am Legacy-Warehouse gebunden
Snowflake-Kosten verbrauchen 80% des Datenbudgets, geteilte Regionsinfrastruktur, 1.294 BI-Abfragen am Legacy-Warehouse gebunden. Ein Mobile-Gaming-Studio betrieb seine Analytik auf Snowflake über zwei AWS-Regionen für $3.500/Monat, wobei 90% der Ausgaben durch ein einziges BI-Warehouse verursacht wurden. Umsatz-Pipelines, Attributionsdaten und Finanzberichte waren zwischen Regionen aufgeteilt ohne klaren Konsolidierungspfad. Externe Datenfreigabe-Abhängigkeiten und 1.294 Metabase-Abfragen schufen ein Migrationsrisiko, das ein Lift-and-Shift unmöglich machte.
Wir haben einen 9-Phasen-Migrationsplan entworfen, der Snowflake durch S3 + Glue + Athena in einer einzigen Region ersetzte. Die zentrale Architekturentscheidung war eine Dual-Write-Strategie: jede Produktionspipeline schreibt parallel sowohl in Snowflake als auch in den neuen S3/Iceberg-Stack, was zeilenweise Abstimmung vor dem Cutover ohne Datenverlustrisiko ermöglicht.
13 Umsatz-ETL-Pipelines wurden auditiert, auf ECS Fargate containerisiert und erweitert, um Apache-Iceberg-Tabellen neben ihren bestehenden Snowflake-Ladungen zu schreiben. 223 Glue-Data-Catalog-Tabellen wurden über drei Datenbanken registriert (Umsatz, Attribution, Finanzen). Eine tägliche pLTV-Pipeline liefert Kohorten-Attributionsdaten an einen externen Modellierungspartner für $5/Monat Betriebskosten, als Ersatz für eine Anbieter-Datenfreigabe-Abhängigkeit.
Die Migration wurde sequenziert, um Geschäftsunterbrechungen zu minimieren: Umsatz-Pipelines zuerst (höchste Kosten, einfachstes Schema), dann Attributionsdaten (komplexeste, externe Abhängigkeiten), dann BI-Cutover (1.294 Metabase-Abfragen gegen Athena validiert). Jede Phase beinhaltet automatisierte Abstimmung vor Deaktivierung des Snowflake-Writers.
Prognostizierte Kostensenkung
Migrierte BI-Abfragen
pLTV-Pipeline-Kosten
Warum es zählte
Operativer Bedarf
Das Studio musste die Warehouse-Kosten senken, ohne 1.294 BI-Abfragen oder Umsatz-Pipelines zu unterbrechen.
Was sich änderte
Der Dual-Write-Plan ließ jede Pipeline vor der Umstellung gegen Snowflake abgleichen, sodass das Migrationsrisiko in messbaren Schritten beherrscht wurde.
Kontext
Ein Mobile-Gaming-Studio gab $3.500/Monat für Snowflake über zwei AWS-Regionen aus. 90% der Warehouse-Kosten stammten von BI-Abfragen. Umsatz- und Attributions-Pipelines waren zwischen Regionen ohne Konsolidierungspfad aufgeteilt.
Einschränkung
1.294 Metabase-Abfragen waren von Snowflake abhängig. Externe Datenfreigabe-Abhängigkeiten hatten kein direktes Athena-Äquivalent. Null Datenverlust war während der Migration erforderlich.
Maßnahme
9-Phasen Dual-Write-Migration entworfen: Snowflake → S3/Iceberg/Athena. 13 Pipelines schreiben parallel in beide Systeme, 223 Glue-Tabellen registriert, automatisierte Abstimmung pro Phase und eine $5/Monat pLTV-Pipeline als Ersatz für eine Anbieter-Datenfreigabe.
Ergebnis
80% prognostizierte Kostensenkung, 7 Pipelines Dual-Writing in Produktion, Einzelregion-Konsolidierung, 223 Glue-Tabellen operativ, $5/Monat pLTV-Pipeline aktiv mit 91–100% Datengenauigkeit.
Architektur
Dual-Write-Migration von Snowflake zu S3/Iceberg mit unterbrechungsfreiem Cutover
Dual-Write-Pipelines
Iceberg-Data-Lake
pLTV-Liefer-Pipeline
BI-Migration
Technologie-Stack
Ziel-Stack
S3 + Glue + Athena (Apache Iceberg)
Quell-Stack
Snowflake (1,1 TB, 5 Datenbanken)
Pipelines
ECS Fargate + Lambda (Python 3.12)
Orchestrierung
EventBridge + Step Functions
BI
Metabase (1.294 migrierte Abfragen)
Lieferung
Kontoübergreifender S3-pLTV-Export
Ergebnisse
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