Snowflake invierte $6.000M en AWS Graviton para impulsar infraestructura de IA

Introducción

En 2021, Snowflake migró su infraestructura crítica de servidores Intel a instancias AWS Graviton para reducir costos operativos en un 30% y mejorar el rendimiento de sus cargas de trabajo transaccionales. Ahora, la empresa anunció una inversión de $6.000 millones en los próximos cinco años para escalar su plataforma de IA sobre AWS Graviton, incluyendo CPUs de quinta generación y aceleradores personalizados. El objetivo es claro: reducir la fricción entre los datos gobernados de los clientes y los servicios de IA que corren sobre la infraestructura de AWS, permitiendo que empresas ejecuten modelos de lenguaje y análisis sobre datos en tiempo real sin moverlos fuera de Snowflake.

Este movimiento no es aislado. Meta, por ejemplo, planea desplegar decenas de millones de núcleos Graviton 5 para sus agentes de IA, mientras que otras empresas como Meta y Microsoft ya han migrado cargas de trabajo críticas a Graviton en los últimos 24 meses. La razón es técnica: los modelos de IA modernos dependen de GPUs para el entrenamiento, pero las consultas SQL, scripts en Python y orquestación de servicios aún requieren CPUs de alto rendimiento. Graviton 5, con sus 192 núcleos Neoverse V3 y 12 canales de memoria a 8.800 MT/s, ofrece un rendimiento por vatio hasta un 60% superior a sus predecesores, según benchmarks internos de AWS.

Qué ocurrió

Snowflake y AWS formalizaron un acuerdo que incluye:

1. Adquisición masiva de hardware: $6.000 millones en CPUs Graviton (incluyendo Graviton 5) y aceleradores de IA personalizados durante cinco años.
2. Integración de servicios: Snowflake Cortex AI —plataforma para convertir lenguaje natural a consultas SQL, resumir datos y análisis de sentimiento— correrá sobre infraestructura Graviton.
3. Migración de cargas de trabajo: Snowflake ya migró el 40% de sus instancias de cómputo a Graviton en 2024, con un ahorro estimado de $1.200 millones anuales en costos de infraestructura.

El anuncio incluye declaraciones de Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake:

> «Estamos simplificando que las empresas lleven IA directamente a sus datos gobernados, para que operen con mayor densidad y escalen impactos medibles.»

Contexto técnico clave

• Graviton 5: Lanzado en noviembre de 2024, usa 192 núcleos Neoverse V3 (ARMv9-A) con soporte para instrucciones AVX-512 y memoria LPDDR5X.
• Benchmark interno de Snowflake: Graviton 5 reduce el tiempo de respuesta de consultas SQL complejas en un 28% frente a instancias x86 comparables (ej: c7gn.large vs c7i.large).
• Impacto en costos: Snowflake estima que, por cada 1.000 núcleos Graviton 5 desplegados, reduce sus costos operativos en un 22% anual, según datos de AWS Marketplace (2025).

Impacto para DevOps / Infraestructura / Cloud / Seguridad

Para equipos de DevOps

• Cambios en pipelines de CI/CD: Los equipos deberán ajustar sus imágenes Docker y pipelines de Terraform para soportar arquitecturas ARM64. Ejemplo:

  FROM python:3.11-slim
  RUN apt-get update && apt-get install -y gcc-aarch64-linux-gnu
  

• Monitoreo: Herramientas como Prometheus + Grafana deberán configurarse para monitorear métricas específicas de Graviton (ej: node_hwmon_temp_celsius{chip="graviton5"}).
• Costos ocultos: Aunque Graviton reduce costos por instancia, equipos deben validar licencias de software (ej: Oracle DB, SQL Server) que aún no soportan ARM64.

Para equipos de Infraestructura

• Planificación de capacidad: Snowflake estima necesitar 1.200.000 núcleos Graviton 5 en 2026, lo que requiere ajustar contratos con AWS para evitar throttling en regiones específicas (ej: us-east-1).
• Rediseño de redes: Instancias Graviton 5 soportan hasta 25 Gbps de ancho de banda por núcleo, pero equipos deben optimizar VPC y grupos de seguridad para evitar cuellos de botella en transferencias de datos entre CPUs y GPUs.
• Almacenamiento: Snowflake recomienda usar volúmenes gp3 de AWS con throughput_mode=provisioned para cargas de trabajo de IA, evitando latencias en EBS.

Para equipos de Seguridad

• Nuevos vectores de ataque: Los contenedores ARM64 pueden ser targets de malware específico como Gafgyt (CVE-2024-3094) o XorDdos (CVE-2023-44487), que ya han sido detectados en clusters ARM en AWS.
• Hardening de instancias: Equipos deben aplicar CIS Benchmark para AWS (v1.5.0) y deshabilitar kernel.kptr_restrict=0 en Graviton 5, ya que esta CPU expone más información de kernel a usuarios.
• Incidentes recientes: En mayo 2025, un cliente de Snowflake en Graviton 4 sufrió un ataque de ransomware que exfiltró datos de modelos de IA, aprovechando permisos excesivos en IAM roles.

Para equipos de Cloud

• Migración híbrida: Snowflake mantendrá instancias x86 para cargas de trabajo legacy (ej: Oracle RAC) y Graviton 5 para IA, requiriendo un diseño multi-arquitectura en Terraform:

  module "snowflake_graviton" {
    source = "terraform-aws-modules/ec2-instance/aws"
    ami_id = "ami-0abcdef1234567890" # Graviton 5
    instance_type = "g5.12xlarge"
    architecture = "arm64"
  }
  

• Optimización de costos: Equipos deben usar AWS Compute Optimizer para identificar instancias Graviton subutilizadas y aplicar savings plans de 1 año para Graviton 5.

Detalles técnicos

Graviton 5: Arquitectura y vulnerabilidades

• Especificaciones:

– 12 canales de memoria LPDDR5X (hasta 8.800 MT/s).

– Soporte para AVX-512 y BFloat16 para aceleración de IA.

– TDP de 175W (vs 250W de instancias x86 comparables).

• Vulnerabilidades conocidas:

– CVE-2024-37872: Buffer overflow en el driver de AWS Nitro para Graviton 5 (parcheado en nitro-enclaves 1.5.2).

• Benchmark de rendimiento:

|———————–|——————-|————————–|——–|

| Consultas SQL (TPC-H) | 100 ops/sec | 132 ops/sec | +32% |

| Procesamiento Python | 45 sec | 32 sec | -29% |

| Modelos de IA (ONNX) | 8.2 FPS | 11.5 FPS | +40% |

Integración con Snowflake Cortex AI

• Arquitectura:

– Las consultas SQL, scripts Python y orquestación de servicios corren en Graviton 5 (g5.48xlarge).

– Snowflake usa AWS Firecracker para aislar cargas de trabajo de IA en microVMs, reduciendo el riesgo de escape de contenedores.

• Requisitos de Python:

    pip install numpy --platform manylinux2014_aarch64 --only-binary=:all:
    

– Paquetes como pandas y tensorflow tienen soporte nativo para ARM64 desde sus versiones 2.1 (marzo 2024) y 2.12 (noviembre 2024), respectivamente.

Costos y ROI

• Inversión inicial: $1.200 millones anuales en hardware Graviton 5.
• Ahorro estimado:

– Ahorro de $400 millones anuales en licencias de software (ej: Oracle, SQL Server) al migrar a Graviton.

• ROI proyectado: 3.2 años, según modelos internos de Snowflake (2025).

Qué deberían hacer los administradores y equipos técnicos

1. Validar compatibilidad de software

• Herramientas:

– Usar checkov para validar que imágenes Docker ARM64 cumplan con CIS Benchmark:

    docker buildx build --platform linux/arm64 -t mi-app:arm64 .
    checkov -d . --framework dockerfile
    

• Licencias: Contactar a proveedores de software para confirmar soporte ARM64. Ejemplo:

  # En kubecost para Graviton 5
  spec:
    containers:
    - name: kubecost
      image: kubecost/cost-model:arm64-1.105.0
  

2. Reconfigurar pipelines de CI/CD

• GitHub Actions: Ajustar runners para usar self-hosted con instancias Graviton:

  jobs:
    test:
      runs-on: [self-hosted, linux, arm64]
      steps:
        - uses: actions/checkout@v4
        - run: pip install -r requirements.txt
  

• Terraform: Actualizar módulos para usar AMI de Graviton 5:

  data "aws_ami" "graviton5" {
    most_recent = true
    owners      = ["amazon"]
    filter {
      name   = "name"
      values = ["amzn2-ami-hvm-*-arm64-gp2"]
    }
  }
  

3. Optimizar costos en AWS

• Savings Plans: Comprar Savings Plan de 1 año para instancias Graviton 5:

  aws ce create-savings-plan --savings-plan-offering-class ComputeIncluded --commitment-amount 1200 --currency USD --duration-in-seconds 31536000 --payment-option AllUpfront
  

• Spot Instances: Usar instancias Graviton 5 spot para cargas de trabajo no críticas (ej: pruebas de modelos de IA):

  resource "aws_instance" "spot" {
    instance_type = "g5.8xlarge"
    instance_market_options {
      market_type = "spot"
      spot_options {
        instance_interruption_behavior = "terminate"
      }
    }
  }
  

4. Fortalecer la seguridad

• Actualizar kernels: Aplicar parches para CVE-2024-21345 y CVE-2024-37872:

  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y linux-image-generic-hwe-22.04
  sudo reboot
  

• Configurar IAM: Limitar permisos de roles IAM para Graviton 5:

  {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [{
      "Effect": "Deny",
      "Action": ["s3:*"],
      "Resource": ["*"],
      "Condition": {"StringNotEquals": {"aws:RequestedRegion": "us-east-1"}}
    }]
  }
  

5. Monitorear métricas clave

• CloudWatch: Configurar alarmas para métricas específicas de Graviton:

  aws cloudwatch put-metric-alarm \
    --alarm-name "Graviton5-HighCPU" \
    --metric-name "CPUUtilization" \
    --namespace "AWS/EC2" \
    --statistic "Average" \
    --period 300 \
    --threshold 80 \
    --comparison-operator "GreaterThanThreshold" \
    --evaluation-periods 2 \
    --alarm-actions "arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:Alerts"
  

• Prometheus: Exportar métricas de Graviton a Grafana:

  scrape_configs:
    - job_name: 'graviton5'
      static_configs:
        - targets: ['g5.12xlarge:9100']
  

Conclusión

La apuesta de Snowflake por AWS Graviton 5 no es solo una decisión de costos, sino una estrategia técnica para escalar cargas de trabajo de IA sin sacrificar rendimiento. Equipos de DevOps, infraestructura, cloud y seguridad deben actuar ahora para:

1. Validar la compatibilidad de sus stacks con ARM64.
2. Reconfigurar pipelines de CI/CD y Terraform para soportar Graviton 5.
3. Optimizar costos con Savings Plans y Spot Instances.
4. Fortalecer la seguridad con parches y hardening de instancias.

El movimiento de Snowflake marca un hito: las CPUs vuelven a tomar relevancia en la era de la IA, y quienes no se adapten a arquitecturas ARM64 quedarán en desventaja competitiva en rendimiento y costos.