BigQuery مقابل Redshift: أيهما يجب أن تختار؟

هل تفكر في BigQuery مقابل Redshift لتلبية احتياجات تخزين البيانات الخاصة بك؟ هذا الدليل هو لك. يقف كل من BigQuery وRedshift في المقدمة مستودع البيانات السحابية يقدم كل حل العديد من الميزات التي تلبي حالات الاستخدام المتعددة. يوفر BigQuery من Google قابلية التوسع والأداء السلس ضمن النظام الأساسي السحابي الخاص به، بينما يوفر Redshift من Amazon خيارات معالجة وضبط متوازية رائعة. 

فلنبسط عملية اتخاذ القرار من خلال تفصيل الاختلافات بين Redshift وBigQuery، مما يساعدك في العثور على الخيار الأمثل لشركتك. 

ما هو Google BigQuery؟ 

يُعد Google BigQuery جزءًا من البنية السحابية الشاملة لشركة Google، وهي Google Cloud Platform (GCP). وهي تعمل كخدمة بدون خادم ومدارة بالكامل، مما يلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية ويسمح للشركات بتحديد أولويات تحليل البيانات وتوليد الرؤى.

تم تصميم Google BigQuery استنادًا إلى تقنية Dremel، وهي خدمة استعلام تمكن المستخدمين من تشغيل استعلامات تشبه SQL. في جوهره، يستخدم Dremel نموذج تنفيذ موزعًا يوزع عبء العمل عبر عقد متعددة داخل البنية التحتية لـ Google.

يعد BigQuery من بين مستودعات البيانات الرئيسية الأولية، ويتميز بأداء استعلام استثنائي. باستخدام البنية التحتية والتقنيات الخاصة بشركة Google، مثل Capacitor وJuniper وBorg وColossus، يمكن لـ BigQuery تنفيذ استعلامات تحليلية معقدة مقابل مجموعات بيانات ضخمة في غضون ثوانٍ. 

ما هو التحول نحو الأحمر في أمازون؟ 

 

الأمازون الأحمر هو أول مستودع بيانات سحابي على الإطلاق يقدم خدمة مُدارة بالكامل بحجم بيتابايت. تم تصميم Redshift لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة والاستعلامات التحليلية المعقدة بأداء عالٍ.   

حصلت أمازون على كود المصدر الأساسي لـ Redshift من شركة ParAccel، وهي الشركة التي كانت تعمل على تطوير قاعدة بيانات ParAccel التحليلية (قاعدة بيانات تعتمد على PostgreSQL).

تم إنشاء Redshift على شوكة PostgreSQL ولكنه يتمتع بالكثير من الإمكانات الفريدة. على سبيل المثال، يحتوي Redshift على بنية عمود فريدة ويستخدم أنماط التوزيع والمفاتيح لتنظيم البيانات.

نظرًا لأن Redshift مصمم للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات، يمكن للشركات توسيع نطاق مستودع البيانات لأعلى أو لأسفل بناءً على متطلباتها لاستيعاب أحجام البيانات بسهولة. علاوة على ذلك، لا توجد أي رسوم يتم تكبدها عندما يكون المستودع خاملاً، مما يعني أنك تدفع فقط مقابل ما تستخدمه.

BigQuery مقابل Redshift: الهندسة المعمارية 

عند مقارنة Google BigQuery وAmazon Redshift من حيث البنية، هناك بعض الاختلافات الرئيسية التي يجب مراعاتها. 

أولاً، يعمل BigQuery على بنية بدون خادم، بينما يوفر Redshift تحكمًا شاملاً أكبر. في BigQuery، تدير Google جميع جوانب المستودع، بما في ذلك التزويد والقياس والصيانة. ولكنه يجرد المستخدمين من البنية التحتية لـ BigQuery. باستخدام هذا النهج، يمكن للمستخدمين التركيز على معالجة مجموعات البيانات الضخمة دون الحاجة إلى القلق بشأن إدارة البنية التحتية. يتم تخصيص الموارد تلقائيًا اعتمادًا على عدد الاستعلامات التي تقوم بتنفيذها.  

 من ناحية أخرى، يتبع Amazon Redshift بنية أكثر تقليدية تعتمد على مجموعة من العقد. تتضمن هذه البنية عقدة رائدة تعتني باتصال العميل وتنفيذ الاستعلام، بينما تقوم عقد الحوسبة المتعددة بتخزين البيانات ومعالجتها. يستخدم Redshift بنية معالجة متوازية ضخمة (MPP) لموازنة الاستعلامات وتوزيعها عبر العقد الحسابية. يسمح لك Redshift عمومًا بالتحكم بشكل أفضل في مواردك حتى تتمكن من إدارة المهام، بما في ذلك القياس والتصحيح والنسخ الاحتياطي. 

BigQuery مقابل Redshift: قابلية التوسع 

تقتصر قابلية التوسع بشكل أساسي على ثلاثة عوامل رئيسية وهي الافتقار إلى الموارد المخصصة، والتناول المستمر، وموارد التخزين والحوسبة المقترنة بإحكام.  

يتمتع BigQuery ببنية بدون خادم ويقوم بأتمتة توفير الموارد وتوسيع نطاقها. لذلك، يتم التخطيط للتوسع بشكل جيد ومنظم بشكل جيد في حالة BigQuery. يعمل بشكل عام إما على التسعير حسب الطلب أو التسعير بسعر ثابت.  في نموذج التسعير حسب الطلب، يتم التحكم في تعيين الفواصل (موارد الحوسبة) بشكل كامل بواسطة BigQuery، بينما يقوم نموذج التسعير ذو السعر الثابت بحجز الفواصل مقدمًا. إن إمكانية التوسع التلقائي تناسب بشكل عام الشركات ذات أحجام البيانات المتقلبة أو أعباء العمل غير المتوقعة. 

في المقابل، لا يستطيع Amazon Redshift توزيع الحمل عبر المجموعات حتى مع RA3. وهذا يحد من قابليتها للتوسع. لدعم تزامن الاستعلام، يمكن توسيع نطاقه إلى 10 مجموعات بسهولة؛ ومع ذلك، يمكن لـ Redshift التعامل مع 50 استعلامًا في قائمة الانتظار عبر كافة المجموعات. على الرغم من أن Redshift قابل للتطوير، إلا أن منهج إدارة المجموعة اليدوية الخاص به يتطلب تعديلات المراقبة والتكوين التي من المحتمل أن تؤدي إلى تعقيد. 

في باقة اختبار المدى بواسطة باحث مستقل، وجد أن BigQuery كان أسرع بكثير من Redshift عند التعامل مع مجموعة بيانات كبيرة، مما قد يشير إلى قابلية التوسع بشكل أفضل لـ BigQuery. ومع ذلك، لاحظ أن العديد من هذه الاختبارات قد تم إجراؤها، وأن اتخاذ قرار بشأن الفائز الواضح هو أمر أسهل من الفعل. 

BigQuery مقابل Redshift: الأداء 

تتضمن مقارنة أداء Redshift وBigQuery النظر في عوامل مثل التزامن وتقنيات التحسين وسرعة الاستعلام وإمكانيات معالجة البيانات. وبالنظر إلى أن كلاً من BigQuery وRedshift يتم تشغيلهما بواسطة عمالقة التكنولوجيا، فإن الاختلافات في أدائهما لا تذكر. 

 يتيح تنسيق التخزين العمودي ونموذج التنفيذ الموزع لـ BigQuery المعالجة المتوازية للاستعلامات عبر خوادم متعددة مما يؤدي إلى استرجاع البيانات وتحليلها بسرعة. علاوة على ذلك، فإن ميزات تحسين الاستعلام التلقائي، بما في ذلك خطط التنفيذ وإعادة ترتيب الاستعلام الديناميكي، تعمل على تحسين أداء الاستعلام وكفاءته. وهذا يقلل من الكمون ويزيد من الإنتاجية. ومع ذلك، يعد BigQuery حلاً رائعًا للتحليلات في الوقت الفعلي وحالات الاستعلام التفاعلية حيث تكون للسرعة والاستجابة أهمية كبيرة. 

يحتوي BigQuery أيضًا على آلية تخزين مؤقت مدمجة تقوم تلقائيًا بتخزين نتائج كل استعلام مؤقتًا لمدة 24 ساعة، مما قد يؤدي إلى تسريع الاستعلامات المتكررة بشكل كبير. ومع ذلك، بالنسبة للاستعلامات الصغيرة المخصصة، قد يكون BigQuery أبطأ من Redshift بسبب اعتماده على الحوسبة الموزعة. 

ومن ناحية أخرى، تم تصنيع Amazon Redshift على بنية معالجة متوازية واسعة النطاق (MPP) تتيح له الأداء الجيد لتخزين البيانات وأحمال العمل التحليلية. يحتوي Redshift على خيارات ضبط أكثر من العديد من الخيارات الأخرى، ولكن لا يمكنك أن تتوقع منه تقديم أداء حوسبة أسرع بكثير من مستودعات البيانات السحابية الأخرى.  

يوفر Redshift أيضًا ميزات إدارة أحمال العمل، بما في ذلك قوائم انتظار الاستعلام وقياس التزامن، لتحديد أولويات تنفيذ الاستعلام وإدارته بناءً على معايير يحددها المستخدم. ومع ذلك، قد يؤدي نهج إدارة المجموعة اليدوي الخاص به إلى زيادة النفقات فيما يتعلق بتكوين المجموعة وصيانتها، مما يؤثر على أدائها العام.  

Redshift مقابل BigQuery: أيهما تختار؟ 

عند الاختيار بين الاثنين، يجب على الشركات تقييم تفضيلاتها ومتطلباتها قبل اختيار أي من مستودعات البيانات هذه. فيما يلي بعض حالات الاستخدام لمساعدتك على اتخاذ القرار.  

متى تستخدم جوجل BigQuery 

• تحليلات البيانات واسعة النطاق: إن بنية BigQuery بدون خادم وقدرتها على التعامل مع بيتابايت من البيانات تجعلها خيارًا مثاليًا لتحليل البيانات على نطاق واسعs.  

• استكشاف البيانات: تم تصميم BigQuery للتحليل المخصص واستكشاف البيانات. يسمح للمستخدمين بإجراء استعلامات تشبه SQL على مجموعات البيانات الكبيرة.   

• تحليلات في الوقت الحقيقي: يدعم BigQuery التحليلات في الوقت الفعلي من خلال واجهة برمجة التطبيقات المتدفقة، مما يجعله مثاليًا لتحليل البيانات المباشرة.  

• التكامل مع نظام جوجل البيئي: إذا كانت مؤسستك تستخدم بالفعل خدمات Google Cloud Platform، فإن استخدام BigQuery يمكن أن يوفر تكاملًا سلسًاn.  

متى تستخدم Amazon Redshift: 

• تنفيذ الاستعلام المعقد: يحافظ Redshift على أداء قوي عند تنفيذ استعلامات معقدة ومثقلة بالحوسبة. تم تصميم التخزين القائم على الأعمدة وهندسة MPP لهذا الغرض.  

• عمليات تخزين البيانات: يعتبر الانزياح الأحمر مثاليًا للتقليدية مستودع البيانات العمليات، حيث يكون المتطلب الأساسي هو تخزين البيانات المنظمة وشبه المنظمةa.  

• التسعير المتوقع: إذا كان التسعير الذي يمكن التنبؤ به يمثل أولوية، فقد يكون Redshift خيارًا أفضل نظرًا لأن تسعيره يكون لكل عقدة، والذي غالبًا ما يكون أكثر قابلية للتنبؤ وبأسعار معقولة. 

• التكامل مع نظام AWS البيئي: إذا كانت مؤسستك تستثمر بالفعل في نظام AWS البيئي، فإن استخدام Redshift يمكن أن يبسط عملية تخزين البياناتs.  

الطريق إلى الأمام: تخزين البيانات المقاومة للمستقبل 

بالنسبة لتخزين البيانات المستقبلية، من المهم تحديد حل يمكنه التكيف مع متطلبات البيانات المتطورة وتقنيات التحليل. إليك ما يمكنك توقعه من Redshift وBigQuery في المستقبل. 

مقياس البيتابايت في BigQuery: تتمتع BigQuery بالقدرة على إدارة مجموعات البيانات الكبيرة دون أي متاعب. بغض النظر عما إذا كان الأمر يتطلب التعامل مع بيانات معاملات العملاء أو سنوات من التعامل مع مليارات قراءات أجهزة الاستشعار من أجهزة إنترنت الأشياء، يمكن لـ BigQuery التعامل مع كل ذلك بكفاءة من خلال تلبية احتياجات البيانات الخاصة بك. تعد قابلية التوسع هذه مفيدة للمؤسسات التي تتوقع نموًا مستدامًا في أحجام بياناتها بمرور الوقت. 

 خيارات الوقت الفعلي لـ Redshift: على الرغم من تركيزه على معالجة الدفعات، يقدم Redshift وظائف التحليلات في الوقت الفعلي من خلال تكامله مع Amazon Kinesis Firehouse. وبهذا، يصبح من الممكن استيعاب البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا في Redshift. وهذا مفيد في الحالات التي تتطلب رؤى فورية، مثل مراقبة أسعار الأسهم واكتشاف الاحتيال. في حين أن هذه الميزة تعالج بعض الاحتياجات في الوقت الفعلي، فإن أولئك الذين يبحثون عن تحليلات فورية على نطاق واسع سيجدون أن BigQuery خيار أكثر ملاءمة نظرًا لتصميمه المتأصل لأداء أفضل للاستعلامات ذات زمن الاستجابة المنخفض والمعالجة في الوقت الفعلي. 

اختيار المنصة المناسبة لمقاومة المستقبل 

يعتمد اختيار الحل المثالي لتخزين البيانات لتأمين البنية التحتية الخاصة بك في المستقبل على الاحتياجات والأولويات المحددة لمؤسستك. فيما يلي دليل لمساعدتك في اختيار الخيار المناسب: 

1. هل تبحث عن التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ اختر BigQuery لأنه يتميز بالتكامل السلس مع الذكاء الاصطناعي من Google وأدوات التعلم الآلي مثل Vertex AI وTensorFlow. يسمح هذا التكامل الأصلي بالتحليل السهل ويمكّن من تطوير نماذج تعلم الآلة مباشرة داخل بيئة مستودع البيانات.  

1. هل تريد التركيز أكثر على التحليلات في الوقت الفعلي؟ يظهر BigQuery كخيار أفضل. ويتميز ببنية بدون خادم وقياس تلقائي، مما يحقق رؤى في الوقت الفعلي بأقل قدر من زمن الوصول. يعد هذا أمرًا صعبًا مع Redshift لأنه قد يتطلب تكوينًا إضافيًا وإدارة إضافية للتعامل مع البيانات في الوقت الفعلي بفعالية.  

1. هل لديك استثمارات كبيرة في AWS؟ خذ بعين الاعتبار Redshift لأنه يوفر تكاملًا وثيقًا مع خدمات AWS الأخرى. باستخدام Redshift، يمكنك ضمان التشغيل التفاعلي السلس وزيادة فوائد البنية التحتية الحالية لـ AWS. 

1. هل تبحث عن بنية بدون خادم تمامًا؟ BigQuery هو الخيار الأمثل. إنه يعمل على بنية بدون خادم بالكامل مما يلغي الحاجة إلى أي نوع من إدارة الخادم. ومع ذلك، أصبحت قابلية التوسع وتخصيص الموارد أسهل. 

1. النظر في تكامل البيانات غير المنظمة؟ تابع استخدام Redshift مع Spectrum، حيث يتمتع بقدرات أفضل لتحليل بعض أشكال البيانات غير المنظمة. ومع ذلك، إذا كانت البيانات تتكون بشكل أساسي من تنسيقات غير منظمة مثل النصوص والصور، فسيكون BigQuery خيارًا أفضل لأنه يوفر ميزات مدمجة أفضل للتعامل مع مثل هذه البيانات غير المنظمة. 

1. العمل مع مجموعات البيانات الضخمة؟ سيكون BigQuery رفيقك المثالي لأنه يتفوق في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. يمكنه إدارة كميات كبيرة من البيانات ويضمن الأداء الأمثل وقابلية التوسع حتى مع احتياجاتك المتزايدة من البيانات.  

سيساعدك تقييم هذه الاعتبارات ومواءمتها مع أهداف عملك ومتطلباته على اختيار نظام أساسي لتخزين البيانات مقاوم للمستقبل ويتيح لك الاستمرار في الاستفادة من قوة البيانات لسنوات قادمة. 

Astera يوفر اتصالاً أصليًا بـ Redshift وBigQuery

بهذا نختتم مقارنة "BigQuery مقابل Redshift". توفر كلا المنصتين تخزين بيانات سحابية عالي الأداء وقابل للتطوير، ولكل منهما مجموعة خاصة به من الميزات ونماذج التسعير وسهولة الاستخدام. نظرًا لأنه مدعوم من عمالقة التكنولوجيا مثل Amazon وGoogle، فإن أيًا من الخيارين يعد خيارًا قويًا.  

ومع ذلك، يعد اختيار الخيار الذي يناسب احتياجات تخزين البيانات الخاصة بك أمرًا ضروريًا. 

Astera يوفر الدعم الأصلي لكل من BigQuery وRedshift. سواء كنت تقوم بترحيل مستودع بيانات حالي أو إنشاء مستودع جديد، فإن نظامنا الأساسي بدون تعليمات برمجية، Astera منشئ DWيمكّنك من تصميم مستودعات البيانات على مستوى المؤسسة وتطويرها ونشرها بسرعة وكفاءة.

بدء الخاص بك 14 يوم كفترة تجريبية الآن!