Den automatiserede, Ingen kode Datastak
Lær hvordan Astera Data Stack kan forenkle og strømline din virksomheds datahåndtering.
AWS Redshift vs Snowflake: 5 nøgleforskelle
Fremkomsten af big data er blevet mødt med en commiserate stigning i datalagring og computerteknologier, der kan skaleres effektivt uden at koste virksomhederne en arm og et ben. Beslutningen om at bygge et cloud-datavarehus på Redshift vs. Snowflake er ofte kompleks og involverer flere faktorer, der skal tages i betragtning. Cloud datavarehuse er tilsyneladende den perfekte løsning til at imødekomme stigningen i den samlede datamængde, da de giver virksomheder mulighed for at skabe en samlet visning og køre komplekse forespørgsler på store datasæt.
Ifølge en undersøgelse foretaget af Gule murstensdata, 75 % af organisationerne ønsker at investere i datavarehuse og søer for bedre sikkerhed, smidighed og en strømlinet business intelligence-proces.
Hvis du er i gang med at vælge en cloud data warehouse-tjeneste, har vi sammenlignet Snowflake Vs. Redshift – to førende cloud-datavarehuse på markedet. Læs videre for at opdage fordelene ved begge datavarehuse, og hvilke der passer til din organisations dataanalysebehov.
Hvad er Snowflake?
Snowflake er et populært SQL-sky-baseret datavarehus bygget på Amazon Web Services eller Microsoft Azure. Det, der adskiller Snowflake fra andre muligheder på markedet, er, at du kan skalere databehandling og lagring separat. Dette er nyttigt i scenarier med en pludselig stigning i databehandlingsbehov. For eksempel når en virksomhed kører en ny marketingkampagne eller under den sidste afstemningsrunde på et populært reality-tv-program.
Du kan integrere Snowflake med andre analytiske værktøjer og backend-virksomhedsapplikationer til at udføre komplekse forespørgsler på dine data. Lad os forstå, hvordan Snowflake-integration fungerer, og hvordan dens arkitektur ser ud.
Cloud data warehouse består af tre lag:
- Lagerlag: Dette lag gemmer ligesom et postrum alle indgående data. Det er ansvarligt for at organisere og spore alle data. For at sikre effektiv hentning gemmer den data i mikropartitioner. Normalt ligger data i et cloud-lagerlag som f.eks Amazon S3 or Azure Blob Storage. Lagerlaget komprimerer data og registrerer metadata.
- Forespørgselsbehandling: Dette er et computerlag, hvorigennem du kan analysere data ved at anmode om det. Dette lag har flere virtuelle varehuse, der er en klynge af computerressourcer. Hvert virtuelt lager har en dedikeret computerkapacitet, der ikke konkurrerer med et andet lager. Forespørgselslaget har også et cache-system, som gemmer ofte tilgåede forespørgsler.
- Cloud-tjenester: Dette er det øverste lag, der er ansvarlig for at koordinere alle aktiviteter i Snowflake. Det understøtter infrastrukturstyring, metadatastyring, autentificering, adgangskontrol, forespørgselsparsing og optimering.
Hvornår skal man bruge Snowflake?
Hvis du ikke bruger AWS-økosystemet, så kan Snowflake være en levedygtig løsning. Selvom Snowflake ikke problemfrit integreres med AWS-produkter, understøtter det forskellige analytiske værktøjer såsom Power BI og Tableau.
Snowflake giver også mere robust understøttelse af JSON-lagring. Det er en bedre mulighed for at arbejde med JSON på grund af indbyggede funktioner til forespørgsel og lagring. Det er en bedre mulighed for at arbejde med datasøer og ustrukturerede data.
Snowflake er også en levedygtig mulighed for agile DevOps-teams med sin understøttelse af dynamiske dataændringer.
Da lagring og databehandling er adskilt i Snowflake, er det bedst at få midlertidige høje arbejdsbelastninger for at øge den samlede kapacitet uden at øge lagringen.
Ligesom Redshift er Snowflake også optimeret til OLAP-transaktioner.
Hvad er AWS Redshift?
AWS rødforskydning er et kolonnebaseret cloud-datavarehus, der kan skaleres op til petabyte. Et kolonnebaseret system gemmer data sekventielt i modsætning til et rækkebaseret system. Det søjleformede lagringssystem gør det nemmere at komprimere og hente data. Datavarehuset er optimeret til OLAP-forespørgsler.
Amazon Redshift er baseret på Postgres SQL, så de fleste SQL-baserede applikationer kan problemfrit integreres med det. Du kan også nemt integrere det med BI-værktøjer, tredjepartsværktøjer til dataintegration, datamining og analytiske værktøjer.
Når du sammenligner arkitekturen i Amazon Redshift-arkitekturen med Snowflakes, er der en betydelig forskel mellem de to.
Amazon har en samling af computerressourcer kaldet noder, som gemmer data. Noderne er organiseret som klynger, kaldet Rødforskydende klynger. Hver klynge kører på en AWS-motor. Du kan have op til 128 noder. Der er en Leader Node, der styrer al kommunikation med alle klientprogrammer.
AWS Redshift er superhurtig med hensyn til forespørgselshastigheder på grund af dets Massively Parallel Processing (MPP) design, som sikrer, at klynger kan arbejde uafhængigt uden at påvirke andre klyngers ydeevne. Redshift bruger også brugerdefinerede kommunikationsprotokoller til at optimere node-to-node-forbindelse.
Du kan starte i det små med AWS Redshift med en 160 GB node og derefter tilføje noder for at udnytte parallel behandling.
Relateret: Top AWS ETL-værktøjer i 2024.
Hvornår skal man bruge AWS Redshift?
AWS Redshift ville være bedre, hvis du allerede bruger AWS-produkter, da det problemfrit integreres med AWS-økosystemet. Med Redshift kan du også udnytte AWS analytiske værktøjer, da Redshift understøtter native tilslutning. Rødforskydning er også den bedre mulighed, når du skalerer enorme data (i petabyte).
Datavarehuset er optimalt til OLAP-transaktioner, hvilket betyder, at du kan lave analytiske forespørgsler på store mængder data. Den mangler dog væsentlige databaseændringsfunktioner, såsom indsættelse, sletning eller opdatering, der kræves i OLTP-datavarehuse. Hvis du for eksempel er i e-handelsbranchen, eller du vil have et datavarehus til et flyselskab eller hotelreservationswebsted, er Redshift måske ikke det bedste valg.
Nu hvor vi kort har dækket de bedste scenarier for brug af Redshift og Snowflake, er det vigtigt at se på deres funktioner og brugssager mere detaljeret. Dette vil hjælpe dig med at træffe en mere informeret købsbeslutning og vælge den bedste DWH-løsning til dine specifikke behov.
Rødforskydning vs. Snefnug: Prissætning
En cost vs. benefit-analyse er en af de bedste måder at bestemme det rigtige valg på, før man beslutter sig mellem Redshift og Snowflake. Begge datavarehuse tilbyder forskellige prisstrukturer.
Snowflake fungerer på pay-as-you-go-modellen. Snowflake har separate lager- og beregningsomkostninger. Lagerplads opkræves pr. terabyte, begynder med en fast sats på 23 USD/terabyte og optjenes månedligt. Beregningspriser starter ved $0.00056 pr. sekund, pr. kredit, for On-Demand Standard Edition.
Afhængigt af dit forbrug kan du aktivere et hvilket som helst virtuelt datavarehus til databehandling. Virtuelle datavarehuse er tilgængelige i 8 forskellige størrelser, og den mindste størrelse koster en kredit eller $2 i timen. Det opkræver dig ikke for nogen ledig tid.
Snowflake Virtual Data warehouse størrelser
I første omgang kan Snowflakes On-Demand-prismodel være lokkende, men i det lange løb kan den være meget uforudsigelig, hvor omkostningerne stiger i takt med at forbruget stiger.
Sammenlignet med Snowflake har Redshift en simpel prisstruktur baseret på rødforskydningsklynger. Formlen for Redshift On-Demand-priser er som følger:
Amazon Redshift månedlig pris = [Pris pr. time] x [Klyngestørrelse] x [timer pr. måned]
Redshift tilbyder også Reserved Instance Pricing, som giver dig mulighed for at låse op for 75 procent besparelser. I et reserveret tilfælde betaler du et foruddefineret beløb, uanset om en klynge er aktiv eller ej. Disse udgifter kan optimeres i det lange løb vha AWS omkostningsstyringsværktøjer.
Bedømmelse: Redshift er generelt bedre prismæssigt.
Rødforskydning vs. Snowflake: Ydelse og integrationer
Redshift integreres problemfrit med andre AWS-tjenester, såsom DynamoDB og CloudWatch. Det giver dig også mulighed for nemt at overføre data fra Amazon S3 og Amazons andre lagringsmuligheder.
På den anden side understøtter Snowflake integrationer med Apache-pakken og førende BI-værktøjer som Qlik og Tableau.
Rødforskydning kræver korrekte nøglekonfigurationer for optimal ydeevne. Unøjagtigheder i opsætningen kan forårsage problemer med datalagring og hentning. Da det kan være besværligt at indstille tasterne, kan Redshift have en stejl implementeringskurve. Med hensyn til kraft kan begge software køre dataanalyse hundredvis af gange hurtigere end kildedatabaser.
Bedømmelse: her vil svaret afhænge af de specifikke integrationer, du har brug for.
Rødforskydning vs. Snefnug: Sikkerhed
Virkeligheden i vores verden er, at data er dit vigtigste aktiv; derfor kan du ikke tage nogen risiko med hensyn til sikkerhed.
Begge datavarehuse tager sikkerhed seriøst og tilbyder forskellige funktioner, der sikrer, at dine data altid er beskyttet.
AWS Redshift tilbyder login-legitimationsoplysninger, adgangskontrol på kolonneniveau, adgangsstyring, klyngekryptering og SSL-forbindelser, der holder din klient og klynger private. Du kan også bruge kryptering på klientsiden eller serversiden til at kryptere dine data under upload, så de ikke er sårbare under transit.
Hvad angår Snowflake, tilbyder den noget lignende sikkerhedsfunktioner som Redshift. Det giver dig SCIM til at administrere brugeridentiteter og grupper. Nøglepar-godkendelse, multi-faktor-godkendelse og altid-til-godkendelse er også til stede sammen med VPC/VPN. AES-256 kryptering gentastes med jævne mellemrum og krypterer alle lagrede data.
Snowflakes sikkerhedsfunktioner varierer dog med forskellige produktniveauer.
Redshift tilbyder også forskellige sikkerhedsvalideringer for overholdelse, herunder SOC 1 Type II og SOC 2 Type II. HIPAA, PCI DSS, HITRUST CSF, FedRAMP Moderate og IRAP Protected compliance.
Bedømmelse: Begge løsninger giver sikkerhed i topklasse.
Rødforskydning vs. Snefnug: Vedligeholdelse
Snowflake er den tilsyneladende vinder sammenlignet med AWS Redshift med hensyn til vedligeholdelse, fordi dens separate lager- og computerarkitektur gør det nemmere at skalere op og ned. Du kan ændre et lagers størrelse eller øge antallet af klynger. Det bedste ved Snowflake er funktionen til automatisk suspendering og automatisk genoptagelse, som lader dig køre forespørgslen, og når du er færdig med at bruge den, skalerer den ned på lageret, så du ikke bliver opkrævet for det.
På den anden side kræver AWS Redshift, at du sender forespørgsler i en kø. Med samtidighedsskalering tilføjer AWS Redshift automatisk yderligere kapacitet i klynger. Du skal dog administrere, hvilke forespørgsler der sendes til sideløbende skalering gennem WLM-køer. Ændring af størrelse kan tage timer i Redshift.
Bedømmelse: Snowflake vinder her.
Rødforskydning vs. Snowflake: Dataunderstøttelse
I lang tid havde Snowflake fordelen over Redshift på grund af Snowflakes fremragende understøttelse af semi-strukturerede data, især JSON.
Redshift indhentede dog hurtigt det, og i 2020 introducerede det en ny datatype kaldet SUPER, der understøtter de fleste semi-strukturerede data, inklusive JSON. SUPER er en generisk datatype, der er skemaløs.
Det introducerede også PartiQL, en udvidelse af SQL, der tillader nem forespørgsel efter semi-strukturerede data.
Snowflake og Redshift understøtter også andre populære dataformater, herunder XML, AVRO, Parket osv.
Bedømmelse: binde. Både Snowflake og Redshift har robuste dataunderstøttelsesfunktioner. Snowflake tager den lille kant på grund af bedre ustruktureret dataunderstøttelse.
Rødforskydning vs. Snowflake: Hvilket datavarehus er det rigtige for dig?
Der er ikke noget endegyldigt svar på, hvilket datavarehus du skal vælge; det hele afhænger af din organisations behov for dataanalyse og eksisterende infrastrukturer.
Her er de opsummerede fordele ved at vælge hver mulighed:
Fordele ved at bruge AWS Redshift
- Da Redshift er baseret på AWS-infrastruktur, integreres det problemfrit med AWS-tjenester. Du kan bruge alle tredjepartsværktøjer, hvis du ikke ønsker at bruge AWS-tjenester.
- AWS Redshift tilbyder overlegen ydeevne sammenlignet med andre muligheder på markedet på grund af MPP-teknologi.
- Cloud-datavarehuset har robuste sikkerhedsprotokoller, herunder adgangsstyring, SSL-kryptering til data, adgangskontrol på kolonneniveau og datakryptering på klient- og serversiden.
- Redshift er en fuldt administreret platform og kræver minimal overvågning og vedligeholdelse.
Fordele ved at bruge Snowflake
- Virksomheder, der ser midlertidige stigninger i trafikken, behøver ikke at investere i hardware, software eller vedligeholdelse, da Snowflake skalerer databehandling separat.
- Da Snowflake-integration automatisk optimerer datalagring, kan du nemt kombinere strukturerede og ustrukturerede data.
- Du kan oprette konti fra Snowflakes grænseflade til problemfri datadeling med andre Snowflake-brugere eller eksterne kunder.
- Cloud data warehouse er velegnet til en virksomhed med mange brugere, da hvert virtuelt lager skalerer op og ned uafhængigt uden at påvirke andre forespørgsler.
- Snowflake tilbyder omfattende sikkerhedsfunktioner såsom multi-faktor godkendelse, OAuth og fødereret fødereret godkendelse. Derudover kan du gemme data i flere regioner for højere tilgængelighed.
Læs vores rangering af de 7 bedste Snowflake ETL værktøjer.
ETL dine data hurtigere med Astera Centerprise
Beslutningen fra Redshift Vs. Snowflake er på dig. Astera Centerprise kan hjælpe dig i gang med din datavarehusløsning uden besvær, uanset hvilket cloud datavarehus du vælger.
Astera Centerprise er en kodefri, omkostningseffektiv dataplatform med kraftfulde ETL/ELT-funktioner. Det kan indlæse data fra forskellige kilder i dit datavarehus.
Astera Centerprise understøtter indbygget forbindelse til Snowflake og AWS Redshift. Med Centerprise, kan du udtrække og levere data fra forskellige kilder, herunder populære databaser, cloud storage og filformater som JSON, XML og Delimited til dit datavarehus på få minutter.
Den kodefri dataintegrationsplatform lader dig berige dine data med indbyggede transformationer. Du kan bruge den til at transformere data og validere dem for at eliminere eventuelle redundanser, unøjagtigheder og formateringsfejl, før du sender dem til din destination.
Astera Centerprise kan hjælpe dig med at ETL dine data hurtigere ind i datavarehuset efter eget valg, så du kan begynde at drage fordel af den skalerbarhed, smidighed og kraft, som disse kraftfulde platforme tilbyder.
Hent Astera Centerprise i dag til problemfrit at overføre data til dit cloud-datavarehus uden at skrive en enkelt linje kode!
Forfattere:
Astera Marketingteam
