AWS Redshift vs. Snowflake: 5 Hauptunterschiede

Der Aufstieg von Big Data wurde mit einer bedauerlichen Zunahme von Datenspeicher- und Computertechnologien beantwortet, die effektiv skaliert werden können, ohne Unternehmen einen Arm und ein Bein zu kosten. Die Entscheidung, ein Cloud Data Warehouse auf Redshift vs. Snowflake aufzubauen, ist oft komplex und beinhaltet mehrere Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. Cloud Data Warehouses sind anscheinend die perfekte Lösung, um dem Anstieg des Gesamtdatenvolumens gerecht zu werden, da sie es Unternehmen ermöglichen, eine einheitliche Ansicht zu erstellen und komplexe Abfragen für große Datensätze auszuführen.

Laut einer Umfrage von Gelbe Ziegeldaten, möchten 75 % der Unternehmen in Data Warehouses und Lakes investieren, um mehr Sicherheit, Agilität und einen optimierten Business-Intelligence-Prozess zu erzielen.

Wenn Sie dabei sind, sich für einen Cloud-Data-Warehouse-Service zu entscheiden, haben wir Snowflake Vs. Redshift – zwei führende Cloud Data Warehouses auf dem Markt. Lesen Sie weiter, um die Vorzüge beider Data Warehouses zu entdecken und herauszufinden, welches den Datenanalyseanforderungen Ihres Unternehmens entspricht.

Was ist Schneeflocke?

Snowflake ist ein beliebtes cloudbasiertes SQL-Data-Warehouse, das auf Amazon Web Services oder Microsoft Azure basiert. Was Snowflake von anderen Optionen auf dem Markt unterscheidet, ist, dass Sie Rechenleistung und Speicher separat skalieren können. Dies ist in Szenarien mit einem plötzlichen Anstieg des Datenverarbeitungsbedarfs nützlich. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen eine neue Marketingkampagne durchführt oder während der letzten Abstimmungsrunde einer beliebten Reality-TV-Show.

Du kannst dich Integrieren Sie Snowflake in andere Analysetools und Back-End-Unternehmensanwendungen, um komplexe Abfragen Ihrer Daten durchzuführen. Lassen Sie uns verstehen, wie die Snowflake-Integration funktioniert und wie ihre Architektur aussieht.

                                                          Schneeflockenarchitektur

Das Cloud Data Warehouse besteht aus drei Schichten:

1. Speicherschicht: Diese Schicht speichert wie eine Poststelle alle eingehenden Daten. Es ist für die Organisation und Verfolgung aller Daten verantwortlich. Um einen effizienten Abruf zu gewährleisten, werden Daten in Mikropartitionen gespeichert. Normalerweise liegen Daten in einer Cloud-Speicherschicht wie z Amazon S3 or Azure Blob-Speicher. Die Speicherschicht komprimiert Daten und zeichnet Metadaten auf.
2. Abfrageverarbeitung: Dies ist eine Rechenschicht, über die Sie Daten analysieren können, indem Sie sie anfordern. Diese Ebene verfügt über mehrere virtuelle Warehouses, die ein Cluster von Rechenressourcen darstellen. Jedes virtuelle Lager verfügt über eine dedizierte Rechenkapazität, die nicht mit einem anderen Lager konkurriert. Die abfragende Schicht hat auch ein Cache-System, das häufig aufgerufene Abfragen speichert.
3. Cloud-Dienste: Dies ist die oberste Schicht, die für die Koordinierung aller Aktivitäten in Snowflake verantwortlich ist. Es unterstützt Infrastrukturverwaltung, Metadatenverwaltung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Abfrageanalyse und Optimierung.

Wann sollte Snowflake verwendet werden?

Wenn Sie das AWS-Ökosystem nicht verwenden, kann Snowflake eine praktikable Lösung sein. Obwohl sich Snowflake nicht nahtlos in AWS-Produkte integrieren lässt, unterstützt es verschiedene Analysetools wie Power BI und Tableau.

Snowflake bietet außerdem eine robustere Unterstützung für JSON-Speicher. Aufgrund der integrierten Funktionen zum Abfragen und Speichern ist es eine bessere Option für die Arbeit mit JSON. Dies ist eine bessere Option für die Arbeit mit Data Lakes und unstrukturierten Daten.

Snowflake ist mit seiner Unterstützung für dynamische Datenänderungen auch eine praktikable Option für agile DevOps-Teams.

Da Speicher und Computing in Snowflake getrennt sind, ist es am besten, vorübergehend hohe Workloads zu erhalten, um die Gesamtkapazität zu erhöhen, ohne den Speicher zu erhöhen.

Genau wie Redshift ist auch Snowflake für OLAP-Transaktionen optimiert.

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Was ist AWS Redshift?

AWS Redshift ist ein spaltenbasiertes Cloud-Data-Warehouse, das auf Petabytes skaliert werden kann. Im Gegensatz zu einem zeilenbasierten System speichert ein spaltenbasiertes System Daten sequentiell. Das säulenförmige Speichersystem erleichtert das Komprimieren und Abrufen von Daten. Das Data Warehouse ist für OLAP-Abfragen optimiert.

Amazon Redshift basiert auf Postgres SQL, sodass sich die meisten SQL-basierten Anwendungen nahtlos damit integrieren lassen. Sie können es auch problemlos in BI-Tools, Datenintegrationstools von Drittanbietern, Data Mining und Analysetools integrieren.

 AWS Redshift-Architektur

Wenn Sie die Architektur von Amazon Redshift mit der von Snowflake vergleichen, gibt es einen erheblichen Unterschied zwischen den beiden.

Amazon verfügt über eine Sammlung von Rechenressourcen, sogenannte Knoten, die Daten speichern. Die Knoten sind als Cluster organisiert, sogenannte Rotverschiebungs-Cluster. Jeder Cluster läuft auf einer AWS-Engine. Sie können bis zu 128 Knoten haben. Es gibt einen Leader-Knoten, der die gesamte Kommunikation mit allen Client-Programmen verwaltet.

AWS Redshift ist in Bezug auf die Abfragegeschwindigkeit aufgrund seines MPP-Designs (Massively Parallel Processing) superschnell, wodurch sichergestellt wird, dass Cluster unabhängig voneinander arbeiten können, ohne die Leistung anderer Cluster zu beeinträchtigen. Redshift nutzt außerdem benutzerdefinierte Kommunikationsprotokolle, um die Konnektivität von Knoten zu Knoten zu optimieren.

Sie können mit AWS Redshift mit einem 160-GB-Knoten klein anfangen und dann Knoten hinzufügen, um die Parallelverarbeitung zu nutzen.

Wann sollte AWS Redshift verwendet werden?

AWS Redshift wäre besser, wenn Sie bereits AWS-Produkte verwenden, da es sich nahtlos in das AWS-Ökosystem integrieren lässt. Mit Redshift können Sie auch die Analysetools von AWS nutzen, da Redshift native Konnektivität unterstützt. Auch bei der Skalierung riesiger Datenmengen (in Petabyte) ist Redshift die bessere Option.

Das Data Warehouse ist optimal für OLAP-Transaktionen, was bedeutet, dass Sie analytische Abfragen für große Datenmengen durchführen können. Es fehlen jedoch wesentliche Datenbankänderungsfunktionen wie Einfügen, Löschen oder Aktualisieren, die in OLTP-Data Warehouses erforderlich sind. Wenn Sie beispielsweise im E-Commerce-Geschäft tätig sind oder ein Data Warehouse für eine Flug- oder Hotelbuchungswebsite wünschen, ist Redshift möglicherweise nicht die beste Wahl.

Nachdem wir nun kurz die besten Szenarien für die Verwendung von Redshift und Snowflake behandelt haben, ist es wichtig, sich ihre Funktionen und Anwendungsfälle genauer anzusehen. Dies wird Ihnen helfen, eine fundiertere Kaufentscheidung zu treffen und die beste DWH-Lösung für Ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen.

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Rotverschiebung Vs. Schneeflocke: Preise

Eine Kosten-Nutzen-Analyse ist eine der besten Möglichkeiten, die richtige Wahl zu treffen, bevor Sie sich zwischen Redshift und Snowflake entscheiden. Beide Data Warehouses bieten unterschiedliche Preisstrukturen.

Snowflake arbeitet nach dem Pay-as-you-go-Modell. Snowflake hat separate Speicher- und Rechenkosten. Der Speicher wird pro Terabyte abgerechnet, beginnt bei einem Pauschalpreis von 23 US-Dollar/Terabyte und läuft monatlich an. Die Compute-Preise beginnen bei 0.00056 USD pro Sekunde und Credit für die On-Demand Standard Edition.

Abhängig von Ihrer Nutzung können Sie jedes virtuelle Data Warehouse für die Datenverarbeitung aktivieren. Virtuelle Data Warehouses sind in 8 verschiedenen Größen verfügbar, und die kleinste Größe kostet einen Credit oder 2 $ pro Stunde. Es wird Ihnen keine Leerlaufzeit in Rechnung gestellt.

Größen von Snowflake Virtual Data Warehouses

Anfänglich kann das On-Demand-Preismodell von Snowflake verlockend sein, aber auf lange Sicht kann es sehr unvorhersehbar sein, da die Kosten mit zunehmender Nutzung steigen.

Im Vergleich zu Snowflake hat Redshift eine einfache Preisstruktur, die auf Redshift-Clustern basiert. Die Formel für die Preise von Redshift On-Demand lautet wie folgt:

Monatliche Kosten für Amazon Redshift = [Preis pro Stunde] x [Clustergröße] x [Stunden pro Monat]

Redshift bietet auch Preise für reservierte Instanzen an, mit denen Sie 75 % sparen können. In einer reservierten Instanz zahlen Sie einen vordefinierten Betrag, unabhängig davon, ob ein Cluster aktiv ist oder nicht. Sie können mit Redshift erhebliche Einsparungen erzielen, wenn Sie sich mit einer langfristigen Reserved Instance sichern.

Fazit: Redshift ist preislich insgesamt besser.

Redshift vs. Snowflake: Leistung und Integrationen

Redshift lässt sich nahtlos in andere AWS-Dienste wie DynamoDB und CloudWatch integrieren. Außerdem können Sie problemlos Daten von Amazon S3 und den anderen Speicheroptionen von Amazon übertragen.

Andererseits unterstützt Snowflake Integrationen mit der Apache-Suite und führenden BI-Tools wie Qlik und Tableau.

Redshift erfordert korrekte Tastenkonfigurationen für optimale Leistung. Ungenauigkeiten bei der Einrichtung können zu Problemen beim Speichern und Abrufen von Daten führen. Da das Festlegen der Schlüssel mühsam sein kann, kann Redshift eine steile Implementierungskurve aufweisen. In Bezug auf die Leistung können beide Software-Programme Datenanalysen um ein Hundertfaches schneller durchführen als Quelldatenbanken.

Fazit: Hier hängt die Antwort von den spezifischen Integrationen ab, die Sie benötigen.

Rotverschiebung Vs. Schneeflocke: Sicherheit

Die Realität unserer Welt ist, dass Daten Ihr wichtigstes Kapital sind; Sie können daher kein Sicherheitsrisiko eingehen.

Beide Data Warehouses nehmen Sicherheit ernst und bieten verschiedene Funktionen, die dafür sorgen, dass Ihre Daten immer geschützt sind.

AWS Redshift bietet Anmeldeinformationen, Zugriffskontrolle auf Spaltenebene, Zugriffsverwaltung, Clusterverschlüsselung und SSL-Verbindungen, die Ihren Client und Ihre Cluster privat halten. Sie können auch eine clientseitige oder serverseitige Verschlüsselung verwenden, um Ihre Daten beim Hochladen zu verschlüsseln, sodass sie während der Übertragung nicht angreifbar sind.

Was Snowflake betrifft, bietet es ähnliche Sicherheitsfunktionen wie Redshift. Mit SCIM können Sie Benutzeridentitäten und -gruppen verwalten. Neben VPC/VPN sind auch Schlüsselpaarauthentifizierung, Multimulti-Faktor-Authentifizierung und Always-on-Authentifizierung vorhanden. Die AES-256-Verschlüsselung wird regelmäßig neu verschlüsselt und verschlüsselt alle gespeicherten Daten.

Allerdings variieren die Sicherheitsfunktionen von Snowflake je nach Produktstufe.

Redshift bietet auch verschiedene Sicherheitsvalidierungen für die Einhaltung, einschließlich Soc 1 Typ II und Soc 2 Typ II. Konformität mit HIPAA, PCI DSS, HITRUST CSF, FedRAMP Moderate und IRAP Protected.

Fazit: Beide Lösungen bieten erstklassige Sicherheit.

Rotverschiebung Vs. Schneeflocke: Wartung

Snowflake ist in Bezug auf die Wartung der offensichtliche Gewinner im Vergleich zu AWS Redshift, da seine separate Speicher- und Rechenarchitektur das Auf- und Abwärtsskalieren erleichtert. Sie können die Größe eines Lagers ändern oder die Anzahl der Cluster erhöhen. Das Beste an Snowflake ist die automatische Suspend- und Auto-Resume-Funktion, mit der Sie die Abfrage ausführen können, und sobald Sie damit fertig sind, wird das Warehouse herunterskaliert, sodass Ihnen nichts dafür in Rechnung gestellt wird.

Andererseits erfordert AWS Redshift, dass Sie Abfragen in einer Warteschlange senden. Mit der Parallelitätsskalierung fügt AWS Redshift automatisch zusätzliche Kapazität in Clustern hinzu. Sie müssen jedoch verwalten, welche Abfragen über WLM-Warteschlangen an die Parallelskalierung gesendet werden. Größenänderungsvorgänge können in Redshift Stunden dauern.

Fazit: Schneeflocke gewinnt hier.

Rotverschiebung Vs. Snowflake: Datenunterstützung

Lange Zeit hatte Snowflake gegenüber Redshift die Nase vorn, da Snowflake semistrukturierte Daten, insbesondere JSON, hervorragend unterstützt.

Redshift holte jedoch schnell auf und führte 2020 einen neuen Datentyp namens SUPER ein, der die meisten halbstrukturierten Daten, einschließlich JSON, unterstützt. SUPER ist ein generischer Datentyp, der kein Schema hat.

Außerdem wurde PartiQL eingeführt, eine Erweiterung von SQL, die eine einfache Abfrage halbstrukturierter Daten ermöglicht.

Snowflake und Redshift unterstützen auch andere gängige Datenformate, darunter XML, AVRO, Parquet usw.

Fazit: binden. Sowohl Snowflake als auch Redshift verfügen über robuste Datenunterstützungsfunktionen. Snowflake hat aufgrund der besseren Unterstützung unstrukturierter Daten einen leichten Vorsprung.

Rotverschiebung Vs. Snowflake: Welches ist das richtige Data Warehouse für Sie?

Es gibt keine endgültige Antwort darauf, welches Data Warehouse Sie wählen sollten; alles hängt von den Datenanalyseanforderungen Ihres Unternehmens und den vorhandenen Infrastrukturen ab.

Hier sind die zusammengefassten Vorteile der Auswahl jeder Option:

Vorteile der Verwendung von AWS Redshift

1. Da Redshift auf der AWS-Infrastruktur basiert, lässt es sich nahtlos in AWS-Services integrieren. Sie können beliebige Tools von Drittanbietern verwenden, wenn Sie keine AWS-Services nutzen möchten.
2. AWS Redshift bietet aufgrund der MPP-Technologie eine überlegene Leistung im Vergleich zu anderen Optionen auf dem Markt.
3. Das Cloud Data Warehouse verfügt über robuste Sicherheitsprotokolle, einschließlich Zugriffsverwaltung, SSL-Verschlüsselung für Daten, Zugriffskontrolle auf Spaltenebene sowie client- und serverseitige Datenverschlüsselung.
4. Redshift ist eine vollständig verwaltete Plattform und erfordert nur minimale Überwachung und Wartung.

Vorteile der Verwendung von Snowflake

1. Unternehmen mit vorübergehenden Traffic-Spitzen müssen nicht in Hardware, Software oder Wartung investieren, da Snowflake die Datenverarbeitung separat skaliert.
2. Da die Snowflake-Integration die Datenspeicherung automatisch optimiert, können Sie strukturierte und unstrukturierte Daten einfach kombinieren.
3. Sie können Konten über die Benutzeroberfläche von Snowflake erstellen, um Daten nahtlos mit anderen Snowflake-Benutzern oder externen Kunden zu teilen.
4. Das Cloud Data Warehouse eignet sich für ein Unternehmen mit vielen Benutzern, da jedes virtuelle Warehouse unabhängig hoch- und herunterskaliert wird, ohne andere Abfragen zu beeinträchtigen.
5. Snowflake bietet umfangreiche Sicherheitsfunktionen wie Multi-Faktor-Authentifizierung, OAuth und föderierte föderierte Authentifizierung. Außerdem können Sie Daten für eine höhere Verfügbarkeit in mehreren Regionen speichern.

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