Redshift vs. Snowflake: So wählen Sie das richtige Data Warehouse aus

By |2022-07-22T06:38:22+00:00March 11th, 2022|

Dem steigenden Datenvolumen wurde mit einer bedauerlichen Zunahme von Datenspeicher- und Computertechnologien begegnet, 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 eine Reihe von 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 Data 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 herauszufinden und herauszufinden, welches für die Datenanalyseanforderungen Ihres Unternehmens besser geeignet ist.

Was ist Schneeflocke?

Snowflake ist ein beliebtes Cloud Data Warehouse, das auf Amazon Web Services oder Microsoft Azure basiert. Was Snowflake von anderen Optionen auf dem Markt unterscheidet, ist, dass Sie Computing und Storage separat skalieren können. Dies ist in Szenarien nützlich, in denen die Anforderungen an die Datenverarbeitung plötzlich ansteigen. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen eine neue Marketingkampagne durchführt oder während der letzten Abstimmungsrunde einer beliebten Reality-TV-Show.

Sie können nur dann 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.

Snowflake-Integrationsarchitektur                                                          Schneeflockenarchitektur

Das Cloud Data Warehouse besteht aus drei Schichten:

  1. Speicherschicht: Diese Schicht ist wie eine Poststelle, in der alle eingehenden Daten gespeichert werden. Es ist für die Organisation und Verfolgung aller Daten verantwortlich. Für einen effizienten Abruf 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 Koordination aller Aktivitäten in Snowflake verantwortlich ist. Es unterstützt Infrastrukturverwaltung, Metadatenverwaltung, Authentifizierung, Zugriffskontrolle sowie Abfrageanalyse und -optimierung.

Vorteile der Verwendung von Snowflake

Nachdem Sie nun wissen, was hinter den Kulissen vor sich geht und wie die Architektur von Snowflake aussieht, sehen wir uns an, warum Sie sich für dieses Data Warehouse entscheiden sollten.

  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.

Was ist AWS Redshift?

AWS Redshift ist ein spaltenbasiertes Data Warehouse, das auf Petabytes skaliert werden kann. In einem spaltenbasierten System werden Daten im Vergleich zu einem zeilenbasierten System sequentiell gespeichert. Das spaltenbasierte System 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 sowie Data-Mining- und Analysetools integrieren.

AWS Redshift Warehouse-Architektur

 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, die als Knoten bezeichnet werden und in denen Daten gespeichert werden. Sie sind als Cluster organisiert und 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 aufgrund seines Massively Parallel Processing-Designs, das sicherstellt, dass Cluster unabhängig arbeiten können, ohne die Leistung anderer Cluster zu beeinträchtigen, superschnell, wenn es um Abfragegeschwindigkeiten geht.

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

Vorteile der Verwendung von AWS Redshift

Die Verwendung von AWS Redshift hat bestimmte Vorteile. Mal sehen, was AWS Redshift von anderen auf dem Markt abhebt.

  1. Da Redshift auf der AWS-Infrastruktur basiert, lässt es sich nahtlos in AWS-Services integrieren. Wenn Sie keine AWS-Dienste verwenden möchten, können Sie beliebige Tools von Drittanbietern verwenden.
  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 starke Sicherheitsprotokolle, einschließlich Zugriffsverwaltung, SSL-Verschlüsselung für Daten, Zugriffskontrolle auf Spaltenebene und Verschlüsselung für client- und serverseitige Daten.

Jetzt haben Sie eine Vorstellung von beiden Data Warehouses. Lassen Sie uns einen direkten Vergleich durchführen, damit Sie wissen, welches für Sie geeignet ist.

Redshift vs. Snowflake: Preise

Kosten vs. Die Nutzenanalyse ist der beste Weg, um die richtige Wahl zu treffen, bevor Sie in etwas investieren. Beide Data Warehouses bieten unterschiedliche Preisstrukturen.

Snowflake arbeitet nach dem Pay-as-you-go-Modell. Die Preisgestaltung ist in zwei Komponenten unterteilt: Speicher und Rechenleistung. Speicher wird pro Terabyte abgerechnet und beginnt bei einer Pauschale von 23 $/Terabyte und fällt pro Monat an. Die Preise für Compute beginnen bei 0.00056 USD pro Sekunde und Credit für die On-Demand Standard Edition.

Abhängig von Ihrer Nutzung können Sie beliebig viele virtuelle Data Warehouses 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.

Redshift vs. Snowflake: Snowflake Warehouse-Größen und Credit-Nutzung

Größen von Snowflake Virtual Data Warehouses

Das On-Demand-Preismodell von Snowflake kann anfangs verlockend sein, aber auf lange Sicht kann es sehr unvorhersehbar sein, und seine Kosten steigen, wenn Sie höher werden.

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

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.

Redshift Vs Snowflake: Sicherheit

Die Realität unserer Welt ist, dass Daten Ihr wichtigstes Gut sind und Sie daher in Bezug auf die Sicherheit kein Risiko eingehen können.

Beide Data Warehouses nehmen Sicherheit sehr ernst und bieten eine Vielzahl von Funktionen, die sicherstellen, dass Ihre Daten immer geschützt sind.

AWS Redshift bietet Anmeldeinformationen, Zugriffskontrolle auf Spaltenebene, Zugriffsverwaltung, Clusterverschlüsselung und SSL-Verbindungen, die die Verbindung zwischen Ihrem Client und Clustern privat halten. Sie können auch clientseitige oder serverseitige Verschlüsselung verwenden, um Ihre Daten während des Hochladens zu verschlüsseln, damit sie während der Übertragung nicht gefährdet sind.

Was Snowflake betrifft, bietet es ähnliche Sicherheitsfunktionen wie Redshift. Es gibt Ihnen SCIM, um Benutzeridentitäten und Gruppen zu verwalten. Key Pair Authentication, Multimulti-Factor Authentication und OAuth sind einige Funktionen für die Benutzerauthentifizierung. Alle gespeicherten Daten werden mit AES-256-Verschlüsselung verschlüsselt, die regelmäßig neu verschlüsselt wird. 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.

Redshift Vs Snowflake: Wartung

Snowflake ist ein offensichtlicher Gewinner im Vergleich zu AWS Redshift, wenn es um Wartung geht, da Speicher und Rechenleistung getrennt sind, was die Skalierung nach oben und unten erleichtert. Sie können entweder 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, gibt es Skalen aus? im Lager, so dass Ihnen nichts dafür in Rechnung gestellt wird.

In AWS Redshift werden Abfragen in einer Warteschlange gesendet. Bei gleichzeitiger Skalierung fügt AWS Redshift automatisch zusätzliche Kapazität in Clustern hinzu. Sie müssen jedoch verwalten, welche Abfragen über WLM-Warteschlangen an die Parallelitätsskalierung gesendet werden.

Redshift Vs Snowflake: Datenunterstützung

Snowflake hatte lange Zeit einen Vorteil gegenüber Redshift, da Snowflake halbstrukturierte 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 von Natur aus schemalos ist.

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.

Redshift 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.

Es gibt bestimmte Fälle, in denen Sie eines über das andere wählen können. Mal sehen, welche das sind:

Wann sollte AWS Redshift verwendet werden?

AWS Redshift wäre eine bessere Wahl, wenn Sie bereits AWS-Produkte verwenden, da es sich nahtlos in das AWS-Ökosystem integriert. Mit Redshift können Sie auch AWS-Analysetools nutzen, da Redshift native Konnektivität unterstützt. Redshift eignet sich auch besser in Situationen, in denen Sie riesige Datenmengen (in Petabyte) skalieren müssen.

Das Data Warehouse ist für OLAP-Transaktionen optimiert, was bedeutet, dass Sie analytische Abfragen für große Datenmengen durchführen können. Es fehlen jedoch grundlegende 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.

Wann sollte Snowflake verwendet werden?

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

Da Speicher und Rechenleistung in Snowflake getrennt sind, eignet es sich am besten für Situationen, in denen vorübergehend hohe Arbeitslasten auftreten, sodass Sie die Rechenkapazität erhöhen können, ohne den Speicher zu erweitern.

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

ETL Ihre Daten schneller mit Astera Centerprise

Die Entscheidung von Redshift Vs Snowflake liegt bei Ihnen. Unabhängig davon, für welches Cloud Data Warehouse Sie sich entscheiden, Astera Centerprise kann Ihnen helfen, problemlos mit Ihrer Data-Warehouse-Lösung zu beginnen. Astera Centerprise ist eine codefreie Datenintegrationsplattform mit leistungsstarken ETL/ELT-Funktionen. Es kann Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen in Ihr Data Warehouse laden.

Astera Centerprise unterstützt native Konnektivität zu Snowflake und AWS Redshift, sodass Sie diese im Handumdrehen als Ziele für Ihre ETL-Datenpipelines hinzufügen können. Mit Astera Centerprisekönnen Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und bereitstellen, darunter beliebte Datenbanken, Cloud-Speicher und Dateiformate wie JSON, XML, Delimited für Ihr Data Warehouse.

Mit der codefreien Datenintegrationsplattform können Sie Ihre Daten auch mit integrierten Transformationen anreichern. Sie können es zum Transformieren von Daten verwenden und validieren, um Redundanzen, Ungenauigkeiten und Formatierungsfehler zu beseitigen, bevor Sie sie an Ihr Ziel senden.

Astera Centerprise kann Ihnen dabei helfen, Ihre Daten per ETL schneller in das Data Warehouse Ihrer Wahl zu übertragen, sodass Sie beginnen können, die Skalierbarkeit, Agilität und Leistungsfähigkeit dieser leistungsstarken Plattformen zu nutzen.

Herunterladen Astera Centerprise noch heute, um Daten nahtlos in Ihr Cloud Data Warehouse zu übertragen, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben!

Verwandte Artikel

3 Möglichkeiten, Daten von Amazon S3 zu Redshift zu übertragen

Mit sozialen Medien, Sensoren und IoT-Geräten, die jedem Gerät Leben einhauchen, generieren wir täglich große Datenmengen. Mehr...
Mehr Infos or weiterlesen

Beschleunigen Sie die AWS S3-Datenübertragung mit Astera

Die Amazon S3-Datenübertragung bietet Skalierbarkeit und Flexibilität, die ältere Speichersysteme normalerweise nicht bieten. Es ist ideal für...
Mehr Infos or weiterlesen

Modernisierung von Legacy Data Warehouse: Der Schlüssel zu zukunftssicherer BI

Legacy Data Warehouse Modernization bezieht sich auf den Prozess der Transformation bestehender Datenpipelines zur Anpassung an moderne Datensysteme ...
Mehr Infos or weiterlesen