BigQuery vs. Redshift: Welches sollten Sie wählen?

Erwägen Sie BigQuery vs. Redshift für Ihre Data-Warehousing-Anforderungen? Dieser Leitfaden ist für Sie. Sowohl BigQuery als auch Redshift sind führend Cloud Data Warehouse Lösungen, die jeweils eine Vielzahl von Funktionen für mehrere Anwendungsfälle bieten. Googles BigQuery bietet nahtlose Skalierbarkeit und Leistung innerhalb seiner Cloud-Plattform, während Amazons Redshift großartige Parallelverarbeitungs- und Optimierungsoptionen bietet. 

Lassen Sie uns den Entscheidungsprozess vereinfachen, indem wir die Unterschiede zwischen Redshift und BigQuery aufschlüsseln und Ihnen dabei helfen, die perfekte Lösung für Ihr Unternehmen zu finden. 

Was ist Google BigQuery? 

Google BigQuery ist Teil der gesamten Cloud-Architektur von Google, der Google Cloud Platform (GCP). Es handelt sich um einen serverlosen und vollständig verwalteten Dienst, der die Verwaltung der Infrastruktur überflüssig macht und es Unternehmen ermöglicht, der Datenanalyse und der Generierung von Erkenntnissen Priorität einzuräumen.

Google BigQuery basiert auf der Dremel-Technologie, einem Abfragedienst, der es Benutzern ermöglicht, SQL-ähnliche Abfragen auszuführen. Im Kern nutzt Dremel ein verteiltes Ausführungsmodell, das die Arbeitslast auf mehrere Knoten innerhalb der Google-Infrastruktur verteilt.

BigQuery gehört zu den ersten großen Data Warehouses und zeichnet sich durch eine außergewöhnliche Abfrageleistung aus. Mithilfe der Infrastruktur und Technologien von Google wie Capacitor, Juniper, Borg und Colossus kann BigQuery innerhalb von Sekunden komplexe analytische Abfragen für riesige Datensätze ausführen. 

Was ist Amazon Redshift? 

 

Amazon RedShift ist das erste Cloud-Data-Warehouse überhaupt, das einen vollständig verwalteten Service im Petabyte-Bereich bietet. Redshift ist darauf ausgelegt, große Datenmengen und komplexe analytische Abfragen mit hoher Leistung zu verwalten.   

Amazon erwarb den primären Quellcode für Redshift von ParAccel, einem Unternehmen, das die ParAccel Analytic Database (eine PostgreSQL-basierte Datenbank) entwickelte.

Redshift basiert auf dem PostgreSQL-Fork, verfügt aber über viele einzigartige Funktionen. Redshift verfügt beispielsweise über eine einzigartige Spaltenstruktur und nutzt Verteilungsstile und Schlüssel für die Datenorganisation.

Da Redshift für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert ist, können Unternehmen das Data Warehouse je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern, um Datenmengen problemlos zu bewältigen. Darüber hinaus fallen bei Stillstand des Lagers keine Gebühren an, d. h. Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen.

BigQuery vs. Redshift: Architektur 

Beim Vergleich von Google BigQuery mit Amazon Redshift hinsichtlich der Architektur sind einige wesentliche Unterschiede zu berücksichtigen. 

Erstens basiert BigQuery auf einer serverlosen Architektur, während Redshift insgesamt eine größere Kontrolle bietet. In BigQuery verwaltet Google alle Aspekte des Warehouse, einschließlich Bereitstellung, Skalierung und Wartung. Aber es abstrahiert die Benutzer von der BigQuery-Infrastruktur. Mit diesem Ansatz können sich Benutzer auf die Verarbeitung riesiger Datensätze konzentrieren, ohne sich um die Infrastrukturverwaltung kümmern zu müssen. Die Ressourcen werden abhängig von der Anzahl der von Ihnen ausgeführten Abfragen automatisch zugewiesen.  

 Andererseits folgt Amazon Redshift einer traditionelleren Architektur, die auf einem Cluster von Knoten basiert. Diese Architektur umfasst einen führenden Knoten, der sich um die Clientverbindung und die Abfrageausführung kümmert, während mehrere Rechenknoten Daten speichern und verarbeiten. Redshift nutzt eine Massive Parallel Processing (MPP)-Architektur, um die Abfragen zu parallelisieren und über Rechenknoten zu verteilen. Redshift ermöglicht Ihnen im Allgemeinen eine bessere Kontrolle über Ihre Ressourcen, sodass Sie Aufgaben wie Skalierung, Patching und Backup verwalten können. 

BigQuery vs. Redshift: Skalierbarkeit 

Die Skalierbarkeit wird hauptsächlich durch drei Hauptfaktoren eingeschränkt: Mangel an dedizierten Ressourcen, kontinuierliche Aufnahme und eng gekoppelte Speicher- und Rechenressourcen.  

BigQuery verfügt über eine serverlose Architektur und automatisiert die Ressourcenbereitstellung und -skalierung. Daher ist die Skalierung im Fall von BigQuery gut geplant und strukturiert. Es funktioniert im Allgemeinen entweder mit On-Demand-Preisen oder mit Pauschalpreisen.  Beim On-Demand-Preismodell wird die Zuweisung von Slots (Rechenressourcen) vollständig von BigQuery gesteuert, während beim Flatrate-Preismodell Slots im Voraus reserviert werden. Die automatische Skalierungsfunktion eignet sich im Allgemeinen für Unternehmen mit schwankenden Datenmengen oder unvorhersehbaren Arbeitslasten. 

Im Gegensatz dazu kann Amazon Redshift die Last auch mit RA3 nicht auf Cluster verteilen. Dies schränkt seine Skalierbarkeit ein. Um die Parallelität von Abfragen zu unterstützen, kann es problemlos auf bis zu 10 Cluster skaliert werden. Allerdings kann Redshift nur 50 Abfragen in der Warteschlange in allen Clustern verarbeiten. Obwohl Redshift skalierbar ist, erfordert sein manueller Cluster-Management-Ansatz Überwachungs- und Konfigurationsanpassungen, die potenziell zu Komplexität führen würden. 

In einer Testlauf Ein unabhängiger Forscher hat herausgefunden, dass BigQuery bei der Verarbeitung eines großen Datensatzes deutlich schneller als Redshift war, was auf eine bessere Skalierbarkeit von BigQuery schließen lässt. Beachten Sie jedoch, dass mehrere dieser Tests durchgeführt wurden und die Entscheidung über einen eindeutigen Gewinner leichter gesagt als getan ist. 

BigQuery vs. Redshift: Leistung 

Beim Vergleich der Leistung von Redshift und BigQuery müssen Faktoren wie Parallelität, Optimierungstechniken, Abfragegeschwindigkeit und Datenverarbeitungsfunktionen berücksichtigt werden. Wenn man bedenkt, dass sowohl BigQuery als auch Redshift von Technologiegiganten betrieben werden, sind die Unterschiede in ihrer Leistung vernachlässigbar. 

 Das spaltenorientierte Speicherformat und das verteilte Ausführungsmodell von BigQuery ermöglichen die parallele Verarbeitung von Abfragen auf mehreren Servern, was zu einem schnellen Datenabruf und einer schnellen Datenanalyse führt. Darüber hinaus verbessern die Funktionen zur automatischen Abfrageoptimierung, einschließlich Ausführungsplänen und dynamischer Neuordnung von Abfragen, die Abfrageleistung und -effizienz. Dies minimiert die Latenz und maximiert den Durchsatz. Dennoch ist BigQuery eine großartige Lösung für Echtzeitanalysen und interaktive Abfragefälle, bei denen Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit von erheblicher Bedeutung sind. 

BigQuery verfügt außerdem über einen integrierten Caching-Mechanismus, der die Ergebnisse jeder Abfrage automatisch 24 Stunden lang zwischenspeichert, was wiederholte Abfragen erheblich beschleunigen kann. Bei kleinen Ad-hoc-Abfragen kann BigQuery jedoch aufgrund der Abhängigkeit von verteiltem Computing langsamer als Redshift sein. 

Andererseits basiert Amazon Redshift auf einer Massively Parallel Processing (MPP)-Architektur, die ihm eine gute Leistung für Data Warehousing und analytische Workloads ermöglicht. Redshift verfügt über mehr Optimierungsoptionen als viele andere, aber Sie können nicht erwarten, dass es eine viel schnellere Rechenleistung liefert als andere Cloud-Data-Warehouses.  

Redshift bietet außerdem Workload-Management-Funktionen, einschließlich Abfragewarteschlangen und Parallelitätsskalierung, um die Abfrageausführung basierend auf benutzerdefinierten Kriterien zu priorisieren und zu verwalten. Allerdings kann der manuelle Cluster-Management-Ansatz zu Mehraufwand bei der Cluster-Konfiguration und -Wartung führen und sich auf die Gesamtleistung auswirken.  

Redshift vs. BigQuery: Welches soll man wählen? 

Bei der Wahl zwischen beiden sollten Unternehmen ihre Vorlieben und Anforderungen prüfen, bevor sie sich für eines dieser Data Warehouses entscheiden. Hier sind einige Anwendungsfälle, die Ihnen bei der Entscheidung helfen sollen.  

Wann sollte man Google BigQuery verwenden? 

• Datenanalyse im großen Maßstab: Die serverlose Architektur von BigQuery und die Fähigkeit, Petabytes an Daten zu verarbeiten, machen es zur idealen Wahl für umfangreiche Datenanalysens.  

• Datenexploration: BigQuery ist für Ad-hoc-Analysen und Datenexploration konzipiert. Es ermöglicht Benutzern, SQL-ähnliche Abfragen für große Datenmengen durchzuführen.   

• Echtzeitanalyse: BigQuery unterstützt Echtzeitanalysen über seine Streaming-API und eignet sich daher perfekt für die Analyse von Live-Daten.  

• Integration mit dem Google-Ökosystem: Wenn Ihre Organisation bereits Google Cloud Platform-Dienste nutzt, kann die Verwendung von BigQuery eine nahtlose Integration ermöglichenn.  

Wann Sie Amazon Redshift verwenden sollten: 

• Komplexe Abfrageausführung: Redshift sorgt für eine starke Leistung bei der Ausführung komplexer, rechenintensiver Abfragen. Sein spaltenbasierter Speicher und seine MPP-Architektur sind für diesen Zweck konzipiert.  

• Data Warehousing-Vorgänge: Redshift ist ideal für traditionelle Data Warehouse Vorgänge, bei denen die primäre Anforderung die Speicherung strukturierter und halbstrukturierter Daten ista.  

• Vorhersehbare Preise: Wenn eine vorhersehbare Preisgestaltung Priorität hat, ist Redshift möglicherweise die bessere Wahl, da die Preise pro Knoten gelten, was oft vorhersehbarer und erschwinglicher ist. 

• Integration mit dem AWS-Ökosystem: Wenn Ihr Unternehmen bereits in das AWS-Ökosystem investiert ist, kann der Einsatz von Redshift den Data-Warehousing-Betrieb vereinfachens.  

Der Weg nach vorne: Zukunftssicheres Data Warehousing 

Für ein zukunftssicheres Data Warehousing ist es wichtig, eine Lösung auszuwählen, die sich an die sich ändernden Datenanforderungen und Analysetechnologien anpassen kann. Folgendes können Sie in Zukunft von Redshift und BigQuery erwarten. 

Petabyte-Skala von BigQuery: BigQuery bietet die Möglichkeit, große Datenmengen problemlos zu verwalten. Ganz gleich, ob der Umgang mit Kundentransaktionsdaten oder der jahrelange Umgang mit Milliarden von Sensormesswerten von IoT-Geräten erforderlich ist, BigQuery kann all das effizient bewältigen, indem es Ihren Datenanforderungen gerecht wird. Diese Skalierbarkeit ist für Unternehmen von Vorteil, die im Laufe der Zeit ein nachhaltiges Wachstum ihrer Datenmengen erwarten. 

 Die Echtzeitoptionen von Redshift: Trotz seines Schwerpunkts auf Stapelverarbeitung bietet Redshift durch die Integration mit Amazon Kinesis Firehouse Echtzeit-Analysefunktionen. Dadurch wird eine Datenaufnahme nahezu in Echtzeit in Redshift möglich. Dies erweist sich in Fällen als vorteilhaft, in denen sofortige Erkenntnisse erforderlich sind, etwa bei der Überwachung von Aktienkursen und der Betrugserkennung. Während diese Funktion einige Echtzeitanforderungen erfüllt, ist BigQuery für diejenigen, die sofortige Analysen in großem Maßstab benötigen, aufgrund seines inhärenten Designs für eine bessere Leistung bei Abfragen mit geringer Latenz und Echtzeitverarbeitung eine geeignetere Option. 

Auswahl der richtigen zukunftssicheren Plattform 

Die Wahl der idealen Data-Warehousing-Lösung zur Zukunftssicherheit Ihrer Infrastruktur hängt von den spezifischen Anforderungen und Prioritäten Ihres Unternehmens ab. Hier ist ein Leitfaden, der Ihnen bei der Auswahl des richtigen Produkts hilft: 

1. Suchen Sie nach KI/ML-Integration? Entscheiden Sie sich für BigQuery, da es sich durch eine nahtlose Integration mit Googles KI- und maschinellen Lerntools wie Vertex AI und TensorFlow auszeichnet. Diese native Integration ermöglicht eine einfache Analyse und ermöglicht die Entwicklung von ML-Modellen direkt in der Data Warehouse-Umgebung.  

1. Möchten Sie sich stärker auf Echtzeitanalysen konzentrieren? BigQuery erweist sich als überlegene Wahl. Es verfügt über eine serverlose Architektur und automatische Skalierung und ermöglicht so Einblicke in Echtzeit mit minimaler Latenz. Dies ist bei Redshift schwierig, da möglicherweise zusätzlicher Konfigurations- und Verwaltungsaufwand erforderlich ist, um Echtzeitdaten effektiv zu verarbeiten.  

1. Haben Sie erhebliche Investitionen in AWS? Ziehen Sie Redshift in Betracht, da es eine enge Integration mit anderen AWS-Diensten bietet. Durch den Einsatz von Redshift können Sie eine nahtlose Interoperabilität sicherstellen und die Vorteile der vorhandenen AWS-Infrastruktur maximieren. 

1. Suchen Sie nach einer vollständig serverlosen Architektur? BigQuery ist die optimale Wahl. Es läuft auf einer vollständig serverlosen Architektur, die jegliche Art von Serververwaltung überflüssig macht. Allerdings werden Skalierbarkeit und Ressourcenzuweisung einfacher. 

1. Erwägen Sie die Integration unstrukturierter Daten? Fahren Sie mit Redshift mit Spectrum fort, da es über bessere Möglichkeiten zur Analyse einiger Formen unstrukturierter Daten verfügt. Wenn die Daten jedoch hauptsächlich aus unstrukturierten Formaten wie Text und Bildern bestehen, ist BigQuery die bessere Option, da es bessere integrierte Funktionen für den Umgang mit solchen unstrukturierten Daten bietet. 

1. Arbeiten Sie mit riesigen Datensätzen? BigQuery wird Ihr perfekter Begleiter sein, da es sich durch die Verarbeitung großer Datenmengen auszeichnet. Es kann große Datenmengen verwalten und gewährleistet optimale Leistung und Skalierbarkeit auch bei Ihrem wachsenden Datenbedarf.  

Wenn Sie diese Überlegungen bewerten und sie mit den Zielen und Anforderungen Ihres Unternehmens in Einklang bringen, können Sie sich für eine zukunftssichere Data-Warehousing-Plattform entscheiden, mit der Sie auch in den kommenden Jahren die Leistungsfähigkeit der Daten weiterhin nutzen können. 

Astera Bietet native Konnektivität zu Redshift und BigQuery

Damit ist unser Vergleich „BigQuery vs. Redshift“ abgeschlossen. Beide Plattformen bieten leistungsstarkes und skalierbares Cloud-Data-Warehousing mit jeweils eigenen Funktionen, Preismodellen und Benutzerfreundlichkeit. Da sie von Technologiegiganten wie Amazon und Google unterstützt werden, sind beide Optionen eine gute Wahl.  

Es ist jedoch wichtig, die Lösung auszuwählen, die Ihren Data-Warehousing-Anforderungen entspricht. 

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