BigQuery frente a Redshift: ¿cuál debería elegir?

¿Está considerando BigQuery versus Redshift para sus necesidades de almacenamiento de datos? Esta guía es para usted. Tanto BigQuery como Redshift se destacan como líderes almacén de datos en la nube soluciones, cada una de las cuales ofrece una multitud de características que se adaptan a múltiples casos de uso. BigQuery de Google ofrece escalabilidad y rendimiento perfectos dentro de su plataforma en la nube, mientras que Redshift de Amazon ofrece excelentes opciones de ajuste y procesamiento paralelo. 

Simplifiquemos el proceso de toma de decisiones analizando las diferencias entre Redshift y BigQuery, ayudándote a encontrar la opción perfecta para tu negocio. 

¿Qué es Google BigQuery? 

Google BigQuery es parte de la arquitectura general de la nube de Google, Google Cloud Platform (GCP). Opera como un servicio sin servidor y totalmente administrado, lo que elimina la necesidad de administrar infraestructura y permite a las empresas priorizar el análisis de datos y la generación de información.

Google BigQuery se basa en la tecnología Dremel, que es un servicio de consultas que permite a los usuarios ejecutar consultas similares a SQL. Básicamente, Dremel utiliza un modelo de ejecución distribuida que distribuye la carga de trabajo entre múltiples nodos dentro de la infraestructura de Google.

BigQuery se encuentra entre los principales almacenes de datos iniciales y presenta un rendimiento de consultas excepcional. Utilizando la infraestructura y las tecnologías de Google, como Capacitor, Juniper, Borg y Colossus, BigQuery puede ejecutar consultas analíticas complejas en conjuntos de datos masivos en cuestión de segundos. 

¿Qué es el corrimiento al rojo de Amazon? 

 

Desplazamiento al rojo de Amazon es el primer almacén de datos en la nube que ofrece un servicio totalmente gestionado a escala de petabytes. Redshift está diseñado para gestionar grandes conjuntos de datos y consultas analíticas complejas con alto rendimiento.   

Amazon adquirió el código fuente principal de Redshift de ParAccel, que es una empresa que estaba desarrollando ParAccel Analytic Database (una base de datos basada en PostgreSQL).

Redshift se basa en la bifurcación de PostgreSQL pero tiene muchas capacidades únicas. Por ejemplo, Redshift tiene una estructura de columnas única y utiliza estilos de distribución y claves para la organización de datos.

Dado que Redshift está diseñado para manejar grandes cantidades de datos, las empresas pueden ampliar o reducir el almacén de datos según sus requisitos para acomodar fácilmente los volúmenes de datos. Además, no se incurre en cargos cuando el almacén está inactivo, lo que significa que usted paga sólo por lo que utiliza.

BigQuery frente a Redshift: arquitectura 

Al comparar Google BigQuery con Amazon Redshift en términos de arquitectura, hay algunas diferencias clave a considerar. 

En primer lugar, BigQuery opera en una arquitectura sin servidor, mientras que Redshift ofrece un mayor control general. En BigQuery, Google gestiona todos los aspectos del almacén, incluido el aprovisionamiento, el escalado y el mantenimiento. Pero abstrae a los usuarios de la infraestructura de BigQuery. Con este enfoque, los usuarios pueden centrarse en procesar conjuntos de datos masivos sin tener que preocuparse por la gestión de la infraestructura. Los recursos se asignan automáticamente dependiendo de la cantidad de consultas que ejecute.  

 Por otro lado, Amazon Redshift sigue una arquitectura más tradicional que se basa en un grupo de nodos. Esta arquitectura incluye un nodo líder que se encarga de la conexión del cliente y la ejecución de consultas, mientras que varios nodos informáticos almacenan y procesan datos. Redshift utiliza una arquitectura de procesamiento paralelo masivo (MPP) para paralelizar y distribuir las consultas entre los nodos informáticos. Redshift generalmente le permite tener un mejor control sobre sus recursos para que pueda administrar tareas, incluido el escalado, la aplicación de parches y la copia de seguridad. 

BigQuery frente a Redshift: escalabilidad 

La escalabilidad está limitada principalmente por tres factores principales: la falta de recursos dedicados, la ingesta continua y los recursos informáticos y de almacenamiento estrechamente acoplados.  

BigQuery tiene una arquitectura sin servidor y automatiza el escalamiento y el suministro de recursos. Por lo tanto, el escalado está bien planificado y estructurado en el caso de BigQuery. Por lo general, funciona con precios bajo demanda o con precios de tarifa plana.  En el modelo de precios bajo demanda, BigQuery controla totalmente la asignación de espacios (recursos informáticos), mientras que el modelo de precios de tarifa plana reserva espacios por adelantado. La capacidad de escalado automático generalmente es adecuada para empresas con volúmenes de datos fluctuantes o cargas de trabajo impredecibles. 

Por el contrario, Amazon Redshift no puede distribuir la carga entre clústeres ni siquiera con RA3. Esto limita su escalabilidad. Para admitir la simultaneidad de consultas, puede escalar hasta 10 clústeres fácilmente; sin embargo, Redshift solo puede manejar 50 consultas en cola en todos los clústeres. Aunque Redshift es escalable, su enfoque de gestión manual de clústeres requiere ajustes de monitoreo y configuración que potencialmente introducirían complejidad. 

En un prueba de funcionamiento Según un investigador independiente, BigQuery era significativamente más rápido que Redshift cuando se trataba de un gran conjunto de datos, lo que puede sugerir una mejor escalabilidad para BigQuery. Sin embargo, tenga en cuenta que se han realizado varias de estas pruebas y decidir cuál es un ganador claro es más fácil de decir que de hacer. 

BigQuery frente a Redshift: rendimiento 

Comparar el rendimiento de Redshift y BigQuery implica considerar factores como la simultaneidad, las técnicas de optimización, la velocidad de las consultas y las capacidades de procesamiento de datos. Teniendo en cuenta que tanto BigQuery como Redshift están dirigidos por gigantes tecnológicos, las diferencias en su rendimiento son insignificantes. 

 El formato de almacenamiento en columnas y el modelo de ejecución distribuida de BigQuery permiten el procesamiento paralelo de consultas en varios servidores, lo que resulta en una rápida recuperación y análisis de datos. Además, sus funciones de optimización automática de consultas, incluidos planes de ejecución y reordenamiento dinámico de consultas, mejoran el rendimiento y la eficiencia de las consultas. Esto minimiza la latencia y maximiza el rendimiento. Dicho esto, BigQuery es una excelente solución para análisis en tiempo real y casos de consultas interactivas donde la velocidad y la capacidad de respuesta son de considerable importancia. 

BigQuery también tiene un mecanismo de almacenamiento en caché integrado que almacena automáticamente en caché los resultados de cada consulta durante 24 horas, lo que puede acelerar significativamente las consultas repetidas. Sin embargo, para consultas pequeñas y ad hoc, BigQuery puede ser más lento que Redshift debido a su dependencia de la informática distribuida. 

Por otro lado, Amazon Redshift está fabricado con una arquitectura de procesamiento masivamente paralelo (MPP) que le permite funcionar bien para cargas de trabajo analíticas y de almacenamiento de datos. Redshift tiene más opciones de ajuste que muchos otros, pero no se puede esperar que ofrezca un rendimiento informático mucho más rápido que otros almacenes de datos en la nube.  

Redshift también ofrece funciones de administración de cargas de trabajo, incluidas colas de consultas y escalado de simultaneidad, para priorizar y administrar la ejecución de consultas según criterios definidos por el usuario. Sin embargo, su enfoque de gestión manual de clústeres puede generar gastos generales en términos de configuración y mantenimiento del clúster, lo que afecta su rendimiento general.  

Redshift frente a BigQuery: ¿cuál elegir? 

Al elegir entre los dos, las empresas deben evaluar sus preferencias y requisitos antes de elegir cualquiera de estos almacenes de datos. A continuación se presentan algunos casos de uso que le ayudarán a decidir.  

Cuándo utilizar Google BigQuery 

• Análisis de datos a gran escala: La arquitectura sin servidor de BigQuery y su capacidad para manejar petabytes de datos lo convierten en una opción ideal para el análisis de datos a gran escala.s.  

• Exploración de datos: BigQuery está diseñado para análisis y exploración de datos ad hoc. Permite a los usuarios realizar consultas similares a SQL en grandes conjuntos de datos.   

• Análisis en tiempo real: BigQuery admite análisis en tiempo real a través de su API de transmisión, lo que lo hace perfecto para analizar datos en vivo..  

• Integración con el ecosistema de Google: Si su organización ya utiliza los servicios de Google Cloud Platform, usar BigQuery puede proporcionar una integración perfecta.n.  

Cuándo utilizar Amazon Redshift: 

• Ejecución de consultas complejas: Redshift mantiene un sólido rendimiento al ejecutar consultas complejas que requieren mucha computación. Su almacenamiento basado en columnas y su arquitectura MPP están diseñados para este propósito..  

• Operaciones de almacenamiento de datos: Redshift es ideal para tradicionales. almacenamiento de datos operaciones, donde el requisito principal es almacenar datos estructurados y semiestructuradosa.  

• Precios predecibles: Si los precios predecibles son una prioridad, Redshift puede ser una mejor opción ya que su precio es por nodo, que a menudo puede ser más predecible y asequible. 

• Integración con el ecosistema AWS: Si su organización ya ha invertido en el ecosistema de AWS, el uso de Redshift puede simplificar la operación de almacenamiento de datos.s.  

El camino a seguir: almacenamiento de datos preparado para el futuro 

Para un almacenamiento de datos preparado para el futuro, es importante seleccionar una solución que pueda adaptarse a la evolución de las demandas de datos y las tecnologías de análisis. Esto es lo que puede esperar de Redshift y BigQuery en el futuro. 

Escala de petabytes de BigQuery: BigQuery tiene la capacidad de gestionar grandes conjuntos de datos sin ningún problema. No importa si requiere lidiar con datos de transacciones de clientes o años de lidiar con miles de millones de lecturas de sensores de dispositivos IoT, BigQuery puede manejar todo eso de manera eficiente al adaptarse a sus necesidades de datos. Esta escalabilidad es ventajosa para las empresas que esperan un crecimiento sostenido de sus volúmenes de datos a lo largo del tiempo. 

 Opciones en tiempo real de Redshift: A pesar de su énfasis en el procesamiento por lotes, Redshift ofrece funcionalidades de análisis en tiempo real a través de su integración con Amazon Kinesis Firehouse. Con esto, es posible la ingestión de datos casi en tiempo real en Redshift. Esto resulta beneficioso en casos que requieren información inmediata, como el seguimiento del precio de las acciones y la detección de fraude. Si bien esta función aborda algunas necesidades en tiempo real, aquellos que buscan análisis instantáneos a escala encontrarán en BigQuery una opción más adecuada debido a su diseño inherente para un mejor rendimiento para consultas de baja latencia y procesamiento en tiempo real. 

Elegir la plataforma adecuada preparada para el futuro 

La elección de la solución de almacenamiento de datos ideal para preparar su infraestructura para el futuro depende de las necesidades y prioridades específicas de su organización. Aquí tienes una guía que te ayudará a elegir el correcto: 

1. ¿Busca integración AI/ML? Elija BigQuery porque destaca por su perfecta integración con las herramientas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial de Google, como Vertex AI y TensorFlow. Esta integración nativa permite un análisis sencillo y permite el desarrollo de modelos de aprendizaje automático directamente dentro del entorno del almacén de datos.  

1. ¿Quiere centrarse más en el análisis en tiempo real? BigQuery surge como una opción superior. Cuenta con una arquitectura sin servidor y escalado automático, logrando información en tiempo real con una latencia mínima. Esto es difícil con Redshift, ya que puede requerir una configuración adicional y una sobrecarga de administración para manejar datos en tiempo real de manera efectiva.  

1. ¿Tiene inversiones importantes en AWS? Considere Redshift, ya que ofrece una estrecha integración con otros servicios de AWS. Al utilizar Redshift, puede garantizar una interoperabilidad perfecta y maximizar los beneficios de la infraestructura de AWS existente. 

1. ¿Busca una arquitectura completamente sin servidor? BigQuery es la opción óptima. Se ejecuta en una arquitectura totalmente sin servidor que elimina la necesidad de cualquier tipo de administración de servidores. Dicho esto, la escalabilidad y la asignación de recursos se vuelven más fáciles. 

1. ¿Está considerando la integración de datos no estructurados? Continúe con Redshift con Spectrum, ya que tiene mejores capacidades para analizar algunas formas de datos no estructurados. Sin embargo, si los datos consisten principalmente en formatos no estructurados como texto e imágenes, BigQuery será una mejor opción, ya que proporciona mejores funciones integradas para manejar dichos datos no estructurados. 

1. ¿Trabajando con conjuntos de datos masivos? BigQuery será tu compañero perfecto, ya que destaca en el manejo de conjuntos de datos masivos. Puede gestionar grandes volúmenes de datos y garantiza un rendimiento y una escalabilidad óptimos incluso con sus crecientes necesidades de datos.  

Evaluar estas consideraciones y alinearlas con los objetivos y requisitos de su negocio lo ayudará a elegir una plataforma de almacenamiento de datos preparada para el futuro que lo posicione para continuar aprovechando el poder de los datos en los años venideros. 

Astera Proporciona conectividad nativa a Redshift y BigQuery

Esto concluye nuestra comparación entre "BigQuery y Redshift". Ambas plataformas ofrecen almacenamiento de datos en la nube escalable y de alto rendimiento, cada una con su propio conjunto de características, modelos de precios y usabilidad. Con el respaldo de gigantes tecnológicos como Amazon y Google, cualquiera de las opciones es una opción sólida.  

Sin embargo, es esencial seleccionar el que se ajuste a sus necesidades de almacenamiento de datos. 

Astera proporciona soporte nativo tanto para BigQuery como para Redshift. Ya sea que esté migrando un almacén de datos existente o creando uno nuevo, nuestra plataforma sin código, Astera Constructor DW, le permite diseñar, desarrollar e implementar almacenes de datos de nivel empresarial de forma rápida y eficiente.

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