BigQuery ou Redshift : lequel choisir ?

Vous envisagez BigQuery ou Redshift pour vos besoins en matière d'entreposage de données ? Ce guide est pour vous. BigQuery et Redshift sont tous deux leaders entrepôt de données cloud solutions offrant chacune une multitude de fonctionnalités répondant à de multiples cas d’usage. BigQuery de Google offre une évolutivité et des performances transparentes au sein de sa plate-forme cloud, tandis que Redshift d'Amazon offre d'excellentes options de traitement et de réglage parallèles. 

Simplifions le processus de prise de décision en éliminant les différences entre Redshift et BigQuery, afin de vous aider à trouver la solution idéale pour votre entreprise. 

Qu'est-ce que Google BigQuery ? 

Google BigQuery fait partie de l'architecture cloud globale de Google, la Google Cloud Platform (GCP). Il fonctionne comme un service sans serveur et entièrement géré, éliminant le besoin de gérer l'infrastructure et permettant aux entreprises de donner la priorité à l'analyse des données et à la génération d'informations.

Google BigQuery repose sur la technologie Dremel, un service de requête permettant aux utilisateurs d'exécuter des requêtes de type SQL. À la base, Dremel utilise un modèle d'exécution distribué qui répartit la charge de travail sur plusieurs nœuds au sein de l'infrastructure de Google.

BigQuery fait partie des premiers grands entrepôts de données, offrant des performances de requête exceptionnelles. Grâce à l'infrastructure et aux technologies de Google, telles que Capacitor, Juniper, Borg et Colossus, BigQuery peut exécuter des requêtes analytiques complexes sur des ensembles de données volumineux en quelques secondes. 

Qu’est-ce qu’Amazon Redshift ? 

 

Redshift d'Amazon est le tout premier entrepôt de données cloud à offrir un service entièrement géré à l'échelle du pétaoctet. Redshift est conçu pour gérer de grands ensembles de données et des requêtes analytiques complexes avec des performances élevées.   

Amazon a acquis le code source principal de Redshift auprès de ParAccel, une société qui développait la base de données analytique ParAccel (une base de données basée sur PostgreSQL).

Redshift est construit sur le fork de PostgreSQL mais possède de nombreuses fonctionnalités uniques. Par exemple, Redshift a une structure de colonnes unique et utilise des styles de distribution et des clés pour l'organisation des données.

Étant donné que Redshift est conçu pour gérer de grandes quantités de données, les entreprises peuvent augmenter ou réduire l'entrepôt de données en fonction de leurs besoins afin de s'adapter facilement aux volumes de données. De plus, aucun frais n’est facturé lorsque l’entrepôt est inactif, ce qui signifie que vous ne payez que ce que vous utilisez.

BigQuery contre Redshift : architecture 

Lorsque l'on compare Google BigQuery à Amazon Redshift en termes d'architecture, il existe quelques différences clés à prendre en compte. 

Premièrement, BigQuery fonctionne sur une architecture sans serveur, tandis que Redshift offre un meilleur contrôle global. Dans BigQuery, Google gère tous les aspects de l'entrepôt, y compris le provisionnement, la mise à l'échelle et la maintenance. Mais cela fait abstraction des utilisateurs de l'infrastructure BigQuery. Grâce à cette approche, les utilisateurs peuvent se concentrer sur le traitement d’ensembles de données volumineux sans avoir à se soucier de la gestion de l’infrastructure. Les ressources sont allouées automatiquement en fonction du nombre de requêtes que vous exécutez.  

 D'autre part, Amazon Redshift suit une architecture plus traditionnelle basée sur un cluster de nœuds. Cette architecture comprend un nœud leader qui prend en charge la connexion client et l'exécution des requêtes, tandis que plusieurs nœuds de calcul stockent et traitent les données. Redshift utilise une architecture de traitement parallèle massif (MPP) pour paralléliser et distribuer les requêtes sur les nœuds de calcul. Redshift vous permet généralement d'avoir un meilleur contrôle sur vos ressources afin que vous puissiez gérer les tâches, notamment la mise à l'échelle, l'application de correctifs et la sauvegarde. 

BigQuery vs Redshift : évolutivité 

L'évolutivité est principalement limitée par trois facteurs majeurs : le manque de ressources dédiées, l'ingestion continue et les ressources de stockage et de calcul étroitement couplées.  

BigQuery a une architecture sans serveur et automatise la fourniture et la mise à l'échelle des ressources. Par conséquent, la mise à l’échelle est bien planifiée et bien structurée dans le cas de BigQuery. Il fonctionne généralement soit sur une tarification à la demande, soit sur une tarification forfaitaire.  Dans le modèle de tarification à la demande, l'attribution d'emplacements (ressources de calcul) est entièrement contrôlée par BigQuery, tandis que le modèle de tarification forfaitaire réserve les emplacements à l'avance. La capacité de mise à l'échelle automatique convient généralement aux entreprises dont les volumes de données fluctuent ou les charges de travail imprévisibles. 

En revanche, Amazon Redshift ne peut pas répartir la charge entre les clusters, même avec RA3. Cela limite son évolutivité. Pour prendre en charge la simultanéité des requêtes, il peut facilement évoluer jusqu'à 10 clusters ; cependant, Redshift ne peut gérer que 50 requêtes en file d'attente sur tous les clusters. Bien que Redshift soit évolutif, son approche de gestion manuelle des clusters nécessite des ajustements de surveillance et de configuration qui pourraient potentiellement introduire de la complexité. 

Dans un essai par un chercheur indépendant, il a été constaté que BigQuery était nettement plus rapide que Redshift lorsqu'il s'agissait de traiter un grand ensemble de données, ce qui peut suggérer une meilleure évolutivité pour BigQuery. Cependant, notez que plusieurs de ces tests ont été effectués et qu'il est plus facile à dire qu'à faire de décider d'un gagnant clair. 

BigQuery vs Redshift : performances 

Pour comparer les performances de Redshift et de BigQuery, il faut prendre en compte des facteurs tels que la concurrence, les techniques d'optimisation, la vitesse des requêtes et les capacités de traitement des données. Étant donné que BigQuery et Redshift sont gérés par des géants de la technologie, les différences de performances sont négligeables. 

 Le format de stockage en colonnes et le modèle d'exécution distribué de BigQuery permettent un traitement parallèle des requêtes sur plusieurs serveurs, ce qui entraîne une récupération et une analyse rapides des données. De plus, ses fonctionnalités d'optimisation automatique des requêtes, notamment les plans d'exécution et la réorganisation dynamique des requêtes, améliorent les performances et l'efficacité des requêtes. Cela minimise la latence et maximise le débit. Cela dit, BigQuery est une excellente solution pour les cas d'analyse en temps réel et de requêtes interactives où la vitesse et la réactivité sont d'une importance considérable. 

BigQuery dispose également d'un mécanisme de mise en cache intégré qui met automatiquement en cache les résultats de chaque requête pendant 24 heures, ce qui peut considérablement accélérer les requêtes répétées. Toutefois, pour les petites requêtes ponctuelles, BigQuery peut être plus lent que Redshift en raison de sa dépendance à l'informatique distribuée. 

D'autre part, Amazon Redshift est fabriqué sur une architecture de traitement massivement parallèle (MPP) qui lui permet de bien fonctionner pour l'entreposage de données et les charges de travail analytiques. Redshift propose plus d'options de réglage que beaucoup d'autres, mais vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu'il offre des performances de calcul beaucoup plus rapides que les autres entrepôts de données cloud.  

Redshift offre également des fonctionnalités de gestion de la charge de travail, notamment les files d'attente de requêtes et la mise à l'échelle de la concurrence, pour hiérarchiser et gérer l'exécution des requêtes en fonction de critères définis par l'utilisateur. Cependant, son approche manuelle de gestion du cluster peut introduire une surcharge en termes de configuration et de maintenance du cluster, ce qui a un impact sur ses performances globales.  

Redshift vs BigQuery : lequel choisir ? 

Lorsqu'elles choisissent entre les deux, les entreprises doivent évaluer leurs préférences et leurs exigences avant de choisir l'un de ces entrepôts de données. Voici quelques cas d’utilisation pour vous aider à prendre une décision.  

Quand utiliser Google BigQuery 

• Analyse de données à grande échelle : L'architecture sans serveur de BigQuery et sa capacité à gérer des pétaoctets de données en font un choix idéal pour l'analyse de données à grande échelle.s.  

• Exploration des données : BigQuery est conçu pour l'analyse ad hoc et l'exploration de données. Il permet aux utilisateurs d'effectuer des requêtes de type SQL sur de grands ensembles de données.   

• Analyses en temps réel: BigQuery prend en charge l'analyse en temps réel via son API de streaming, ce qui le rend parfait pour analyser des données en direct.  

• Intégration avec l'écosystème Google : Si votre organisation utilise déjà les services Google Cloud Platform, l'utilisation de BigQuery peut fournir une intégration transparente.n.  

Quand utiliser Amazon Redshift : 

• Exécution de requêtes complexes : Redshift maintient de bonnes performances lors de l'exécution de requêtes complexes et gourmandes en calcul. Son stockage en colonnes et son architecture MPP sont conçus à cet effet.  

• Opérations d'entreposage de données : Redshift est idéal pour les entrepôt de données opérations, où la principale exigence est de stocker des données structurées et semi-structuréesa.  

• Prix ​​prévisible : Si une tarification prévisible est une priorité, Redshift peut être un meilleur choix car sa tarification est par nœud, ce qui peut souvent être plus prévisible et abordable. 

• Intégration avec l'écosystème AWS : Si votre organisation est déjà investie dans l'écosystème AWS, l'utilisation de Redshift peut simplifier les opérations d'entreposage de données.s.  

La voie à suivre : un entreposage de données évolutif 

Pour un entreposage de données évolutif, il est important de sélectionner une solution capable de s'adapter à l'évolution des demandes de données et des technologies d'analyse. Voici ce que vous pouvez attendre de Redshift et BigQuery à l'avenir. 

Échelle de pétaoctets de BigQuery : BigQuery a la capacité de gérer de grands ensembles de données sans aucun problème. Peu importe si cela nécessite de traiter des données de transaction client ou des années de traitement de milliards de relevés de capteurs provenant d'appareils IoT, BigQuery peut gérer tout cela efficacement en répondant à vos besoins en données. Cette évolutivité est avantageuse pour les entreprises qui s'attendent à une croissance soutenue de leurs volumes de données au fil du temps. 

 Options en temps réel de Redshift : Malgré l'accent mis sur le traitement par lots, Redshift offre des fonctionnalités d'analyse en temps réel grâce à son intégration avec Amazon Kinesis Firehouse. Grâce à cela, l’ingestion de données en temps quasi réel dans Redshift devient possible. Cela s’avère bénéfique dans les cas qui nécessitent des informations immédiates, comme la surveillance du cours des actions et la détection des fraudes. Bien que cette fonctionnalité réponde à certains besoins en temps réel, ceux qui recherchent des analyses instantanées à grande échelle trouveront BigQuery une option plus appropriée en raison de sa conception inhérente offrant de meilleures performances pour les requêtes à faible latence et le traitement en temps réel. 

Choisir la bonne plateforme évolutive 

Le choix de la solution d'entreposage de données idéale pour pérenniser votre infrastructure dépend des besoins et des priorités spécifiques de votre organisation. Voici un guide pour vous aider à choisir le bon : 

1. Vous recherchez une intégration IA/ML ? Choisissez BigQuery car il se distingue par une intégration transparente avec les outils d'IA et d'apprentissage automatique de Google tels que Vertex AI et TensorFlow. Cette intégration native permet une analyse facile et permet le développement de modèles ML directement dans l'environnement de l'entrepôt de données.  

1. Vous souhaitez vous concentrer davantage sur l’analyse en temps réel ? BigQuery apparaît comme un choix supérieur. Il présente une architecture sans serveur et une mise à l'échelle automatique, permettant d'obtenir des informations en temps réel avec une latence minimale. C'est difficile avec Redshift car cela peut nécessiter des frais de configuration et de gestion supplémentaires pour gérer efficacement les données en temps réel.  

1. Vous avez des investissements importants dans AWS ? Considérez Redshift car il offre une intégration étroite avec d'autres services AWS. En utilisant Redshift, vous pouvez garantir une interopérabilité transparente et maximiser les avantages de l'infrastructure AWS existante. 

1. Vous recherchez une architecture entièrement sans serveur ? BigQuery est le choix optimal. Il fonctionne sur une architecture entièrement sans serveur qui élimine le besoin de tout type de gestion de serveur. Cela dit, l’évolutivité et l’allocation des ressources deviennent plus faciles. 

1. Vous envisagez l’intégration de données non structurées ? Allez-y avec Redshift avec Spectrum, car il offre de meilleures capacités pour analyser certaines formes de données non structurées. Toutefois, si les données sont principalement constituées de formats non structurés comme du texte et des images, BigQuery sera une meilleure option car il offre de meilleures fonctionnalités intégrées pour gérer ces données non structurées. 

1. Vous travaillez avec des ensembles de données massifs ? BigQuery sera votre compagnon idéal car il excelle dans la gestion d'ensembles de données volumineux. Il peut gérer de gros volumes de données et garantit des performances et une évolutivité optimales, même avec vos besoins croissants en données.  

L'évaluation de ces considérations et leur adéquation avec les objectifs et les exigences de votre entreprise vous aideront à choisir une plateforme d'entreposage de données évolutive qui vous permettra de continuer à exploiter la puissance des données pour les années à venir. 

Astera Fournit une connectivité native à Redshift et BigQuery

Ceci conclut notre comparaison « BigQuery vs Redshift ». Les deux plates-formes offrent un entreposage de données cloud hautes performances et évolutif, chacune avec son propre ensemble de fonctionnalités, de modèles de tarification et de convivialité. Étant soutenue par des géants de la technologie comme Amazon et Google, l’une ou l’autre option est un choix solide.  

Cependant, il est essentiel de sélectionner celui qui correspond à vos besoins en matière d’entreposage de données. 

Astera fournit une prise en charge native de BigQuery et de Redshift. Que vous migraciez un entrepôt de données existant ou en créiez un nouveau, notre plateforme no-code, Astera Constructeur DW, vous permet de concevoir, développer et déployer des entrepôts de données d'entreprise rapidement et efficacement.

Commencez votre 14 jours d'essai dès maintenant ! Réservez votre place aujourd'hui!