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AWS Redshift vs Snowflake : 5 différences clés

Javeria Rahim

Responsable associé SEO

18 mars 2024

L'essor du Big Data s'est accompagné d'une augmentation constante des technologies de stockage de données et informatiques qui peuvent évoluer efficacement sans coûter un bras et une jambe aux entreprises. La décision de construire un entrepôt de données cloud sur Redshift vs Snowflake est souvent complexe et implique plusieurs facteurs qui doivent être pris en compte. Les entrepôts de données cloud sont apparemment la solution idéale pour répondre à l'augmentation du volume global de données, car ils permettent aux entreprises de créer une vue unifiée et d'exécuter des requêtes complexes sur de grands ensembles de données.

Selon un sondage de Données de brique jaune, 75 % des entreprises souhaitent investir dans des entrepôts de données et des lacs pour améliorer la sécurité, l'agilité et un processus d'informatique décisionnelle rationalisé.

Si vous êtes en train de choisir un service d'entrepôt de données cloud, nous avons comparé Snowflake Vs. Redshift—deux entrepôts de données cloud leaders sur le marché. Lisez à l'avance pour découvrir les mérites des deux entrepôts de données et ceux qui répondent aux besoins d'analyse de données de votre organisation.

Qu'est-ce que Flocon de neige ?

Snowflake est un entrepôt de données SQL cloud populaire construit sur Amazon Web Services ou Microsoft Azure. Ce qui distingue Snowflake des autres options du marché, c'est que vous pouvez faire évoluer l'informatique et le stockage séparément. Ceci est utile dans les scénarios où les besoins en traitement des données augmentent soudainement. Par exemple, lorsqu’une entreprise lance une nouvelle campagne marketing ou lors du dernier tour de vote d’une émission de télé-réalité populaire.

Vous pouvez intégrer Snowflake à d'autres outils d'analyse et des applications d'entreprise backend pour effectuer des requêtes complexes sur vos données. Comprenons comment fonctionne l'intégration de Snowflake et à quoi ressemble son architecture.

Architecture d'intégration de flocon de neige                                                          Architecture de flocon de neige

L'entrepôt de données cloud comprend trois couches :

  1. Couche de stockage : cette couche, comme une salle de courrier, stocke toutes les données entrantes. Il est responsable de l'organisation et du suivi de toutes les données. Pour assurer une récupération efficace, il stocke les données dans des micro partitions. Habituellement, les données se trouvent dans une couche de stockage en nuage telle que Amazon S3 or Stockage d'objets blob Azure. La couche de stockage compresse les données et enregistre les métadonnées.
  2. Traitement des requêtes : il s'agit d'une couche informatique à travers laquelle vous pouvez analyser des données en les demandant. Cette couche comporte plusieurs entrepôts virtuels qui constituent un cluster de ressources informatiques. Chaque entrepôt virtuel dispose d'une capacité de calcul dédiée qui n'entre pas en concurrence avec un autre entrepôt. La couche d'interrogation dispose également d'un système de cache, qui stocke les requêtes fréquemment consultées.
  3. Services cloud : il s'agit de la couche supérieure responsable de la coordination de toutes les activités dans Snowflake. Il prend en charge la gestion de l'infrastructure, la gestion des métadonnées, l'authentification, le contrôle d'accès, l'analyse des requêtes et l'optimisation.

Quand utiliser Snowflake ?

Si vous n'utilisez pas l'écosystème AWS, Snowflake peut être une solution viable. Bien que Snowflake ne s'intègre pas de manière transparente aux produits AWS, il prend en charge divers outils analytiques tels que Power BI et Tableau.

Snowflake fournit également une prise en charge plus robuste du stockage JSON. Il s'agit d'une meilleure option pour travailler avec JSON grâce aux fonctions intégrées d'interrogation et de stockage. C'est une meilleure option pour travailler avec des lacs de données et des données non structurées.

Snowflake est également une option viable pour les équipes DevOps agiles grâce à sa prise en charge des modifications dynamiques des données.

Étant donné que le stockage et l'informatique sont séparés dans Snowflake, il est préférable d'obtenir des charges de travail temporaires élevées pour augmenter la capacité totale sans augmenter le stockage.

Tout comme Redshift, Snowflake est également optimisé pour les transactions OLAP.

Qu'est-ce qu'AWS Redshift ?

AWSRedshift est un entrepôt de données cloud basé sur des colonnes pouvant atteindre plusieurs pétaoctets. Un système basé sur des colonnes stocke les données de manière séquentielle, contrairement à un système basé sur des lignes. Le système de stockage en colonnes facilite la compression et la récupération des données. L'entrepôt de données est optimisé pour les requêtes OLAP.

Amazon Redshift est basé sur Postgres SQL, de sorte que la plupart des applications basées sur SQL peuvent s'y intégrer de manière transparente. Vous pouvez également l'intégrer facilement à des outils de BI, des outils d'intégration de données tiers, des outils d'exploration de données et des outils d'analyse.

Architecture d'entrepôt AWS Redshift

 Architecture AWS Redshift

Lorsque vous comparez l'architecture de l'architecture Amazon Redshift avec celle de Snowflake, il existe une différence considérable entre les deux.

Amazon dispose d'un ensemble de ressources informatiques appelées nœuds, qui stockent les données. Les nœuds sont organisés en clusters, appelés Amas de décalage vers le rouge. Chaque cluster s'exécute sur un moteur AWS. Vous pouvez avoir jusqu'à 128 nœuds. Il existe un nœud leader qui gère toutes les communications avec tous les programmes clients.

AWS Redshift est ultra-rapide en ce qui concerne les vitesses d'interrogation grâce à sa conception de traitement massivement parallèle (MPP), qui garantit que les clusters peuvent fonctionner de manière indépendante sans affecter les performances des autres clusters. Redshift utilise également des protocoles de communication personnalisés pour optimiser la connectivité de nœud à nœud.

Vous pouvez commencer petit avec AWS Redshift avec un nœud de 160 Go, puis ajouter des nœuds pour tirer parti du traitement parallèle.

Quand utiliser AWS Redshift ?

AWS Redshift serait préférable si vous utilisez déjà des produits AWS, car il s'intègre parfaitement à l'écosystème AWS. Avec Redshift, vous pouvez également tirer parti des outils analytiques AWS, car Redshift prend en charge la connectivité native. Redshift est également la meilleure option lors de la mise à l'échelle de données énormes (en pétaoctets).

L'entrepôt de données est optimal pour les transactions OLAP, ce qui signifie que vous pouvez effectuer des requêtes analytiques sur de gros volumes de données. Cependant, il manque des fonctions essentielles de modification de base de données telles que l'insertion, la suppression ou la mise à jour requises dans les entrepôts de données OLTP. Si vous êtes dans le commerce électronique, par exemple, ou si vous souhaitez un entrepôt de données pour un site Web de réservation de compagnies aériennes ou d'hôtels, Redshift n'est peut-être pas le meilleur choix.

Maintenant que nous avons brièvement abordé les meilleurs scénarios d'utilisation de Redshift et Snowflake, il est important d'examiner leurs fonctionnalités et leurs cas d'utilisation plus en détail. Cela vous aidera à prendre une décision d’achat plus éclairée et à choisir la meilleure solution DWH pour vos besoins spécifiques.

Redshift Vs. Flocon de neige : prix

Une analyse coûts/avantages est l’un des meilleurs moyens de déterminer le bon choix avant de choisir entre Redshift et Snowflake. Les deux entrepôts de données proposent des structures tarifaires différentes.

Snowflake fonctionne sur le modèle de paiement à l'utilisation. Snowflake a des coûts de stockage et de calcul distincts. Le stockage est facturé par téraoctet, commence à un tarif forfaitaire de 23 $/téraoctet et est cumulé mensuellement. Le tarif du calcul commence à 0.00056 $ par seconde et par crédit pour l'édition Standard à la demande.

En fonction de votre utilisation, vous pouvez activer n'importe quel entrepôt de données virtuel pour le calcul. Les entrepôts de données virtuels sont disponibles en 8 tailles différentes, et la plus petite taille coûte un crédit ou 2 $ par heure. Il ne vous facture aucun temps d'inactivité.

Redshift vs Snowflake : taille des entrepôts Snowflake et utilisation du crédit

Tailles des entrepôts de données virtuels Snowflake

Au départ, le modèle de tarification à la demande de Snowflake peut être attrayant, mais à long terme, il peut être très imprévisible, les coûts augmentant à mesure que l'utilisation augmente.

Par rapport à Snowflake, Redshift a une structure de prix simple basée sur des clusters redshift. La formule de tarification de Redshift à la demande est la suivante :

Coût mensuel Amazon Redshift = [Prix par heure] x [Taille du cluster] x [Heures par mois]

Redshift propose également une tarification des instances réservées, qui vous permet de réaliser 75 % d'économies. Dans une instance réservée, vous payez un montant prédéfini, qu'un cluster soit actif ou non. Vous pouvez débloquer des économies importantes avec Redshift si vous vous verrouillez avec une instance réservée à long terme.

Verdict: Redshift est globalement meilleur en termes de prix.

Redshift vs Snowflake : performances et intégrations

Redshift s'intègre de manière transparente à d'autres services AWS, tels que DynamoDB et CloudWatch. Il vous permet également de transférer facilement des données depuis Amazon S3 et d'autres options de stockage d'Amazon.

D'autre part, Snowflake prend en charge les intégrations avec la suite Apache et les principaux outils de BI, comme Qlik et Tableau.

Redshift nécessite des configurations de clés correctes pour des performances optimales. Les inexactitudes de configuration peuvent entraîner des problèmes de stockage et de récupération des données. Étant donné que la définition des clés peut être compliquée, Redshift peut avoir une courbe de mise en œuvre abrupte. En termes de puissance, les deux logiciels peuvent exécuter des analyses de données des centaines de fois plus rapidement que les bases de données sources.

Verdict: ici, la réponse dépendra des intégrations spécifiques dont vous avez besoin.

Redshift Vs. Flocon de neige : Sécurité

La réalité de notre monde est que les données sont votre atout le plus important ; par conséquent, vous ne pouvez prendre aucun risque en matière de sécurité.

Les deux entrepôts de données prennent la sécurité au sérieux et offrent diverses fonctionnalités qui garantissent que vos données sont toujours protégées.

AWS Redshift propose des informations d'identification de connexion, un contrôle d'accès au niveau des colonnes, une gestion des accès, un chiffrement de cluster et des connexions SSL qui maintiennent la confidentialité de votre client et de vos clusters. Vous pouvez également utiliser le chiffrement côté client ou côté serveur pour chiffrer vos données lors du téléchargement afin qu'elles ne soient pas vulnérables pendant le transit.

En ce qui concerne Snowflake, il offre des fonctionnalités de sécurité quelque peu similaires à Redshift. Il vous donne SCIM pour gérer les identités et les groupes des utilisateurs. L'authentification par paire de clés, l'authentification multifacteur et l'authentification permanente sont également présentes aux côtés du VPC/VPN. Le cryptage AES-256 est refait périodiquement et crypte toutes les données stockées.

Cependant, les fonctionnalités de sécurité de Snowflake varient selon les différents niveaux de produits.

Redshift propose également diverses validations de sécurité pour la conformité, notamment Soc 1 Type II et Soc 2 Type II. Conformité HIPAA, PCI DSS, HITRUST CSF, FedRAMP Moderate et IRAP Protected.

Verdict: Les deux solutions offrent une sécurité de premier ordre.

Redshift Vs. Flocon de neige : Entretien

Snowflake est le gagnant apparent par rapport à AWS Redshift en termes de maintenance, car son architecture de stockage et de calcul séparée facilite l'évolution vers le haut et vers le bas. Vous pouvez modifier la taille d'un entrepôt ou augmenter le nombre de clusters. La meilleure partie de Snowflake est la fonction de suspension et de reprise automatiques, qui vous permet d'exécuter la requête, et une fois que vous avez fini de l'utiliser, elle réduit l'entrepôt, de sorte que vous n'êtes pas facturé pour cela.

D'un autre côté, AWS Redshift vous oblige à envoyer des requêtes dans une file d'attente. Grâce à la mise à l'échelle de la concurrence, AWS Redshift ajoute automatiquement de la capacité supplémentaire dans les clusters. Cependant, vous devez gérer les requêtes envoyées à la mise à l'échelle simultanée via les files d'attente WLM. Les opérations de redimensionnement peuvent prendre des heures dans Redshift.

Verdict: Le flocon de neige gagne ici.

Redshift Vs. Flocon de neige : prise en charge des données

Pendant longtemps, Snowflake a eu l'avantage sur Redshift en raison de l'excellent support de Snowflake pour les données semi-structurées, en particulier JSON.

Cependant, Redshift a rapidement rattrapé son retard et a introduit en 2020 un nouveau type de données appelé SUPER qui prend en charge la plupart des données semi-structurées, y compris JSON. SUPER est un type de données générique sans schéma.

Il a également introduit PartiQL, une extension de SQL qui permet d'interroger facilement des données semi-structurées.

Snowflake et Redshift prennent également en charge d'autres formats de données populaires, notamment XML, AVRO, Parquet, etc.

Verdict: cravate. Snowflake et Redshift disposent de fonctionnalités robustes de prise en charge des données. Snowflake prend un léger avantage grâce à une meilleure prise en charge des données non structurées.

Redshift Vs. Snowflake : quel est le bon entrepôt de données pour vous ?

Il n'y a pas de réponse définitive quant à l'entrepôt de données que vous devriez choisir ; tout dépend des besoins d'analyse de données de votre organisation et des infrastructures existantes.

Voici les avantages résumés du choix de chaque option :

Avantages de l'utilisation d'AWS Redshift

  1. Étant donné que Redshift est basé sur l'infrastructure AWS, il s'intègre de manière transparente aux services AWS. Vous pouvez utiliser n'importe quel outil tiers si vous ne souhaitez pas utiliser les services AWS.
  2. AWS Redshift offre des performances supérieures par rapport aux autres options du marché grâce à la technologie MPP.
  3. L'entrepôt de données cloud dispose de protocoles de sécurité robustes, notamment la gestion des accès, le cryptage SSL pour les données, le contrôle d'accès au niveau des colonnes et le cryptage des données côté client et côté serveur.
  4. Redshift est une plate-forme entièrement gérée et nécessite un minimum de surveillance et de maintenance.

Avantages de l'utilisation de flocon de neige

  1. Les entreprises qui constatent des pics de trafic temporaires n'ont pas besoin d'investir dans du matériel, des logiciels ou de la maintenance puisque Snowflake fait évoluer l'informatique séparément.
  2. Étant donné que l'intégration de Snowflake optimise automatiquement le stockage des données, vous pouvez facilement combiner des données structurées et non structurées.
  3. Vous pouvez créer des comptes à partir de l'interface de Snowflake pour un partage de données transparent avec d'autres utilisateurs de Snowflake ou des clients externes.
  4. L'entrepôt de données cloud convient à une entreprise comptant de nombreux utilisateurs, car chaque entrepôt virtuel évolue indépendamment sans affecter les autres requêtes.
  5. Snowflake offre des fonctionnalités de sécurité étendues telles que l'authentification multifacteur, OAuth et l'authentification fédérée fédérée. De plus, vous pouvez stocker des données dans plusieurs régions pour une meilleure disponibilité.

Lisez notre classement des 7 meilleurs Outils ETL flocon de neige

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