BigQuery x Redshift: qual você deve escolher?

Considerando BigQuery vs. Redshift para suas necessidades de armazenamento de dados? Este guia é para você. Tanto o BigQuery quanto o Redshift são líderes armazém de dados na nuvem soluções, cada uma oferecendo uma infinidade de recursos que atendem a vários casos de uso. O BigQuery do Google oferece escalabilidade e desempenho contínuos em sua plataforma de nuvem, enquanto o Redshift da Amazon oferece excelentes opções de processamento e ajuste paralelo. 

Vamos simplificar o processo de tomada de decisão analisando as diferenças entre Redshift e BigQuery, ajudando você a encontrar a opção perfeita para seu negócio. 

O que é Google BigQuery? 

O Google BigQuery faz parte da arquitetura geral de nuvem do Google, o Google Cloud Platform (GCP). Ele opera como um serviço sem servidor e totalmente gerenciado, eliminando a necessidade de gerenciamento de infraestrutura e permitindo que as empresas priorizem a análise de dados e a geração de insights.

O Google BigQuery é baseado na tecnologia Dremel, que é um serviço de consulta que permite aos usuários executar consultas semelhantes a SQL. Basicamente, a Dremel usa um modelo de execução distribuída que distribui a carga de trabalho entre vários nós na infraestrutura do Google.

O BigQuery está entre os principais data warehouses iniciais, apresentando desempenho de consulta excepcional. Usando a infraestrutura e as tecnologias do Google, como Capacitor, Juniper, Borg e Colossus, o BigQuery pode executar consultas analíticas complexas em enormes conjuntos de dados em segundos. 

O que é Amazon Redshift? 

 

Amazon RedShift é o primeiro data warehouse em nuvem que oferece um serviço totalmente gerenciado em escala de petabytes. O Redshift foi projetado para gerenciar grandes conjuntos de dados e consultas analíticas complexas com alto desempenho.   

A Amazon adquiriu o código-fonte principal do Redshift da ParAccel, que é uma empresa que estava desenvolvendo o banco de dados analítico ParAccel (um banco de dados baseado em PostgreSQL).

O Redshift é baseado no fork do PostgreSQL, mas possui muitos recursos exclusivos. Por exemplo, o Redshift possui uma estrutura de colunas exclusiva e utiliza estilos de distribuição e chaves para organização de dados.

Como o Redshift foi projetado para lidar com grandes quantidades de dados, as empresas podem aumentar ou diminuir o data warehouse com base em seus requisitos para acomodar facilmente volumes de dados. Além disso, não há cobrança quando o armazém está ocioso, o que significa que você paga apenas pelo que utiliza.

BigQuery x Redshift: arquitetura 

Ao comparar o Google BigQuery com o Amazon Redshift em termos de arquitetura, há algumas diferenças importantes a serem consideradas. 

Em primeiro lugar, o BigQuery opera em uma arquitetura sem servidor, enquanto o Redshift oferece maior controle geral. No BigQuery, o Google gerencia todos os aspectos do warehouse, incluindo provisionamento, escalonamento e manutenção. Mas abstrai os usuários da infraestrutura do BigQuery. Com essa abordagem, os usuários podem se concentrar no processamento de grandes conjuntos de dados sem se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura. Os recursos são alocados automaticamente dependendo do número de consultas executadas.  

 Por outro lado, o Amazon Redshift segue uma arquitetura mais tradicional baseada em um cluster de nós. Essa arquitetura inclui um nó líder que cuida da conexão do cliente e da execução de consultas, enquanto vários nós de computação armazenam e processam dados. O Redshift usa uma arquitetura de processamento paralelo massivo (MPP) para paralelizar e distribuir as consultas entre nós de computação. O Redshift geralmente permite que você tenha melhor controle sobre seus recursos para poder gerenciar tarefas, incluindo dimensionamento, aplicação de patches e backup. 

BigQuery x Redshift: escalabilidade 

A escalabilidade é limitada principalmente por três fatores principais: falta de recursos dedicados, ingestão contínua e armazenamento fortemente acoplado e recursos de computação.  

O BigQuery tem uma arquitetura sem servidor e automatiza o provisionamento e o escalonamento de recursos. Portanto, o escalonamento é bem planejado e estruturado no caso do BigQuery. Geralmente funciona com preços sob demanda ou preços fixos.  No modelo de preços sob demanda, a atribuição de slots (recursos de computação) é totalmente controlada pelo BigQuery, enquanto o modelo de preços fixos reserva slots antecipadamente. A capacidade de escalonamento automático geralmente é adequada para empresas com volumes de dados flutuantes ou cargas de trabalho imprevisíveis. 

Por outro lado, o Amazon Redshift não pode distribuir a carga entre clusters, mesmo com RA3. Isso limita sua escalabilidade. Para suportar a simultaneidade de consulta, ele pode escalar facilmente até 10 clusters; no entanto, o Redshift pode lidar com apenas 50 consultas na fila em todos os clusters. Embora o Redshift seja escalonável, sua abordagem manual de gerenciamento de cluster requer monitoramento e ajustes de configuração que potencialmente introduziriam complexidade. 

Em um artigo do corrida de teste por um pesquisador independente, descobriu-se que o BigQuery era significativamente mais rápido que o Redshift ao lidar com um grande conjunto de dados, o que pode sugerir melhor escalabilidade para o BigQuery. No entanto, observe que vários desses testes foram realizados e é mais fácil falar do que fazer decidir sobre um vencedor claro. 

BigQuery x Redshift: desempenho 

Comparar o desempenho do Redshift e do BigQuery envolve considerar fatores como simultaneidade, técnicas de otimização, velocidade de consulta e recursos de processamento de dados. Considerando que tanto o BigQuery quanto o Redshift são administrados por gigantes da tecnologia, as diferenças em seu desempenho são insignificantes. 

 O formato de armazenamento colunar e o modelo de execução distribuída do BigQuery permitem o processamento paralelo de consultas em vários servidores, resultando em rápida recuperação e análise de dados. Além disso, seus recursos de otimização automática de consultas, incluindo planos de execução e reordenação dinâmica de consultas, melhoram o desempenho e a eficiência das consultas. Isso minimiza a latência e maximiza o rendimento. Dito isso, o BigQuery é uma ótima solução para análises em tempo real e casos de consultas interativas em que a velocidade e a capacidade de resposta são de importância considerável. 

O BigQuery também possui um mecanismo de cache integrado que armazena automaticamente os resultados de cada consulta por 24 horas, o que pode acelerar significativamente as consultas repetidas. No entanto, para consultas pequenas e ad hoc, o BigQuery pode ser mais lento que o Redshift devido à sua dependência da computação distribuída. 

Por outro lado, o Amazon Redshift é fabricado em uma arquitetura de processamento massivamente paralelo (MPP), que permite um bom desempenho para armazenamento de dados e cargas de trabalho analíticas. O Redshift tem mais opções de ajuste do que muitos outros, mas você não pode esperar que ele forneça um desempenho de computação muito mais rápido do que outros data warehouses em nuvem.  

O Redshift também oferece recursos de gerenciamento de carga de trabalho, incluindo filas de consultas e escalabilidade de simultaneidade, para priorizar e gerenciar a execução de consultas com base em critérios definidos pelo usuário. No entanto, sua abordagem manual de gerenciamento de cluster pode introduzir sobrecarga em termos de configuração e manutenção do cluster, impactando seu desempenho geral.  

Redshift x BigQuery: qual escolher? 

Ao escolher entre os dois, as empresas devem avaliar as suas preferências e requisitos antes de escolher qualquer um destes armazéns de dados. Aqui estão alguns casos de uso para ajudá-lo a decidir.  

Quando usar o Google BigQuery 

• Análise de dados em grande escala: A arquitetura sem servidor do BigQuery e a capacidade de lidar com petabytes de dados fazem dele a escolha ideal para análise de dados em grande escalas.  

• Exploração de dados: O BigQuery foi projetado para análise ad hoc e exploração de dados. Ele permite que os usuários realizem consultas semelhantes a SQL em grandes conjuntos de dados.   

• Análise em tempo real: O BigQuery oferece suporte a análises em tempo real por meio de sua API de streaming, tornando-o perfeito para analisar dados em tempo real.  

• Integração com o ecossistema Google: Se sua organização já usa os serviços do Google Cloud Platform, o uso do BigQuery pode fornecer integração perfeitan.  

Quando usar o Amazon Redshift: 

• Execução de consulta complexa: O Redshift mantém um forte desempenho ao executar consultas complexas e com muita computação. Seu armazenamento baseado em colunas e arquitetura MPP são projetados para essa finalidade.  

• Operações de armazenamento de dados: Redshift é ideal para aplicações tradicionais data warehouse operações, onde o requisito principal é armazenar dados estruturados e semiestruturadosa.  

• Preço previsível: Se o preço previsível for uma prioridade, o Redshift pode ser uma escolha melhor, pois o seu preço é por nó, o que muitas vezes pode ser mais previsível e acessível. 

• Integração com ecossistema AWS: Se sua organização já investe no ecossistema AWS, usar o Redshift pode simplificar a operação de data warehousings.  

O caminho a seguir: armazenamento de dados à prova de futuro 

Para um armazenamento de dados preparado para o futuro, é importante selecionar uma solução que possa se adaptar às crescentes demandas de dados e tecnologias de análise. Aqui está o que você pode esperar do Redshift e do BigQuery no futuro. 

Escala de petabytes do BigQuery: O BigQuery tem a capacidade de gerenciar grandes conjuntos de dados sem complicações. Não importa se isso exige lidar com dados de transações de clientes ou anos lidando com bilhões de leituras de sensores de dispositivos IoT, o BigQuery pode lidar com tudo isso de forma eficiente, acomodando suas necessidades de dados. Esta escalabilidade é vantajosa para empresas que esperam um crescimento sustentado nos seus volumes de dados ao longo do tempo. 

 Opções em tempo real do Redshift: Apesar de sua ênfase no processamento em lote, o Redshift oferece funcionalidades analíticas em tempo real por meio de sua integração com o Amazon Kinesis Firehouse. Com isso, a ingestão de dados quase em tempo real no Redshift torna-se possível. Isso é benéfico em casos que exigem insights imediatos, como monitoramento de preços de ações e detecção de fraudes. Embora esse recurso atenda a algumas necessidades em tempo real, aqueles que procuram análises instantâneas em escala acharão o BigQuery uma opção mais adequada devido ao seu design inerente para melhor desempenho para consultas de baixa latência e processamento em tempo real. 

Escolhendo a plataforma certa à prova de futuro 

A escolha da solução de armazenamento de dados ideal para preparar sua infraestrutura para o futuro depende das necessidades e prioridades específicas de sua organização. Aqui está um guia para ajudá-lo a escolher o caminho certo: 

1. Procurando integração AI/ML? Escolha o BigQuery porque ele se destaca pela integração perfeita com a IA do Google e ferramentas de aprendizado de máquina, como Vertex AI e TensorFlow. Essa integração nativa permite uma análise fácil e permite o desenvolvimento de modelos de ML diretamente no ambiente de data warehouse.  

1. Quer se concentrar mais em análises em tempo real? O BigQuery surge como uma escolha superior. Possui arquitetura sem servidor e escalonamento automático, obtendo insights em tempo real com latência mínima. Isso é difícil com o Redshift, pois pode exigir configuração adicional e sobrecarga de gerenciamento para lidar com dados em tempo real de maneira eficaz.  

1. Tem investimentos significativos na AWS? Considere o Redshift, pois ele oferece forte integração com outros serviços da AWS. Ao usar o Redshift, você pode garantir interoperabilidade perfeita e maximizar os benefícios da infraestrutura existente da AWS. 

1. Procurando uma arquitetura totalmente sem servidor? BigQuery é a escolha ideal. Ele roda em uma arquitetura totalmente sem servidor que elimina a necessidade de qualquer tipo de gerenciamento de servidor. Dito isto, a escalabilidade e a alocação de recursos tornam-se mais fáceis. 

1. Considerando a integração de dados não estruturados? Vá em frente com o Redshift com Spectrum, pois ele possui melhores recursos para analisar algumas formas de dados não estruturados. No entanto, se os dados consistirem principalmente em formatos não estruturados, como texto e imagens, o BigQuery será uma opção melhor, pois fornece melhores recursos integrados para lidar com esses dados não estruturados. 

1. Trabalhando com conjuntos de dados massivos? O BigQuery será seu companheiro perfeito, pois é excelente no gerenciamento de conjuntos de dados massivos. Ele pode gerenciar grandes volumes de dados e garantir desempenho e escalabilidade ideais, mesmo com suas crescentes necessidades de dados.  

Avaliar essas considerações e alinhá-las com os objetivos e requisitos do seu negócio ajudará você a escolher uma plataforma de armazenamento de dados preparada para o futuro, que o posicionará para continuar a aproveitar o poder dos dados nos próximos anos. 

Astera Fornece conectividade nativa para Redshift e BigQuery

Isso conclui nossa comparação “BigQuery vs. Redshift”. Ambas as plataformas oferecem armazenamento de dados em nuvem escalonável e de alto desempenho, cada uma com seu próprio conjunto de recursos, modelos de preços e usabilidade. Sendo apoiado por gigantes da tecnologia como Amazon e Google, qualquer uma das opções é uma escolha sólida.  

No entanto, é essencial selecionar aquele que atenda às suas necessidades de armazenamento de dados. 

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