AWS Redshift versus Snowflake: 5 diferenças principais

A ascensão do big data foi recebida com um aumento miserável no armazenamento de dados e tecnologias de computação que podem ser dimensionadas de forma eficaz sem custar às empresas um braço e uma perna. A decisão de construir um data warehouse em nuvem no Redshift vs. Snowflake costuma ser complexa e envolve vários fatores que devem ser considerados. Os data warehouses em nuvem são aparentemente a solução perfeita para atender ao aumento no volume geral de dados, pois permitem que as empresas criem uma visão unificada e executem consultas complexas em grandes conjuntos de dados.

De acordo com uma pesquisa feita por Dados do Bloco Amarelo, 75% das organizações desejam investir em data warehouses e data lakes para melhor segurança, agilidade e um processo simplificado de business intelligence.

Se você está no processo de escolher um serviço de armazenamento de dados em nuvem, comparamos o Snowflake Vs. Redshift — dois dos principais data warehouses em nuvem do mercado. Leia adiante para descobrir os méritos de ambos os data warehouses e qual atende às necessidades de análise de dados da sua organização.

O que é o floco de neve?

Snowflake é um popular data warehouse SQL baseado em nuvem construído em Amazon Web Services ou Microsoft Azure. O que diferencia o Snowflake de outras opções no mercado é que você pode dimensionar a computação e o armazenamento separadamente. Isto é útil em cenários com um aumento repentino nas necessidades de processamento de dados. Por exemplo, quando uma empresa realiza uma nova campanha de marketing ou durante a rodada final de votação em um reality show popular.

Você pode integre o Snowflake com outras ferramentas analíticas e aplicativos corporativos de back-end para realizar consultas complexas em seus dados. Vamos entender como funciona a integração do Snowflake e como é sua arquitetura.

                                                          Arquitetura de flocos de neve

O armazenamento de dados em nuvem compreende três camadas:

1. Camada de Armazenamento: Essa camada, como uma sala de correspondência, armazena todos os dados recebidos. É responsável por organizar e rastrear todos os dados. Para garantir uma recuperação eficiente, ele armazena os dados em micro partições. Normalmente, os dados estão em uma camada de armazenamento em nuvem, como Amazon S3 or Armazenamento de Blob do Azure. A camada de armazenamento compacta dados e registra metadados.
2. Processamento de consultas: Esta é uma camada de computação através da qual você pode analisar dados solicitando-os. Essa camada possui vários armazéns virtuais que são um cluster de recursos de computação. Cada armazém virtual tem uma capacidade de computação dedicada que não compete com outro armazém. A camada de consulta também possui um sistema de cache, que armazena as consultas acessadas com frequência.
3. Serviços em nuvem: esta é a camada superior responsável por coordenar todas as atividades no Snowflake. Ele suporta gerenciamento de infraestrutura, gerenciamento de metadados, autenticação, controle de acesso, análise de consultas e otimização.

Quando usar o Floco de Neve?

Se você não estiver usando o ecossistema da AWS, o Snowflake pode ser uma solução viável. Embora o Snowflake não se integre perfeitamente aos produtos da AWS, ele oferece suporte a várias ferramentas analíticas, como Power BI e Tableau.

Snowflake também oferece suporte mais robusto para armazenamento JSON. É a melhor opção para trabalhar com JSON devido às funções integradas para consulta e armazenamento. É a melhor opção para trabalhar com data lakes e dados não estruturados.

Snowflake também é uma opção viável para equipes ágeis de DevOps com suporte para alterações dinâmicas de dados.

Como o armazenamento e a computação são separados no Snowflake, é melhor obter altas cargas de trabalho temporárias para aumentar a capacidade total sem aumentar o armazenamento.

Assim como o Redshift, o Snowflake também é otimizado para transações OLAP.

O que é o AWS Redshift?

AWS Redshift é um data warehouse em nuvem baseado em colunas que pode escalar até petabytes. Um sistema baseado em colunas armazena dados sequencialmente, diferentemente de um sistema baseado em linhas. O sistema de armazenamento colunar facilita a compactação e recuperação de dados. O data warehouse é otimizado para consultas OLAP.

O Amazon Redshift é baseado no Postgres SQL, portanto, a maioria dos aplicativos baseados em SQL pode se integrar perfeitamente a ele. Você também pode integrá-lo facilmente com ferramentas de BI, ferramentas de integração de dados de terceiros, mineração de dados e ferramentas analíticas.

 Arquitetura do AWS Redshift

Quando você compara a arquitetura do Amazon Redshift com a do Snowflake, há uma diferença considerável entre as duas.

A Amazon possui uma coleção de recursos computacionais chamados nós, que armazenam dados. Os nós são organizados como clusters, chamados Clusters de redshift. Cada cluster é executado em um mecanismo AWS. Você pode ter até 128 nós. Existe um Nó Líder que gerencia toda a comunicação com todos os programas clientes.

O AWS Redshift é super rápido em termos de velocidade de consulta devido ao seu design de processamento massivamente paralelo (MPP), que garante que os clusters possam funcionar de forma independente sem afetar o desempenho de outros clusters. O Redshift também utiliza protocolos de comunicação personalizados para otimizar a conectividade nó a nó.

Você pode começar pequeno com o AWS Redshift com um nó de 160 GB e depois adicionar nós para aproveitar o processamento paralelo.

Quando usar o AWS Redshift?

O AWS Redshift seria melhor se você já usa produtos AWS, pois ele se integra perfeitamente ao ecossistema AWS. Com o Redshift, você também pode aproveitar as ferramentas analíticas da AWS, já que o Redshift oferece suporte à conectividade nativa. Redshift também é a melhor opção ao dimensionar dados enormes (em petabytes).

O data warehouse é ideal para transações OLAP, o que significa que você pode fazer consultas analíticas em grandes volumes de dados. No entanto, ele não possui as funções essenciais de modificação do banco de dados, como inserção, exclusão ou atualização exigidas em armazéns de dados OLTP. Se você está no negócio de comércio eletrônico, por exemplo, ou deseja um data warehouse para um site de reservas de companhias aéreas ou hotéis, o Redshift pode não ser a melhor escolha.

Agora que cobrimos brevemente os melhores cenários para usar Redshift e Snowflake, é importante examinar seus recursos e casos de uso com mais detalhes. Isso o ajudará a tomar uma decisão de compra mais informada e a escolher a melhor solução DWH para suas necessidades específicas.

Redshift vs. Floco de neve: preços

Uma análise de custo x benefício é uma das melhores maneiras de determinar a escolha certa antes de decidir entre Redshift e Snowflake. Ambos os data warehouses oferecem estruturas de preços diferentes.

Snowflake funciona no modelo pré-pago. Snowflake tem custos separados de armazenamento e computação. O armazenamento é cobrado por terabyte, começa com uma taxa fixa de US$ 23/terabyte e é acumulado mensalmente. O preço da computação começa em US$ 0.00056 por segundo, por crédito, para o On-Demand Standard Edition.

Dependendo do seu uso, você pode habilitar qualquer data warehouse virtual para computação. Armazéns de dados virtuais estão disponíveis em 8 tamanhos diferentes, e o menor tamanho custa um crédito ou US$ 2 por hora. Não cobra por qualquer tempo ocioso.

Tamanhos de armazéns de dados virtuais Snowflake

Inicialmente, o modelo de preços sob demanda do Snowflake pode ser atraente, mas, a longo prazo, pode ser muito imprevisível, com custos aumentando à medida que o uso aumenta.

Comparado ao Snowflake, o Redshift tem uma estrutura de preços simples baseada em clusters redshift. A fórmula para o preço do Redshift On-Demand é a seguinte:

Custo mensal do Amazon Redshift = [Preço por hora] x [Tamanho do cluster] x [Horas por mês]

O Redshift também oferece Preços de Instância Reservada, que permite que você desbloqueie 75% de economia. Em uma instância reservada, você paga um valor pré-definido independentemente de um cluster estar ativo ou não. Você pode obter economias significativas com o Redshift se você se trancar com uma Instância Reservada de longo prazo.

Veredicto: Redshift é melhor em termos de preços em geral.

Redshift vs. Snowflake: desempenho e integrações

O Redshift integra-se perfeitamente com outros serviços da AWS, como DynamoDB e CloudWatch. Ele também permite transferir dados do Amazon S3 e de outras opções de armazenamento da Amazon com facilidade.

Por outro lado, Snowflake oferece suporte a integrações com o pacote Apache e ferramentas líderes de BI, como Qlik e Tableau.

O Redshift requer configurações de teclas corretas para desempenho ideal. Imprecisões de configuração podem causar problemas de armazenamento e recuperação de dados. Como definir as chaves pode ser um incômodo, o Redshift pode ter uma curva de implementação acentuada. Em termos de potência, ambos os softwares podem executar análises de dados centenas de vezes mais rápido que os bancos de dados de origem.

Veredicto: aqui, a resposta dependerá das integrações específicas de que você precisa.

Redshift vs. Floco de Neve: Segurança

A realidade do nosso mundo é que os dados são seu ativo mais importante; portanto, você não pode correr nenhum risco em relação à segurança.

Ambos os data warehouses levam a segurança a sério e oferecem vários recursos que garantem que seus dados estejam sempre protegidos.

O AWS Redshift oferece credenciais de login, controle de acesso em nível de coluna, gerenciamento de acesso, criptografia de cluster e conexões SSL que mantêm a privacidade do cliente e dos clusters. Você também pode usar criptografia do lado do cliente ou do servidor para criptografar seus dados durante o upload, para que não fiquem vulneráveis ​​durante o trânsito.

No que diz respeito ao Snowflake, ele oferece recursos de segurança semelhantes ao Redshift. Dá a você SCIM para gerenciar identidades e grupos de usuários. Autenticação de par de chaves, autenticação multifator e autenticação sempre ativa também estão presentes junto com VPC/VPN. A criptografia AES-256 é recodificada periodicamente e criptografa todos os dados armazenados.

No entanto, os recursos de segurança do Snowflake variam de acordo com os diferentes níveis de produto.

O Redshift também oferece várias validações de segurança para conformidade, incluindo Soc 1 Type II e Soc 2 Type II. Conformidade HIPAA, PCI DSS, HITRUST CSF, FedRAMP moderada e protegida por IRAP.

Veredicto: Ambas as soluções oferecem segurança de alto nível.

Redshift vs. Floco de Neve: Manutenção

O Snowflake é o aparente vencedor em comparação com o AWS Redshift em termos de manutenção porque seu armazenamento separado e arquitetura de computação facilitam o aumento e a redução. Você pode alterar o tamanho de um warehouse ou aumentar o número de clusters. A melhor parte do Snowflake é o recurso de suspensão e retomada automática, que permite que você execute a consulta e, assim que terminar de usá-la, ela reduzirá o warehouse, para que você não seja cobrado por isso.

Por outro lado, o AWS Redshift exige que você envie consultas em uma fila. Com a escalabilidade simultânea, o AWS Redshift adiciona automaticamente capacidade adicional em clusters. No entanto, você deve gerenciar quais consultas são enviadas para escalabilidade simultânea por meio de filas WLM. As operações de redimensionamento podem levar horas no Redshift.

Veredicto: Floco de neve vence aqui.

Redshift vs. Snowflake: suporte de dados

Por muito tempo, o Snowflake teve vantagem sobre o Redshift devido ao excelente suporte do Snowflake para dados semiestruturados, especialmente JSON.

No entanto, o Redshift alcançou rapidamente e, em 2020, introduziu um novo tipo de dados chamado SUPER, que oferece suporte à maioria dos dados semiestruturados, incluindo JSON. SUPER é um tipo de dados genérico sem esquema.

Também introduziu o PartiQL, uma extensão do SQL que permite fácil consulta de dados semiestruturados.

Snowflake e Redshift também suportam outros formatos de dados populares, incluindo XML, AVRO, Parquet, etc.

Veredicto: gravata. Tanto o Snowflake quanto o Redshift possuem recursos robustos de suporte de dados. Snowflake leva uma ligeira vantagem devido ao melhor suporte a dados não estruturados.

Redshift vs. Snowflake: qual é o data warehouse certo para você?

Não há uma resposta definitiva para qual data warehouse você deve escolher; tudo depende das necessidades de análise de dados da sua organização e das infraestruturas existentes.

Aqui estão os benefícios resumidos de escolher cada opção:

Benefícios de usar o AWS Redshift

1. Como o Redshift é baseado na infraestrutura da AWS, ele se integra perfeitamente aos serviços da AWS. Você pode usar qualquer ferramenta de terceiros se não quiser usar os serviços da AWS.
2. O AWS Redshift oferece desempenho superior em comparação com outras opções do mercado devido à tecnologia MPP.
3. O armazenamento de dados em nuvem possui protocolos de segurança robustos, incluindo gerenciamento de acesso, criptografia SSL para dados, controle de acesso em nível de coluna e criptografia de dados do lado do cliente e do lado do servidor.
4. O Redshift é uma plataforma totalmente gerenciada e requer monitoramento e manutenção mínimos.

Benefícios do uso do floco de neve

1. As empresas que veem picos temporários no tráfego não precisam investir em hardware, software ou manutenção, pois o Snowflake dimensiona a computação separadamente.
2. Como a integração do Snowflake otimiza automaticamente o armazenamento de dados, você pode combinar facilmente dados estruturados e não estruturados.
3. Você pode criar contas na interface do Snowflake para compartilhar dados com outros usuários do Snowflake ou clientes externos.
4. O armazenamento de dados em nuvem é adequado para uma empresa com muitos usuários, pois cada armazém virtual aumenta e diminui independentemente sem afetar outras consultas.
5. O Snowflake oferece recursos de segurança abrangentes, como autenticação multifator, OAuth e autenticação federada federada. Além disso, você pode armazenar dados em várias regiões para maior disponibilidade.

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