BigQuery против Redshift: какой выбрать?

Рассматриваете ли вы BigQuery или Redshift для своих потребностей в хранении данных? Это руководство для вас. И BigQuery, и Redshift занимают лидирующие позиции. облачное хранилище данных решения, каждое из которых предлагает множество функций, предназначенных для различных вариантов использования. BigQuery от Google обеспечивает плавную масштабируемость и производительность на своей облачной платформе, а Redshift от Amazon предоставляет отличные возможности параллельной обработки и настройки. 

Давайте упростим процесс принятия решений, разобравшись в различиях между Redshift и BigQuery, чтобы помочь вам найти идеальное решение для вашего бизнеса. 

Что такое Google BigQuery? 

Google BigQuery — это часть общей облачной архитектуры Google, Google Cloud Platform (GCP). Он работает как бессерверный и полностью управляемый сервис, устраняющий необходимость в управлении инфраструктурой и позволяющий предприятиям расставить приоритеты в анализе данных и получении аналитической информации.

Google BigQuery построен на основе технологии Dremel, которая представляет собой службу запросов, позволяющую пользователям выполнять запросы, подобные SQL. По своей сути Dremel использует модель распределенного выполнения, которая распределяет рабочую нагрузку между несколькими узлами в инфраструктуре Google.

BigQuery входит в число первых крупных хранилищ данных, демонстрирующих исключительную производительность запросов. Используя инфраструктуру и технологии Google, такие как Capacitor, Juniper, Borg и Colossus, BigQuery может выполнять сложные аналитические запросы к огромным наборам данных за считанные секунды. 

Что такое Amazon Redshift? 

 

Амазонка Redshift — это первое в мире облачное хранилище данных, предлагающее полностью управляемый сервис петабайтного масштаба. Redshift предназначен для управления большими наборами данных и сложными аналитическими запросами с высокой производительностью.   

Amazon приобрела основной исходный код Redshift у компании ParAccel, которая разрабатывала аналитическую базу данных ParAccel (база данных на базе PostgreSQL).

Redshift построен на ответвлении PostgreSQL, но имеет множество уникальных возможностей. Например, Redshift имеет уникальную структуру столбцов и использует стили распределения и ключи для организации данных.

Поскольку Redshift предназначен для обработки больших объемов данных, компании могут масштабировать хранилище данных вверх или вниз в зависимости от своих требований, чтобы легко разместить объемы данных. Более того, когда склад простаивает, никаких затрат не взимается, а это означает, что вы платите только за то, что используете.

BigQuery против Redshift: архитектура 

При сравнении Google BigQuery и Amazon Redshift с точки зрения архитектуры следует учитывать некоторые ключевые различия. 

Во-первых, BigQuery работает на бессерверной архитектуре, а Redshift предлагает больший общий контроль. В BigQuery Google управляет всеми аспектами хранилища, включая предоставление, масштабирование и обслуживание. Но это абстрагирует пользователей от инфраструктуры BigQuery. Благодаря такому подходу пользователи могут сосредоточиться на обработке огромных наборов данных, не беспокоясь об управлении инфраструктурой. Ресурсы распределяются автоматически в зависимости от количества выполняемых вами запросов.  

 С другой стороны, Amazon Redshift придерживается более традиционной архитектуры, основанной на кластере узлов. Эта архитектура включает в себя ведущий узел, который отвечает за подключение клиентов и выполнение запросов, а несколько вычислительных узлов хранят и обрабатывают данные. Redshift использует архитектуру массовой параллельной обработки (MPP) для распараллеливания и распределения запросов по вычислительным узлам. Redshift обычно позволяет вам лучше контролировать свои ресурсы, чтобы вы могли управлять задачами, включая масштабирование, установку исправлений и резервное копирование. 

BigQuery против Redshift: масштабируемость 

Масштабируемость в основном ограничена тремя основными факторами: отсутствием выделенных ресурсов, непрерывным приемом данных и тесно связанными ресурсами хранения и вычислений.  

BigQuery имеет бессерверную архитектуру и автоматизирует предоставление ресурсов и масштабирование. Поэтому в случае с BigQuery масштабирование хорошо спланировано и структурировано. Обычно это работает либо по ценам по требованию, либо по фиксированной ставке.  В модели ценообразования по требованию распределение слотов (вычислительных ресурсов) полностью контролируется BigQuery, тогда как в модели ценообразования с фиксированной ставкой слоты резервируются заранее. Возможность автоматического масштабирования обычно подходит компаниям с меняющимися объемами данных или непредсказуемыми рабочими нагрузками. 

Напротив, Amazon Redshift не может распределять нагрузку по кластерам даже с RA3. Это ограничивает его масштабируемость. Для поддержки параллелизма запросов он может легко масштабироваться до 10 кластеров; однако Redshift может обрабатывать только 50 запросов в очереди во всех кластерах. Хотя Redshift является масштабируемым, его подход к ручному управлению кластером требует настройки мониторинга и настройки, что потенциально может усложнить работу. 

В тестовый забег Независимый исследователь обнаружил, что BigQuery значительно быстрее Redshift при работе с большими наборами данных, что может свидетельствовать о лучшей масштабируемости BigQuery. Однако обратите внимание, что некоторые из этих тестов были проведены, и определить явного победителя легче сказать, чем сделать. 

BigQuery против Redshift: производительность 

Сравнение производительности Redshift и BigQuery предполагает рассмотрение таких факторов, как параллелизм, методы оптимизации, скорость запросов и возможности обработки данных. Учитывая, что и BigQuery, и Redshift управляются технологическими гигантами, разница в их производительности незначительна. 

 Столбчатый формат хранения и модель распределенного выполнения BigQuery обеспечивают параллельную обработку запросов на нескольких серверах, что приводит к быстрому поиску и анализу данных. Более того, функции автоматической оптимизации запросов, включая планы выполнения и динамическое изменение порядка запросов, повышают производительность и эффективность запросов. Это минимизирует задержку и максимизирует пропускную способность. Тем не менее, BigQuery — отличное решение для аналитики в реальном времени и интерактивных запросов, когда скорость и оперативность имеют большое значение. 

BigQuery также имеет встроенный механизм кэширования, который автоматически кэширует результаты каждого запроса в течение 24 часов, что позволяет значительно ускорить повторные запросы. Однако для небольших специальных запросов BigQuery может работать медленнее, чем Redshift, из-за его зависимости от распределенных вычислений. 

С другой стороны, Amazon Redshift создан на основе архитектуры массово-параллельной обработки (MPP), которая позволяет ему хорошо работать при хранении данных и аналитических рабочих нагрузках. Redshift имеет больше возможностей настройки, чем многие другие, но нельзя ожидать, что он обеспечит гораздо более высокую производительность вычислений, чем другие облачные хранилища данных.  

Redshift также предлагает функции управления рабочей нагрузкой, включая очереди запросов и масштабирование параллелизма, для определения приоритетов и управления выполнением запросов на основе определяемых пользователем критериев. Однако подход к ручному управлению кластером может привести к увеличению затрат на настройку и обслуживание кластера, что повлияет на его общую производительность.  

Redshift против BigQuery: какой выбрать? 

Выбирая между ними, компаниям следует оценить свои предпочтения и требования, прежде чем выбирать какое-либо из этих хранилищ данных. Вот несколько вариантов использования, которые помогут вам принять решение.  

Когда использовать Google BigQuery 

• Крупномасштабный анализ данных: Бессерверная архитектура BigQuery и способность обрабатывать петабайты данных делают его идеальным выбором для крупномасштабного анализа данных.s.  

• Исследование данных: BigQuery предназначен для специального анализа и исследования данных. Он позволяет пользователям выполнять SQL-запросы к большим наборам данных.   

• Аналитика в реальном времени: BigQuery поддерживает аналитику в реальном времени через свой потоковый API, что делает его идеальным для анализа данных в реальном времени..  

• Интеграция с экосистемой Google: Если ваша организация уже использует сервисы Google Cloud Platform, использование BigQuery может обеспечить плавную интеграцию.n.  

Когда использовать Amazon Redshift: 

• Выполнение сложного запроса: Redshift обеспечивает высокую производительность при выполнении сложных, ресурсоемких запросов. Для этой цели созданы хранилище на основе столбцов и архитектура MPP..  

• Операции по хранению данных: Redshift идеально подходит для традиционных информационное хранилище операций, где основным требованием является хранение структурированных и полуструктурированных данных.a.  

• Предсказуемые цены: Если предсказуемое ценообразование является приоритетом, Redshift может быть лучшим выбором, поскольку его цена указана за узел, что часто может быть более предсказуемым и доступным. 

• Интеграция с экосистемой AWS: Если ваша организация уже инвестировала в экосистему AWS, использование Redshift может упростить работу с хранилищем данных.s.  

Путь вперед: перспективное хранилище данных 

Для перспективного хранения данных важно выбрать решение, которое может адаптироваться к меняющимся требованиям к данным и технологиям анализа. Вот чего можно ожидать от Redshift и BigQuery в будущем. 

Петабайтная шкала BigQuery: BigQuery позволяет без проблем управлять большими наборами данных. Независимо от того, требуется ли обработка данных о транзакциях клиентов или годы работы с миллиардами показаний датчиков с устройств IoT, BigQuery может эффективно справиться со всем этим, учитывая ваши потребности в данных. Такая масштабируемость выгодна предприятиям, которые ожидают устойчивого роста объемов данных с течением времени. 

 Возможности Redshift в режиме реального времени: Несмотря на упор на пакетную обработку, Redshift предлагает функции аналитики в реальном времени благодаря интеграции с Amazon Kinesis Firehouse. Благодаря этому становится возможным ввод данных в Redshift практически в реальном времени. Это оказывается полезным в случаях, когда требуется немедленная информация, например, мониторинг цен на акции и обнаружение мошенничества. Хотя эта функция удовлетворяет некоторые потребности в режиме реального времени, те, кто ищет мгновенную аналитику в больших масштабах, найдут BigQuery более подходящим вариантом из-за присущей ей конструкции, обеспечивающей лучшую производительность для запросов с малой задержкой и обработки в реальном времени. 

Выбор правильной платформы, ориентированной на будущее 

Выбор идеального решения для хранения данных для обеспечения безопасности вашей инфраструктуры в будущем зависит от конкретных потребностей и приоритетов вашей организации. Вот руководство, которое поможет вам выбрать правильный вариант: 

1. Ищете интеграцию AI/ML? Выбирайте BigQuery, поскольку он отличается бесшовной интеграцией с инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения Google, такими как Vertex AI и TensorFlow. Эта встроенная интеграция позволяет легко анализировать и разрабатывать модели машинного обучения непосредственно в среде хранилища данных.  

1. Хотите больше сосредоточиться на аналитике в реальном времени? BigQuery оказывается лучшим выбором. Он имеет бессерверную архитектуру и автоматическое масштабирование, обеспечивая получение аналитической информации в реальном времени с минимальной задержкой. С Redshift это сложно, поскольку для эффективной обработки данных в реальном времени могут потребоваться дополнительные затраты на настройку и управление.  

1. Есть значительные инвестиции в AWS? Рассмотрите Redshift, поскольку он предлагает тесную интеграцию с другими сервисами AWS. Используя Redshift, вы можете обеспечить бесперебойную совместимость и максимально использовать преимущества существующей инфраструктуры AWS. 

1. Ищете полностью бессерверную архитектуру? BigQuery — оптимальный выбор. Он работает на полностью бессерверной архитектуре, которая устраняет необходимость в каком-либо управлении сервером. Тем не менее, масштабируемость и распределение ресурсов становятся проще. 

1. Рассматриваете интеграцию неструктурированных данных? Продолжайте использовать Redshift со Spectrum, поскольку он имеет лучшие возможности для анализа некоторых форм неструктурированных данных. Однако, если данные в основном состоят из неструктурированных форматов, таких как текст и изображения, BigQuery будет лучшим вариантом, поскольку он предоставляет лучшие встроенные функции для обработки таких неструктурированных данных. 

1. Работаете с огромными наборами данных? BigQuery станет вашим идеальным компаньоном, поскольку он отлично справляется с обработкой огромных наборов данных. Он может управлять большими объемами данных и обеспечивает оптимальную производительность и масштабируемость даже при растущих потребностях в данных.  

Оценка этих соображений и согласование их с целями и требованиями вашего бизнеса поможет вам выбрать перспективную платформу хранилища данных, которая позволит вам продолжать использовать возможности данных на долгие годы вперед. 

Astera Обеспечивает встроенное подключение к Redshift и BigQuery.

На этом мы завершаем сравнение BigQuery и Redshift. Обе платформы предлагают высокопроизводительные и масштабируемые облачные хранилища данных, каждая из которых имеет свой собственный набор функций, модели ценообразования и удобство использования. Любой вариант, поддерживаемый такими технологическими гигантами, как Amazon и Google, является надежным выбором.  

Однако очень важно выбрать тот вариант, который соответствует вашим потребностям в хранении данных. 

Astera обеспечивает встроенную поддержку BigQuery и Redshift. Независимо от того, переносите ли вы существующее хранилище данных или создаете новое, наша платформа без кода поможет вам Astera Построитель хранилища данных, позволяет быстро и эффективно проектировать, разрабатывать и развертывать хранилища данных корпоративного уровня.

Начните свой 14-дневная пробная версия сейчас!