Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Att ge sig ut på resan att välja den perfekta datalagerlösningen kan vara både spännande och skrämmande. När du kliver in i arenan mellan AWS Redshift och Snowflake kommer du att bevittna en match som kan forma framtiden för din datastrategi. Inget behov av en inledning; vi dyker rakt in i hjärtat av denna rivalitet och ger dig de insikter och den kunskap du behöver för att göra det bästa valet för dina databehov. Förbered dig på en lärorik utforskning som kommer att stärka ditt företag i många år framöver.
Om du har kommit hit för att jämföra de två datalagerlösningarna, Redshift kontra Snowflake, är det troligt att du redan är bekant med dessa plattformar och söker vägledning för att välja den som passar bäst för dina affärsbehov.
Därför kommer vi inte att lägga tid på att ge uttömmande förklaringar av varje plattform. Istället kommer vi att ge en kortfattad översikt över deras viktigaste funktioner och snabbt fördjupa oss i en djupgående analys som belyser för- och nackdelarna med båda datalagerlösningarna.
Snowflake är en molnbaserad dataplattform som levereras som en programvara som en tjänst (SaaS) och erbjuder flera viktiga funktioner, inklusive:
1. Säker datadelning
2. Obegränsad skalbarhet
3. Sömlös multimolnupplevelse
Denna plattform använder ett virtuellt lagerramverk som utnyttjar molnberäknade resurser från framstående leverantörer som AWS, Azure eller GCP. Möjligheten att välja högpresterande molnplattformar möjliggör automatisk skalning i realtid för organisationer med följande mål:
- Accelerera arbetsbelastningar
- Hantera omfattande frågevolymer i det elastiska molnet
Jämfört med konventionella datalagerlösningar (DWH) använder Snowflake en okonventionell metod för datalagring genom att frikoppla beräkning från lagring. Följaktligen kan data lagras centralt medan beräkningsinstanser storleksanpassas, skalas och hanteras oberoende av varandra.
Snowflake tar ansvar för alla aspekter av dataadministration och levererar en förenklad och mer flexibel lagerlösning utrustad med olika funktioner i företagsklass.
Snowflakes analysplattform utnyttjar en anpassad SQL-frågemotor och en trelagersarkitektur för att underlätta realtidsanalys av strömmande stordata. Dess anpassningsbara arkitektur gör det möjligt för användare att utveckla sina egna analytiska applikationer utan att behöva förvärva kunskaper i nya programmeringsspråk.
Fördelar med snöflinga:
- Inget behov av installation, konfiguration eller hantering av underliggande hårdvara och programvara.
- Sömlös integration med olika komponenter i dataekosystemet.
- Tydlig åtskillnad mellan konfiguration, hantering och avgifter för lagring och beräkningsinstanser.
- Intuitivt och kraftfullt SQL-gränssnitt.
- Underlättar datadelning mellan konton.
- Enkel installation och användning.
När man ska använda snöflinga:
Snowflake är den ideala datalagerlösningen när:
- Frågebelastningen förväntas vara låg.
- Frekvent skalning krävs.
- Er organisation behöver en automatiserad, hanterad lösning utan driftskostnader för plattformshantering.
AWS Redshift är en molnbaserad datalagerlösning som använder beräkningsnoder för att underlätta storskalig dataanalys och lagring. Den använder kolumnära databaser för att koppla samman Business Intelligence-verktyg med SQL-baserade frågemotorer, vilket ger snabba frågeresultat på omfattande datamängder genom PostgreSQL och Massively Parallel Processing (MPP) på täta lagringsnoder.
Redshift erbjuder flera alternativ för klusterhantering för effektivitet, inklusive:
- Interaktivitet via AWS CLI eller Amazon Redshift Console.
- Amazon Redshift Query API.
- AWS-programvaruutvecklingspaket.
Redshift är en heltäckande datalagerplattform som gör det möjligt för organisationer att fråga och integrera petabyte av data med optimerad kostnadseffektivitet. Advanced Query Accelerator (AQUA) introducerar en cachningsmekanism som förbättrar frågeprestanda med upp till 10 gånger, vilket ger företag möjlighet att extrahera värdefulla insikter från varje datapunkt i sina applikationer och system.
Fördelar med AWS Redshift:
- Tillhandahåller en intuitiv konsol för förenklad analys och frågor.
- En heltäckande plattform som kräver minimalt underhåll, uppgraderingar och administration.
- Integreras sömlöst med AWS-tjänsteekosystemet.
- Klarar av olika datautdataformat.
- Hanterar enkelt SQL-data med PostgreSQL-syntax.
När man ska använda rödförskjutning:
AWS Redshift är den ideala datalagerlösningen när:
- Er organisation använder redan AWS-tjänster.
- Arbetsbelastningar involverar strukturerad data.
- Applikationen upplever en hög frågebelastning.
Stärk era system för sömlös datahantering och analys genom strategiskt AWS-samarbete
Undrar fortfarande hur du kan stärka dina system för sömlös datahantering och analys? Läs mer om strategiskt AWS-samarbete
När det gäller förstklassiga molnlösningar för datalager utmärker sig både Snowflake och Amazon Redshift som högpresterande alternativ som avsevärt har förändrat volymen, kvantiteten och hastigheten för Business Intelligence-insikter. Att välja mellan dem handlar mindre om att fastställa överlägsenhet mellan produkterna och mer om att avgöra vilken lösning som bäst passar din datastrategi.
Ska man paketera eller inte? Redshift kombinerar beräkning och lagring för omedelbar skalbarhet, medan Snowflake separerar dem och erbjuder flexibilitet för skalning efter behov.
JSON: Snowflake tillhandahåller robust JSON-lagring och frågefunktioner, medan Redshift delar upp JSON i strängar vid laddning, vilket gör det mindre bekvämt.
Säkerhet: Redshift erbjuder anpassningsbar kryptering, medan Snowflake integrerar säkerhet och efterlevnad i alla nivåer, vilket garanterar säkerhet från integration.
Datauppgifter: Redshift kräver manuellt underhåll, medan Snowflake automatiserar många uppgifter, vilket sparar tid för problemlösning.
Utvärdera dessa funktioner baserat på din datastrategi för att avgöra om Redshift kontra Snowflake är mer fördelaktigt för din organisations optimeringsbehov.
| Särdrag | Snöflinga | AWS Rödförskjutning |
|---|
| Arkitektur | Hybridarkitektur som kombinerar en traditionell radbaserad databas och en kolumnorienterad databas med separering av beräkning och lagring som stöder transaktionella och analytiska arbetsbelastningar med MPP-arkitektur. | MPP-arkitektur (Massively Parallel Processing) som distribuerar data och frågor över flera noder i ett kluster med kolumnär lagring. Ingen separation av beräkning och lagring |
| Prestanda | Snowflake överträffar BigQuery och Redshift något i prestandatester tack vare sin effektiva mikropartitioneringslagring. Dess frikopplade lagrings- och beräkningsarkitektur minskar resurskonkurrensen, och större lager kan öka prestandan, men inte alltid linjärt. "Sökoptimeringstjänsten" lägger till indexliknande funktioner mot en extra kostnad. | Redshift använder en resultatcache och erbjuder fler justeringsalternativ men överträffar inte konkurrenterna i beräkningsprestandatestningar avsevärt. Sorteringsnycklar hjälper men har begränsningar. Brist på index och begränsad lagring och frikoppling av beräkningar gör analyser med låg latens på stora datavolymer utmanande. |
| Underhåll | Automatiserad prestandajustering | Användare måste hantera hantering av autentiseringsuppgifter och behörigheter manuellt. |
| Säkerhet | Snowflake erbjuder kryptering och VPC/VPN-nätverksisolering, med säkerhetsfunktioner och kostnader som beror på vald produktutgåva. | Amazon Redshift erbjuder anpassningsbar end-to-end-kryptering och en robust uppsättning säkerhetsverktyg, inklusive åtkomsthantering, klusterkryptering, säkerhetsgrupper, inloggningsuppgifter, SSL-anslutningar och VPC/VPN, allt utan extra licens- eller nivåprissättningskostnader. |
| Skalbarhet | - Klusterstorleksändring, inget val av nodstorlek.
- Konfigurationen inkluderar stöd för 8 samtidiga frågor per lager, med möjlighet att automatiskt skala upp till 10 lager.
- Lägga till och ta bort noder måste göras manuellt, samtidighetsskalning kan läggas till mot en extra kostnad.
| - Tillgänglig via "Elastic Resize" – långsam och begränsad, driftstopp krävs.
- 15 samtidiga frågor per kluster, autoskalning upp till 10 kluster.
- Medan automatisk skalning är aktiv kan användare inte justera nodstorlekar om de inte gör ytterligare förvärv av virtuella lager.
|
| Integration | Leverantörsneutral positionering över molnplattformar. Snowflake stöds på de tre stora publika molnen: AWS, GCP och Azure. | Amazon Redshift integreras sömlöst med AWS-ekosystemet, inklusive tredjeparts ETL, visualisering och maskininlärningsverktyg och mycket mer. |
| Prissättning | Betala per användning med automatisk klusteravstängning under inaktivitet. Komplex nivåindelad beräkningsstruktur, potentiellt dyrare i de flesta användningsfall. | Enkel och transparent prissättning med potentiella besparingar genom bindande användning. Erbjuder upp till 75 % besparingar vid bindande användning.- 1,3 gånger billigare för on-demand-priser jämfört med Snowflake.
- 1,9 till 3,7 gånger billigare än Snowflake för reserverade instanser.
Amazon Redshift Månadskostnad = [Pris per timme] x [Klusterstorlek] x [Timmar per månad] |
| Fördelar | Nackdelar |
|---|
| Stark prestanda för komplexa frågor. | Begränsad frikoppling av lagring och beräkning kan leda till resurskonkurrens. |
| Integration med AWS-tjänster. | Begränsat inbyggt stöd för JSON-data. |
| Resultatcachning för upprepade frågor. | Inget inbyggt stöd för indexering. |
| Anpassningsbara krypteringsalternativ. | Kräver manuella underhållsuppgifter. |
| Lämplig för analytiska arbetsbelastningar. | Inte idealiskt för transaktionssystem. |
| Erbjuder återställning till tidigare versioner. | Avgifter för rödförskjutningsspektrum baserat på skannade byte. |
| Omfattande tredjepartsekosystem. | Kan sakna moderna funktioner och datatyper. |
| SQL-dialekten liknar PostgreSQL. | Potentiella problem med hängande frågor i externa tabeller. |
| Stöder datadelning mellan konton. | Verifiering av dataintegritet kan vara utmanande. |
| Integration med Amazon AWS. | Primärnycklar och främmande nycklar är endast till för information; ingen unikhetskrav. |
Snöflinga
| Fördelar | Nackdelar |
|---|
| Flexibel skalning med separat beräkning och lagring. | Kanske inte lämplig för lokal teknik som inte integreras med molnet. |
| Effektiv hantering av JSON-data. | Minutbaserad fakturering med avgifter varje sekund efter att ett virtuellt lager startats. |
| Inbyggda säkerhets- och efterlevnadsfunktioner. | Något högre prissättningskomplexitet. |
| Automatisering av underhållsuppgifter. | Ingen resultatcachning för frågeacceleration. |
| Användarvänlig och kompatibel med de flesta tekniker. | |
| Intuitivt SQL-gränssnitt med autokomplettering. | |
| Enkel installation och integration med molnbaserade datakällor. | |
| Användarvänlig och kompatibel med de flesta tekniker. | |
| Omfattande ekosystem för tredjepartspartners. | |
| Äkta SaaS-modell med integration med molntjänster. | |
| Datadelning mellan konton. | |
| Integration med Amazon AWS. | |
Redo att fördjupa dig i analysen av de fyra stora sjöhusen – AWS vs Snowflake vs Azure vs Google Cloud?
Molnbaserade datalager som Snowflake och Redshift ger dig möjlighet att skapa dashboards och definiera nyckeltal (KPI:er). De tar dock inte itu med det sista hindret för analys, känt som "Dataaktivering". Dessa datalager är främst tillgängliga för tekniska användare med goda kunskaper i SQL, vilket gör att dina affärsteam inte kan utnyttja de värdefulla kunddata som lagras i lagret.
Sök professionell vägledning från Polestar Analytics för att identifiera det lämpligaste Data Lakehouse-företaget för din organisation och få experthjälp för dina analysbehov.
Kontakta vårt team idag för en kostnadsfri konsultation gällande era behov av datalagring.