Auf einen Blick: Snowflake und AWS Redshift sind führende Cloud-Data-Warehousing-Plattformen, jede mit einzigartigen Vorteilen. Dieser Vergleich skizziert ihre Funktionen, Preise und optimalen Anwendungsfälle, um den Nutzern bei der Wahl der passenden Lösung für ihre Datenbedürfnisse zu helfen.
- Snowflake bietet einen vollständig verwalteten Service mit automatischer Skalierung und ohne Wartungsaufwand an.
- AWS Redshift bietet eine Hochgeschwindigkeits-Abfrageverarbeitung und eignet sich damit für AWS-integrierte Umgebungen.
Snowflake und AWS Redshift sind zwei beliebte cloudbasierte Data-Warehousing-Plattformen, die herausragende Leistung, Skalierbarkeit und Business-Intelligence-Fähigkeiten bieten.
In diesem Artikel helfen wir Ihnen bei der Entscheidung darüber, ob AWS Redshift oder Snowflake das Richtige für Sie ist. Wir vergleichen diese beiden Lösungen anhand ihrer Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Anwendungsfälle. Wir heben außerdem hervor, wie jede Plattform gemeinsame Herausforderungen von Unternehmen adressiert, die ein Data Warehouse implementieren möchten.
Wählen Sie das richtige Data Warehouse
AWS Redshift und Snowflake sind zwei beliebte Data Warehouses. Woher wissen Sie, welches für Sie am besten geeignet ist? Schauen wir uns zunächst Data Warehouses im Allgemeinen kurz an.
Data Warehouses (DWH) sind große Datenspeicher, die aus verschiedenen Datenquellen gesammelt werden und die Organisationen typischerweise für analytische Erkenntnisse und Business Intelligence nutzen. Ein effizientes DWH basiert auf einer Architektur, die Konsistenz bietet, indem Daten aus verschiedenen operativen Datenbanken gesammelt und anschließend ein einheitliches Format für eine einfachere Analyse und schnellere Einblicke angewendet werden.
Einer der grundlegenden Zwecke von DWH ist es, einen schnellen Zugriff auf historische Daten und Kontext zu ermöglichen, um Entscheidungsträgern dabei zu helfen, Strategien zu optimieren und die Gewinne zu verbessern.
Die Implementierung der richtigen Data-Warehousing-Lösung ist entscheidend, um in der heutigen datenzentrierten Geschäftswelt einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Bei der Nutzung eines effizient bereitgestellten Business-Intelligence-Frameworks unterstützt ein Data Warehouse Geschäftsergebnisse wie:
- Erhöhter Gewinn
- Effiziente Entscheidungsfindung
- Verbesserter Kundenservice
- Verbesserte Analytik
Die wichtigsten Eigenschaften eines effizient gestalteten Data Warehouse sind, dass es:
- Hat konsistente Schemata über verschiedene Tabellen hinweg, die erwartete Ergebnisse für eine Abfrage zurückgeben.
- Unterstützt sofort Multi-Table-Abfragen, was es Nutzern ermöglicht, Ad-hoc-Berichte zu erstellen, ohne benutzerdefinierten Code schreiben oder benutzerdefinierte Tabellenansichten erstellen zu müssen.
Einige wichtige Faktoren bei der Auswahl einer Lagerplattform sind:
- Geschäftsziele
- Kostenmodelle
- Einfachheit der Integration
- Wolkeneinsatzbereitschaft
- Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Standards
Snowflake vs. AWS Redshift
Beide Plattformen bieten ähnliche Kernfunktionen, wie zum Beispiel:
- Relationales Management
- Sicherheit
- Skalierbarkeit
- Kosteneffizienz
Die wichtigsten Unterschiede sind jedoch ihre Preismodelle, Bereitstellungsoptionen und das Nutzererlebnis.
Snowflake ist eine cloudbasierte Software-as-a-Service -(SaaS)-Datenplattform, die Folgendes ermöglicht:
- Sicherer Datenaustausch.
- Unbegrenzte Skalierung.
- Ein nahtloses Multi-Cloud-Erlebnis.
Die Plattform basiert auf einem virtuellen Warehouse-Framework, das Drittanbieter-Cloud-Rechenressourcen wie AWS, Azure oder GCP nutzt. Die Möglichkeit, leistungsstarke Cloud-Plattformen auszuwählen, ermöglicht Echtzeit-Autoskalierung für Organisationen, die schnellere Workloads ausführen und große Abfragemengen in der elastischen Cloud verarbeiten möchten.
Im Vergleich zu alten DWH-Lösungen bietet Snowflake einen unkonventionellen Ansatz für Data Warehousing, indem Rechenleistung vom Speicher abstrahiert wird. Das bedeutet, dass Daten in einem zentralen Repository gespeichert werden können, während Compute-Instanzen unabhängig dimensioniert, skaliert und verwaltet werden.
Snowflake verwaltet alle Aspekte der Datenverwaltung für eine einfachere, flexiblere Lagerhaltungslösung, die verschiedene Funktionen von Unternehmensangeboten bietet.
Die Snowflake-Analyseplattform nutzt eine maßgeschneiderte SQL-Abfrage-Engine und eine dreischichtige Architektur, um Echtzeitanalysen von Streaming-Big Data zu unterstützen. Ihre flexible Architektur ermöglicht es Nutzern, eigene analytische Anwendungen zu entwickeln, ohne neue Programmiersprachen lernen zu müssen.
(Schau dir unseren Schneeflocken-Guide an.)
Vorteile von Snowflake
Wann man Snowflake einsetzen sollte
Snowflake gilt als die perfekte Data-Warehouse-Lösung für Situationen, in:
- Die Abfragelast wird voraussichtlich geringer sein.
- Die Arbeitsbelastung erfordert häufige Skalierung.
- Ihre Organisation benötigt eine automatisierte, verwaltete Lösung ohne operativen Aufwand, um die zugrunde liegende Plattform zu verwalten.
Kommen wir nun zu Redshift.
Was ist AWS Redshift?
AWS Redshift ist eine DWH-Plattform, die cloudbasierte Rechenknoten nutzt, um großflächige Datenanalyse und -speicherung zu ermöglichen. Die Plattform verwendet spaltenorientierte Datenbanken, um Business-Intelligence-Lösungen mit SQL-basierten Abfrage-Engines zu verbinden. Durch die Nutzung von PostgreSQL und Massive Parallel Processing (MPP) auf dichten Speicherknoten liefert die Plattform schnelle Abfrageausgaben auf großen Datensätzen.
Redshift bietet eine schnellere Abfrageverarbeitung und mehrere Optionen zur effizienten Verwaltung seiner Cluster. Dazu gehören:
- Interaktive Nutzung der AWS CLI oder AWS Redshift Console
- Amazon Redshift Abfrage-API
- AWS Software Development Kit
AWS Redshift ist eine vollständig verwaltete Warehousing-Plattform, die es Organisationen ermöglicht, Petabytes an Daten mit optimiertem Preis-Performance abzufragen und zu kombinieren. Der Advanced Query Accelerator (AQUA) bietet einen Cache, der die Leistung der Abfrageoperationen bis zu zehnfach steigert und Unternehmen neue Erkenntnisse aus jedem Datenpunkt der Anwendung oder des Systems gewinnen kann.
(Entdecken Sie unseren praktischen AWS Redshift Leitfaden.)
Vorteile von AWS Redshift
Wann man Rotverschiebung verwenden sollte
AWS Redshift gilt als die perfekte Data-Warehouse-Lösung für Situationen, in denen Folgendes gilt:
- Ihre Organisation nutzt bereits AWS-Dienste.
- Workloads führen strukturierte Daten aus.
- Die Anwendung hat eine hohe Abfragebelastung.
Ein kurzer Vergleich von AWS Redshift vs. Snowflake
Schauen wir uns die klaren Unterschiede zwischen den beiden Optionen an.
| Ausstattung | Schneeflocke | AWS Redshift |
| Instandhaltung | Vollständiges SaaS-Angebot ohne Wartungsaufwand | Erfordert etwas manuelle Wartung |
| Berechnung und Speicher | Trennt Rechenleistung vom Speicher, was flexible Preisgestaltung und Konfiguration ermöglicht | Kostenoptimierung durch Reservierungs-/Spot-Instanz-Preisgestaltung |
| Skalierung | Sofortiges Auto-Scaling | Erfordert das Hinzufügen/Entfernen von Knoten zur Skalierung |
| Datenanpassung | Unterstützt weniger Anpassungsmöglichkeiten | Unterstützt mehr Flexibilität durch Funktionen wie Partitionierung und Verteilung |
| Sicherheit | Always-on-Verschlüsselung mit strenger Sicherheitsdurchsetzung | Bietet ein flexibles und anpassbares Sicherheitsmodell |
Ähnlichkeiten zwischen Snowflake und Redshift
- Beide unterstützen MPP für schnellere Leistung.
- Beide Plattformen verbinden BI-Lösungen mit Datenbanken über spaltenorientierte Datenbanken.
- Die Daten in beiden Warehouses werden über SQL-basierte Abfrage-Engines abgerufen.
- Sowohl Snowflake als auch Redshift sind darauf ausgelegt, Datenmanagementaufgaben zu abstrahieren, sodass Nutzer leicht Einblicke gewinnen und die Systemleistung durch datenbasierte Entscheidungen verbessern können.
Wahl zwischen Schneeflocke oder Rotverschiebung
In der modernen datengetriebenen Welt ermöglichen DWH-Lösungen Organisationen, große Mengen an operativen Daten zu speichern und ganzheitliche analytische Entscheidungen zur Verbesserung der Systemleistung zu treffen.
DWH ist darauf ausgelegt, große Mengen an strukturierten oder semistrukturierten Daten zu speichern, um schnelle Abrufzeiten und einfache Analysen zu ermöglichen.
Unabhängig von der Plattform, für die Sie sich entscheiden, sorgt die Unternehmensorchestrierung für Snowflake mit Control-M dafür, dass Ihre Lagerhaus-Lade-, Transformations- und Berichtsaufträge innerhalb Ihrer breiteren Datenpipeline geplant, überwacht und verwaltet werden – unabhängig vom Cloud-Anbieter.
Obwohl beide Plattformen sehr beliebt sind, hängt die Wahl zwischen den beiden Plattformen von geschäftlichen Anforderungen, Ressourcen, gebündelten Diensten und spezifischen Anwendungsfällen ab.
Schneeflocken-Leitfaden
- Snowflake 101: Einführung in die Snowflake Data Cloud
- Wie man Amazon S3-Daten in Snowflake importiert
- Wie man JSON-Daten in Snowflake abfragt
- CSV-Dateien von S3 in Snowflake laden
- Snowflake: Verwendung von Analytik und statistischen Funktionen
- Snowflake-Fensterfunktionen: Partitionieren nach und ordnen nach
- Schneeflocken-Verzögerungsfunktion und gleitende Durchschnitte
- Snowflake SQL Aggregate Functions & Table Joins
- Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) in Snowflake
- Schneeflockenströme erstellen und nutzen
- Verwendung von gespeicherten Verfahren in Snowflake
- Schneeflocke vs. Redshift: Was ist der Unterschied und wie wählt man?
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.