paint-brush
AWS Redshift vs Snowflake : un guide complet des solutions d'analyse embarquéespar@goqrvey
22,307 lectures
22,307 lectures

AWS Redshift vs Snowflake : un guide complet des solutions d'analyse embarquées

par Qrvey7m2024/03/12
Read on Terminal Reader

Trop long; Pour lire

L'analyse intégrée est vitale pour les applications SaaS modernes, car elle permet d'obtenir des informations en temps réel et une meilleure prise de décision. AWS Redshift et Snowflake sont des choix de premier plan, chacun présentant des avantages uniques. Redshift offre une évolutivité au sein de l'écosystème AWS, tandis que Snowflake offre flexibilité et agnosticisme du cloud. Tenez compte des exigences techniques et des contraintes de coûts pour choisir la solution adaptée à vos besoins d’analyse embarquée.
featured image - AWS Redshift vs Snowflake : un guide complet des solutions d'analyse embarquées
Qrvey HackerNoon profile picture
0-item
1-item


Pourquoi l'analyse embarquée est importante : libérer des informations sur les données au sein des applications

L'analyse intégrée devient une fonctionnalité indispensable pour les applications SaaS modernes dans tous les secteurs. En intégrant les analyses directement dans les applications, les informations peuvent guider les utilisateurs internes des applications et les clients externes pour permettre une prise de décision meilleure et plus rapide. Une solide solution d’analyse intégrée dont les entreprises SaaS peuvent bénéficier commence par la couche de données. De nombreuses entreprises SaaS tentent de déterminer la meilleure base de données pour leur solution SaaS et, bien souvent, cela devient une comparaison entre AWS Redshift et Snowflake.


L’exportation de données vers des outils de business intelligence externes à des fins d’analyse est de moins en moins courante. Les grandes organisations réalisent l'avantage concurrentiel et les opportunités de monétisation liés à l'utilisation de données en direct dans leurs applications. Il est donc important de choisir la bonne base de données.


Entreposage de données : le moteur de l'analyse embarquée

Pour permettre des analyses intégrées en temps réel et/ou multi-tenant, les applications ont besoin d'une couche d'entreposage de données hautes performances capable de traiter efficacement les requêtes et de servir l'analyse des données. L'entrepôt de données organise et stocke les données provenant de diverses sources spécifiquement pour des cas d'utilisation couvrant les applications de reporting, de visualisation de données, de tableaux de bord et d'analyse. Choisir le bon entrepôt de données est donc essentiel.

Choisir le bon outil : Redshift vs Snowflake

AWS Redshift et Snowflake sont deux principaux concurrents en matière d'entrepôt de données cloud très prometteurs pour les cas d'utilisation intégrés. Les deux plates-formes offrent des avantages tels que l'évolutivité et la flexibilité qui leur conviennent bien pour l'analyse intégrée. Nous comparons les deux options selon des critères cruciaux pour déterminer quel choix répond le mieux aux besoins intégrés.


Redshift vs Snowflake : comparaison des forces et des faiblesses

AWSRedshift

AWS Redshift est un service d'entreposage de données entièrement géré à l'échelle du pétaoctet fourni par Amazon Web Services (AWS). Il s'agit d'une base de données de traitement massivement parallèle (MPP) basée sur le cloud, optimisée pour les charges de travail d'analyse et de reporting. Cela le rend utile pour alimenter les tableaux de bord, les requêtes ad hoc et l'entreposage de données.


Redshift offre des performances de requête rapides en utilisant le stockage en colonnes et le traitement parallèle pour analyser rapidement de grands ensembles de données à l'aide de plusieurs nœuds. De nombreuses entreprises s'appuient sur Redshift étant donné sa capacité à gérer de lourdes charges de travail d'analyse. Pour gérer ces charges de travail plus importantes, Redshift peut faire évoluer la capacité de stockage et de calcul de manière indépendante. Cela vous offre la possibilité de payer uniquement ce dont vous avez besoin.

Évolutivité et performances : Brute Force rencontre l'efficacité avec Redshift

Pionnier de l'entreposage de données dans le cloud, Redshift offre des performances de requête rapides en tirant parti d'une architecture de traitement massivement parallèle (MPP) optimisée pour les charges de travail d'analyse à haut débit. Redshift permet de faire évoluer le calcul et le stockage séparément à la demande, en distribuant automatiquement les données entre les nœuds. Les performances restent élevées même avec des ensembles de données ultra volumineux et des requêtes complexes. Les utilisateurs ont signalé des requêtes 50 à 100 fois plus rapides, à l'échelle du pétaoctet.

Rentabilité : paiement à l'utilisation ou prévisibilité

Dans le cadre d'AWS, Redshift propose une tarification à l'utilisation permettant d'optimiser les coûts en fonction des besoins actuels. Cependant, les coûts peuvent varier considérablement en fonction de l'évolution des volumes de requêtes, de la taille des données sous-jacentes et d'autres facteurs, ce qui rend les budgets et les prévisions à long terme difficiles. L'optimisation des coûts nécessite un réglage continu des clusters Redshift et une surveillance de la charge de travail.

Pour l’analyse embarquée en particulier, ce modèle de coûts nécessite une gestion prudente, car l’utilisation du SaaS est censée croître avec le temps.

Déploiement et gestion : l'avantage de l'écosystème AWS

Faisant partie intégrante d'AWS, Redshift permet un déploiement exploitant d'autres services AWS pour le stockage, l'ETL, la surveillance, etc. Les entreprises qui utilisent déjà AWS subissent ainsi moins de frais de gestion. Mais le recours à AWS conduit également à une dépendance vis-à-vis du fournisseur : la migration vers d'autres plates-formes nécessiterait une réarchitecture importante.

Convivialité : Redshift est-il adapté aux débutants ?

Redshift expose une interface SQL standard pour exécuter des requêtes. Cependant, une configuration optimale et une gestion des coûts nécessitent une expertise plus approfondie dans des domaines tels que le dimensionnement des clusters, la gestion de la charge de travail et l'optimisation des requêtes. La plateforme peut présenter une courbe d'apprentissage pour les débutants.


Flocon de neige

Snowflake est un service d'entreposage de données basé sur le cloud qui offre une architecture unique optimisée pour l'évolutivité, la flexibilité et les performances dans le cloud. Il utilise une architecture de données partagées multiclusters pour séparer efficacement le stockage et l’informatique. Cela permet une mise à l'échelle indépendante des ressources pour répondre aux demandes de la charge de travail. Snowflake prend également en charge nativement les plateformes cloud publiques AWS, Azure et GCP.


L'architecture découplée stockage/calcul peut faire évoluer automatiquement les clusters et la capacité des entrepôts en fonction des volumes de requêtes et de la taille des données. Cela offre une concurrence et des performances élevées, similaires à Redshift.


Snowflake utilise un moteur de base de données SQL optimisé pour les charges de travail d'entreposage de données telles que les analyses, les tableaux de bord, les rapports, etc.

Elastic Power : évoluez à la demande, payez pour ce que vous utilisez avec Snowflake

Snowflake a été le pionnier d'une architecture cloud native unique optimisée pour la flexibilité et l'évolutivité. Le stockage et le calcul découplés permettent une mise à l'échelle automatique pour gérer des charges de travail extrêmes sans surcharge. Snowflake propose également une tarification à la seconde : ne payez que pour la capacité utilisée par requête sans payer pour les clusters inactifs.


Cela présente des préoccupations similaires à celles de Redshift pour les cas d'utilisation de l'analyse intégrée. À mesure que l’utilisation du SaaS augmente, les entreprises se rendent compte que l’utilisation reste cohérente tout au long de la journée, contrairement à leurs attentes initiales. Ces augmentations de coûts présentent des défis pour l'utilisation de Snowflake avec des analyses intégrées.

Liberté indépendante du cloud : au-delà des murs AWS

Option multi-cloud et cloud hybride, Snowflake évite le verrouillage du fournisseur en se déployant sur AWS, Azure et GCP. Snowflake offre une migration facile entre les cloud grâce à des capacités de basculement cloud par bouton-poussoir. Snowflake offre également la flexibilité d'interroger les données dans des magasins externes sans les copier dans l'entrepôt.

Écosystème de données riche : intégration et collaboration transparentes

Snowflake est une plateforme puissante pour le partage et l'échange de données. Il aide les équipes, les partenaires et les autres parties prenantes à accéder et à collaborer facilement sur les données. Snowflake offre également une compatibilité étendue avec des outils tiers.

Innovation à l’épreuve du temps : adopter l’évolution de l’analyse

Grâce à une innovation rapide en matière de traitement des requêtes, de sécurité, de conformité et de capacités d'apprentissage automatique, Snowflake ouvre la voie en matière de fonctionnalités de pointe pour l'analyse interne moderne. Leurs choix d'architecture uniques facilitent l'évolution de la plateforme au fil du temps. Les organisations peuvent bénéficier de nouvelles fonctionnalités sans migrations.


Analyses intégrées : là où Redshift et Snowflake brillent (et trébuchent)

Informations en temps réel : fournir des données à la vitesse de la pensée aux utilisateurs SaaS

L'analyse intégrée nécessite d'interroger et d'agréger des données en direct et en temps réel avec une latence minimale pour générer des informations contextuelles et des actions guidées au sein des applications. Redshift et Snowflake exploitent les architectures MPP pour permettre une analyse rapide sur de grands ensembles de données. De légers avantages reviennent à Snowflake pour sa mise à l'échelle élastique adaptative et sa tarification à la seconde qui optimise les coûts pour les charges de travail de requêtes pointues courantes dans les tableaux de bord et les applications en temps réel.

Simplicité et intégration : intégration transparente pour le plaisir des utilisateurs

Pour des expériences intégrées agréables, les composants d'analyse nécessitent une intégration et une configuration simples au sein d'applications créées à l'aide de divers langages de programmation, frameworks et plates-formes. Les deux entrepôts de données offrent une connectivité JDBC/ODBC standard pour exécuter des requêtes SQL à partir des applications. Redshift peut avoir des courbes d'apprentissage plus rapides pour les équipes d'applications AWS actuelles. Mais Snowflake propose des SDK pour une intégration plus clé en main dans diverses piles technologiques.

Sécurité et conformité : bâtir la confiance avec les données intégrées

L'analyse intégrée place les données en direct directement dans les applications, la sécurité et les contrôles sont donc primordiaux. Snowflake et Redshift permettent tous deux des contrôles d'accès des utilisateurs, des fonctionnalités de chiffrement et de gouvernance des données de niveau entreprise en tirant parti des infrastructures cloud sous-jacentes. Pour les secteurs hautement réglementés, Snowflake offre des fonctionnalités natives supplémentaires pour suivre l'utilisation des données, masquer les données sensibles et mettre en œuvre des politiques d'accès plus précises.

Les défis du Big Data entre Redshift et Snowflake : quand le volume et la variété exigent davantage

À mesure que les cas d'utilisation s'étendent aux sources de Big Data telles que l'analyse IoT , les flux de clics ou les données génomiques, le volume, la vitesse et la variété des données peuvent pousser les systèmes conventionnels à la limite. L'ingestion de données semi-structurées telles que les événements JSON devient délicate. (Bien que Qrvey gère toutes les données de manière native )


Les options sans serveur sur Snowflake comme Snowpark gèrent des données variées avec moins de frictions. La gestion de volumes de données supérieurs à 100 To peut étendre les capacités de Redshift. À grande échelle, Snowflake absorbe mieux les pics extrêmes de stockage et d’utilisateurs simultanés.


Choisir le champion pour votre cas d'utilisation dans cette décision Redshift vs Snowflake

Considérations relatives aux coûts : équilibrer le budget et les performances

AWS Redshift suit la tarification à l'utilisation typique du cloud avec des engagements basés sur les nœuds. Les économies de coûts se font sentir à des échelles supérieures à quelques To.


La tarification à la seconde et la mise à l'échelle adaptative de Snowflake suppriment les frais généraux des clusters inactifs. Mais la facturation à la seconde peut également entraîner des pics inattendus sur les systèmes partagés avec des charges de travail inégales. Le déploiement cross-cloud, le partage de données et les options BYOL sur Snowflake offrent davantage de leviers d'optimisation. Apprenez-en davantage sur l'optimisation des coûts Snowflake ou essayez notre calculateur d'optimisation des coûts Snowflake .

Exigences techniques : adapter les capacités aux besoins

Redshift fournit une solution étroitement couplée avec un délai de rentabilisation rapide pour des analyses plus simples intégrées aux environnements d'applications centrés sur AWS. Des cas d'utilisation plus complexes comme l'apprentissage automatique à grande échelle et le traitement hybride transactionnel/analytique peuvent bénéficier de l'architecture plus avancée de Snowflake. Snowflake répond mieux aux besoins de flexibilité multi-cloud ou d’écosystèmes riches de partage de données.

Choisir une plateforme avec laquelle grandir : Redshift vs Snowflake

La plateforme de Snowflake est basée sur le cloud et offre une innovation rapide en matière de sécurité, de conformité, de science des données et de gouvernance. Cela en fait une solution idéale à long terme… à condition que les coûts soient maîtrisés.


La séparation sous-jacente du stockage et de l’informatique facilite les migrations futures. La pérennité face aux changements imprévus favorise Snowflake, mais Redshift reste probablement une bonne option.


Redshift vs Snowflake : collaboration et solutions hybrides

Le paysage de l'entreposage de données continue d'évoluer rapidement, les frontières entre Redshift, Snowflake et d'autres plates-formes devenant de plus en plus poreuses au fil du temps. Plutôt qu’une dynamique du « gagnant qui remporte tout », nous constatons une convergence et une collaboration croissantes entre les plateformes.


De nombreuses organisations exploitent des solutions hybrides avec Redshift pour les charges de travail opérationnelles de haute intensité intégrées à Snowflake pour des expériences de science des données à plus grande échelle. Des connecteurs tels que l' intégration AWS Redshift récemment lancée pour Snowflake facilitent l'interopération.


À mesure que les cas d’utilisation de l’analyse deviennent plus sophistiqués, faire correspondre la plateforme idéale à chaque scénario intégré spécifique débloquera plus de valeur qu’un choix unique.


À retenir : adopter le bon entrepôt de données pour votre parcours d'analyse embarquée

Le moteur d'entreposage de données qui alimente l'analyse intégrée doit s'aligner sur les exigences techniques, les contraintes de coûts et les ambitions futures. AWS Redshift et Snowflake apportent tous deux des atouts uniques en tant que base des applications de données en temps réel.


En quoi Qrvey est différent

Chez Qrvey, nous savons qu'une couche de données solide est la base du succès de toute solution d'analyse embarquée. Nous sommes la seule solution dotée d'une couche d'entrepôt de données intégrée conçue pour des analyses intégrées multi-locataires et axées sur la sécurité.


Cependant, saviez-vous que même si nous nous connectons à Redshift, Snowflake, PostGres et plus encore, nous savons que nous n'utilisons aucun d'entre eux pour notre entrepôt de données natif ? Découvrez pourquoi nous avons choisi AWS OpenSearch pour alimenter notre solution d'analyse intégrée pour les applications SaaS.


Également publié ici.