AWS Redshift vs. Snowflake: Ein umfassender Leitfaden für eingebettete Analyselösungen

Warum eingebettete Analysen wichtig sind: Dateneinblicke in Anwendungen freisetzen

Eingebettete Analysen werden branchenübergreifend zu einer unverzichtbaren Funktion für moderne SaaS-Anwendungen. Durch die direkte Einbettung von Analysen in Anwendungen können Erkenntnisse interne Anwendungsbenutzer und externe Kunden anleiten und so eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung ermöglichen. Eine starke eingebettete Analyselösung, von der SaaS-Unternehmen profitieren können, beginnt auf der Datenschicht. Viele SaaS-Unternehmen versuchen, die beste Datenbank für ihre SaaS-Lösung zu ermitteln, und oft kommt es zu einem Vergleich zwischen AWS Redshift und Snowflake.

Der Export von Daten zur Analyse in externe Business-Intelligence-Tools wird immer seltener. Führende Unternehmen erkennen den Wettbewerbsvorteil und die Monetarisierungsmöglichkeiten der Nutzung von Live-Daten in ihren Apps. Daher kommt es darauf an, die richtige Datenbank auszuwählen.

Data Warehousing: Der Motor für eingebettete Analysen

Um Echtzeit- und/oder mandantenfähige eingebettete Analysen zu ermöglichen, benötigen Anwendungen eine leistungsstarke Data-Warehousing-Schicht, die Abfragen effizient verarbeiten und Datenanalysen bereitstellen kann. Das Data Warehouse organisiert und speichert Daten aus verschiedenen Quellen speziell für Anwendungsfälle, die Reporting, Datenvisualisierung, Dashboards und Analyseanwendungen umfassen. Die Wahl des richtigen Data Warehouse ist daher von entscheidender Bedeutung.

Auswahl des richtigen Tools: Redshift vs. Snowflake

Zwei führende Cloud-Data-Warehouse-Anwärter, die für eingebettete Anwendungsfälle vielversprechend sind, sind AWS Redshift und Snowflake. Beide Plattformen bieten Vorteile wie Skalierbarkeit und Flexibilität, die sich gut für eingebettete Analysen eignen. Wir vergleichen die beiden Optionen anhand entscheidender Kriterien, um festzustellen, welche Wahl die eingebetteten Anforderungen am besten erfüllt.

Redshift vs. Snowflake: Stärken und Schwächen im Vergleich

AWS Redshift

AWS Redshift ist ein vollständig verwalteter Data Warehousing-Dienst im Petabyte-Bereich, der von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird. Es handelt sich um eine cloudbasierte MPP-Datenbank (Massively Parallel Processing), die für Analyse- und Berichtsaufgaben optimiert ist. Dies macht es nützlich für die Bereitstellung von Dashboards, Ad-hoc-Abfragen und Data Warehousing.

Redshift bietet eine schnelle Abfrageleistung durch die Verwendung von Spaltenspeicherung und paralleler Verarbeitung, um große Datensätze mithilfe mehrerer Knoten schnell zu analysieren. Viele Unternehmen verlassen sich auf Redshift, da es in der Lage ist, hohe Analyselasten zu bewältigen. Um diese größeren Arbeitslasten zu verwalten, kann Redshift die Speicher- und Rechenkapazität unabhängig voneinander skalieren. Dies bietet Ihnen die Flexibilität, nur für das zu bezahlen, was Sie benötigen.

Skalierbarkeit und Leistung: Brute Force trifft Effizienz mit Redshift

Als Pionier im Cloud-Data-Warehousing bietet Redshift eine schnelle Abfrageleistung und nutzt eine Massively Parallel Processing (MPP)-Architektur, die für Analyse-Workloads mit hohem Durchsatz optimiert ist. Redshift ermöglicht die separate Skalierung von Rechenleistung und Speicher bei Bedarf und verteilt die Daten automatisch auf alle Knoten. Die Leistung bleibt auch bei extrem großen Datensätzen und komplexen Abfragen hoch. Benutzer haben 50- bis 100-mal schnellere Abfragen im Petabyte-Bereich gemeldet.

Kosteneffizienz: Pay-as-you-go vs. Vorhersehbarkeit

Als Teil von AWS bietet Redshift Pay-as-you-go-Preise an, die eine Kostenoptimierung basierend auf dem aktuellen Bedarf ermöglichen. Allerdings können die Kosten aufgrund sich ändernder Abfragevolumina, zugrunde liegender Datengrößen und anderer Faktoren erheblich variieren, was längerfristige Budgets und Prognosen schwierig macht. Die Kostenoptimierung erfordert eine kontinuierliche Feinabstimmung der Redshift-Cluster und der Workload-Überwachung.

Insbesondere für eingebettete Analysen erfordert dieses Kostenmodell eine sorgfältige Verwaltung, da die SaaS-Nutzung mit der Zeit zunehmen soll.

Bereitstellung und Verwaltung: Der Vorteil des AWS-Ökosystems

Als nativer Teil von AWS ermöglicht Redshift die Bereitstellung unter Nutzung anderer AWS-Dienste für Speicherung, ETL, Überwachung und mehr. Unternehmen, die AWS bereits nutzen, haben dadurch einen geringeren Verwaltungsaufwand. Aber die Abhängigkeit von AWS führt auch zu einer Anbieterbindung – die Migration auf andere Plattformen würde eine erhebliche Neugestaltung der Architektur erfordern.

Benutzerfreundlichkeit: Ist Redshift für Anfänger geeignet?

Redshift stellt eine Standard-SQL-Schnittstelle zum Ausführen von Abfragen bereit. Eine optimale Konfiguration und ein optimales Kostenmanagement erfordern jedoch tiefergehende Fachkenntnisse in Bereichen wie Clustergröße, Workload-Management und Abfrageoptimierung. Die Plattform kann für Anfänger eine Lernkurve darstellen.

Schneeflocke

Snowflake ist ein cloudbasierter Data-Warehousing-Dienst, der eine einzigartige Architektur bietet, die für Skalierbarkeit, Flexibilität und Leistung in der Cloud optimiert ist. Es nutzt eine Multi-Cluster-Architektur für gemeinsam genutzte Daten, um Speicher und Rechenleistung effizient zu trennen. Dies ermöglicht eine unabhängige Skalierung der Ressourcen entsprechend den Arbeitslastanforderungen. Snowflake bietet außerdem native Unterstützung für die öffentlichen Cloud-Plattformen AWS, Azure und GCP.

Die entkoppelte Speicher-/Rechenarchitektur kann Cluster und Lagerkapazität basierend auf Abfragevolumina und Datengrößen automatisch skalieren. Dies bietet eine hohe Parallelität und Leistung, ähnlich wie Redshift.

Snowflake verwendet eine SQL-Datenbank-Engine, die für Data-Warehousing-Workloads wie Analysen, Dashboards, Berichte usw. optimiert ist.

Elastic Power: Skalieren Sie nach Bedarf und zahlen Sie mit Snowflake für das, was Sie nutzen

Snowflake war Vorreiter einer einzigartigen Cloud-nativen Architektur, die auf Flexibilität und Skalierbarkeit optimiert ist. Der entkoppelte Speicher und die Rechenleistung ermöglichen eine automatische Skalierung, um extreme Arbeitslasten ohne Überlastung zu bewältigen. Snowflake bietet auch sekundengenaue Preise an – Sie zahlen nur für die pro Abfrage genutzte Kapazität, ohne für inaktive Cluster zu zahlen.

Dies hat ähnliche Bedenken wie Redshift für eingebettete Analyseanwendungsfälle. Mit zunehmender SaaS-Nutzung stellen Unternehmen fest, dass die Nutzung im Gegensatz zu ihren ursprünglichen Erwartungen den ganzen Tag über konstant bleibt. Diese Kostensteigerungen stellen eine Herausforderung für die Verwendung von Snowflake mit eingebetteten Analysen dar.

Cloud-unabhängige Freiheit: Jenseits der AWS-Wände

Als Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Option vermeidet Snowflake eine Anbieterbindung durch die Bereitstellung in AWS, Azure und GCP. Snowflake bietet eine einfache Migration zwischen Clouds mit Cloud-Failover-Funktionen auf Knopfdruck. Snowflake bietet außerdem die Flexibilität, Daten in externen Speichern abzufragen, ohne sie im gesamten Lager zu kopieren.

Rich-Data-Ökosystem: Nahtlose Integration und Zusammenarbeit

Snowflake ist eine starke Drehscheibe für die gemeinsame Nutzung und den Austausch von Daten. Es hilft Teams, Partnern und anderen Beteiligten, problemlos auf Daten zuzugreifen und daran zusammenzuarbeiten. Snowflake bietet außerdem umfassende Kompatibilität mit Tools von Drittanbietern.

Zukunftssichere Innovation: Die Entwicklung der Analytik nutzen

Mit schnellen Innovationen in den Bereichen Abfrageverarbeitung, Sicherheit, Compliance und maschinellen Lernfunktionen ist Snowflake führend bei hochmodernen Funktionen für moderne interne Analysen. Ihre einzigartige Architekturauswahl erleichtert die Weiterentwicklung der Plattform im Laufe der Zeit. Organisationen können ohne Migrationen von neuen Funktionen profitieren.

Embedded Analytics: Wo Redshift und Snowflake glänzen (und stolpern)

Einblicke in Echtzeit: Bereitstellung von Daten in Gedankengeschwindigkeit für SaaS-Benutzer

Eingebettete Analysen erfordern die Abfrage und Aggregation von Live-Echtzeitdaten mit minimaler Latenz, um kontextbezogene Erkenntnisse und geführte Aktionen innerhalb von Apps zu ermöglichen. Sowohl Redshift als auch Snowflake nutzen MPP-Architekturen, um eine schnelle Analyse großer Datenmengen zu ermöglichen. Leichte Vorteile hat Snowflake aufgrund seiner adaptiven elastischen Skalierung und der sekundengenauen Preisgestaltung, die die Kosten für Spitzenabfrage-Workloads optimiert, die in Echtzeit-Dashboards und -Anwendungen häufig vorkommen.

Einfachheit und Integration: Nahtlose Einbettung für Benutzerfreude

Für ein angenehmes eingebettetes Erlebnis benötigen Analysekomponenten eine einfache Integration und einfache Konfiguration in Anwendungen, die mit verschiedenen Programmiersprachen, Frameworks und Plattformen erstellt wurden. Beide Data Warehouses bieten Standard-JDBC/ODBC-Konnektivität zum Ausführen von SQL-Abfragen innerhalb von Apps. Redshift bietet möglicherweise schnellere Lernkurven für aktuelle AWS-Anwendungsteams. Aber Snowflake bietet SDKs für eine schlüsselfertigere Einbettung in verschiedene Technologie-Stacks.

Sicherheit und Compliance: Vertrauen aufbauen mit eingebetteten Daten

Durch eingebettete Analysen werden Live-Daten direkt in Apps übertragen, daher sind Sicherheit und Kontrollen von größter Bedeutung. Sowohl Snowflake als auch Redshift ermöglichen Benutzerzugriffskontrollen, Verschlüsselung und Daten-Governance-Funktionen der Enterprise-Klasse unter Nutzung der zugrunde liegenden Cloud-Infrastrukturen. Für stark regulierte Branchen bietet Snowflake zusätzliche native Funktionen, um die Datennutzung zu verfolgen, sensible Daten zu maskieren und fein abgestimmte Zugriffsrichtlinien zu implementieren.

Big-Data-Herausforderungen von Redshift vs. Snowflake: Wenn Volumen und Vielfalt mehr verlangen

Da sich die Anwendungsfälle auf große Datenquellen wie IoT-Analysen , Clickstreams oder Genomdaten ausweiten, können Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten herkömmliche Systeme überfordern. Die Aufnahme halbstrukturierter Daten wie JSON-Ereignisse kann schwierig sein. (Obwohl Qrvey alle Daten nativ verarbeitet )

Serverlose Optionen auf Snowflake wie Snowpark verarbeiten unterschiedliche Daten mit weniger Reibung. Der Umgang mit Datenmengen über 100 TB kann die Möglichkeiten von Redshift überfordern. Bei großem Maßstab kann Snowflake extreme Speicherspitzen und gleichzeitige Benutzer besser absorbieren.

Wählen Sie den Champion für Ihren Anwendungsfall in dieser Entscheidung zwischen Redshift und Snowflake

Kostenüberlegungen: Budget und Leistung in Einklang bringen

AWS Redshift folgt den typischen Cloud-Pay-as-you-go-Preisen mit knotenbasierten Verpflichtungen. Kosteneffizienzen treten bei höheren Maßstäben über einigen TB ein.

Die sekundengenauen Preise und die adaptive Skalierung von Snowflake reduzieren den Overhead für inaktive Cluster. Die sekundengenaue Abrechnung kann aber auch zu unerwarteten Spitzen auf gemeinsam genutzten Systemen mit ungleichmäßiger Arbeitslast führen. Cloudübergreifende Bereitstellung, Datenfreigabe und BYOL-Optionen auf Snowflake bieten weitere Optimierungsmöglichkeiten. Lesen Sie mehr über die Snowflake-Kostenoptimierung oder probieren Sie unseren Snowflake-Kostenoptimierungsrechner aus.

Technische Anforderungen: Anpassung der Fähigkeiten an die Bedürfnisse

Redshift bietet eine eng gekoppelte Lösung mit schneller Wertschöpfung für einfachere Analysen, die in AWS-zentrierte Anwendungsumgebungen integriert sind. Komplexere Anwendungsfälle wie groß angelegtes maschinelles Lernen und hybride Transaktions-/Analyseverarbeitung können von der fortschrittlicheren Architektur von Snowflake profitieren. Snowflake erfüllt besser die Anforderungen an Multi-Cloud-Flexibilität oder umfangreiche Ökosysteme für den Datenaustausch.

Eine Plattform zum Wachsen wählen: Redshift vs. Snowflake

Die Plattform von Snowflake ist cloudbasiert und bietet schnelle Innovationen in den Bereichen Sicherheit, Compliance, Datenwissenschaft und Governance. Dies macht es langfristig zu einer idealen Lösung – vorausgesetzt, die Kosten werden unter Kontrolle gehalten.

Die grundlegende Trennung von Speicher und Rechenleistung erleichtert zukünftige Migrationen. Die Zukunftssicherheit für unvorhergesehene Änderungen begünstigt Snowflake, aber Redshift ist wahrscheinlich immer noch eine gute Option.

Redshift vs. Snowflake: Zusammenarbeit und Hybridlösungen

Die Data-Warehousing-Landschaft entwickelt sich weiterhin rasant weiter, wobei die Grenzen zwischen Redshift, Snowflake und anderen Plattformen mit der Zeit immer durchlässiger werden. Anstelle einer Dynamik, bei der der Gewinner alles bekommt, sehen wir eine zunehmende Konvergenz und Zusammenarbeit zwischen Plattformen.

Viele Unternehmen nutzen Hybridlösungen mit Redshift für hochintensive betriebliche Arbeitslasten, integriert mit Snowflake für größere datenwissenschaftliche Experimente. Konnektoren wie die kürzlich eingeführte AWS-Redshift-Integration für Snowflake erleichtern die Zusammenarbeit.

Da Analyse-Anwendungsfälle immer ausgefeilter werden, wird die Anpassung der idealen Plattform an jedes spezifische eingebettete Szenario mehr Wert freisetzen als eine einheitliche Lösung.

Imbiss: Nutzen Sie das richtige Data Warehouse für Ihre Embedded Analytics-Reise

Die Data-Warehousing-Engine, die eingebettete Analysen antreibt, sollte sich an den technischen Anforderungen, Kostenbeschränkungen und zukünftigen Ambitionen orientieren. Sowohl AWS Redshift als auch Snowflake bringen einzigartige Stärken als Grundlage für Echtzeit-Datenanwendungen mit.

Wie Qrvey anders ist

Bei Qrvey wissen wir, dass eine starke Datenschicht die Grundlage für den Erfolg jeder eingebetteten Analyselösung ist. Wir sind die einzige Lösung mit einer integrierten Data-Warehouse-Schicht, die für eingebettete Analysen mit mehreren Mandanten, bei denen Sicherheit an erster Stelle steht, entwickelt wurde.

Wussten Sie jedoch, dass wir zwar Verbindungen zu Redshift, Snowflake, PostGres und anderen herstellen, diese jedoch nicht für unser natives Data Warehouse verwenden? Entdecken Sie , warum wir uns für AWS OpenSearch entschieden haben, um unsere eingebettete Analyselösung für SaaS-Anwendungen zu betreiben.