AWS Redshift vs Snowflake: una guía completa para soluciones de análisis integradas

Por qué es importante el análisis integrado: liberar conocimientos de datos dentro de las aplicaciones

El análisis integrado se está convirtiendo en una capacidad indispensable para las aplicaciones SaaS modernas en todas las industrias. Al incorporar análisis directamente en las aplicaciones, los conocimientos pueden guiar a los usuarios internos de las aplicaciones y a los clientes externos para permitir una toma de decisiones mejor y más rápida. Una sólida solución de análisis integrado de la que las empresas SaaS pueden beneficiarse comienza con la capa de datos. Muchas empresas de SaaS intentan determinar la mejor base de datos para su solución SaaS y, muy a menudo, se convierte en una comparación entre AWS Redshift y Snowflake.

Exportar datos a herramientas externas de inteligencia empresarial para su análisis es cada vez menos común. Las organizaciones líderes se están dando cuenta de la ventaja competitiva y las oportunidades de monetización que ofrece el uso de datos en vivo dentro de sus aplicaciones, por lo que elegir la base de datos adecuada es importante.

Almacenamiento de datos: el motor que impulsa el análisis integrado

Para habilitar análisis integrados en tiempo real y/o multiinquilino, las aplicaciones necesitan una capa de almacenamiento de datos de alto rendimiento que pueda procesar consultas de manera eficiente y ofrecer análisis de datos. El almacén de datos organiza y almacena datos de diversas fuentes específicamente para casos de uso que abarcan informes, visualización de datos, paneles y aplicaciones de análisis. Por lo tanto, elegir el almacén de datos adecuado es fundamental.

Elegir la herramienta adecuada: Redshift vs Snowflake

Dos contendientes líderes en almacenamiento de datos en la nube que se muestran muy prometedores para casos de uso integrados son AWS Redshift y Snowflake. Ambas plataformas ofrecen ventajas como escalabilidad y flexibilidad que se adaptan bien a los análisis integrados. Comparamos las dos opciones según criterios cruciales para determinar qué opción satisface mejor las necesidades integradas.

Redshift vs Snowflake: Comparación de fortalezas y debilidades

Desplazamiento al rojo de AWS

AWS Redshift es un servicio de almacenamiento de datos a escala de petabytes totalmente administrado proporcionado por Amazon Web Services (AWS). Es una base de datos de procesamiento masivo paralelo (MPP) basada en la nube optimizada para cargas de trabajo analíticas y de informes. Esto lo hace útil para impulsar paneles, consultas ad hoc y almacenamiento de datos.

Redshift proporciona un rápido rendimiento de consultas mediante el uso de almacenamiento en columnas y procesamiento paralelo para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos utilizando múltiples nodos. Muchas empresas confían en Redshift dada su capacidad para manejar cargas de trabajo de análisis pesadas. Para gestionar esas cargas de trabajo más grandes, Redshift puede escalar el almacenamiento y la capacidad informática de forma independiente. Esto le ofrece la flexibilidad de pagar solo por lo que necesita.

Escalabilidad y rendimiento: la fuerza bruta se une a la eficiencia con Redshift

Redshift, pionero en almacenamiento de datos en la nube, ofrece un rápido rendimiento de consultas aprovechando una arquitectura de procesamiento masivo paralelo (MPP) optimizada para cargas de trabajo de análisis de alto rendimiento. Redshift permite escalar la computación y el almacenamiento por separado según demanda, distribuyendo automáticamente los datos entre nodos. El rendimiento sigue siendo alto incluso con conjuntos de datos muy grandes y consultas complejas. Los usuarios han informado consultas entre 50 y 100 veces más rápidas cerca de la escala de petabytes.

Rentabilidad: pago por uso frente a previsibilidad

Como parte de AWS, Redshift ofrece precios de pago por uso que permiten optimizar los costos en función de las necesidades actuales. Sin embargo, los costos pueden variar significativamente según los volúmenes de consultas cambiantes, los tamaños de datos subyacentes y otros factores, lo que dificulta los presupuestos y pronósticos a largo plazo. La optimización de costos requiere un ajuste continuo de los clústeres de Redshift y el monitoreo de la carga de trabajo.

Específicamente para el análisis integrado, este modelo de costos requiere una gestión cuidadosa, ya que el uso de SaaS debe crecer con el tiempo.

Implementación y administración: la ventaja del ecosistema de AWS

Al ser parte nativa de AWS, Redshift permite la implementación aprovechando otros servicios de AWS para almacenamiento, ETL, monitoreo y más. Como resultado, las empresas que ya utilizan AWS experimentan menos gastos generales de gestión. Pero la dependencia de AWS también conduce a la dependencia de un proveedor: migrar a otras plataformas requeriría una importante reestructuración.

Facilidad de uso: ¿Redshift es apto para principiantes?

Redshift expone una interfaz SQL estándar para ejecutar consultas. Sin embargo, la configuración óptima y la gestión de costos requieren una experiencia más profunda en áreas como el tamaño del clúster, la gestión de la carga de trabajo y la optimización de consultas. La plataforma puede presentar una curva de aprendizaje para los principiantes.

Copo de nieve

Snowflake es un servicio de almacenamiento de datos basado en la nube que ofrece una arquitectura única optimizada para la escalabilidad, la flexibilidad y el rendimiento en la nube. Utiliza una arquitectura de datos compartidos de múltiples clústeres para separar eficientemente el almacenamiento y la informática. Esto permite un escalamiento independiente de los recursos para satisfacer las demandas de la carga de trabajo. Snowflake también tiene soporte nativo para las plataformas de nube pública AWS, Azure y GCP.

La arquitectura de almacenamiento/cómputo desacoplada puede escalar automáticamente los clústeres y la capacidad de almacenamiento en función de los volúmenes de consultas y los tamaños de datos. Esto proporciona alta concurrencia y rendimiento, similar a Redshift.

Snowflake utiliza un motor de base de datos SQL optimizado para cargas de trabajo de almacenamiento de datos, como análisis, paneles, informes, etc.

Elastic Power: escale según demanda, pague por lo que use con Snowflake

Snowflake fue pionero en una arquitectura única nativa de la nube optimizada para brindar flexibilidad y escalabilidad. El almacenamiento y la computación desacoplados permiten el escalado automático para manejar cargas de trabajo extremas sin sobrecarga. Snowflake también ofrece precios por segundo: pague solo por la capacidad utilizada por consulta sin pagar por los clústeres inactivos.

Esto tiene preocupaciones similares a las de Redshift para los casos de uso de análisis integrados. A medida que aumenta el uso de SaaS, las empresas se dan cuenta de que el uso se mantiene constante a lo largo del día, contrariamente a sus expectativas iniciales. Estos aumentos de costos presentan desafíos para el uso de Snowflake con análisis integrados.

Libertad independiente de la nube: más allá de los muros de AWS

Snowflake, una opción de nube híbrida y de múltiples nubes, evita la dependencia del proveedor al implementarse en AWS, Azure y GCP. Snowflake ofrece una migración sencilla entre nubes con capacidades de conmutación por error en la nube con solo pulsar un botón. Snowflake también ofrece flexibilidad para consultar datos en almacenes externos sin copiarlos en todo el almacén.

Ecosistema de datos enriquecido: integración y colaboración perfectas

Snowflake es un centro sólido para compartir e intercambiar datos. Ayuda a los equipos, socios y otras partes interesadas a acceder a los datos y colaborar con ellos fácilmente. Snowflake también ofrece amplia compatibilidad con herramientas de terceros.

Innovación preparada para el futuro: adoptar la evolución de la analítica

Con una rápida innovación en el procesamiento de consultas, la seguridad, el cumplimiento y las capacidades de aprendizaje automático, Snowflake está liderando el camino en funciones de vanguardia para análisis internos modernos. Sus opciones de arquitectura únicas facilitan la evolución de la plataforma con el tiempo. Las organizaciones pueden beneficiarse de nuevas capacidades sin migraciones.

Análisis integrado: donde Redshift y Snowflake brillan (y tropiezan)

Información en tiempo real: entrega de datos a la velocidad del pensamiento a los usuarios de SaaS

El análisis integrado requiere consultar y agregar datos en vivo y en tiempo real con una latencia mínima para generar información contextual y acciones guiadas dentro de las aplicaciones. Tanto Redshift como Snowflake aprovechan las arquitecturas MPP para permitir un análisis rápido en grandes conjuntos de datos. Snowflake tiene ligeras ventajas por su escalamiento elástico adaptativo y precios por segundo que optimizan los costos para cargas de trabajo de consultas puntiagudas comunes en paneles y aplicaciones en tiempo real.

Simplicidad e integración: integración perfecta para el deleite del usuario

Para disfrutar de experiencias integradas agradables, los componentes de análisis necesitan una fácil integración y configuración dentro de aplicaciones creadas utilizando varios lenguajes de programación, marcos y plataformas. Ambos almacenes de datos ofrecen conectividad JDBC/ODBC estándar para ejecutar consultas SQL desde aplicaciones. Redshift puede tener curvas de aprendizaje más rápidas para los equipos de aplicaciones de AWS actuales. Pero Snowflake ofrece SDK para una mayor integración llave en mano en diversas pilas de tecnología.

Seguridad y cumplimiento: generar confianza con datos integrados

Los análisis integrados colocan datos en vivo directamente en las aplicaciones, por lo que la seguridad y los controles son primordiales. Tanto Snowflake como Redshift permiten controles de acceso de usuarios de nivel empresarial, cifrado y capacidades de gobierno de datos aprovechando las infraestructuras de nube subyacentes. Para industrias altamente reguladas, Snowflake ofrece capacidades nativas adicionales para rastrear el uso de datos, enmascarar datos confidenciales e implementar políticas de acceso detalladas.

Desafíos de Big Data de Redshift vs Snowflake: cuando el volumen y la variedad exigen más

A medida que los casos de uso se expanden a fuentes de big data como análisis de IoT , secuencias de clics o datos genómicos, el volumen, la velocidad y la variedad de datos pueden llevar a los sistemas convencionales al límite. La ingesta de datos semiestructurados, como eventos JSON, se vuelve complicada. (Aunque Qrvey maneja todos los datos de forma nativa )

Las opciones sin servidor en Snowflake como Snowpark manejan datos variados con menos fricción. Manejar volúmenes de datos superiores a cientos de TB puede ampliar las capacidades de Redshift. A escalas masivas, Snowflake absorbe mejor picos extremos en el almacenamiento y usuarios simultáneos.

Elegir al campeón para su caso de uso en esta decisión de Redshift vs Snowflake

Consideraciones de costos: equilibrio entre presupuesto y desempeño

AWS Redshift sigue los precios típicos de pago por uso de la nube con compromisos basados en nodos. La eficiencia de costos se activa a escalas más altas, por encima de unos pocos TB.

El precio por segundo y el escalado adaptable de Snowflake eliminan la sobrecarga de los clústeres inactivos. Pero la facturación por segundo también puede provocar picos inesperados en sistemas compartidos con cargas de trabajo desiguales. La implementación entre nubes, el intercambio de datos y las opciones BYOL en Snowflake brindan más palancas para la optimización. Lea más sobre la optimización de costos de Snowflake o pruebe nuestra Calculadora de optimización de costos de Snowflake .

Requisitos técnicos: combinar capacidades con necesidades

Redshift proporciona una solución estrechamente acoplada con un rápido tiempo de obtención de valor para análisis más simples integrados en entornos de aplicaciones centrados en AWS. Los casos de uso más complejos, como el aprendizaje automático a gran escala y el procesamiento híbrido transaccional/analítico, pueden beneficiarse de la arquitectura más avanzada de Snowflake. Snowflake satisface mejor las necesidades de flexibilidad de múltiples nubes o ecosistemas ricos para compartir datos.

Elegir una plataforma para crecer: Redshift vs Snowflake

La plataforma de Snowflake está basada en la nube y ofrece rápida innovación en seguridad, cumplimiento, ciencia de datos y gobernanza. Esto la convierte en una solución ideal a largo plazo... suponiendo que los costos se mantengan bajo control.

La separación subyacente entre almacenamiento e informática facilita las migraciones futuras. La preparación para el futuro ante cambios imprevistos favorece a Snowflake, pero Redshift sigue siendo probablemente una buena opción.

Redshift vs Snowflake: colaboración y soluciones híbridas

El panorama del almacenamiento de datos continúa evolucionando rápidamente, y los límites entre Redshift, Snowflake y otras plataformas se vuelven más porosos con el tiempo. En lugar de una dinámica en la que el ganador se lo lleva todo, vemos una creciente convergencia y colaboración entre plataformas.

Muchas organizaciones aprovechan soluciones híbridas con Redshift para cargas de trabajo operativas de alta intensidad integradas con Snowflake para experimentos de ciencia de datos a mayor escala. Conectores como la integración AWS Redshift recientemente lanzada para Snowflake facilitan la interoperación.

A medida que los casos de uso de análisis se vuelven más sofisticados, combinar la plataforma ideal con cada escenario integrado específico generará más valor que una opción única para todos.

Conclusión: Adopte el almacén de datos adecuado para su recorrido por el análisis integrado

El motor de almacenamiento de datos que impulsa el análisis integrado debe alinearse con los requisitos técnicos, las limitaciones de costos y las ambiciones futuras. Tanto AWS Redshift como Snowflake aportan fortalezas únicas como base para aplicaciones de datos en tiempo real.

En qué se diferencia Qrvey

En Qrvey, sabemos que una capa de datos sólida es la base que hace que cualquier solución de análisis integrado sea exitosa. Somos la única solución con una capa de almacenamiento de datos integrada diseñada para análisis integrados multiinquilino que dan prioridad a la seguridad.

Sin embargo, ¿sabías que aunque nos conectamos con Redshift, Snowflake, PostGres y más, sabemos que no utilizamos ninguno de estos para nuestro almacén de datos nativo? Descubra por qué elegimos AWS OpenSearch para impulsar nuestra solución de análisis integrados para aplicaciones SaaS.