AWS Redshift と Snowflake: 組み込み分析ソリューションの包括的なガイド

組み込み分析が重要な理由: アプリケーション内でデータの洞察を解き放つ

組み込み分析は、あらゆる業界の最新の SaaS アプリケーションにとって不可欠な機能になりつつあります。分析をアプリケーションに直接組み込むことで、内部のアプリケーション ユーザーや外部の顧客がより適切かつ迅速な意思決定を行えるように洞察を導くことができます。 SaaS 企業がメリットを享受できる強力な組み込み分析ソリューションは、データ層から始まります。多くの SaaS 企業は、自社の SaaS ソリューションに最適なデータベースを決定しようとしていますが、多くの場合、AWS Redshift と Snowflake の比較になります。

分析のために外部のビジネス インテリジェンス ツールにデータをエクスポートすることは、あまり一般的ではなくなりました。主要な組織は、アプリ内でライブ データを使用することによる競争上の優位性と収益化の機会を認識しているため、適切なデータベースを選択することが重要です。

データ ウェアハウジング: 組み込み分析を推進するエンジン

リアルタイムおよび/またはマルチテナントの組み込み分析を可能にするには、アプリケーションにはクエリを効率的に処理し、データ分析を提供できる高性能のデータ ウェアハウジング レイヤーが必要です。データ ウェアハウスは、レポート、データ視覚化、ダッシュボード、分析アプリケーションにまたがるユースケースに特化して、さまざまなソースからのデータを整理して保存します。したがって、適切なデータ ウェアハウスを選択することが重要です。

適切なツールの選択: Redshift と Snowflake

組み込みユースケースに大きな期待を寄せる 2 つの主要なクラウド データ ウェアハウスの候補は、AWS Redshift と Snowflake です。どちらのプラットフォームも、組み込み分析に適したスケーラビリティや柔軟性などの利点を備えています。重要な基準に基づいて 2 つのオプションを比較し、どちらの選択肢が組み込みのニーズに最も適しているかを判断します。

Redshift と Snowflake: 長所と短所の比較

AWSレッドシフト

AWS Redshift は、アマゾン ウェブ サービス(AWS) が提供するフルマネージドのペタバイト規模のデータ ウェアハウジング サービスです。これは、分析およびレポートのワークロード向けに最適化されたクラウドベースの超並列処理 (MPP) データベースです。これは、ダッシュボード、アドホック クエリ、データ ウェアハウジングの強化に役立ちます。

Redshift は、列指向ストレージと並列処理を使用して、複数のノードを使用して大規模なデータセットを迅速に分析することにより、高速なクエリ パフォーマンスを提供します。多くの企業は、大量の分析ワークロードを処理できる Redshift に依存しています。こうした大規模なワークロードを管理するために、Redshift はストレージとコンピューティング容量を個別に拡張できます。これにより、必要な分だけ支払う柔軟性が得られます。

スケーラビリティとパフォーマンス: Redshift によるブルート フォースと効率性の融合

クラウド データ ウェアハウジングのパイオニアである Redshift は、高スループット分析ワークロード向けに最適化された超並列処理 (MPP) アーキテクチャを活用した高速クエリ パフォーマンスを提供します。 Redshift を使用すると、オンデマンドでコンピューティングとストレージを個別にスケーリングし、ノード間でデータを自動的に分散できます。超大規模なデータセットや複雑なクエリでも高いパフォーマンスを維持します。ユーザーは、ペタバイト規模に近い 50 ～ 100 倍高速なクエリを報告しています。

費用対効果: 従量課金制 vs 予測可能性

AWS の一部として、Redshift は従量課金制の料金体系を提供しており、現在のニーズに基づいてコストを最適化できます。ただし、コストはクエリ量の変化、基礎となるデータ サイズ、その他の要因によって大幅に変動する可能性があるため、長期的な予算と予測が困難になります。コストの最適化には、Redshift クラスターとワークロードの監視を継続的に微調整する必要があります。

特に組み込み分析の場合、SaaS の使用量は時間の経過とともに増加するため、このコスト モデルは慎重な管理を必要とします。

導入と管理: AWS エコシステムの利点

Redshift はネイティブに AWS の一部であるため、ストレージ、ETL、モニタリングなどの他の AWS サービスを活用したデプロイメントを可能にします。すでに AWS を使用している企業は、その結果、管理オーバーヘッドが軽減されます。しかし、AWS への依存はベンダーロックインにもつながり、他のプラットフォームに移行するには大幅な再アーキテクチャが必要になります。

ユーザーの使いやすさ: Redshift は初心者に優しいですか?

Redshift は、クエリを実行するための標準 SQL インターフェイスを公開します。ただし、最適な構成とコスト管理には、クラスターのサイジング、ワークロード管理、クエリの最適化などの分野に関するより深い専門知識が必要です。このプラットフォームは初心者にとって学習曲線を示す可能性があります。

スノーフレーク

Snowflake は、クラウドでのスケーラビリティ、柔軟性、パフォーマンスを最適化した独自のアーキテクチャを提供するクラウドベースのデータ ウェアハウジング サービスです。マルチクラスターの共有データ アーキテクチャを利用して、ストレージとコンピューティングを効率的に分離します。これにより、ワークロードの需要に合わせてリソースを独立してスケーリングできます。 Snowflake は、パブリック クラウド AWS、Azure、GCP クラウド プラットフォームのネイティブ サポートも備えています。

分離されたストレージ/コンピューティング アーキテクチャにより、クエリ ボリュームとデータ サイズに基づいてクラスターとウェアハウスの容量を自動スケールできます。これにより、Redshift と同様に、高い同時実行性とパフォーマンスが提供されます。

Snowflake は、分析、ダッシュボード、レポートなどのデータ ウェアハウジング ワークロード向けに最適化された SQL データベース エンジンを使用します。

弾力性のあるパワー: オンデマンドでスケールし、Snowflake を使用した分だけ支払います

Snowflake は、柔軟性と拡張性のために最適化された独自のクラウドネイティブ アーキテクチャを先駆けて開発しました。ストレージとコンピューティングが分離されているため、自動スケーリングにより、過負荷になることなく極端なワークロードを処理できます。 Snowflake は秒単位の料金体系も提供しています。アイドル状態のクラスターには料金を支払うことなく、クエリごとに使用された容量に対してのみ料金を支払います。

これには、組み込み分析のユースケースに関して Redshift と同様の懸念があります。 SaaS の使用量が増加するにつれて、企業は、当初の予想に反して、使用量が 1 日を通して一貫していることに気づきます。こうしたコストの増加により、組み込み分析で Snowflake を使用する場合に課題が生じます。

クラウドにとらわれない自由: AWS の壁を超えて

マルチクラウドおよびハイブリッド クラウドのオプションである Snowflake は、AWS、Azure、GCP にまたがってデプロイすることでベンダー ロックインを回避します。 Snowflake は、ボタンを押すだけのクラウド フェイルオーバー機能により、クラウド間の移行を容易にします。 Snowflake は、ウェアハウス全体にコピーすることなく、外部ストア内のデータをクエリする柔軟性も提供します。

リッチ データ エコシステム: シームレスな統合とコラボレーション

Snowflake は、データの共有と交換のための強力なハブです。これにより、チーム、パートナー、その他の関係者がデータに簡単にアクセスして共同作業できるようになります。 Snowflake は、サードパーティ ツールとの広範な互換性も提供します。

将来を見据えたイノベーション: 分析の進化を受け入れる

Snowflake は、クエリ処理、セキュリティ、コンプライアンス、機械学習機能にわたる急速なイノベーションにより、最新の内部分析のための最先端の機能をリードしています。独自のアーキテクチャ選択により、時間の経過とともにプラットフォームを容易に進化させることができます。組織は移行せずに新しい機能の恩恵を受けることができます。

組み込み分析: Redshift と Snowflake が輝く (そしてつまずく) 場所

リアルタイムの洞察: SaaS ユーザーに思考のスピードでデータを提供

組み込み分析では、アプリ内で状況に応じた洞察とガイド付きアクションを推進するために、最小限の遅延でライブのリアルタイム データのクエリと集計を行う必要があります。 Redshift と Snowflake は両方とも MPP アーキテクチャを活用して、大規模なデータセットにわたる迅速な分析を可能にします。 Snowflake には、リアルタイム ダッシュボードやアプリケーションで一般的なスパイク クエリ ワークロードのコストを最適化する、適応型の柔軟なスケーリングと秒単位の価格設定により、わずかな利点があります。

シンプルさと統合: ユーザーを満足させるシームレスな埋め込み

楽しい組み込みエクスペリエンスを実現するには、さまざまなプログラミング言語、フレームワーク、プラットフォームを使用して構築されたアプリケーション内で分析コンポーネントを簡単に統合し、シンプルな構成にする必要があります。どちらのデータ ウェアハウスも、アプリ内から SQL クエリを実行するための標準の JDBC/ODBC 接続を提供します。 Redshift は、現在の AWS アプリケーション チームにとって学習曲線が早い可能性があります。しかし、Snowflake は、さまざまな技術スタックにさらにターンキーで埋め込むための SDK を提供しています。

セキュリティとコンプライアンス: 埋め込みデータによる信頼の構築

組み込み分析はライブデータをアプリに直接入力するため、セキュリティと制御が最も重要です。 Snowflake と Redshift はどちらも、基盤となるクラウド インフラストラクチャを活用して、エンタープライズ グレードのユーザー アクセス制御、暗号化、データ ガバナンス機能を実現します。高度に規制された業界向けに、Snowflake は、データ使用状況を追跡し、機密データをマスクし、きめ細かいアクセス ポリシーを実装するための追加のネイティブ機能を提供します。

Redshift と Snowflake のビッグデータの課題: 量と多様性がより多くを要求するとき

ユースケースがIoT 分析、クリックストリーム、ゲノミクス データなどのビッグ データ ソースに拡大するにつれて、データの量、速度、多様性により、従来のシステムがエッジを越える可能性があります。 JSON イベントのような半構造化データの取り込みは困難を伴います。 ( Qrvey はすべてのデータをネイティブに処理しますが)

Snowpark のような Snowflake のサーバーレス オプションは、さまざまなデータをより少ない負荷で処理します。数百 TB を超えるデータ量を処理すると、Redshift の機能が拡張される可能性があります。大規模なスケールでは、Snowflake はストレージと同時ユーザーの極端な急増をより適切に吸収します。

Redshift と Snowflake の決定におけるユースケースのチャンピオンの選択

コストの考慮事項: 予算とパフォーマンスのバランスをとる

AWS Redshift は、ノードベースのコミットメントによる典型的なクラウドの従量課金制の価格設定に従います。コスト効率は、数 TB を超える大規模なスケールで効果を発揮します。

Snowflake の秒単位の料金設定と適応型スケーリングにより、アイドル状態のクラスターのオーバーヘッドが除去されます。ただし、秒単位の課金では、ワークロードが不均一な共有システムで予期しないスパイクが発生する可能性もあります。 Snowflake のクロスクラウド展開、データ共有、BYOL オプションは、最適化のためのより多くの手段を提供します。 Snowflake コストの最適化について詳しく読むか、 Snowflake コスト最適化計算ツールを試してください。

技術要件: 機能をニーズに適合させる

Redshift は、AWS 中心のアプリケーション環境に統合されたシンプルな分析のための、迅速な価値実現を可能にする密結合ソリューションを提供します。大規模な機械学習やハイブリッド トランザクション/分析処理などのより複雑なユースケースでは、Snowflake のより高度なアーキテクチャの恩恵を受ける可能性があります。 Snowflake は、マルチクラウドの柔軟性や豊富なデータ共有エコシステムのニーズをより適切に満たします。

成長に合わせたプラットフォームの選択: Redshift vs Snowflake

Snowflake のプラットフォームはクラウドベースで、セキュリティ、コンプライアンス、データ サイエンス、ガバナンスにおける迅速なイノベーションを提供します。これは、コストが抑制されている限り、長期的には理想的なソリューションになります。

ストレージとコンピューティングの基本的な分離により、将来の移行が容易になります。予期せぬ変更に対する将来性を考慮すると Snowflake が有利ですが、Redshift も依然として良い選択肢である可能性があります。

Redshift vs Snowflake: コラボレーションとハイブリッド ソリューション

データ ウェアハウジングの状況は急速に進化し続けており、Redshift、Snowflake、その他のプラットフォーム間の境界は時間の経過とともにさらに曖昧になってきています。勝者総取りのダイナミックさではなく、プラットフォーム間の統合とコラボレーションが増加していると考えられます。

多くの組織は、大規模なデータ サイエンス実験のために、Snowflake と統合された高負荷の運用ワークロードのために Redshift を使用したハイブリッド ソリューションを活用しています。最近リリースされたSnowflake 用の AWS Redshift 統合のようなコネクタにより、相互運用が容易になります。

分析のユースケースがより洗練されるにつれて、理想的なプラットフォームをそれぞれの特定の組み込みシナリオに適合させることで、画一的な選択肢よりも多くの価値が得られるようになります。

要点: 組み込み分析の取り組みに適切なデータ ウェアハウスを採用する

組み込み分析を強化するデータ ウェアハウス エンジンは、技術要件、コストの制約、将来の目標と一致する必要があります。 AWS Redshift と Snowflake はどちらも、リアルタイム データ アプリケーションの基盤として独自の強みをもたらします。

Qrvey の違い

Qrvey では、強力なデータ層が組み込み分析ソリューションを成功させる基盤であることを知っています。弊社は、マルチテナントのセキュリティ第一の組み込み分析向けに作られたデータ ウェアハウス層を内蔵した唯一のソリューションです。

ただし、Redshift、Snowflake、PostGres などに接続している一方で、ネイティブ データ ウェアハウスにはこれらのいずれも使用していないことをご存知ですか? SaaS アプリケーションの組み込み分析ソリューションを強化するためにAWS OpenSearch を選択した理由をご覧ください。