AWS Redshift와 Snowflake 비교: 내장형 분석 솔루션에 대한 종합 가이드

임베디드 분석이 중요한 이유: 애플리케이션 내에서 데이터 통찰력 확보

내장된 분석은 산업 전반에 걸쳐 최신 SaaS 애플리케이션에 없어서는 안 될 기능이 되고 있습니다. 분석을 애플리케이션에 직접 내장함으로써 통찰력은 내부 애플리케이션 사용자와 외부 고객이 더 좋고 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 안내할 수 있습니다. SaaS 회사가 이점을 누릴 수 있는 강력한 내장형 분석 솔루션은 데이터 계층에서 시작됩니다. 많은 SaaS 회사는 SaaS 솔루션에 가장 적합한 데이터베이스를 결정하려고 노력하며 종종 AWS Redshift와 Snowflake 비교가 됩니다.

분석을 위해 외부 비즈니스 인텔리전스 도구로 데이터를 내보내는 일이 점점 줄어들고 있습니다. 선도적인 조직은 앱 내에서 실시간 데이터를 사용하여 경쟁 우위와 수익 창출 기회를 실현하고 있으므로 올바른 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.

데이터 웨어하우징: 내장형 분석을 지원하는 엔진

실시간 및/또는 멀티 테넌트 임베디드 분석을 활성화하려면 애플리케이션에 쿼리를 효율적으로 처리하고 데이터 분석을 제공할 수 있는 고성능 데이터 웨어하우징 계층이 필요합니다. 데이터 웨어하우스는 보고, 데이터 시각화, 대시보드 및 분석 애플리케이션에 걸친 사용 사례를 위해 다양한 소스의 데이터를 구성하고 저장합니다. 따라서 올바른 데이터 웨어하우스를 선택하는 것이 중요합니다.

올바른 도구 선택: Redshift 대 Snowflake

임베디드 사용 사례에 대한 큰 가능성을 보여주는 두 가지 주요 클라우드 데이터 웨어하우스 경쟁자는 AWS Redshift와 Snowflake입니다. 두 플랫폼 모두 임베디드 분석에 적합한 확장성 및 유연성과 같은 이점을 제공합니다. 우리는 중요한 기준에 따라 두 가지 옵션을 비교하여 어떤 선택이 내장된 요구 사항에 가장 적합한지 결정합니다.

Redshift 대 Snowflake: 강점과 약점 비교

AWS 레드시프트

AWS Redshift는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 완전 관리형 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우징 서비스입니다. 분석 및 보고 워크로드에 최적화된 클라우드 기반 MPP(대량 병렬 처리) 데이터베이스입니다. 이는 대시보드, 임시 쿼리 및 데이터 웨어하우징을 지원하는 데 유용합니다.

Redshift는 컬럼형 스토리지와 병렬 처리를 사용하여 여러 노드를 사용하여 대규모 데이터 세트를 빠르게 분석함으로써 빠른 쿼리 성능을 제공합니다. 많은 기업이 과도한 분석 워크로드를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 Redshift를 사용하고 있습니다. 이러한 대규모 워크로드를 관리하기 위해 Redshift는 스토리지와 컴퓨팅 용량을 독립적으로 확장할 수 있습니다. 이는 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있는 유연성을 제공합니다.

확장성 및 성능: 무차별 대입이 Redshift를 통해 효율성을 충족합니다.

클라우드 데이터 웨어하우징의 선구자인 Redshift는 높은 처리량의 분석 워크로드에 최적화된 MPP(대량 병렬 처리) 아키텍처를 활용하여 빠른 쿼리 성능을 제공합니다. Redshift를 사용하면 필요에 따라 컴퓨팅과 스토리지를 별도로 확장하여 노드 전체에 데이터를 자동으로 배포할 수 있습니다. 초대형 데이터세트와 복잡한 쿼리에서도 높은 성능을 유지합니다. 사용자들은 페타바이트 규모에 가까운 쿼리가 50~100배 더 빨라졌다고 보고했습니다.

비용 효율성: 종량제 대 예측 가능성

AWS의 일부인 Redshift는 종량제 가격을 제공하므로 현재 요구 사항에 따라 비용을 최적화할 수 있습니다. 그러나 비용은 쿼리 볼륨, 기본 데이터 크기 및 기타 요인의 변화에 따라 크게 달라질 수 있으므로 장기적인 예산과 예측이 어려워집니다. 비용 최적화를 위해서는 Redshift 클러스터와 워크로드 모니터링을 지속적으로 미세 조정해야 합니다.

특히 내장형 분석의 경우 SaaS 사용량이 시간이 지남에 따라 증가하므로 이 비용 모델에는 신중한 관리가 필요합니다.

배포 및 관리: AWS 생태계의 이점

기본적으로 AWS의 일부인 Redshift는 스토리지, ETL, 모니터링 등을 위해 다른 AWS 서비스를 활용하여 배포를 지원합니다. 결과적으로 이미 AWS를 사용하고 있는 기업은 관리 오버헤드를 덜 경험하고 있습니다. 그러나 AWS에 대한 의존도는 공급업체 종속으로 이어집니다. 다른 플랫폼으로 마이그레이션하려면 상당한 재설계가 필요합니다.

사용자 친화성: Redshift는 초보자에게 친숙합니까?

Redshift는 쿼리 실행을 위한 표준 SQL 인터페이스를 공개합니다. 그러나 최적의 구성 및 비용 관리에는 클러스터 크기 조정, 워크로드 관리 및 쿼리 최적화와 같은 영역에 대한 심층적인 전문 지식이 필요합니다. 플랫폼은 초보자를 위한 학습 곡선을 제시할 수 있습니다.

눈송이

Snowflake는 클라우드의 확장성, 유연성 및 성능에 최적화된 고유한 아키텍처를 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 서비스입니다. 멀티 클러스터, 공유 데이터 아키텍처를 활용하여 스토리지와 컴퓨팅을 효율적으로 분리합니다. 이를 통해 워크로드 수요에 맞게 리소스를 독립적으로 확장할 수 있습니다. Snowflake는 또한 퍼블릭 클라우드 AWS, Azure 및 GCP 클라우드 플랫폼을 기본적으로 지원합니다.

분리된 스토리지/컴퓨팅 아키텍처는 쿼리 볼륨과 데이터 크기에 따라 클러스터와 웨어하우스 용량을 자동으로 확장할 수 있습니다. 이는 Redshift와 유사하게 높은 동시성과 성능을 제공합니다.

Snowflake는 분석, 대시보드, 보고 등과 같은 데이터 웨어하우징 워크로드에 최적화된 SQL 데이터베이스 엔진을 사용합니다.

Elastic Power: 수요에 따라 확장하고 Snowflake를 통해 사용한 만큼만 지불

Snowflake는 유연성과 확장성에 최적화된 고유한 클라우드 네이티브 아키텍처를 개척했습니다. 분리된 스토리지와 컴퓨팅을 통해 Auto Scaling을 통해 과부하 없이 극한의 워크로드를 처리할 수 있습니다. Snowflake는 또한 초당 가격을 제공합니다. 유휴 클러스터에 대한 비용을 지불하지 않고 쿼리당 사용된 용량에 대해서만 비용을 지불합니다.

이는 임베디드 분석 사용 사례에 대한 Redshift와 유사한 우려 사항을 가지고 있습니다. SaaS 사용량이 증가함에 따라 기업은 초기 기대와는 달리 사용량이 하루 종일 일정하게 유지된다는 사실을 깨닫습니다. 이러한 비용 증가는 내장된 분석 기능과 함께 Snowflake를 사용하는 데 어려움을 초래합니다.

클라우드에 구애받지 않는 자유: AWS 벽 너머

멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 옵션인 Snowflake는 AWS, Azure 및 GCP에 배포하여 공급업체 종속을 방지합니다. Snowflake는 푸시 버튼 클라우드 장애 조치 기능을 통해 클라우드 간 간편한 마이그레이션을 제공합니다. Snowflake는 또한 웨어하우스 전체에 복사하지 않고도 외부 저장소의 데이터를 쿼리할 수 있는 유연성을 제공합니다.

풍부한 데이터 생태계: 원활한 통합 및 협업

Snowflake는 데이터 공유 및 교환을 위한 강력한 허브입니다. 이는 팀, 파트너 및 기타 이해관계자가 데이터에 쉽게 액세스하고 협업할 수 있도록 도와줍니다. Snowflake는 또한 타사 도구와의 광범위한 호환성을 제공합니다.

미래 보장형 혁신: 분석의 진화 수용

쿼리 처리, 보안, 규정 준수 및 기계 학습 기능 전반에 걸쳐 신속한 혁신을 통해 Snowflake는 최신 내부 분석을 위한 최첨단 기능을 선도하고 있습니다. 고유한 아키텍처 선택을 통해 시간이 지남에 따라 플랫폼을 쉽게 발전시킬 수 있습니다. 조직은 마이그레이션 없이도 새로운 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

임베디드 분석: Redshift와 Snowflake가 빛을 발하는 곳(그리고 넘어지는 곳)

실시간 통찰력: 생각하는 속도로 SaaS 사용자에게 데이터 제공

내장형 분석을 사용하려면 최소한의 지연 시간으로 실시간 실시간 데이터를 쿼리하고 집계하여 앱 내에서 상황에 맞는 통찰력과 안내된 조치를 취해야 합니다. Redshift와 Snowflake는 모두 MPP 아키텍처를 활용하여 대규모 데이터 세트에 대한 신속한 분석을 지원합니다. 실시간 대시보드 및 애플리케이션에서 흔히 발생하는 급증하는 쿼리 워크로드에 대한 비용을 최적화하는 적응형 탄력적 확장 및 초당 가격 책정으로 인해 Snowflake에는 약간의 이점이 있습니다.

단순성과 통합: 사용자 즐거움을 위한 원활한 임베딩

즐거운 임베디드 경험을 위해서는 분석 구성요소가 다양한 프로그래밍 언어, 프레임워크 및 플랫폼을 사용하여 구축된 애플리케이션 내에서 쉽게 통합되고 간단한 구성이 필요합니다. 두 데이터 웨어하우스 모두 앱 내에서 SQL 쿼리를 실행하기 위한 표준 JDBC/ODBC 연결을 제공합니다. Redshift는 현재 AWS 애플리케이션 팀의 학습 곡선을 더 빠르게 만들 수 있습니다. 그러나 Snowflake는 다양한 기술 스택에 걸쳐 더 많은 턴키 임베딩을 위한 SDK를 제공합니다.

보안 및 규정 준수: 내장된 데이터로 신뢰 구축

내장된 분석은 실시간 데이터를 앱에 직접 입력하므로 보안과 제어가 무엇보다 중요합니다. Snowflake와 Redshift는 모두 기본 클라우드 인프라를 활용하여 엔터프라이즈급 사용자 액세스 제어, 암호화 및 데이터 거버넌스 기능을 지원합니다. 규제가 엄격한 산업을 위해 Snowflake는 데이터 사용량을 추적하고 민감한 데이터를 마스킹하며 세분화된 액세스 정책을 구현하는 추가 기본 기능을 제공합니다.

Redshift와 Snowflake의 빅 데이터 과제: 볼륨과 다양성이 더 많은 것을 요구하는 경우

사용 사례가 IoT 분석 , 클릭스트림 또는 게놈 데이터와 같은 빅 데이터 소스로 확장됨에 따라 데이터의 양, 속도 및 다양성으로 인해 기존 시스템이 한계를 넘어설 수 있습니다. JSON 이벤트와 같은 반구조화된 데이터를 수집하는 것은 까다롭습니다. ( Qrvey는 모든 데이터를 기본적으로 처리 하지만)

Snowpark와 같은 Snowflake의 서버리스 옵션은 마찰을 줄이면서 다양한 데이터를 처리합니다. 100TB가 넘는 데이터 볼륨을 처리하면 Redshift 기능이 확장될 수 있습니다. 대규모 규모에서 Snowflake는 스토리지 및 동시 사용자의 극심한 급증을 더 잘 흡수합니다.

Redshift 대 Snowflake 결정에서 사용 사례에 적합한 챔피언 선택

비용 고려 사항: 예산과 성과의 균형

AWS Redshift는 노드 기반 약정으로 일반적인 클라우드 종량제 가격을 따릅니다. 비용 효율성은 몇 TB를 초과하는 더 높은 규모에서 시작됩니다.

Snowflake의 초당 가격 책정 및 적응형 확장은 유휴 클러스터의 오버헤드를 제거합니다. 그러나 초당 청구는 작업 부하가 고르지 않은 공유 시스템에서 예상치 못한 급증을 초래할 수도 있습니다. Snowflake의 클라우드 간 배포, 데이터 공유 및 BYOL 옵션은 최적화를 위한 더 많은 수단을 제공합니다. Snowflake 비용 최적화 에 대해 자세히 알아보거나 Snowflake 비용 최적화 계산기를 사용해 보세요.

기술 요구 사항: 요구 사항에 맞는 기능 맞추기

Redshift는 AWS 중심 애플리케이션 환경에 통합된 보다 간단한 분석을 위해 빠른 가치 실현 시간을 갖춘 긴밀하게 결합된 솔루션을 제공합니다. 대규모 기계 학습, 하이브리드 트랜잭션/분석 처리와 같은 보다 복잡한 사용 사례에서는 Snowflake의 고급 아키텍처를 활용할 수 있습니다. Snowflake는 다중 클라우드 유연성 또는 풍부한 데이터 공유 생태계에 대한 요구 사항을 더 잘 충족합니다.

성장할 플랫폼 선택: Redshift와 Snowflake

Snowflake의 플랫폼은 보안, 규정 준수, 데이터 과학 및 거버넌스 분야에서 빠른 혁신을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 이는 비용이 적절하게 유지된다는 가정 하에 장기적으로 이상적인 솔루션이 됩니다.

스토리지와 컴퓨팅의 기본 분리는 향후 마이그레이션을 용이하게 합니다. 예상치 못한 변화에 대한 미래 보장은 Snowflake를 선호하지만 Redshift는 여전히 좋은 선택일 가능성이 높습니다.

Redshift 대 Snowflake: 협업 및 하이브리드 솔루션

데이터 웨어하우징 환경은 Redshift, Snowflake 및 기타 플랫폼 간의 경계가 시간이 지남에 따라 더욱 모호해지면서 계속 빠르게 발전하고 있습니다. 승자독식의 역학보다는 플랫폼 간의 융합과 협력이 증가하는 것을 볼 수 있습니다.

많은 조직에서는 대규모 데이터 과학 실험을 위해 Snowflake와 통합된 고강도 운영 워크로드를 위해 Redshift와 하이브리드 솔루션을 활용합니다. 최근 출시된 Snowflake용 AWS Redshift 통합 과 같은 커넥터를 사용하면 상호 운용이 더 쉬워집니다.

분석 사용 사례가 더욱 정교해짐에 따라 이상적인 플랫폼을 각 특정 내장 시나리오에 맞추면 모든 경우에 적용되는 일률적인 선택보다 더 많은 가치가 드러납니다.

요점: 임베디드 분석 여정에 적합한 데이터 웨어하우스 수용

임베디드 분석을 지원하는 데이터 웨어하우징 엔진은 기술 요구 사항, 비용 제약 및 미래 목표에 부합해야 합니다. AWS Redshift와 Snowflake는 모두 실시간 데이터 애플리케이션의 기반으로서 고유한 장점을 제공합니다.

Qrvey가 어떻게 다른가요?

Qrvey에서는 강력한 데이터 계층이 모든 임베디드 분석 솔루션을 성공으로 이끄는 기반이라는 것을 알고 있습니다. 우리는 멀티 테넌트, 보안 우선 내장형 분석을 위해 만들어진 데이터 웨어하우스 계층이 내장된 유일한 솔루션입니다.

그러나 Redshift, Snowflake, PostGres 등과 연결하는 동안 기본 데이터 웨어하우스에는 이들 중 어떤 것도 사용하지 않는다는 것을 알고 계셨습니까? SaaS 애플리케이션 솔루션에 대한 내장형 분석을 강화하기 위해 AWS OpenSearch를 선택한 이유를 알아보세요.