AWS Redshift vs Snowflake: um guia abrangente para soluções analíticas incorporadas

Por que a análise incorporada é importante: liberando insights de dados em aplicativos

A análise incorporada está se tornando um recurso indispensável para aplicativos SaaS modernos em todos os setores. Ao incorporar análises diretamente nos aplicativos, os insights podem orientar os usuários internos dos aplicativos e os clientes externos para permitir uma tomada de decisão melhor e mais rápida. Uma forte solução de análise incorporada da qual as empresas de SaaS podem se beneficiar começa com a camada de dados. Muitas empresas de SaaS tentam determinar o melhor banco de dados para sua solução SaaS e muitas vezes isso se torna uma comparação entre AWS Redshift e Snowflake.

A exportação de dados para ferramentas externas de business intelligence para análise está se tornando menos comum. As organizações líderes estão percebendo a vantagem competitiva e as oportunidades de monetização do uso de dados em tempo real em seus aplicativos, portanto, escolher o banco de dados certo é importante.

Data Warehousing: o mecanismo que impulsiona a análise incorporada

Para permitir análises integradas em tempo real e/ou multilocatários, os aplicativos precisam de uma camada de armazenamento de dados de alto desempenho que possa processar consultas com eficiência e fornecer análises de dados. O data warehouse organiza e armazena dados de várias fontes especificamente para casos de uso que abrangem relatórios, visualização de dados, painéis e aplicativos analíticos. Escolher o data warehouse certo é, portanto, fundamental.

Escolhendo a ferramenta certa: Redshift vs Snowflake

Dois concorrentes líderes de data warehouse em nuvem que mostram grande promessa para casos de uso incorporados são AWS Redshift e Snowflake. Ambas as plataformas oferecem vantagens como escalabilidade e flexibilidade que são adequadas para análises incorporadas. Comparamos as duas opções através de critérios cruciais para determinar qual opção atende melhor às necessidades incorporadas.

Redshift vs Snowflake: comparando pontos fortes e fracos

AWS Redshift

AWS Redshift é um serviço de armazenamento de dados em escala de petabytes totalmente gerenciado fornecido pela Amazon Web Services (AWS). É um banco de dados de processamento massivamente paralelo (MPP) baseado em nuvem e otimizado para cargas de trabalho analíticas e de relatórios. Isso o torna útil para alimentar painéis, consultas ad hoc e armazenamento de dados.

O Redshift fornece desempenho de consulta rápido usando armazenamento colunar e processamento paralelo para analisar rapidamente grandes conjuntos de dados usando vários nós. Muitas empresas confiam no Redshift devido à sua capacidade de lidar com cargas de trabalho analíticas pesadas. Para gerenciar essas cargas de trabalho maiores, o Redshift pode dimensionar o armazenamento e a capacidade de computação de forma independente. Isso oferece a flexibilidade de pagar apenas pelo que você precisa.

Escalabilidade e desempenho: força bruta encontra eficiência com Redshift

Pioneiro em armazenamento de dados em nuvem, o Redshift oferece desempenho de consulta rápido, aproveitando uma arquitetura de processamento massivamente paralelo (MPP) otimizada para cargas de trabalho de análise de alto rendimento. O Redshift permite dimensionar a computação e o armazenamento separadamente sob demanda, distribuindo automaticamente os dados entre os nós. O desempenho permanece alto mesmo com conjuntos de dados ultragrandes e consultas complexas. Os usuários relataram consultas 50-100x mais rápidas perto da escala de petabytes.

Custo-benefício: pré-pagamento versus previsibilidade

Como parte da AWS, o Redshift oferece preços pré-pagos, permitindo a otimização de custos com base nas necessidades atuais. No entanto, os custos podem variar significativamente com base nas alterações nos volumes de consultas, nos tamanhos dos dados subjacentes e em outros fatores, dificultando orçamentos e previsões de longo prazo. A otimização de custos requer ajuste contínuo dos clusters Redshift e monitoramento da carga de trabalho.

Especificamente para análises incorporadas, esse modelo de custo requer um gerenciamento cuidadoso, pois o uso de SaaS deve crescer com o tempo.

Implantação e gerenciamento: a vantagem do ecossistema AWS

Sendo nativamente parte da AWS, o Redshift permite a implantação aproveitando outros serviços da AWS para armazenamento, ETL, monitoramento e muito mais. Como resultado, as empresas que já usam a AWS experimentam menos sobrecarga de gerenciamento. Mas a dependência da AWS também leva ao aprisionamento do fornecedor – a migração para outras plataformas exigiria uma reformulação significativa da arquitetura.

Facilidade de uso: o Redshift é amigável para iniciantes?

Redshift expõe uma interface SQL padrão para execução de consultas. No entanto, a configuração ideal e o gerenciamento de custos exigem conhecimentos mais profundos em áreas como dimensionamento de cluster, gerenciamento de carga de trabalho e otimização de consultas. A plataforma pode apresentar uma curva de aprendizado para iniciantes.

Floco de neve

Snowflake é um serviço de armazenamento de dados baseado em nuvem que oferece uma arquitetura exclusiva otimizada para escalabilidade, flexibilidade e desempenho na nuvem. Ele utiliza uma arquitetura de dados compartilhados com vários clusters para separar com eficiência o armazenamento e a computação. Isso permite o dimensionamento independente de recursos para atender às demandas da carga de trabalho. Snowflake também tem suporte nativo para plataformas de nuvem públicas AWS, Azure e GCP.

A arquitetura de armazenamento/computação dissociada pode dimensionar automaticamente clusters e capacidade de armazenamento com base em volumes de consulta e tamanhos de dados. Isso fornece alta simultaneidade e desempenho, semelhante ao Redshift.

Snowflake usa um mecanismo de banco de dados SQL otimizado para cargas de trabalho de armazenamento de dados, como análises, painéis, relatórios, etc.

Elastic Power: dimensione sob demanda, pague pelo que usar com Snowflake

A Snowflake foi pioneira em uma arquitetura nativa da nuvem exclusiva, otimizada para flexibilidade e escalabilidade. O armazenamento e a computação dissociados permitem o escalonamento automático para lidar com cargas de trabalho extremas sem sobrecarga. Snowflake também oferece preços por segundo – pague apenas pela capacidade usada por consulta, sem pagar por clusters ociosos.

Isso tem preocupações semelhantes às do Redshift para casos de uso de análise incorporada. À medida que aumenta o uso de SaaS, as empresas percebem que o uso permanece consistente ao longo do dia, contrariando suas expectativas iniciais. Esses aumentos de custos apresentam desafios para o uso do Snowflake com análises incorporadas.

Liberdade agnóstica na nuvem: além dos muros da AWS

Uma opção de nuvem híbrida e multinuvem, o Snowflake evita a dependência de fornecedores ao implantar em AWS, Azure e GCP. Snowflake oferece migração fácil entre nuvens com recursos de failover de nuvem por botão. O Snowflake também oferece flexibilidade para consultar dados em armazenamentos externos sem copiar no warehouse.

Ecossistema de dados rico: integração e colaboração perfeitas

Snowflake é um centro forte para compartilhamento e troca de dados. Ajuda equipes, parceiros e outras partes interessadas a acessar e colaborar facilmente nos dados. Snowflake também oferece ampla compatibilidade com ferramentas de terceiros.

Inovação preparada para o futuro: abraçando a evolução da análise

Com rápida inovação em recursos de processamento de consultas, segurança, conformidade e aprendizado de máquina, a Snowflake está liderando o caminho em recursos de ponta para análises internas modernas. Suas opções de arquitetura exclusivas facilitam a evolução da plataforma ao longo do tempo. As organizações podem se beneficiar de novos recursos sem migrações.

Análise incorporada: onde o Redshift e o Snowflake brilham (e tropeçam)

Insights em tempo real: entrega de dados na velocidade do pensamento para usuários de SaaS

A análise incorporada requer consulta e agregação de dados ao vivo e em tempo real com latência mínima para gerar insights contextuais e ações guiadas nos aplicativos. Tanto o Redshift quanto o Snowflake aproveitam as arquiteturas MPP para permitir análises rápidas em grandes conjuntos de dados. Pequenas vantagens vão para o Snowflake por seu escalonamento elástico adaptável e preço por segundo, que otimiza custos para cargas de trabalho de consulta pontiagudas, comuns em painéis e aplicativos em tempo real.

Simplicidade e integração: incorporação perfeita para deleite do usuário

Para experiências incorporadas agradáveis, os componentes analíticos precisam de fácil integração e configuração simples em aplicativos criados usando diversas linguagens de programação, estruturas e plataformas. Ambos os data warehouses oferecem conectividade JDBC/ODBC padrão para execução de consultas SQL a partir de aplicativos. O Redshift pode ter curvas de aprendizado mais rápidas para as equipes atuais de aplicativos da AWS. Mas a Snowflake oferece SDKs para uma incorporação mais completa em diversas pilhas de tecnologia.

Segurança e conformidade: construindo confiança com dados incorporados

A análise incorporada coloca dados em tempo real diretamente nos aplicativos, portanto, a segurança e os controles são fundamentais. Tanto o Snowflake quanto o Redshift permitem controles de acesso de usuário de nível empresarial, criptografia e recursos de governança de dados, aproveitando as infraestruturas de nuvem subjacentes. Para setores altamente regulamentados, o Snowflake oferece recursos nativos adicionais para rastrear o uso de dados, mascarar dados confidenciais e implementar políticas de acesso refinadas.

Desafios de Big Data do Redshift vs Snowflake: quando o volume e a variedade exigem mais

À medida que os casos de uso se expandem para fontes de big data, como análises de IoT , fluxos de cliques ou dados genômicos, o volume, a velocidade e a variedade de dados podem levar os sistemas convencionais ao limite. A ingestão de dados semiestruturados, como eventos JSON, é complicada. (Embora Qrvey lide com todos os dados nativamente )

As opções sem servidor no Snowflake, como o Snowpark, lidam com dados variados com menos atrito. Lidar com volumes de dados acima de centenas de TB pode ampliar os recursos do Redshift. Em grandes escalas, o Snowflake absorve melhor picos extremos de armazenamento e usuários simultâneos.

Escolhendo o campeão para seu caso de uso nesta decisão Redshift vs Snowflake

Considerações sobre Custos: Equilibrando Orçamento e Desempenho

O AWS Redshift segue os preços típicos de pagamento conforme o uso da nuvem com compromissos baseados em nós. A eficiência de custos ocorre em escalas mais altas, acima de alguns TB.

O preço por segundo e o dimensionamento adaptativo do Snowflake eliminam a sobrecarga de clusters ociosos. Mas a cobrança por segundo também pode levar a picos inesperados em sistemas compartilhados com cargas de trabalho desiguais. A implantação entre nuvens, o compartilhamento de dados e as opções de BYOL no Snowflake fornecem mais alavancas para otimização. Leia mais sobre a otimização de custos do Snowflake ou experimente nossa Calculadora de Otimização de Custos do Snowflake .

Requisitos Técnicos: Combinando Capacidades com Necessidades

O Redshift fornece uma solução fortemente acoplada com retorno rápido para análises mais simples integradas em ambientes de aplicativos centrados na AWS. Casos de uso mais complexos, como aprendizado de máquina em grande escala e processamento híbrido transacional/analítico, podem se beneficiar da arquitetura mais avançada do Snowflake. O Snowflake atende melhor às necessidades de flexibilidade multinuvem ou de ecossistemas ricos de compartilhamento de dados.

Escolhendo uma plataforma para crescer: Redshift vs Snowflake

A plataforma da Snowflake é baseada na nuvem e oferece inovação rápida em segurança, conformidade, ciência de dados e governança. Isto torna-o uma solução ideal a longo prazo... desde que os custos sejam controlados.

A separação subjacente entre armazenamento e computação facilita futuras migrações. A preparação para mudanças imprevistas favorece o Snowflake, mas o Redshift ainda é provavelmente uma boa opção.

Redshift vs Snowflake: colaboração e soluções híbridas

O cenário de data warehousing continua a evoluir rapidamente, com as fronteiras entre Redshift, Snowflake e outras plataformas se tornando mais porosas ao longo do tempo. Em vez de uma dinâmica em que o vencedor leva tudo, vemos uma crescente convergência e colaboração entre plataformas.

Muitas organizações utilizam soluções híbridas com Redshift para cargas de trabalho operacionais de alta intensidade integradas com Snowflake para experimentos de ciência de dados em larga escala. Conectores como a integração AWS Redshift lançada recentemente para Snowflake facilitam a interoperação.

À medida que os casos de uso de análise se tornam mais sofisticados, combinar a plataforma ideal com cada cenário incorporado específico trará mais valor do que uma escolha única para todos.

Conclusão: adotando o data warehouse certo para sua jornada de análise incorporada

O mecanismo de armazenamento de dados que alimenta a análise incorporada deve estar alinhado com os requisitos técnicos, as restrições de custos e as ambições futuras. Tanto o AWS Redshift quanto o Snowflake trazem pontos fortes exclusivos como base para aplicações de dados em tempo real.

Como o Qrvey é diferente

Na Qrvey, sabemos que uma forte camada de dados é a base que torna qualquer solução analítica incorporada bem-sucedida. Somos a única solução com uma camada de data warehouse integrada feita para análises integradas multilocatários e com foco na segurança.

No entanto, você sabia que embora nos conectemos com Redshift, Snowflake, PostGres e muito mais, sabemos que não usamos nenhum deles em nosso data warehouse nativo? Descubra por que escolhemos o AWS OpenSearch para potencializar nossa solução de análise integrada para aplicativos SaaS.