Почему встроенная аналитика важна: использование анализа данных в приложениях становится незаменимой возможностью для современных SaaS-приложений в различных отраслях. Встраивая аналитику непосредственно в приложения, аналитика может помочь внутренним пользователям приложений и внешним клиентам обеспечить более эффективное и быстрое принятие решений. Надежное встроенное аналитическое решение, от которого могут извлечь выгоду SaaS-компании, начинается с уровня данных. Многие SaaS-компании пытаются определить лучшую базу данных для своего SaaS-решения, и нередко это становится сравнением AWS Redshift и Snowflake. Встроенная аналитика Экспорт данных во внешние инструменты бизнес-аналитики для анализа становится все менее распространенным. Ведущие организации осознают конкурентные преимущества и использования живых данных в своих приложениях, поэтому выбор правильной базы данных имеет большое значение. возможности монетизации Хранилище данных: механизм встроенной аналитики Чтобы обеспечить встроенную аналитику в реальном времени и/или мультитенантность, приложениям необходим высокопроизводительный уровень хранилища данных, который может эффективно обрабатывать запросы и обеспечивать анализ данных. Хранилище данных организует и хранит данные из различных источников специально для сценариев использования, охватывающих отчеты, визуализацию данных, информационные панели и аналитические приложения. Поэтому выбор правильного хранилища данных имеет решающее значение. Выбор правильного инструмента: Redshift против Snowflake Двумя ведущими претендентами на облачные хранилища данных, которые демонстрируют большие перспективы для встраиваемых систем, являются AWS Redshift и Snowflake. Обе платформы предлагают такие преимущества, как масштабируемость и гибкость, которые хорошо подходят для встроенной аналитики. Мы сравниваем два варианта по важнейшим критериям, чтобы определить, какой вариант лучше всего соответствует встроенным потребностям. Redshift против Snowflake: сравнение сильных и слабых сторон AWS Редшифт AWS Redshift — это полностью управляемый сервис хранения данных объемом в петабайты, предоставляемый (AWS). Это облачная база данных с массовой параллельной обработкой (MPP), оптимизированная для рабочих нагрузок анализа и отчетности. Это делает его полезным для создания информационных панелей, специальных запросов и хранилищ данных. Amazon Web Services Redshift обеспечивает высокую производительность запросов за счет использования столбцового хранилища и параллельной обработки для быстрого анализа больших наборов данных с использованием нескольких узлов. Многие предприятия полагаются на Redshift, учитывая его способность справляться с большими аналитическими нагрузками. Чтобы управлять этими более крупными рабочими нагрузками, Redshift может независимо масштабировать хранилище и вычислительные мощности. Это дает вам возможность платить только за то, что вам нужно. Масштабируемость и производительность: грубая сила и эффективность с Redshift Компания Redshift, пионер в области облачных хранилищ данных, обеспечивает высокую производительность запросов за счет использования архитектуры массово-параллельной обработки (MPP), оптимизированной для аналитических рабочих нагрузок с высокой пропускной способностью. Redshift позволяет масштабировать вычислительные ресурсы и хранилище отдельно по требованию, автоматически распределяя данные по узлам. Производительность остается высокой даже при работе со сверхбольшими наборами данных и сложными запросами. Пользователи сообщают о скорости выполнения запросов в 50–100 раз в петабайтном масштабе. Экономическая эффективность: оплата по мере использования или предсказуемость В рамках AWS Redshift предлагает оплату по мере использования, что позволяет оптимизировать затраты в соответствии с текущими потребностями. Однако затраты могут значительно варьироваться в зависимости от изменения объемов запросов, размеров базовых данных и других факторов, что затрудняет составление долгосрочных бюджетов и прогнозов. Оптимизация затрат требует постоянной настройки кластеров Redshift и мониторинга рабочей нагрузки. В частности, для встроенной аналитики эта модель затрат требует тщательного управления, поскольку использование SaaS должно со временем расти. Развертывание и управление: преимущество экосистемы AWS Будучи изначально частью AWS, Redshift обеспечивает развертывание с использованием других сервисов AWS для хранения, ETL, мониторинга и многого другого. В результате компании, уже использующие AWS, испытывают меньшие затраты на управление. Но зависимость от AWS также приводит к привязке к поставщику — переход на другие платформы потребует существенной перестройки архитектуры. Удобство для пользователя: удобен ли Redshift для новичков? Redshift предоставляет стандартный интерфейс SQL для выполнения запросов. Однако оптимальная конфигурация и управление затратами требуют более глубоких знаний в таких областях, как определение размера кластера, управление рабочей нагрузкой и оптимизация запросов. Платформа может представлять собой кривую обучения для новичков. Снежинка Snowflake — это облачная служба хранилища данных, предлагающая уникальную архитектуру, оптимизированную для масштабируемости, гибкости и производительности в облаке. Он использует многокластерную архитектуру общих данных для эффективного разделения хранилища и вычислений. Это позволяет независимо масштабировать ресурсы в соответствии с требованиями рабочей нагрузки. Snowflake также имеет встроенную поддержку облачных платформ AWS, Azure и GCP. Разделенная архитектура хранения и вычислений позволяет автоматически масштабировать кластеры и емкость хранилища в зависимости от объемов запросов и размеров данных. Это обеспечивает высокий уровень параллелизма и производительности, аналогичный Redshift. Snowflake использует ядро базы данных SQL, оптимизированное для рабочих нагрузок хранилищ данных, таких как аналитика, информационные панели, отчеты и т. д. Elastic Power: масштабируйтесь по требованию, платите за то, что используете, с помощью Snowflake Snowflake впервые разработала уникальную облачную архитектуру, оптимизированную для обеспечения гибкости и масштабируемости. Разделение хранилища и вычислительных ресурсов обеспечивает автоматическое масштабирование для обработки экстремальных рабочих нагрузок без перегрузки. Snowflake также предлагает посекундную оплату — платите только за использованную мощность для каждого запроса, не платя за простаивающие кластеры. Это имеет те же проблемы, что и Redshift для сценариев использования встроенной аналитики. По мере роста использования SaaS компании понимают, что использование остается постоянным в течение дня, вопреки их первоначальным ожиданиям. Такое увеличение затрат создает проблемы для использования Snowflake со встроенной аналитикой. Независимость от облака: за стенами AWS Snowflake, являющийся вариантом мультиоблачного и гибридного облака, позволяет избежать привязки к поставщику за счет развертывания на AWS, Azure и GCP. Snowflake предлагает простую миграцию между облаками с возможностью переключения при сбое в облаке нажатием одной кнопки. Snowflake также предлагает гибкость для запроса данных во внешних хранилищах без копирования по всему складу. Богатая экосистема данных: бесшовная интеграция и совместная работа Snowflake — мощный центр обмена данными. Это помогает командам, партнерам и другим заинтересованным сторонам легко получать доступ к данным и совместно работать над ними. Snowflake также предлагает широкую совместимость со сторонними инструментами. Перспективные инновации: эволюция аналитики Благодаря быстрым инновациям в области обработки запросов, безопасности, соответствия требованиям и возможностям машинного обучения Snowflake лидирует в области передовых функций современной внутренней аналитики. Их уникальный выбор архитектуры позволяет легко развивать платформу с течением времени. Организации могут извлечь выгоду из новых возможностей без миграции. Встроенная аналитика: где Redshift и Snowflake сияют (и спотыкаются) Аналитика в реальном времени: доставка данных пользователям SaaS со скоростью мысли Встроенная аналитика требует запроса и агрегирования данных в режиме реального времени с минимальной задержкой для получения контекстной информации и управляемых действий в приложениях. И Redshift, и Snowflake используют архитектуру MPP для обеспечения быстрого анализа больших наборов данных. Небольшие преимущества у Snowflake за счет адаптивного эластичного масштабирования и посекундной оплаты, что оптимизирует затраты на обработку резких запросов, типичных для информационных панелей и приложений реального времени. Простота и интеграция: бесшовное внедрение для удовольствия пользователя Для получения восхитительных встроенных возможностей аналитические компоненты нуждаются в простой интеграции и простой настройке в приложениях, созданных с использованием различных языков программирования, инфраструктур и платформ. Оба хранилища данных предлагают стандартные возможности подключения JDBC/ODBC для выполнения SQL-запросов из приложений. Redshift может обеспечить более быстрое обучение для нынешних команд разработчиков приложений AWS. Но Snowflake предлагает SDK для более полного внедрения в различные технологические стеки. Безопасность и соответствие требованиям: укрепление доверия с помощью встроенных данных Встроенная аналитика передает актуальные данные непосредственно в приложения, поэтому безопасность и контроль имеют первостепенное значение. И Snowflake, и Redshift обеспечивают контроль доступа пользователей корпоративного уровня, шифрование и возможности управления данными, используя базовую облачную инфраструктуру. Для отраслей со строгим регулированием Snowflake предлагает дополнительные встроенные возможности для отслеживания использования данных, маскировки конфиденциальных данных и реализации детальных политик доступа. Проблемы больших данных Redshift и Snowflake: когда объем и разнообразие требуют большего По мере того как варианты использования расширяются до больших источников данных, таких как , потоки посещений или данные геномики, объем, скорость и разнообразие данных могут вывести традиционные системы за пределы возможностей. Прием полуструктурированных данных, таких как события JSON, становится непростым. (Хотя ) аналитика Интернета вещей Qrvey изначально обрабатывает все данные Бессерверные варианты Snowflake, такие как Snowpark, обрабатывают разнообразные данные с меньшими трудностями. Обработка объемов данных, превышающих 100 ТБ, может расширить возможности Redshift. В больших масштабах Snowflake лучше справляется с резкими скачками объема хранилища и одновременных пользователей. Выбор чемпиона для вашего варианта использования в этом решении Redshift против Snowflake Соображения стоимости: баланс бюджета и производительности AWS Redshift придерживается типичной цены на облако с оплатой по факту использования и обязательствами на основе узлов. Экономическая эффективность проявляется при более высоких масштабах, превышающих несколько ТБ. Посекундная оплата и адаптивное масштабирование Snowflake устраняют накладные расходы для простаивающих кластеров. Но посекундная оплата также может привести к неожиданным скачкам нагрузки в общих системах с неравномерной рабочей нагрузкой. Межоблачное развертывание, совместное использование данных и опции BYOL в Snowflake предоставляют больше возможностей для оптимизации. Узнайте больше об или воспользуйтесь нашим . оптимизации затрат Snowflake калькулятором оптимизации затрат Snowflake Технические требования: соответствие возможностей потребностям Redshift предлагает тесно связанное решение с быстрой окупаемостью для более простой аналитики, интегрированной в среды приложений, ориентированные на AWS. Более сложные варианты использования, такие как крупномасштабное машинное обучение и гибридная транзакционная/аналитическая обработка, могут выиграть от более продвинутой архитектуры Snowflake. Snowflake лучше удовлетворяет потребности в мультиоблачной гибкости или богатых экосистемах обмена данными. Выбор платформы для роста: Redshift против Snowflake Платформа Snowflake основана на облаке и предлагает быстрые инновации в области безопасности, соответствия требованиям, анализа данных и управления. Это делает его идеальным решением в долгосрочной перспективе… при условии, что расходы будут под контролем. Базовое разделение хранилища и вычислений упрощает будущую миграцию. Защищенность от непредвиденных изменений в будущем благоприятствует Snowflake, но Redshift, вероятно, по-прежнему остается хорошим вариантом. Redshift против Snowflake: совместная работа и гибридные решения Среда хранилищ данных продолжает быстро развиваться, при этом границы между Redshift, Snowflake и другими платформами со временем становятся все более проницаемыми. Вместо динамики «победитель получает все» мы видим растущую конвергенцию и сотрудничество между платформами. Многие организации используют гибридные решения с Redshift для высокоинтенсивных рабочих нагрузок, интегрированные со Snowflake для крупномасштабных экспериментов по науке о данных. Такие соединители, как недавно запущенная упрощают взаимодействие. интеграция AWS Redshift для Snowflake, По мере того, как варианты использования аналитики становятся все более сложными, подбор идеальной платформы для каждого конкретного встроенного сценария откроет больше преимуществ, чем универсальный выбор. Вывод: выбор подходящего хранилища данных для вашего пути к встроенной аналитике Механизм хранилища данных, обеспечивающий встроенную аналитику, должен соответствовать техническим требованиям, ценовым ограничениям и будущим амбициям. И AWS Redshift, и Snowflake обладают уникальными преимуществами в качестве основы для приложений обработки данных в реальном времени. Чем отличается Qrvey В Qrvey мы знаем, что надежный уровень данных — это основа успеха любого решения для встроенной аналитики. Мы — единственное решение со встроенным уровнем хранилища данных, созданное для многопользовательской встроенной аналитики, ориентированной на безопасность. Однако знаете ли вы, что, хотя мы подключаемся к Redshift, Snowflake, PostGres и другим, мы знаем, что ни один из них не используется для нашего собственного хранилища данных? Узнайте для реализации встроенной аналитики для приложений SaaS. , почему мы выбрали AWS OpenSearch Также опубликовано здесь.
