AWS Redshift 与 Snowflake：嵌入式分析解决方案综合指南

为什么嵌入式分析很重要：在应用程序中释放数据洞察力

嵌入式分析正在成为跨行业现代 SaaS 应用程序不可或缺的功能。通过将分析直接嵌入到应用程序中，洞察力可以指导内部应用程序用户和外部客户做出更好、更快的决策。 SaaS 公司可以从数据层开始受益的强大嵌入式分析解决方案。许多 SaaS 公司试图确定最适合其 SaaS 解决方案的数据库，并且通常会进行 AWS Redshift 与 Snowflake 的比较。

将数据导出到外部商业智能工具进行分析变得越来越不常见。领先的组织正在意识到在其应用程序中使用实时数据的竞争优势和货币化机会，因此选择正确的数据库很重要。

数据仓库：嵌入式分析的引擎

为了实现实时和/或多租户嵌入式分析，应用程序需要一个高性能的数据仓库层，可以有效地处理查询并提供数据分析。数据仓库专门针对报告、数据可视化、仪表板和分析应用程序的用例组织和存储来自各种来源的数据。因此，选择正确的数据仓库至关重要。

选择正确的工具：Redshift 与 Snowflake

AWS Redshift 和 Snowflake 是两个领先的云数据仓库竞争者，它们在嵌入式用例方面显示出巨大的前景。这两个平台都具有可扩展性和灵活性等优势，非常适合嵌入式分析。我们根据关键标准比较这两个选项，以确定哪个选择最能满足嵌入式需求。

Redshift 与 Snowflake：比较优点和缺点

AWS 红移

AWS Redshift 是由Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的 PB 级数据仓库服务。它是一个基于云的大规模并行处理 (MPP) 数据库，针对分析和报告工作负载进行了优化。这使得它对于支持仪表板、即席查询和数据仓库非常有用。

Redshift 通过使用列式存储和并行处理来提供快速查询性能，以使用多个节点快速分析大型数据集。鉴于 Redshift 能够处理繁重的分析工作负载，许多企业都依赖它。为了管理这些更大的工作负载，Redshift 可以独立扩展存储和计算容量。这使您可以灵活地只支付您需要的费用。

可扩展性和性能：通过 Redshift 实现强力与效率

作为云数据仓库领域的先驱，Redshift 利用针对高吞吐量分析工作负载进行优化的大规模并行处理 (MPP) 架构提供快速查询性能。 Redshift 允许按需单独扩展计算和存储，自动跨节点分配数据。即使处理超大型数据集和复杂查询，性能仍然很高。用户报告说，接近 PB 级的查询速度提高了 50-100 倍。

成本效益：即用即付与可预测性

作为 AWS 的一部分，Redshift 提供按需付费定价，允许根据当前需求优化成本。然而，成本可能会根据不断变化的查询量、基础数据大小和其他因素而发生显着变化，这使得长期预算和预测变得困难。成本优化需要不断微调 Redshift 集群和工作负载监控。

特别是对于嵌入式分析，这种成本模型需要仔细管理，因为 SaaS 的使用量会随着时间的推移而增长。

部署和管理：AWS 生态系统优势

作为 AWS 的一部分，Redshift 可以利用其他 AWS 服务进行存储、ETL、监控等部署。因此，已经使用 AWS 的公司的管理开销更少。但对 AWS 的依赖也会导致供应商锁定——迁移到其他平台将需要大量的重新架构。

用户友好性：Redshift 适合初学者吗？

Redshift 公开了用于执行查询的标准 SQL 接口。然而，最佳配置和成本管理需要在集群规模调整、工作负载管理和查询优化等领域更深入的专业知识。该平台可能会为初学者提供学习曲线。

雪花

Snowflake 是一种基于云的数据仓库服务，提供针对云中的可扩展性、灵活性和性能进行优化的独特架构。它采用多集群、共享数据架构，有效分离存储和计算。这允许独立扩展资源以满足工作负载需求。 Snowflake 还原生支持公共云 AWS、Azure 和 GCP 云平台。

解耦的存储/计算架构可以根据查询量和数据大小自动扩展集群和仓库容量。这提供了高并发性和性能，类似于 Redshift。

Snowflake 使用针对数据仓库工作负载（例如分析、仪表板、报告等）进行优化的 SQL 数据库引擎。

弹性力量：按需扩展，使用 Snowflake 按使用量付费

Snowflake 开创了一种独特的云原生架构，针对灵活性和可扩展性进行了优化。分离的存储和计算允许自动扩展来处理极端工作负载而不会过载。 Snowflake 还提供按秒定价——只需为每次查询使用的容量付费，无需为空闲集群付费。

这与嵌入式分析用例的 Redshift 有着类似的担忧。随着 SaaS 使用量的增加，公司意识到使用量全天保持一致，这与他们最初的预期相反。这些成本增加给使用 Snowflake 进行嵌入式分析带来了挑战。

与云无关的自由：超越 AWS 的围墙

作为多云和混合云选项，Snowflake 通过跨 AWS、Azure 和 GCP 部署来避免供应商锁定。 Snowflake 通过按钮云故障转移功能提供云之间的轻松迁移。 Snowflake 还提供了查询外部存储中的数据的灵活性，而无需跨仓库复制。

丰富的数据生态系统：无缝集成与协作

Snowflake 是共享和交换数据的强大枢纽。它可以帮助团队、合作伙伴和其他利益相关者轻松访问数据并进行协作。 Snowflake 还提供与第三方工具的广泛兼容性。

面向未来的创新：拥抱分析的发展

凭借在查询处理、安全性、合规性和机器学习功能方面的快速创新，Snowflake 在现代内部分析的尖端功能方面处于领先地位。他们独特的架构选择使得平台可以轻松地随着时间的推移而发展。组织无需迁移即可受益于新功能。

嵌入式分析：Redshift 和 Snowflake 的闪光点（和失败点）

实时洞察：以思考的速度向 SaaS 用户提供数据

嵌入式分析需要以最小的延迟查询和聚合实时数据，以推动应用程序内的上下文洞察和指导操作。 Redshift 和 Snowflake 都利用 MPP 架构来实现跨大型数据集的快速分析。 Snowflake 的自适应弹性扩展和每秒定价具有轻微优势，可优化实时仪表板和应用程序中常见的尖峰查询工作负载的成本。

简单性和集成：无缝嵌入，让用户满意

为了获得令人愉快的嵌入式体验，分析组件需要在使用各种编程语言、框架和平台构建的应用程序中轻松集成和简单配置。这两个数据仓库都提供标准 JDBC/ODBC 连接，用于从应用程序内执行 SQL 查询。对于当前的 AWS 应用程序团队来说，Redshift 可能具有更快的学习曲线。但 Snowflake 提供了 SDK，可在不同的技术堆栈中实现更多交钥匙嵌入。

安全性与合规性：利用嵌入式数据建立信任

嵌入式分析将实时数据直接放入应用程序中，因此安全性和控制至关重要。 Snowflake 和 Redshift 都可以利用底层云基础设施实现企业级用户访问控制、加密和数据治理功能。对于受到严格监管的行业，Snowflake 提供了额外的本机功能来跟踪数据使用情况、屏蔽敏感数据并实施细粒度的访问策略。

Redshift 与 Snowflake 的大数据挑战：当数量和种类要求更高时

随着用例扩展到物联网分析、点击流或基因组数据等大数据源，数据的数量、速度和种类可能会将传统系统推向极限。摄取 JSON 事件等半结构化数据会变得很棘手。 （虽然Qrvey 原生处理所有数据）

Snowflake 上的无服务器选项（例如 Snowpark）可轻松处理各种数据。处理超过 100 TB 的数据量可以扩展 Redshift 的功能。在大规模情况下，Snowflake 可以更好地吸收存储和并发用户的极端峰值。

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成本考虑因素：平衡预算和性能

AWS Redshift 遵循典型的云即用即付定价和基于节点的承诺。当规模超过几 TB 时，成本效率就会显现出来。

Snowflake 的每秒定价和自适应扩展消除了空闲集群的开销。但按秒计费也可能导致工作负载不均匀的共享系统出现意外峰值。 Snowflake 上的跨云部署、数据共享和 BYOL 选项提供了更多优化手段。阅读有关Snowflake 成本优化的更多信息或尝试我们的Snowflake 成本优化计算器。

技术要求：能力与需求的匹配

Redshift 提供紧密耦合的解决方案，可快速实现价值，将更简单的分析集成到以 AWS 为中心的应用程序环境中。大规模机器学习和混合事务/分析处理等更复杂的用例可能会受益于 Snowflake 更先进的架构。 Snowflake更好地满足了多云灵活性或丰富的数据共享生态系统的需求。

选择与之一起成长的平台：Redshift 与 Snowflake

Snowflake 的平台基于云，可在安全性、合规性、数据科学和治理方面提供快速创新。这使其成为长期的理想解决方案……假设成本得到控制。

存储和计算的底层分离简化了未来的迁移。针对不可预见的变化的未来保障有利于 Snowflake，但 Redshift 仍然可能是一个不错的选择。

Redshift 与 Snowflake：协作和混合解决方案

数据仓库格局持续快速发展，随着时间的推移，Redshift、Snowflake 和其他平台之间的界限变得越来越模糊。我们看到平台之间的融合和协作日益增强，而不是赢家通吃的动态。

许多组织利用 Redshift 的混合解决方案来处理高强度操作工作负载，并与 Snowflake 集成以进行更大规模的数据科学实验。最近推出的Snowflake AWS Redshift 集成等连接器使互操作变得更加容易。

随着分析用例变得越来越复杂，将理想平台与每个特定的嵌入式场景相匹配将比一刀切的选择释放更多价值。

要点：为您的嵌入式分析之旅选择合适的数据仓库

支持嵌入式分析的数据仓库引擎应符合技术要求、成本限制和未来的目标。 AWS Redshift 和 Snowflake 都具有作为实时数据应用程序基础的独特优势。

Qrvey 有何不同

在 Qrvey，我们知道强大的数据层是任何嵌入式分析解决方案成功的基础。我们是唯一具有内置数据仓库层的解决方案，专为多租户、安全第一的嵌入式分析而设计。

但是，您是否知道，虽然我们与 Redshift、Snowflake、PostGres 等连接，但我们知道不会将其中任何一个用于我们的本机数据仓库？了解我们为什么选择 AWS OpenSearch来支持我们的 SaaS 应用程序解决方案的嵌入式分析。