Gömülü Analitik Neden Önemlidir: Uygulamalarda Veri İçgörülerini Ortaya Çıkarma endüstrilerdeki modern SaaS uygulamaları için vazgeçilmez bir yetenek haline geliyor. Analitikleri doğrudan uygulamalara dahil ederek içgörüler, daha iyi ve daha hızlı karar almalarını sağlamak için dahili uygulama kullanıcılarına ve harici müşterilere rehberlik edebilir. SaaS şirketlerinin yararlanabileceği güçlü bir yerleşik analiz çözümü, veri katmanıyla başlar. Birçok SaaS şirketi, SaaS çözümleri için en iyi veritabanını belirlemeye çalışır ve çoğu zaman bu, AWS Redshift ile Snowflake karşılaştırması haline gelir. Gömülü analitik, Analiz için verileri harici iş zekası araçlarına aktarmak daha az yaygın hale geliyor. Önde gelen kuruluşlar, uygulamalarında canlı verileri kullanmanın rekabet avantajını ve fark ediyor; bu nedenle doğru veritabanını seçmek önem taşıyor. para kazanma fırsatlarını Veri Ambarı: Motora Güç Veren Yerleşik Analitik Gerçek zamanlı ve/veya çok kiracılı yerleşik analitiği etkinleştirmek için uygulamaların, sorguları verimli bir şekilde işleyebilen ve veri analizi sunabilen yüksek performanslı bir veri ambarı katmanına ihtiyacı vardır. Veri ambarı, özellikle raporlamayı, veri görselleştirmeyi, kontrol panellerini ve analiz uygulamalarını kapsayan kullanım senaryoları için çeşitli kaynaklardan gelen verileri düzenler ve saklar. Bu nedenle doğru veri ambarını seçmek kritik öneme sahiptir. Doğru Aracı Seçmek: Kırmızıya Kayma vs Snowflake Gömülü kullanım örnekleri için büyük umut vaat eden iki önde gelen bulut veri ambarı yarışmacısı AWS Redshift ve Snowflake'tir. Her iki platform da ölçeklenebilirlik ve esneklik gibi avantajlar sunuyor ve bu da yerleşik analitikler için onlara çok uygun. Hangi seçeneğin yerleşik ihtiyaçları en iyi karşıladığını belirlemek için iki seçeneği önemli kriterlere göre karşılaştırıyoruz. Redshift vs Snowflake: Güçlü ve Zayıf Yönlerin Karşılaştırılması AWS Kırmızıya Kayma AWS Redshift (AWS) tarafından sağlanan, tam olarak yönetilen, petabayt ölçekli bir veri depolama hizmetidir. Analitik ve raporlama iş yükleri için optimize edilmiş, bulut tabanlı, büyük ölçüde paralel işleme (MPP) veritabanıdır. Bu, onu kontrol panellerini, geçici sorguları ve veri ambarını güçlendirmek için kullanışlı hale getirir. , Amazon Web Services Redshift, birden fazla düğüm kullanarak büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz etmek için sütunlu depolama ve paralel işlemeyi kullanarak hızlı sorgu performansı sağlar. Birçok kuruluş, ağır analitik iş yüklerini kaldırabilme yeteneği nedeniyle Redshift'e güveniyor. Redshift, bu daha büyük iş yüklerini yönetmek için depolamayı ve bilgi işlem kapasitesini bağımsız olarak ölçeklendirebilir. Bu size yalnızca ihtiyacınız olan şey için ödeme yapma esnekliği sunar. Ölçeklenebilirlik ve Performans: Brute Force, Redshift ile Verimlilikle Buluşuyor Bulut veri ambarında öncü olan Redshift, yüksek verimli analitik iş yükleri için optimize edilmiş devasa paralel işleme (MPP) mimarisinden yararlanarak hızlı sorgu performansı sunar. Redshift, verileri düğümler arasında otomatik olarak dağıtarak bilgi işlem ve depolamanın isteğe bağlı olarak ayrı ayrı ölçeklendirilmesine olanak tanır. Performans, ultra büyük veri kümelerinde ve karmaşık sorgularda bile yüksek kalır. Kullanıcılar petabayt ölçeğine yakın sorguların 50-100 kat daha hızlı olduğunu bildirdi. Maliyet Verimliliği: Kullandıkça Öde ve Tahmin Edilebilirlik AWS'nin bir parçası olarak Redshift, mevcut ihtiyaçlara göre maliyetlerin optimizasyonuna olanak tanıyan kullandıkça öde fiyatlandırması sunar. Ancak maliyetler, değişen sorgu hacimlerine, temeldeki veri boyutlarına ve diğer faktörlere bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterebilir; bu da uzun vadeli bütçeleri ve tahminleri zorlaştırır. Maliyet optimizasyonu, Redshift kümelerinde sürekli ince ayar yapılmasını ve iş yükü izlemeyi gerektirir. Özellikle gömülü analitikler için, SaaS kullanımının zaman içinde artması amaçlandığından bu maliyet modeli dikkatli bir yönetim gerektirir. Dağıtım ve Yönetim: AWS Ekosistem Avantajı Yerel olarak AWS'nin bir parçası olan Redshift, depolama, ETL, izleme ve daha fazlası için diğer AWS hizmetlerinden yararlanarak dağıtımın yapılmasını sağlar. Halihazırda AWS kullanan şirketler bunun sonucunda daha az yönetim yüküyle karşı karşıya kalıyor. Ancak AWS'ye güvenmek aynı zamanda satıcıya bağımlılığa da yol açıyor; diğer platformlara geçiş önemli ölçüde yeniden mimari gerektirecektir. Kullanım kolaylığı: Redshift Başlangıç Seviyesine Uygun mu? Redshift, sorguları yürütmek için standart bir SQL arayüzü sunar. Ancak optimum yapılandırma ve maliyet yönetimi, küme boyutlandırma, iş yükü yönetimi ve sorgu optimizasyonu gibi alanlarda daha derin uzmanlık gerektirir. Platform yeni başlayanlar için bir öğrenme eğrisi sunabilir. kar tanesi Snowflake, bulutta ölçeklenebilirlik, esneklik ve performans için optimize edilmiş benzersiz bir mimari sunan, bulut tabanlı bir veri depolama hizmetidir. Depolama ve bilgi işlemi verimli bir şekilde ayırmak için çok kümeli, paylaşılan bir veri mimarisini kullanır. Bu, kaynakların iş yükü taleplerini karşılayacak şekilde bağımsız ölçeklendirilmesine olanak tanır. Snowflake ayrıca genel bulutlar AWS, Azure ve GCP bulut platformları için yerel desteğe de sahiptir. Ayrılmış depolama/bilgi işlem mimarisi, sorgu hacimlerine ve veri boyutlarına göre kümeleri ve depo kapasitesini otomatik olarak ölçeklendirebilir. Bu, Redshift'e benzer şekilde yüksek eşzamanlılık ve performans sağlar. Snowflake, analitik, kontrol panelleri, raporlama vb. gibi veri ambarı iş yükleri için optimize edilmiş bir SQL veritabanı motoru kullanır. Esnek Güç: Talep Üzerine Ölçeklendirin, Snowflake ile Kullandığınız Kadar Ödeyin Snowflake, esneklik ve ölçeklenebilirlik için optimize edilmiş benzersiz bir bulut tabanlı mimariye öncülük etti. Ayrılmış depolama ve bilgi işlem, aşırı iş yüklerinin aşırı yük olmadan üstesinden gelmek için otomatik ölçeklendirmeye olanak tanır. Snowflake ayrıca saniye başına fiyatlandırma da sunar; boş kümeler için ödeme yapmadan yalnızca sorgu başına kullanılan kapasite için ödeme yapın. Bu, gömülü analitik kullanım durumları için Redshift'e benzer endişelere sahiptir. SaaS kullanımı arttıkça şirketler, başlangıçtaki beklentilerinin aksine kullanımın gün boyu tutarlı kaldığını fark ediyor. Bu maliyet artışları, Snowflake'i yerleşik analitiklerle kullanma konusunda zorluklar ortaya çıkarıyor. Buluttan Bağımsız Özgürlük: AWS Duvarlarının Ötesinde Çoklu bulut ve hibrit bulut seçeneği olan Snowflake, AWS, Azure ve GCP genelinde dağıtım yaparak satıcıya bağımlı kalmayı önler. Snowflake, tek tuşla bulut yük devretme özellikleriyle bulutlar arasında kolay geçiş sağlar. Snowflake ayrıca depo genelinde kopyalamaya gerek kalmadan harici mağazalardaki verileri sorgulama esnekliği de sunar. Zengin Veri Ekosistemi: Sorunsuz Entegrasyon ve İşbirliği Snowflake, veri paylaşımı ve alışverişi için güçlü bir merkezdir. Ekiplerin, iş ortaklarının ve diğer paydaşların verilere kolayca erişmesine ve veriler üzerinde işbirliği yapmasına yardımcı olur. Snowflake ayrıca üçüncü taraf araçlarla da kapsamlı uyumluluk sunar. Geleceğe Hazır İnovasyon: Analitiklerin Evrimini Kucaklamak Sorgu işleme, güvenlik, uyumluluk ve makine öğrenimi yeteneklerindeki hızlı yeniliklerle Snowflake, modern dahili analitik için son teknoloji özelliklerde öncülük ediyor. Benzersiz mimari seçimleri, platformun zaman içinde gelişmesini kolaylaştırır. Kuruluşlar, geçiş olmadan yeni özelliklerden yararlanabilir. Gömülü Analitik: Kırmızıya Kayma ve Kar Taneciğinin Parladığı (ve Tökezlediği) Yer Gerçek Zamanlı İçgörüler: Verileri SaaS Kullanıcılarına Düşünce Hızında Sunmak Gömülü analitik, uygulamalar içinde bağlamsal içgörüleri ve yönlendirmeli eylemleri desteklemek için canlı, gerçek zamanlı verilerin minimum gecikmeyle sorgulanmasını ve toplanmasını gerektirir. Hem Redshift hem de Snowflake, büyük veri kümelerinde hızlı analize olanak sağlamak için MPP mimarilerinden yararlanır. Snowflake'in uyarlanabilir elastik ölçeklendirmesi ve gerçek zamanlı kontrol panelleri ve uygulamalarda yaygın olarak görülen ani sorgu iş yükleri için maliyetleri optimize eden saniye başına fiyatlandırması nedeniyle hafif avantajları vardır. Basitlik ve Entegrasyon: Kullanıcı Memnuniyeti için Sorunsuz Yerleştirme Keyifli yerleşik deneyimler için, analitik bileşenlerinin çeşitli programlama dilleri, çerçeveleri ve platformları kullanılarak oluşturulan uygulamalar içinde kolay entegrasyona ve basit yapılandırmaya ihtiyacı vardır. Her iki veri ambarı da uygulamaların içinden SQL sorgularını yürütmek için standart JDBC/ODBC bağlantısı sunar. Redshift, mevcut AWS uygulama ekipleri için daha hızlı öğrenme eğrilerine sahip olabilir. Ancak Snowflake, çeşitli teknoloji yığınlarına daha fazla anahtar teslim yerleştirme için SDK'lar sunuyor. Güvenlik ve Uyumluluk: Gömülü Verilerle Güven Oluşturmak Yerleşik analitik, canlı verileri doğrudan uygulamalara aktarır; dolayısıyla güvenlik ve kontroller son derece önemlidir. Hem Snowflake hem de Redshift, temel bulut altyapılarından yararlanarak kurumsal düzeyde kullanıcı erişim kontrollerini, şifrelemeyi ve veri yönetişimi yeteneklerini etkinleştirir. Snowflake, yüksek düzeyde düzenlemeye tabi endüstriler için veri kullanımını izlemek, hassas verileri maskelemek ve ayrıntılı erişim politikaları uygulamak için ek yerel yetenekler sunar. Redshift ve Snowflake'in Büyük Veri Zorlukları: Hacim ve Çeşitlilik Daha Fazlasını İstediğinde Kullanım örnekleri , tıklama akışları veya genomik veriler gibi büyük veri kaynaklarına genişledikçe verilerin hacmi, hızı ve çeşitliliği geleneksel sistemlerin sınırlarını zorlayabilir. JSON olayları gibi yarı yapılandırılmış verileri almak zorlaşıyor. (Her ne kadar de) IoT analitiği Qrvey tüm verileri yerel olarak yönetse Snowflake'teki Snowpark gibi sunucusuz seçenekler, çeşitli verileri daha az sorunla işler. 100 TB'ın üzerindeki veri hacimlerinin işlenmesi Redshift'in yeteneklerini genişletebilir. Büyük ölçeklerde Snowflake, depolama ve eş zamanlı kullanıcılardaki aşırı ani artışları daha iyi absorbe eder. Kırmızıya Kayma ve Kar Tanesi Kararında Kullanım Durumunuz için Şampiyonu Seçmek Maliyet Konuları: Bütçe ve Performansın Dengelenmesi AWS Redshift, düğüm tabanlı taahhütlerle tipik bulut kullandıkça öde fiyatlandırmasını takip eder. Maliyet verimliliği birkaç TB'nin üzerindeki daha yüksek ölçeklerde devreye giriyor. Snowflake'in saniye başına fiyatlandırması ve uyarlanabilir ölçeklendirmesi, boşta kalan kümelerin yükünü ortadan kaldırır. Ancak saniye başına faturalandırma, eşit olmayan iş yüklerine sahip paylaşılan sistemlerde beklenmedik ani artışlara da yol açabilir. Snowflake'teki bulutlar arası dağıtım, veri paylaşımı ve BYOL seçenekleri, optimizasyon için daha fazla araç sağlar. hakkında daha fazla bilgi edinin veya deneyin. Snowflake maliyet optimizasyonu Snowflake Maliyet Optimizasyonu Hesaplayıcımızı Teknik Gereksinimler: Yeteneklerin İhtiyaçlarla Eşleştirilmesi Redshift, AWS merkezli uygulama ortamlarına entegre edilen daha basit analizler için hızlı değer elde etme süresine sahip, birbirine sıkı sıkıya bağlı bir çözüm sunar. Büyük ölçekli makine öğrenimi ve hibrit işlemsel/analitik işleme gibi daha karmaşık kullanım durumları, Snowflake'in daha gelişmiş mimarisinden faydalanabilir. Snowflake, çoklu bulut esnekliği veya zengin veri paylaşım ekosistemlerine yönelik ihtiyaçları daha iyi karşılar. Birlikte Büyüyeceğiniz Bir Platform Seçmek: Redshift vs Snowflake Snowflake'in platformu bulut tabanlı olup güvenlik, uyumluluk, veri bilimi ve yönetişim alanlarında hızlı yenilikler sunar. Bu da onu uzun vadede ideal bir çözüm haline getiriyor… maliyetlerin kontrol altında tutulduğu varsayılarak. Depolama ve bilgi işlemin temelde ayrılması gelecekteki geçişleri kolaylaştırır. Öngörülemeyen değişikliklere karşı geleceğe hazır olmak Snowflake'in lehinedir, ancak Redshift muhtemelen hala iyi bir seçenektir. Redshift vs Snowflake: İşbirliği ve Hibrit Çözümler Redshift, Snowflake ve diğer platformlar arasındaki sınırların zamanla daha geçirgen hale gelmesiyle veri ambarı ortamı hızla gelişmeye devam ediyor. Kazanan her şeyi alır dinamiği yerine, platformlar arasında artan yakınlaşma ve işbirliğini görüyoruz. Birçok kuruluş, daha büyük ölçekli veri bilimi deneyleri için Snowflake ile entegre edilmiş yüksek yoğunluklu operasyonel iş yükleri için Redshift ile hibrit çözümlerden yararlanıyor. gibi bağlayıcılar, birlikte çalışmayı kolaylaştırıyor. Snowflake için yakın zamanda başlatılan AWS Redshift entegrasyonu Analitik kullanım durumları daha karmaşık hale geldikçe, ideal platformun her özel yerleşik senaryoyla eşleştirilmesi, herkese uyan tek bir seçimden daha fazla değerin kilidini açacaktır. Çıkarım: Gömülü Analitik Yolculuğunuz için Doğru Veri Ambarını Kucaklamak Gömülü analitiği destekleyen veri ambarı motoru, teknik gereksinimler, maliyet kısıtlamaları ve geleceğe yönelik hedeflerle uyumlu olmalıdır. Hem AWS Redshift hem de Snowflake, gerçek zamanlı veri uygulamalarının temeli olarak benzersiz güçler sunar. Qrvey Ne Kadar Farklı? Qrvey olarak, güçlü bir veri katmanının herhangi bir yerleşik analiz çözümünü başarılı kılan temel olduğunu biliyoruz. Çok kiracılı, güvenlik öncelikli yerleşik analitikler için oluşturulmuş yerleşik veri ambarı katmanına sahip tek çözüm biziz. Ancak Redshift, Snowflake, PostGres ve daha fazlasıyla bağlantı kurarken bunların hiçbirini yerel veri ambarımız için kullanmadığımızı bildiğimizi biliyor muydunuz? SaaS uygulamaları çözümümüze yönelik yerleşik analizlerimizi desteklemek için keşfedin. neden AWS OpenSearch'ü seçtiğimizi Burada da yayınlandı.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

AWS Redshift ve Snowflake Karşılaştırması: Yerleşik Analitik Çözümlerine Yönelik Kapsamlı Bir Kılavuz

Çok uzun; Okumak

Qrvey

STORY’S CREDIBILITY

Guide

Vested Interest

About Author

ETİKETLERİ ASIN

Languages

BU YAZI...