Gran consulta de Google vs Redshift vs copos de nieve

Descripción general:
la arquitectura del almacén de datos está evolucionando rápidamente a medida que crece el mercado del almacenamiento en la nube. Debido a su mejor conectividad, integración y bajo costo de propiedad, las empresas están migrando a almacenes de datos basados ​​en la nube, como big query, redshift o snowflake. Dado que muchos usuarios que están armando su pila de análisis de datos nos preguntan qué almacén de datos es mejor para su transformación digital basada en datos: Google Big Query, Snowflake o Redshift, hemos elaborado una lista de los mejores almacenes de datos. A pesar de que Redshift, Big Query y Snowflake están muy cerca. Hay algunas diferencias, sin embargo, que un individuo debe tener en cuenta al seleccionar un método. En este blog, vamos a responder a esta pregunta proporcionando diferencias entre «Redshift vs Big Query vs Snowflake».

requisitos previos –

• Antes de profundizar en los almacenes de datos basados ​​en computación en la nube, como el corrimiento al rojo, la consulta grande y el copo de nieve, y la sutil diferencia que existe entre ellos, uno debe conocer a fondo los almacenes de datos.
• Los almacenes de datos son repositorios centrales de datos integrados que normalmente se utilizan para conectar, analizar e informar datos comerciales de diferentes fuentes dentro de una organización. Los DW almacenan información histórica sobre un negocio para analizar y extraer información de él.
• Algunas ventajas de un almacén de datos incluyen la fácil identificación y corrección de errores, la consistencia de los datos y un análisis más rápido.

Desplazamiento al rojo de Amazon :
Amazon Redshift es un almacén de datos basado en la nube del servicio web de Amazon que se administra y escala a petabytes. Está diseñado de tal manera que es capaz de manejar una amplia gama de almacenamiento de datos y realizar migraciones de bases de datos a gran escala. En esto, la solución de problemas, la actualización del software, etc., no son motivo de preocupación para los usuarios finales. Es una solución eficiente para recopilar datos que se pueden analizar para proporcionar información comercial significativa. Independientemente del tamaño de los datos, Redshift ofrece un rendimiento de consulta rápido. Redshift Architecture consta de Nodes y clústeres. Cada clúster tiene un solo Node líder y múltiples Nodes de cómputo. El Node líder realiza la recepción, el análisis y el desarrollo de planes de ejecución de consultas. El tipo y la cantidad de Nodes de cómputo dependen de muchos factores, incluido el tamaño de sus datos, la cantidad de consultas que se ejecutarán,

Ventajas del corrimiento al rojo:

1. Alto rendimiento:
   Redshift proporciona un alto rendimiento debido a varios factores, como el procesamiento masivo en paralelo, el almacenamiento en columnas, la buena compresión de datos y la optimización de consultas. MPP permite redshift para ejecutar rápidamente consultas complejas. Además, los datos almacenados en redshift utilizan una disposición de almacenamiento en columnas que reduce el requisito general del disco de entrada y salida, que es responsable de optimizar el rendimiento de las consultas analíticas. La compresión de datos, por otro lado, aumenta la capacidad de consulta al reducir los requisitos de almacenamiento. Todos estos factores ayudan a mejorar el rendimiento general.
    
2. Extremadamente rápido:
   Redshift es ultrarrápido cuando se trata de cargar y consultar datos para análisis e informes. Permite un procesamiento paralelo masivo que ayuda a cargar datos a una velocidad muy alta.
    
3. Enorme capacidad de almacenamiento:
   Redshift, al ser un almacén de datos, proporciona una gran capacidad de almacenamiento que va desde gigabytes hasta petabytes y más.
    
4. Seguridad:
   Redshift ofrece un alto grado de seguridad. Tiene varias características, incluyendo el cifrado de datos y opciones de control de acceso. En redshift, podemos cifrar datos en múltiples ubicaciones. Permite el cifrado de datos desde datos almacenados en el clúster hasta datos en tránsito.

Snowflake :
Snowflake es un almacén de datos completamente administrado basado en la nube que permite la creación de un entorno de nube escalable y altamente flexible. Snowflake se puede usar en AWS, Azure y Google Cloud Platform, por lo que se considera una plataforma de datos multinube. Snowflakes se puede utilizar como almacén de datos y como lago de datos SQL debido a su gran capacidad de gestión de datos. Snowflake no requiere ningún hardware ni software para instalar, configurar o administrar. Además, todo el mantenimiento, la administración y las actualizaciones continuos son administrados por el propio Snowflake, por lo que se considera una verdadera oferta de SaaS. Snowflake no puede operar en infraestructuras de nube privada. En cambio, todos sus componentes de servicio se ejecutan en infraestructuras de nube pública. La nube de Snowflake se basa en una plataforma avanzada que se crea mediante la combinación de un nuevo motor de consulta SQL con una arquitectura inventiva. Snowflake funciona como una combinación de arquitecturas de «disco compartido» y «nada compartido». Procesa consultas con clústeres de cómputo de procesamiento paralelo masivo,

Ventajas del copo de nieve:

1. Consultas de alto rendimiento:
   Snowflake permite a las empresas tener un acceso rápido a los datos AVRO, JSON, ORC y Parquet y, por lo tanto, brinda una vista completa de su negocio y clientes para obtener mejores conocimientos.
    
2. Simultaneidad de consultas ilimitada:
   Snowflakes proporciona un escalado de datos fácil y flexible según los requisitos. A medida que aumenta la demanda, los datos se pueden ampliar de manera similar, se puede reducir cuando no hay demanda. También permite al usuario tener acceso simultáneo a todos los datos.
    
3. Snowflake es una plataforma de datos de múltiples nubes:
   Snowflake permite a su usuario acceder a 3 nubes diferentes con alta disponibilidad y datos seguros. Snowflake se puede utilizar en AWS, Azure y Google Cloud Platform.

Gran consulta de Google :
Google Big Query es un almacén de datos sin servidor totalmente administrado que se utiliza para el análisis de más de petabytes de datos. Es un almacén de datos basado en computación en la nube muy eficiente para analizar grandes cantidades de datos para proporcionar información comercial significativa. Google utilizó esta tecnología internamente durante más de una década para el análisis y la generación de informes de datos. Los datos de Big Query están protegidos, son duraderos y tienen una alta disponibilidad. Con Google Big Query, puede obtener información a través de análisis predictivos y en tiempo real. También consta de capacidades de aprendizaje automático. Google Big Query es un motor de consultas que se ejecuta en la plataforma en la nube de Google (GCP). GCP consiste en proyectos para administrar recursos. Una vez que se configura la API de Big Query, los datos se pueden almacenar en la tabla de Big Query. Big Query divide las tablas de datos en componentes más pequeños conocidos como conjuntos de datos. La plataforma en la nube de Google tiene un servicio de almacenamiento llamado Google Cloud Storage (GCS). Los datos de origen se cargan en GCS de manera predeterminada cada cinco minutos por la canalización, que luego se carga en Big Query mediante la función de carga por lotes de Big Query.

Ventajas de Google BigQuery:

1. Big Query permite probar modelos de aprendizaje automático mediante consultas SQL:
   puede crear, ejecutar y probar modelos de aprendizaje automático mediante consultas SQL estándar con la ayuda de la función Big Query ML. Se puede acceder a Big Query ML a través de la interfaz de usuario y la API REST.
    
2. Escalabilidad y rentabilidad:
   dado que Big Query es un modelo de costos de «pago por uso», para almacenamiento y consultas, el costo de uso es variable, lo que significa que la factura será según el uso por mes. Sin embargo, también ofrece almacenamiento y consultas gratuitos para el primer uso de 1 TB. Además, también tiene muchas operaciones gratuitas que no generan costos, como cargar datos en Big Query, etc.
    
3. Los servicios proporcionados por Big Query se administran y mantienen:
   todas las actualizaciones de Big Query se suministran instantáneamente a sus sistemas y no hay infraestructura para administrar por su parte.

Redshift vs Copos de nieve vs Gran consulta:

1. Precios –
   En términos de qué almacén de datos es el mejor, el dinero es el más difícil de medir. En lo que respecta a Redshift, el tamaño del clúster debe ser predeterminado. Esto significa que ya sea que consulte sus datos o no, se le cobrará por el uso por hora del clúster. Esto hace que Redshift sea más costoso cuando hay pocas consultas. Pero por otro lado, si las consultas se distribuyen uniformemente y son de gran volumen. Redshift podría terminar siendo mucho más barato y, por lo tanto, es predecible. En snowflake, la facturación se basa en la cantidad de datos que almacenas y el tiempo empleado, por lo que es fácilmente medible y predecible. Por otro lado, Google Big Query cobra según el uso, es decir, el costo de uso no es fijo. La facturación se realiza en función de la cantidad de datos procesados. Big Query puede parecer más barato,
    
2. Escalabilidad:
   Redshift tiene una configuración de almacenamiento local y requiere la reconfiguración del clúster para cambiar el tamaño o cambiar el tipo de instancia de la máquina, lo que requiere mucho tiempo. En Google Big Query y Snowflake, tanto el almacenamiento como la computación están separados. Como resultado, se deben realizar más esfuerzos en el corrimiento al rojo en comparación con los otros dos almacenes de datos de computación en la nube, ya que el almacenamiento y la computación no están separados en el corrimiento al rojo.
    
3. Seguridad:
   uno de los aspectos más importantes de la compra de almacenes de datos es la seguridad. Es importante darse cuenta de que los datos nunca deben intercambiarse con terceros malintencionados. Las tres tecnologías de almacenamiento de datos tienen medidas de seguridad para proteger sus datos. Cuando se habla de Redshift, proporciona varias funciones de seguridad que incluyen el cifrado de datos de carga, la seguridad de la base de datos, la conexión SSL y muchas más. Big Query de Google también tiene la seguridad como su principal preocupación. En este, todos los datos están encriptados y en tránsito por defecto. De manera muy similar, Snowflake también proporciona una seguridad estricta basada en la función de proveedor de la nube.

Conclusión

Finalmente, en el campo de los centros de datos basados ​​en la nube, Redshift, Big Query y Snowflake son similares en el sentido de que brindan escala basada en la nube y ahorro de costos. La mayor diferencia en la que querrá pensar es cómo se facturan los servicios, especialmente en términos de cómo este estilo de facturación puede encajar en su flujo de trabajo. Si tiene muchos datos pero una carga de trabajo esporádica (es decir, ejecuta muchas consultas a veces con mucho tiempo de inactividad), Big Query probablemente sea más barato y simple. Snowflakes puede ser más rentable si tiene un patrón de uso más consistente y continuo. Cuando se trata de consultas y los datos con los que está trabajando, podrá realizar más consultas en las horas que está pagando. Redshift podría brindarle la flexibilidad de ajustar la infraestructura de acuerdo con sus necesidades si tiene ingenieros de máquinas.