Snowflake vs. Amazon Redshift: Cuál es la mejor opción para el almacenamiento de datos en la nube

El objetivo principal del software ETL es trasladar datos de fuentes dispares a un repositorio central de datos para que se puedan realizar análisis en una colección holística y consistente de datos. Comúnmente, estos datos centralizados se almacenan en un almacén de datos, ya sea en forma de datos estructurados de un sistema de registro o en forma de datos no estructurados o semi-estructurados de big data. Los almacenes de datos que almacenan esta mezcla agregada de datos se encuentran cada vez más en la nube. Tanto Snowflake como Amazon Redshift ofrecen software de almacenamiento de datos que puede gestionar estas tareas.

Índice:

• ¿Qué es Snowflake?
• ¿Qué es Amazon Redshift?
• Arquitectura en Snowflake vs. Amazon Redshift
• Automatización vs. personalización
• Interoperabilidad en la nube
• Compartir datos
• Elegir entre Snowflake y Amazon Redshift para el almacenamiento de datos

¿Qué es Snowflake?

Snowflake es un servicio completamente gestionado (SaaS) que proporciona una plataforma única que puede alojar almacenes de datos, lagos de datos y desarrollo de aplicaciones de datos. Escala automáticamente el procesamiento y el almacenamiento para satisfacer las necesidades del usuario, procesa datos tanto en cargas de trabajo por lotes como en tiempo real, y permite el intercambio y consumo seguro de datos por lotes, en tiempo real y compartidos. Arquitectónicamente y programáticamente, Snowflake utiliza lenguaje SQL y estructuras de datos. Funciona bien en entornos multi-nube, ofrece una interfaz SQL extremadamente fácil de usar y robusta, y libera al personal de la instalación, configuración o gestión de la plataforma subyacente del almacén de datos, incluyendo hardware y software.

¿Qué es Amazon Redshift?

Amazon Redshift es un software de almacenamiento de datos basado en la nube que se construye sobre la plataforma de computación en la nube de AWS. Es ideal para empresas que alojan la mayoría de sus datos y aplicaciones en la plataforma de nube de AWS, ya que se integra bien con otros productos y herramientas de AWS. Amazon Redshift procesa datos estructurados y no estructurados, en tiempo real y en lotes. Utiliza el procesamiento paralelo para procesar conjuntos de datos muy grandes y tiene automatización y escalabilidad incorporadas, pero puede requerir alguna intervención de TI en su instalación, configuración y gestión. A cambio, Amazon Redshift brinda flexibilidad a TI para diseñar y optimizar las cargas de trabajo que desea ejecutar.

Arquitectura en Snowflake vs. Amazon Redshift

Snowflake separa el almacenamiento del procesamiento almacenando los datos en un repositorio de datos separado y dimensionando, escalando y ejecutando el procesamiento de forma independiente en otro lugar. Dado que las funciones de procesamiento y datos están segregadas, se puede ver cuándo se están procesando datos y cuándo no.

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Amazon Redshift también separa los datos del almacenamiento a través de sus instancias RA3 con actualización de almacenamiento gestionado, lo que permite a los clientes pagar solo por el almacenamiento que utilizan. Los clientes tampoco tienen que pagar por vistas materializadas, reescritura automática de consultas, aceleración de consultas cortas o escalabilidad de concurrencia.

Automatización vs. personalización

Snowflake elimina la necesidad de implementar y gestionar manualmente gran parte de la operación de almacenamiento de datos y procesamiento de consultas. Si bien utiliza un lenguaje de consulta SQL personalizado, el lenguaje sigue siendo SQL, en el que la mayoría de las organizaciones tienen experiencia. Snowflake también administra completamente la administración de datos y escala automáticamente el procesamiento y el almacenamiento para tus trabajos. Esto ahorra tiempo de administración interna y brinda a las empresas una forma sencilla de ejecutar una multitud de consultas.

Al igual que Snowflake, Amazon Redshift cuenta con una gran cantidad de automatización y utiliza SQL. Sin embargo, Redshift también ofrece a las empresas opciones para cómo desean configurar y gestionar datos y procesamiento. Esto puede ser útil en momentos en los que tienes que gestionar cargas de consultas altas y debes ajustarte a eso. Los datos se pueden particionar y distribuir manualmente según sea necesario, y la seguridad se puede personalizar para cumplir con los requisitos de seguridad y gobierno de tu organización. Para las organizaciones que prefieren un control más directo sobre los datos y el procesamiento y que utilizan mucho la nube de AWS, Amazon Redshift es una buena opción.

Interoperabilidad en la nube

Snowflake funciona bien en un entorno multi-nube, por lo que si tu organización opera en muchas nubes diferentes y necesita reunir todos estos datos y consultarlos, Snowflake es una excelente opción.

Amazon Redshift es un almacén de datos y una herramienta de consulta desarrollada por AWS y es ideal para empresas que alojan la mayor parte de sus datos en AWS y desean una funcionalidad y interoperabilidad óptimas dentro de la nube de AWS. Si tu empresa utiliza mucho la nube de AWS, Amazon Redshift es una buena opción.

Compartir datos

Con un simple clic, Snowflake permite a los usuarios copiar bases de datos y luego compartir el acceso de solo lectura con otros. Esta es una manera rápida y automatizada de aprovechar el valor de los datos. Al finalizar cada intercambio de datos, el usuario puede desaprovisionar los datos. Esto asegura los datos en su estructura de datos original y también puede ahorrar costos.

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Amazon Redshift introdujo el intercambio de datos en 2020, lo que permite a los clientes acceder de manera segura a los datos sin requerir ETL. Además, en 2021, Amazon Redshift introdujo la integración con AWS Data Exchange, lo que permite a los clientes encontrar, suscribirse y consultar datos de terceros dentro de Amazon Redshift.

Elegir entre Snowflake y Amazon Redshift para el almacenamiento de datos

Tanto Snowflake como Amazon Redshift son softwares de almacenamiento de datos y procesamiento probados que se pueden implementar con herramientas ETL como parte del proceso de transformación y transferencia de datos. Al evaluar estos dos paquetes de almacenamiento y procesamiento de datos, los sitios deben considerar si están principalmente en multi-nube o en una nube única (AWS), y cuáles son los compromisos entre un software altamente automatizado (con menos opciones de personalización) y un software que brinda más flexibilidad para personalizarlo a su entorno de TI. Por ejemplo, Amazon Redshift Serverless se lanzó en versión preliminar en 2021 y permite a los usuarios ejecutar y escalar análisis sin la necesidad de configurar y gestionar la infraestructura del almacén de datos. Desde un punto de vista de costos, tanto Snowflake como Amazon Redshift se pueden administrar de manera eficiente, por lo que la elección realmente depende de qué software sea la mejor plataforma para tu organización.

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