Huvudsyftet med ETL-programvara är att flytta data från olika källor till ett centralt datalager så att analyser kan utföras på en holistisk och konsekvent datainsamling. Vanligtvis lagras denna centraliserade data i ett datalager. Data i datalagret kan vara i form av ett strukturerat system av registerdata, eller i form av ostrukturerad eller semistrukturerad big data. Datavaruhusen som lagrar denna aggregerade blandning av data finns i allt större utsträckning i molnet. Både Snowflake och AWS Redshift tillhandahåller programvara för datalagring som kan hantera dessa uppgifter.
Läs mer om datacenter
Hoppa till:
Vad är snöflingan?
Snowflake är en fullt hanterad SaaS (Software as a Service) som tillhandahåller en enda plattform som kan rymma datalager, datasjöar och utveckling av dataapplikationer. Den skalar automatiskt bearbetning och lagring för att möta användarnas behov, bearbetar data i batch- och realtidsarbetsbelastningar och ger säker delning och konsumtion av batch-, realtids- och delad data. Arkitektoniskt och programmatiskt använder Snowflake SQL-språk och datastrukturer. Det fungerar bra i miljöer med flera moln, erbjuder ett extremt användarvänligt och robust SQL-gränssnitt och frigör personal från att behöva installera, konfigurera eller hantera den underliggande lagerplattformen, inklusive hårdvara och mjukvara. .
SE: Dremio vs Snowflake: Jämför två av de bästa ETL-verktygen (TechRepublic)
Vad är AWS Redshift?
AWS Redshift är molnbaserad datalagermjukvara byggd på AWS cloud computing-plattform. Den är idealisk för företag som är värd för majoriteten av sina data och applikationer på AWS molnplattform, eftersom den integreras väl med andra AWS-produkter och verktyg. AWS Redshift bearbetar både strukturerad och ostrukturerad data, i realtid och i batch-läge. Den använder parallell bearbetning för att bearbeta mycket stora datamängder och har inbyggd automation och skalning, men det kräver IT för att installera, konfigurera och hantera. I gengäld ger AWS Redshift IT-flexibilitet i att designa och optimera de arbetsbelastningar de vill köra.
Arkitektur i Snowflake vs. AWS Redshift
Snowflake skiljer lagring från bearbetning. Den gör detta genom att lagra data i ett separat datalager och dimensionera, skala och utföra bearbetning oberoende någon annanstans. AWS Redshift separerar inte data från lagring, så ur ett kostnadsperspektiv kan det vara billigare att använda Snowflake eftersom du bara debiteras för tjänsten när du aktivt bearbetar data. Eftersom bearbetnings- och datafunktioner är åtskilda finns det ett sätt att se när du bearbetar data och när du inte gör det. Å andra sidan kan AWS Redshift-metoden ha vissa fördelar när det gäller hastighet, som kombinerar bearbetning och data till en enda, helt integrerad operation.
SE: Databricks vs Snowflake: ETL-verktygsjämförelse (TechRepublic)
Automation vs personalisering
Snowflake undviker att manuellt implementera och hantera mycket av datalagring och frågebehandling. Även om det använder ett anpassat SQL-frågespråk, är språket fortfarande SQL, där de flesta organisationer har inhemsk expertis. Snowflake hanterar även dataadministration till fullo och skalar automatiskt bearbetning och lagring för dina jobb. Detta sparar intern administrationstid och ger företag ett enkelt sätt att köra en mängd frågor.
Precis som Snowflake har AWS Redshift mycket automatisering och använder SQL. Men Redshift ger också företag val om hur de vill konfigurera och hantera data och bearbetning. Detta kan vara användbart när du måste hantera höga frågebelastningar och behöver anpassa dig till dem. Data kan partitioneras manuellt och distribueras efter behov, och säkerheten kan anpassas för att möta din organisations krav på säkerhet och styrning. För organisationer som föredrar mer direkt kontroll över data och bearbetning och är tunga användare av AWS Cloud, är AWS Redshift ett bra val.
Molninteroperabilitet
Snowflake fungerar bra i en miljö med flera moln, så om din organisation verkar i många olika moln och behöver samla all denna data och fråga efter den, är Snowflake ett utmärkt val.
AWS Redshift är ett datalager och frågeverktyg utvecklat av AWS och är idealiskt för företag som hostar det mesta av sin data på AWS och vill ha den bästa funktionaliteten och interoperabiliteten inom AWS Cloud. Om ditt företag är en stor användare av AWS-molnet är AWS Redshift ett bra val.
ATT SE: Rekryteringskit: Molningenjör (TechRepublic Premium)
Datadelning
Med en enkel peka-och-klicka tillåter Snowflake användare att kopiera databaser och sedan dela skrivskyddad åtkomst med andra. Det är ett snabbt, automatiserat sätt att låsa upp värdet av data. I slutet av varje datadelning kan användaren avregistrera data. Detta säkrar data i sin ursprungliga datastruktur och kan även minska kostnaderna.
AWS Redshift är inte lika automatiserat när det kommer till dataaggregering och delning. Med Redshift måste användare (förmodligen IT) använda flera ETL-extrakt av data från olika källor för att komma fram till den slutliga uppsättningen av data som de vill lägga in i ett datalager som kan göras tillgängligt för användarna. .
Välj Snowflake eller AWS Redshift för Data Warehousing
Snowflake och AWS Redshift är beprövad programvara för datalager och bearbetning som kan distribueras med ETL-verktyg som en del av datatransformeringen och överföringsprocessen. När man utvärderar dessa två datalagrings- och bearbetningspaket bör webbplatser överväga om de huvudsakligen är multimoln eller singelmoln (AWS), och vad avvägningarna är mellan högautomatiserad programvara (med färre anpassningsmöjligheter) och programvara som erbjuder mer flexibilitet att anpassa den till din datormiljö. Ur ett kostnadsperspektiv kan Snowflake och AWS Redshift hanteras effektivt, så valet beror verkligen på vilken mjukvara som är den bästa plattformen för din organisation.
