¿Cuál es el mejor almacén de datos en la nube?

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Snowflake y Redshift son cruciales para las empresas que buscan una potente solución de almacenamiento de datos. Snowflake ha recibido muchos elogios por su arquitectura nativa de la nube, que hace que el escalado y el paralelismo sean completamente sencillos. Redshift, por otro lado, es el servicio de almacenamiento de datos de Amazon y ofrece análisis de alto rendimiento además de conexión con el ecosistema de AWS.

Es fundamental que las empresas que desean mejorar su estrategia de gestión de datos tengan una comprensión sólida de las diferencias en las características, el rendimiento y si una solución es adecuada o no para un caso de uso determinado. Este artículo profundiza en los componentes más importantes de Snowflake y Redshift para ayudar al lector a tomar una decisión informada con respecto a una solución de almacenamiento de datos eficiente.

Tabla comparativa de copos de nieve y corrimiento al rojo

Snowflake y Redshift son formas de almacenar datos en la nube. El diseño de Snowflake se centra mucho en separar el almacenamiento y la computación, lo que le permite escalar y optimizar los costos automáticamente. El corrimiento al rojo es poderoso, pero debe ampliarse manualmente.

Especificación	Copo de nieve	corrimiento al rojo
Arquitectura	Nativo de la nube, separa el almacenamiento y la computación	Almacenamiento en columnas, estrechamente integrado con AWS
Escalabilidad	Escalado instantáneo y automático con almacenes virtuales	Cambio de tamaño manual de clústeres para escalabilidad
concurrencia	Multiclúster, maneja eficazmente la alta concurrencia	Escalado de simultaneidad para períodos de alta demanda
Actuación	Optimizado para cargas de trabajo analíticas y transaccionales	Análisis de alto rendimiento con almacenamiento en columnas
Carga de datos	Optimización automática para la carga de datos.	Comando COPY para cargar datos
Seguridad	Seguridad multicapa con capacidades para compartir datos	Se integra con AWS IAM y VPC para mayor seguridad
Precios	Modelo de precios de pago por uso	Precios de pago por hora con opciones para instancias reservadas
	visita el sitio web	visita el sitio web

Características clave del copo de nieve

Las siguientes son algunas de las características más notables de Snowflake:

• Escalabilidad instantánea: La plataforma ajusta automáticamente los recursos para adaptarse a las diferentes cargas de trabajo, lo que garantiza un rendimiento constante.
• Compartir datos: La función de intercambio de datos de Snowflake permite a las organizaciones compartir de forma segura datos en vivo con socios externos.
• Clonación sin copia: Los usuarios pueden crear clones instantáneos de datos para desarrollo, pruebas y análisis sin incurrir en costos de almacenamiento adicionales.
• Viaje en el tiempo: Snowflake permite a los usuarios acceder a datos históricos en cualquier momento, simplificando la auditoría y el cumplimiento de datos.

Características clave del desplazamiento al rojo

Las siguientes son algunas de las cualidades que posee Redshift:

• Compresión avanzada: Los datos se comprimen y codifican para ahorrar espacio de almacenamiento y mejorar la velocidad de consulta.
• Procesamiento Masivamente Paralelo (MPP): La arquitectura MPP de Redshift garantiza un rendimiento de consultas de alta velocidad, lo que la hace adecuada para consultas analíticas complejas.
• Integración con el ecosistema: Al ser parte de AWS, Redshift se integra perfectamente con varios servicios de AWS, lo que facilita la incorporación y transformación de datos.
• Escalado de simultaneidad: Redshift ofrece escalado automático para cargas de trabajo simultáneas, manteniendo el rendimiento durante el uso máximo.

Snowflake vs Redshift: Comparación de arquitectura

Snowflake y Redshift utilizan enfoques arquitectónicos distintivos para aprovechar al máximo sus ventajas individuales. El hecho de que los componentes de computación y almacenamiento de Snowflake se mantengan completamente separados entre sí es la clave para la notable escalabilidad y capacidades de procesamiento simultáneo de la plataforma. Los usuarios tienen la capacidad de asignar recursos de manera flexible y escalar sin dificultad, lo que les permite adaptarse a los niveles cambiantes de trabajo y al mismo tiempo reducir los gastos.

Por otro lado, la arquitectura de procesamiento masivo paralelo (MPP) de Redshift funciona excepcionalmente bien cuando se trata de acelerar la ejecución de consultas para cargas de trabajo analíticas complejas. Como resultado de la capacidad de Redshift para manejar y analizar rápidamente enormes conjuntos de datos mediante la utilización de computación paralela, es ideal para tareas con uso intensivo de datos que son de naturaleza compleja.

Al final, decidir entre Snowflake y Redshift depende de sus prioridades: si le da un mayor valor a la escalabilidad de Snowflake o al rendimiento de Redshift. Ambas plataformas están diseñadas para cumplir requisitos particulares de almacenamiento y análisis de datos.

Snowflake vs Redshift: modelo de almacenamiento de datos

Tanto Snowflake como Redshift, que son soluciones de almacenamiento de datos basadas en la nube, utilizan estructuras de almacenamiento únicas para mejorar la efectividad de sus operaciones y la velocidad con la que se procesan las consultas. El modelo de almacenamiento utilizado por Snowflake se basa en microparticiones, que permiten comprimir y clasificar los datos en unidades más pequeñas. Al recuperar solo los segmentos de datos necesarios, este método maximiza la eficiencia con la que se utiliza el almacenamiento y acelera la ejecución de consultas.

En comparación, el almacenamiento en columnas es el modelo que utiliza Redshift. No almacena los datos en filas, sino en columnas, lo que le permite leer solo las columnas particulares que se requieren para una consulta. Esto reduce la cantidad de operaciones de E/S, lo que a su vez disminuye la cantidad de datos que se deben leer del almacenamiento. Como resultado, aumenta la velocidad a la que se procesan las consultas.

Al final, la micropartición de Snowflake contribuye al consumo de almacenamiento eficiente, mientras que el almacenamiento en columnas de Redshift se centra en disminuir la E/S. Juntas, estas dos características cooperan para impulsar el rendimiento general de los procedimientos de análisis y almacenamiento de datos.

Snowflake vs Redshift: rendimiento de las consultas

Snowflake y Redshift tienen sus propias ventajas únicas en lo que respecta al rendimiento de las consultas. La escalabilidad inmediata y los algoritmos avanzados de optimización de consultas que posee Snowflake son sus características definitorias. Su arquitectura divide la computación y el almacenamiento, lo que permite ampliar o reducir sin interrupción según los requisitos de la carga de trabajo. Esta elasticidad natural se traduce en un rendimiento continuamente eficiente en una amplia variedad de formularios de consulta, adaptándose tanto a cargas de trabajo dinámicas como a requisitos cambiantes de datos.

Por otro lado, la arquitectura de procesamiento masivo paralelo (MPP) y el almacenamiento en columnas que utiliza Redshift son dos de los factores principales que contribuyen a su capacidad excepcional para procesar consultas analíticas difíciles. Este diseño facilita el procesamiento y la compresión paralelos, lo que a su vez hace posible recuperar datos rápidamente para actividades analíticas que incluyen consultas complejas y grandes conjuntos de datos.

Snowflake vs Redshift: escalabilidad y elasticidad

Snowflake y Amazon Redshift son tecnologías de almacenamiento de datos basadas en la nube, pero abordan la gestión de cargas de trabajo variables de maneras significativamente diferentes. La arquitectura de Snowflake hace uso de una brillante separación de recursos informáticos y recursos de almacenamiento, lo que permite el escalado automático de ambos elementos del sistema. Esto permite un rendimiento constante a pesar de las diferentes cargas de trabajo y ofrece una asignación de recursos y una gestión de costos eficientes.

Amazon Redshift, por otro lado, presenta escalamiento concurrente, lo que le permite aumentar automáticamente su capacidad en momentos de alta demanda. Este método adaptativo mantiene la capacidad de respuesta y proporciona un procesamiento de datos fluido, lo que le permite abordar con éxito los aumentos repentinos en la actividad del usuario sin comprometer el rendimiento. Además, hace todo esto sin requerir recursos adicionales.

Mientras que el escalado automático de Snowflake funciona para mantener bajo control el consumo de recursos, el escalado simultáneo de Redshift funciona para garantizar que el sistema tenga la mayor capacidad de respuesta posible incluso en momentos de alta demanda. La decisión entre los dos debe tomarse en función de los requisitos particulares de la empresa, así como de la estrategia más deseada para gestionar eficazmente los turnos de carga de trabajo.

Snowflake vs Redshift: manejo de concurrencia

Snowflake y Redshift son dos grandes nombres en el almacenamiento de datos basado en la nube y cada uno tiene una forma diferente de gestionar los conflictos. Snowflake tiene una arquitectura que permite una alta concurrencia y mantiene separadas las diferentes tareas. Esto significa que varias personas y consultas pueden trabajar al mismo tiempo sin afectar la velocidad o precisión de la base de datos.

Por otro lado, Redshift utiliza el escalado de simultaneidad para atender a más usuarios y más consultas. Esta función asigna automáticamente más recursos cuando hay muchos usuarios al mismo tiempo. Esto mejora la capacidad de respuesta y mantiene los niveles de rendimiento al máximo.

Al final, decidir entre Snowflake y Redshift depende de cosas como qué tan complicadas son sus operaciones de datos, cuánta concurrencia necesita y qué tan familiarizado está con ciertos entornos de nube. La arquitectura de Snowflake está diseñada para admitir la concurrencia, mientras que Redshift utiliza el escalado dinámico para gestionar la concurrencia de manera eficiente.

Snowflake vs Redshift: carga e integración de datos

Snowflake y Redshift, que son ejemplos de tecnologías de almacenamiento de datos basadas en la nube, brindan a los usuarios una variedad de opciones para cargar datos. Snowflake permite a los usuarios cargar datos de diversas formas, incluida la transmisión en tiempo real y la carga masiva, para adaptarse a una amplia variedad de fuentes y requisitos de datos.

Redshift, por otro lado, simplifica el proceso de entrada y transformación de datos aprovechando su interfaz con los servicios de AWS. Esto hace que el servicio sea completamente transparente para los usuarios que ya conocen bien el entorno de AWS. La flexibilidad de las técnicas de carga de Snowflake lo hace adecuado para una amplia variedad de casos de uso, pero la sinergia AWS de Redshift es útil para las empresas que desean garantizar que la migración y transformación de datos se lleven a cabo de manera fluida dentro de su arquitectura AWS existente.

Snowflake vs Redshift: seguridad y cumplimiento

Snowflake y Redshift otorgan una gran importancia a la protección de los datos de los clientes y al mantenimiento del cumplimiento normativo. Protegen la información confidencial proporcionando una variedad de funciones, como cifrado, gestión de identidad y certificaciones. Snowflake se diferencia de la competencia gracias a su arquitectura distintiva, que separa orgánicamente los datos de los clientes y mejora la seguridad a través del proceso de diseño.

Esta separación ayuda a garantizar que los datos de varios clientes se mantengan separados entre sí, lo que reduce la posibilidad de infracciones. Aunque Redshift también tiene poderosas medidas de seguridad, la arquitectura de Snowflake ofrece una capa adicional de protección.

Debido a esto, Snowflake resulta atractivo para las empresas que desean aumentar el nivel de seguridad y privacidad de los datos que tienen. Las organizaciones son libres de adoptar cualquiera de las plataformas con total confianza en función de las necesidades y preferencias de seguridad precisas que tengan sobre el aislamiento y la protección de sus datos.

Casos de uso para copo de nieve

Las mejores características de Snowflake brillan en casos que requieren muchos usuarios simultáneos, intercambio de datos complejo y fácil escalamiento. Su diseño separa el almacenamiento y el procesamiento, por lo que puede crecer o reducirse automáticamente para adaptarse a las cargas de trabajo cambiantes. Esta función es especialmente útil para empresas que tienen que lidiar con conjuntos de datos grandes y variados. La elasticidad de Snowflake garantiza que la velocidad y el costo sean los mejores.

Se destaca porque puede manejar fácilmente que muchos usuarios consulten y analicen datos al mismo tiempo. Esto lo convierte en una excelente opción para empresas que necesitan un procesamiento de datos eficiente y flexible. Además, el diseño de Snowflake facilita que múltiples usuarios, departamentos y socios externos compartan datos. Esto facilita el trabajo conjunto y la obtención de información a partir de grandes conjuntos de datos.

Casos de uso para el corrimiento al rojo

Amazon Redshift es un método para almacenar datos diseñado para empresas que utilizan muchos servicios web de Amazon (AWS). Redshift se creó teniendo en cuenta el análisis y su conexión con los servicios de AWS facilita las cosas a las personas que ya utilizan la infraestructura de AWS. Su arquitectura utiliza almacenamiento en columnas y procesamiento paralelo para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos.

Esto lo convierte en la mejor opción para trabajos que requieren una gran cantidad de datos. La capacidad de Redshift para trabajar con herramientas familiares de AWS, su capacidad para mover datos y su escalabilidad facilitan a los usuarios de AWS utilizar su potencia sin tener que lidiar con una integración complicada. Amazon Redshift es una opción sensata y estratégica para las empresas que desean almacenar y analizar datos de una manera eficiente, escalable y compatible con AWS.

Snowflake vs Redshift: experiencia de usuario e interfaz

Snowflake y Redshift aportan sus propios beneficios únicos cuando se trata de gestionar datos. La interfaz fácil de usar que proporciona Snowflake simplifica la gestión de datos y la ejecución de consultas, lo que resulta atractivo para los usuarios que buscan una plataforma intuitiva para cumplir con sus requisitos de análisis.

Por otro lado, la integración de Redshift con los servicios de AWS produce una experiencia sin fricciones para los usuarios de AWS, aprovechando el hecho de que estos usuarios ya están familiarizados con el entorno de AWS. La alineación de Redshift con la infraestructura de AWS atrae a quienes ya han invertido en el entorno de AWS, brindando una solución cómoda e integrada para sus requisitos de análisis y almacenamiento de datos.

Si bien Snowflake destaca por su facilidad de uso, la conexión de Redshift con la infraestructura de AWS atrae a quienes ya han invertido en el entorno de AWS. La decisión se reduce a si le da mayor prioridad a la facilidad de uso o a explotar la familiaridad de AWS.

¿Cual es mejor?

Snowflake y Redshift son sistemas de almacenamiento de datos populares, pero tienen diferentes puntos fuertes. Snowflake es conocido por tener un diseño nativo de la nube que facilita la escalabilidad y mantiene el almacenamiento y la informática separados. Para el versionado, cuenta con herramientas como clonación instantánea y viaje en el tiempo. Redshift, por otro lado, es mejor para consultas complejas y para procesar grandes cantidades de datos. Funciona para empresas que han invertido mucho dinero en el entorno de Amazon Web Services (AWS). Si debes usar Snowflake o Redshift dependerá de tus necesidades. Si le importa más poder crecer y cambiar, Snowflake podría ser mejor. Redshift podría ser la mejor opción para análisis avanzados e integración con AWS.

Copo de nieve: lo bueno y lo malo

Snowflake es comparable a un superhéroe para las empresas que tienen la tarea de gestionar grandes cantidades de datos.

Corrimiento al rojo: lo bueno y lo malo

Tiene mucha capacidad de almacenamiento y puede almacenar todo lo que quieras. Se puede ampliar. No importa cuán grande o pequeño sea, puede beneficiarlo. Se mueve bastante rápido.

Preguntas y respuestas