Snowflake vs BigQuery: Srovnání dvou populárních řešení pro cloudové datové sklady

Podniky dnes generují data v dosud nevídaném rozsahu. Tato data mají obrovský potenciál pro pochopení chování zákazníků, výkonnosti a tržních trendů. Od transakcí zákazníků po data ze senzorů je pro organizace obtížné spravovat, analyzovat a získávat vhledy z neustále rostoucího toku dat.

Cloudové datové sklady (CDSs) nabízejí škálovatelné řešení pro správu obrovských datových sad. Na rozdíl od tradičních datových skladů na místě eliminují cloudová řešení potřebu drahého hardwaru a složitého řízení infrastruktury.

Podle nedávné zprávy společnosti IDC dosáhne globální trh se skladováním dat do roku 2032 hodnoty 85,7 miliard dolarů. Mezi různými možnostmi cloudového skladování se vynořují dvě vedoucí platformy: Google BigQuery vs Snowflake. Obě nabízejí robustní funkce, bezpečnost a škálovatelnost, ale jsou navrženy pro mírně odlišné případy použití.

Co je datový sklad?

Pojem skladování a analýzy dat pro podnikání není nový, cloudový datový sklad (CDS) představuje moderní vývoj v řízení dat, který je specificky navržený pro podporu obchodní inteligence.

Základy architektury skladiště byly vyvinuty v 80. letech. Zaměřovaly se na transformaci dat z operačních systémů do formátu optimalizovaného pro rozhodování. Tradiční skladování na místě však vyžadovalo značné investice do infrastruktury, což omezilo jeho dostupnost pro mnoho organizací.

Zmateni ohledně jezera dat vs. datového skladu? Dozvíte se více o rozdílech v našem blogu.

V jádru je cloudový datový sklad centralizovaný úložiště navržené k ukládání, správě a analýze obrovských datových sad hostovaných v cloudu. CDSs jsou optimalizovány pro analýzu uložených dat k odhalování trendů, vzorů a vhledů skrytých ve vašich datech.

Jak CDSs fungují:

1. Data jsou extrahována z různých operačních systémů, aplikací CRM, log souborů atd.
2. Extrahovaná data jsou čištěna, transformována a integrována do konzistentního formátu, což zajišťuje bezproblémovou analýzu různých datových sad.
3. Transformovaná data jsou nahrána do cloudového datového skladu.
4. Obchodní analytici a datoví vědci používají nástroje pro obchodní inteligenci a analýzu dat k dotazování, analýze a reportování z datového skladu.

Implementací cloudového skladování mohou společnosti odemknout potenciál svých dat, proměnit je z výzvy ve strategický majetek, který pohání inovace a růst podnikání.

Co je BigQuery?

BigQuery je bezserverové, vysoce škálovatelné datové úložiště, které je nabízeno jako součást platformy Google Cloud Platform (GCP). BigQuery, který je navržen pro analýzu obrovských datových sad, využívá infrastrukturu Google k poskytování úložiště datové úložiště v petabajtovém měřítku a bleskovou rychlost dotazování.

Hlavní funkce:

• Pracujte s datovými sadami jakékoli velikosti, od gigabajtů po petabajty, s možností škálování zdrojů podle potřeby.
• BigQuery využívá model cen za použití, což vám umožňuje platit pouze za spotřebované úložné a zpracovatelské zdroje. Přestože základní cena za úložiště činí, BigQuery neúčtuje poplatky za přenos dat.
• Eliminuje potřebu spravovat infrastrukturu.
• Bezproblémová integrace se službami GCP: Cloud Storage a Dataflow.
• Využijte robustní bezpečnostní infrastrukturu Google k ochraně citlivých dat.

Přestože přináší mnoho výhod, existují také omezení. Zaprvé může rozhraní BigQuery a jazyk dotazů (dialekt SQL) vyžadovat počáteční školení pro uživatele, kteří nejsou obeznámeni s platformou Google Cloud. Časté nahrávání dat nebo složité transformace mohou zvýšit náklady kvůli modelu cen za prohledávání dat, který BigQuery používá. I když jsou náklady na úložiště BigQuery obecně efektivní, mohou se v některých scénářích sčítat. V takových případech zvažte strategie optimalizace nákladů, jako je rozdělení dat a správa životního cyklu dat.

Co je Snowflake?

Společnost Snowflake byla založena v roce 2014 a nabízí nový přístup k datovým skladům. Na rozdíl od bezserverového přístupu BigQuery využívá Snowflake oddělené úložné a výpočetní zdroje. Toto řešení využívá virtuální úložiště, které se škáluje nahoru nebo dolů podle požadavků na zatížení.

Hlavní výhody:

• Funguje na hlavních cloudových platformách, jako jsou AWS, Azure a GCP.
• Škáluje úložné a výpočetní zdroje pro optimalizaci nákladů a zvládání proměnlivých pracovních zátěží.
• Vynikající výkon dotazů díky sloupcovému úložišti a distribuované architektuře zpracování.
• Model platby za použití umožňuje oddělit náklady na úložiště a výpočet. Platíte pouze za použité úložiště a dobu, po kterou virtuální sklady provádějí dotazy. Nicméně náklady na úložiště Snowflake jsou obvykle vyšší než u BigQuery.
• Webové rozhraní a známý jazyk SQL dělají tuto platformu pohodlnou pro analytiky dat a podniky.

Pravá síla Snowflake spočívá v jeho přístupu Software-as-a-service (SaaS). Není potřeba spravovat hardware ani software. Navíc je načítání dat zjednodušeno díky standardizovaným řešením pro extrakci, transformaci a načítání (ETL).

Google BigQuery vs Snowflake: Klíčové rozdíly

Po prozkoumání silných stránek BigQuery a Snowflake je čas zaměřit se na klíčové faktory, které je odlišují. Porozumění rozdílům mezi Snowflake a BigQuery je zásadní pro výběr správného nástroje pro datové sklady.

Výkon a rychlost

Google BigQuery vyniká zpracováním obrovských datových sad a poskytováním výsledků téměř v reálném čase. To jej činí ideálním pro situace vyžadující rychlé řešení, jako jsou analýzy v reálném čase nebo ad-hoc dotazy na velké datové sady.

Snowflake rovněž poskytuje vynikající výkon dotazů. Jeho oddělení úložiště a výpočetních zdrojů umožňuje nezávislé škálování. Tato flexibilita může být výhodná pro zvládání nepředvídatelných špiček v objemu dotazů nebo složitých analytických úkolů v diskusi Google BigQuery vs Snowflake.

Zabezpečení dat a soulad s předpisy

BigQuery a Snowflake používají téměř stejné metody šifrování (AES-256) k ochraně vašich dat. Platformy spoléhají na systém založený na rolích, který zajišťuje, že k příslušným zdrojům mají přístup pouze autorizovaní uživatelé. Obě DWH zpracovávají externí data. Ale BigQuery (pouze GCP) nabízí také federaci dotazů pro přímý přístup k dalším službám GCP, což eliminuje potřebu externích tabulek. To je důležitý aspekt při porovnávání Google BigQuery a Snowflake.

Stejně jako ostatní služby Google Cloud Platform, BigQuery automaticky šifruje vaše data vždy, ať jsou rozpracována nebo uložena. Toto šifrování je posíleno Google Cloud Identity a Access Management (IAM), což umožňuje přihlášení pomocí standardů jako OIDC a SAML 2.0. BigQuery je navržen tak, aby splňoval přísné požadavky v souladu s předpisy HIPAA a PCI DSS. BigQuery může přímo dotazovat data v Cloud SQL a Spanner bez jejich přesunu.

Snowflake nabízí různé možnosti, umožňující využít stávající přihlašovací údaje ze služeb jako Okta nebo Microsoft Active Directory. Snowflake se vyznačuje certifikacemi pro soulad s předpisy, jako jsou SOC 1 Typ II, SOC 2 Typ II, HIPAA a PCI DSS, což dokazuje jeho závazek k nejlepším postupům v oblasti zabezpečení dat. Snowflake nepodporuje federaci dotazů.

Vícefaktorové ověřování (MFA) je další bezpečnostní opatření nabízené jak BigQuery, tak Snowflake, které přidává další krok do procesu přihlášení pro zvýšenou ochranu. Obě také podporují OAuth 2.0, bezpečný autorizační rámec, který eliminuje potřebu sdílet nebo ukládat hesla uživatelů přímo.

Snowflake nemá vestavěné schopnosti virtuální privátní sítě (VPN). BigQuery na druhou stranu integruje s Google Cloud Platform’s VPC Service Controls pro stanovení bezpečnostních perimetrů sítě.

Integrace

Obě řešení nabízejí robustní integrace s širokou škálou nástrojů a služeb třetích stran, což je činí silnými konkurenty v debatě Snowflake vs BigQuery.

Využijte integraci Google BigQuery s populárními nástroji pro příjem dat jako Apache Kafka pro snadné streamování vašich dat do skladu. Pro vizualizaci a průzkum dat je bezproblémově integrován s předními průmyslovými lídry jako Looker a Qlik. Úkoly správy dat jsou také zjednodušeny s podporou BigQuery pro nástroje jako Apache Beam a Apache Spark.

Pokud již investujete do nástrojů business intelligence jako Power BI nebo Tableau, Snowflake nabízí nativní podporu. Integruje se s platformami pro správu dat jako Informatica a Talend pro plynulé pracovní postupy zpracování dat.

Uživatelská zkušenost a podpora

Představte si rozhraní BigQuery jako známý ovládací panel, zejména pokud již používáte produkty Google Cloud Platform. Obvykle je snadno ovladatelné a jednoduché na zahájení práce. Snowflake vyniká v uživatelské přívětivosti. Jejich webové rozhraní je jako dobře navržená aplikace pro smartphone – jasné, intuitivní a snadno použitelné.

Google BigQuery nabízí užitečnou dokumentaci, tutoriály a komunitní fóra, kde se můžete spojit s dalšími uživateli. Pokud potřebujete více praktické pomoci, jsou k dispozici také placené podpůrné plány.

Snowflake není v podpoře daleko zaostávající. Mají rozsáhlou dokumentaci, online kurzy pro rychlé začlenění a prosperující komunitní fórum, kde si můžete vyměňovat tipy a řešit jakékoli problémy.

Modely cen

Pojďme mluvit o tom, co je důležité – náklady! Snowflake i BigQuery nabízejí platbu podle skutečného využití, ale mají různé způsoby výpočtu vaší faktury.

Představte si Snowflake jako úložný box. Platíte měsíční poplatek na základě toho, kolik prostoru využíváte, s možnou slevou, pokud se zavážete k pronájmu prostoru na delší dobu.

Náklady na úložiště Snowflake: 40 $/TB/měsíc na požádání, 23 $/TB/měsíc při předplatném.

Rezervované instance mohou poskytnout až 70% slevu na výpočetní náklady.

BigQuery účtuje za úložiště na základě toho, zda jsou vaše data aktivně využívána nebo archivována. Existují dva typy úložiště a jejich ceník:

1. Aktivní úložiště: Zahrnuje všechny tabulky nebo části tabulek, které jste upravili během posledních 90 dnů. Za toto úložiště platíte běžnou sazbu.
2. Dlouhodobé úložiště: Týká se tabulek nebo částí tabulek, které nebyly změněny po dobu 90 po sobě jdoucích dnů. Dobrá zpráva je, že cena BigQuery se automaticky sníží přibližně o 50 %.

Bez ohledu na to, zda jsou vaše data v aktivním nebo dlouhodobém úložišti, není rozdíl ve výkonu dat, jejich bezpečnosti nebo rychlosti přístupu.

Náklady na úložiště BigQuery: 20 $/TB/měsíc aktivní, 10 $/TB/měsíc neaktivní. Prvních 10 GB úložiště každý měsíc je zdarma.

Toto může být dobrá možnost, pokud máte směs dat, na která se odkazujete pořád, a historické informace, které byste mohli potřebovat občas vyhledat.

Google BigQuery vs Snowflake: Které řešení je správné pro vaše podnikání

Prozkoumali jsme klíčové rozdíly mezi Snowflake a BigQuery. Nyní je čas se rozhodnout, které z nich nejlépe odpovídá specifickým potřebám vašeho podnikání.

BigQuery i Snowflake jsou sice výkonná řešení, ale bezproblémová integrace BigQuery s platformou Google Cloud Platform a jeho bezserverová architektura mohou nabídnout několik výhod, zejména pro podniky, které již investovaly do ekosystému Google Cloud.

Uvažujete o BigQuery, ale nejste si jisti, zda je to pro vaše potřeby správná volba ve srovnání s Bigtable? Podívejte se na naši recenzi Bigtable vs BigQuery.

Cloudfresh je Google Cloud Premier Partner s týmem certifikovaných expertů, kteří vám mohou pomoci na každém kroku. Náš tým je zavázán k implementaci profesionálních služeb Google Cloud, abyste měli bezproblémový zážitek s vybraným řešením. Ať už jde o BigQuery nebo jakoukoli jinou službu GCP, můžete se spolehnout na naši odbornou podporu a pomoc. Pomůžeme vám rychle a snadno vytvořit integraci s jakýmkoli produktem Google Cloud.

Často kladené otázky

Mám obrovskou datovou sadu a potřebuji analýzu v reálném čase. Která platforma je lepší?
BigQuery by mohl být silným kandidátem v tomto scénáři. Jeho bezserverová architektura a sloupcové úložiště se vyznačují rychlým zpracováním velkých datových sad, což je ideální pro analýzu v reálném čase.

Která platforma je nákladově efektivnější?
Neexistuje univerzální odpověď. Cena za skenování v BigQuery se může při častých nebo složitých dotazech sčítat. Oddělení nákladů na úložiště a výpočetní kapacity ve Snowflake může být v takových scénářích ekonomičtější. Konečné náklady závisí na vašich specifických vzorcích používání dat.

Náš tým není velmi technicky zdatný. Která platforma má uživatelsky přívětivější rozhraní?
BigQuery je obecně chválen za své intuitivní a uživatelsky přívětivé webové rozhraní, což usnadňuje navigaci a správu datového skladu i pro netechnické uživatele.

Jsem stále nejistý – jaký je další krok?
Pečlivě zhodnoťte vaše specifické požadavky na datové sklady. Zvažte faktory, jako jsou velikost dat, složitost dotazů, rozpočtová omezení, existující nástroje a technická zdatnost vašeho týmu.

Obraťte se ještě dnes na naše konzultanty Google Cloud pro bezplatnou konzultaci a zjistěte, jak může BigQuery v kombinaci s expertízou Cloudfresh posílit vaše podnikání pro rozhodování založené na datech, které podporuje růst a úspěch.