search
Cloud Blog – Snowflake vs BigQuery: Porównanie dwóch popularnych hurtowni danych
Google Cloud

Snowflake vs BigQuery: Porównanie dwóch popularnych hurtowni danych

Przedsiębiorstwa generują obecnie dane w niespotykanej wcześniej skali. Te dane mają ogromny potencjał, aby zrozumieć zachowania klientów, wydajność i trendy rynkowe. Od transakcji klientów po dane sensoryczne, organizacjom trudno jest zarządzać, analizować i wydobywać wnioski z nieustannie rosnącego strumienia danych.

Chmurowe hurtownie danych (CHD) oferują skalowalną rozwiązanie do zarządzania ogromnych zbiorów danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych hurtowni danych on-premises, rozwiązania chmurowe eliminują potrzebę drogiego sprzętu i złożonego zarządzania infrastrukturą.

Według niedawnego raportu IDC, globalny rynek pamięci masowych osiągnie wartość 85,7 miliarda dolarów do 2032 roku. Wśród różnych opcji przechowywania danych w chmurze wyróżniają się dwie wiodące platformy: Google BigQuery i Snowflake. Obie oferują zaawansowane funkcje, bezpieczeństwo i skalowalność, ale są przeznaczone do nieco innych przypadków użycia.

Czym jest hurtownia danych?

Koncepcja przechowywania i analizowania danych na potrzeby biznesowe nie jest nowa, ale chmurowa hurtownia danych (CHD) stanowi nowoczesną ewolucję w zarządzaniu danymi, specjalnie zaprojektowaną do wspierania biznesowej analityki.

Podstawy architektury hurtowni danych zostały opracowane w latach 80. XX wieku. Skupiała się ona na przekształcaniu danych z systemów operacyjnych do formatu zoptymalizowanego pod kątem podejmowania decyzji. Jednak tradycyjne przechowywanie danych on-premises wymagało znacznych inwestycji w infrastrukturę, co ograniczało jego dostępność dla wielu organizacji.

Masz wątpliwości co do różnic między jeziorem danych a hurtownią danych? Dowiedz się więcej na ten temat w naszym artykule.
W swojej istocie chmurowa hurtownia danych to scentralizowane repozytorium zaprojektowane do przechowywania, zarządzania i analizowania ogromnych zbiorów danych hostowanych w chmurze. CHD są zoptymalizowane do analizowania danych historycznych w celu śledzenia trendów, wzorców i ukrytych informacji w Twoich danych.

Oto jak działają CHD:

  1. Dane są ekstrahowane z różnych systemów operacyjnych, aplikacji CRM, plików logów itp.
  2. Wyekstrahowane dane są czyszczone, przekształcane i integrowane w spójnym formacie, zapewniając bezproblemową analizę różnych zbiorów danych.
  3. Przekształcone dane są przesyłane do chmurowej hurtowni danych.
  4. Analitycy biznesowi i naukowcy zajmujący się danymi korzystają z narzędzi business intelligence i analityki danych, aby wykonywać zapytania, analizować i raportować z hurtowni danych.

Wdrażając magazynowanie danych w chmurze, firmy mogą wykorzystać potencjał swoich danych, przekształcając je z wyzwania w strategiczny zasób, który napędza innowacje i wzrost biznesu.

Czym jest BigQuery?

BigQuery to bezserwerowa, wysoko skalowalna hurtownia danych oferowana w ramach Google Cloud Platform (GCP). Zbudowana do analizowania ogromnych zbiorów danych, BigQuery wykorzystuje infrastrukturę Google, aby zapewnić magazynowanie danych na skalę petabajtów i błyskawiczne prędkości wykonywania zapytań.

Kluczowe funkcje:

  • Pracuje z zbiorami danych dowolnej wielkości, od gigabajtów po petabajty, z możliwością skalowania zasobów w górę lub w dół na żądanie.
  • BigQuery wykorzystuje model cenowy oparty na płatności za użytkowanie, umożliwiając płacenie tylko za wykorzystywane zasoby magazynowania i przetwarzania. Pomimo podstawowego kosztu magazynowania, BigQuery nie nalicza opłat za transfery danych.
  • Eliminuje potrzebę zarządzania infrastrukturą.
  • Bezproblemowa integracja z usługami GCP: Cloud Storage i Dataflow.
  • Korzystanie z solidnej infrastruktury bezpieczeństwa Google, aby chronić poufne dane.

Pomimo zalet, istnieją również ograniczenia. Po pierwsze, interfejs BigQuery i język zapytań (dialekt SQL) mogą wymagać wstępnego przeszkolenia dla użytkowników niezaznajomionych z Google Cloud Platform. Częste przesyłanie danych lub złożone transformacje mogą wpłynąć na koszty ze względu na model cen BigQuery oparty na płatności za skanowanie.

Chociaż ogólnie opłacalne, koszty magazynowania BigQuery mogą się sumować. W tych scenariuszach warto rozważyć strategie optymalizacji kosztów, takie jak partycjonowanie i zarządzanie cyklem życia danych.

Gotowy, aby podnieść swoją analitykę danych na wyższy poziom? Odkryj, dlaczego BigQuery jest ostatecznym rozwiązaniem pod względem wydajności, bezpieczeństwa i skalowalności. Rozpocznij
CTA Image

Czym jest Snowflake?

Uruchomiony w 2014 roku, Snowflake oferuje zupełnie nowe podejście do hurtowni danych. W przeciwieństwie do bezserwerowego podejścia BigQuery, wykorzystuje oddzielne zasoby magazynowania i obliczeniowe. To rozwiązanie wykorzystuje wirtualne magazynowanie, które skaluje się w górę lub w dół w zależności od wymagań obciążenia.

Kluczowe zalety:

  • Działa na głównych platformach chmurowych, takich jak AWS, Azure i GCP.
  • Skaluje zasoby magazynowania i obliczeniowe, aby zoptymalizować koszty i obsłużyć zmienne obciążenia.
  • Doskonała wydajność zapytań dzięki kolumnowemu magazynowaniu i rozproszonej architekturze przetwarzania.
  • Model płatności za użytkowanie umożliwia rozdzielenie kosztów magazynowania i obliczeń. Płacisz tylko za wykorzystywane magazynowanie i czas, w którym wirtualne hurtownie wykonują zapytania. Jednak koszty magazynowania Snowflake są zwykle wyższe niż BigQuery.
  • Interfejs webowy i znany język SQL sprawiają, że ta platforma jest wygodna dla analityków danych i firm.

Prawdziwa siła Snowflake tkwi w jego podejściu Software-as-a-Service (SaaS). Nie ma potrzeby zarządzania sprzętem ani oprogramowaniem. Co więcej, ładowanie danych jest uproszczone dzięki standaryzowanym rozwiązaniom Extract, Transform & Load (ETL).

Google BigQuery vs Snowflake: Kluczowe różnice

Po zbadaniu atutów BigQuery i Snowflake nadszedł czas, aby przyjrzeć się kluczowym czynnikom, które je różnicują. Zrozumienie różnic między Snowflake a BigQuery jest niezbędne do wybrania właściwego narzędzia do hurtowni danych.

Wydajność i prędkość

BigQuery firmy Google wyróżnia się przetwarzaniem ogromnych zbiorów danych i dostarczaniem wyników niemal w czasie rzeczywistym. Czyni go to idealnym w sytuacjach wymagających szybkiego czasu realizacji, takich jak analityka czasu rzeczywistego lub ad-hoc zapytania na dużych zbiorach danych.

Snowflake również zapewnia doskonałą wydajność zapytań. Separacja magazynowania i mocy obliczeniowej pozwala na niezależne skalowanie. Ta elastyczność może być korzystna w przypadku obsługi nieprzewidywalnych skoków w wolumenie zapytań lub złożonych zadań analitycznych w dyskusji na temat Google BigQuery vs Snowflake.

Bezpieczeństwo danych i zgodność

BigQuery i Snowflake wykorzystują niemal te same metody szyfrowania (AES-256) do ochrony Twoich danych. Platformy opierają się na systemie opartym na rolach, zapewniając, że tylko uprawnieni użytkownicy mogą uzyskać dostęp do określonych zasobów. Obie hurtownie danych obsługują dane zewnętrzne. Ale BigQuery (tylko GCP) oferuje również Query Federation umożliwiającą bezpośredni dostęp do innych usług GCP, pomijając tabele zewnętrzne. Jest to ważna kwestia przy porównywaniu Google BigQuery vs Snowflake.

Podobnie jak inne usługi Google Cloud Platform, BigQuery automatycznie szyfruje Twoje dane przez cały czas, niezależnie od tego, czy są przesyłane, czy przechowywane. To szyfrowanie jest wzmocnione przez Google Cloud Identity and Access Management (IAM), umożliwiając logowanie za pomocą standardów takich jak OIDC i SAML 2.0. BigQuery jest zbudowany tak, aby spełniał rygorystyczne wymagania compliance HIPAA i PCI DSS. BigQuery może bezpośrednio wykonywać zapytania na danych w Cloud SQL i Spanner bez ich przenoszenia.

Snowflake oferuje różne opcje, umożliwiając wykorzystanie istniejących poświadczeń logowania z usług takich jak Okta lub Microsoft Active Directory. Snowflake idzie o krok dalej w certyfikatach zgodności. Posiada certyfikaty SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, HIPAA i PCI DSS, demonstrując swoje zaangażowanie w najlepsze praktyki bezpieczeństwa danych.

Snowflake nie obsługuje federacji zapytań. Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) jest kolejnym środkiem bezpieczeństwa oferowanym zarówno przez BigQuery, jak i Snowflake, dodającym dodatkowy krok do procesu logowania w celu zwiększenia ochrony. Obsługują one również OAuth 2.0, bezpieczną strukturę autoryzacji, która eliminuje potrzebę bezpośredniego udostępniania lub przechowywania haseł użytkowników.

Snowflake nie ma wbudowanych możliwości wirtualnej sieci prywatnej (VPN). BigQuery z drugiej strony integruje się z VPC Service Controls Google Cloud Platform w celu ustanowienia perimetrów bezpieczeństwa sieci.

Integracje

Oba rozwiązania oferują solidne integracje z szeroką gamą narzędzi i usług firm trzecich, czyniąc je silnymi kandydatami w dyskusji na temat Snowflake vs BigQuery.

Skorzystaj z integracji BigQuery Google z popularnymi narzędziami do pozyskiwania danych, takimi jak Apache Kafka, aby płynnie przesyłać strumieniowo dane do hurtowni. W przypadku wizualizacji i eksploracji danych integruje się bezproblemowo z liderami branży, takimi jak Looker i Qlik. Zadania związane z zarządzaniem danymi są również uproszczone dzięki wsparciu BigQuery dla takich narzędzi jak Apache Beam i Apache Spark.

Jeśli już zainwestowałeś w narzędzia business intelligence, takie jak Power BI lub Tableau, Snowflake oferuje natywną obsługę. Integruje się z platformami zarządzania danymi, takimi jak Informatica i Talend, w celu usprawnionego przetwarzania danych.

Doświadczenie użytkownika i wsparcie

Snowflake nie obsługuje federacji zapytań. Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) jest kolejnym środkiem bezpieczeństwa oferowanym zarówno przez BigQuery, jak i Snowflake, dodającym dodatkowy krok do procesu logowania w celu zwiększenia ochrony. Obsługują one również OAuth 2.0, bezpieczną strukturę autoryzacji, która eliminuje potrzebę bezpośredniego udostępniania lub przechowywania haseł użytkowników.

Snowflake nie ma wbudowanych możliwości wirtualnej sieci prywatnej (VPN). BigQuery z drugiej strony integruje się z VPC Service Controls Google Cloud Platform w celu ustanowienia perimetrów bezpieczeństwa sieci.

Modele cenowe

Porozmawiajmy o najważniejszym – kosztach! Zarówno Snowflake, jak i BigQuery oferują płatności za rzeczywiste użycie, ale mają różne sposoby obliczania rachunków.

Możesz traktować Snowflake jako magazyn pomieszczeń. Płacisz miesięczną opłatę w oparciu o zajmowaną przestrzeń, otrzymując zniżkę, jeśli zobowiążesz się do wynajmu miejsca na dłuższy okres.

Koszt magazynowania Snowflake: 40 USD/TB/miesiąc na żądanie, 23 USD/TB/miesiąc z góry.

Zarezerwowane instancje mogą zapewnić do 70% zniżki na koszty obliczeń.

BigQuery nalicza opłaty za magazynowanie w zależności od tego, czy Twoje dane są aktywnie używane, czy zarchiwizowane. Istnieją dwa rodzaje magazynowania i ich ceny:

  1. Aktywne magazynowanie: Obejmuje to wszystkie tabele lub części tabel, które zmodyfikowałeś w ciągu ostatnich 90 dni. Zapłacisz regularną stawkę za to magazynowanie.
  2. Długoterminowe magazynowanie: Dotyczy to tabel lub części tabel, które nie zostały zmienione przez co najmniej 90 dni. Dobrą wiadomością jest to, że cena automatycznie zostaje obcięta o około 50%.

Nie ma różnicy w wydajności Twoich danych, bezpieczeństwie lub szybkości dostępu, niezależnie od tego, czy znajdują się one w aktywnym, czy długoterminowym magazynie.

Koszt magazynowania BigQuery: 20 USD/TB/miesiąc aktywne, 10 USD/TB/miesiąc nieaktywne. Pierwszych 10 GB miejsca do magazynowania miesięcznie jest bezpłatne.

Może to być dobra opcja, jeśli masz mieszankę danych, do których stale się odwołujesz, oraz informacji historycznych, które możesz potrzebować okazjonalnie.

Google BigQuery vs Snowflake: Które rozwiązanie jest najlepsze dla Twojej firmy?

Przeanalizowaliśmy kluczowe różnice między Snowflake a BigQuery. Nadszedł czas, aby zdecydować, które z nich najlepiej odpowiada Twoim konkretnym potrzebom biznesowym.

CechaBigQuerySnowflake
ArchitekturaBezserwerowa, magazynowanie kolumnoweOddzielne magazynowanie i obliczenia
CenyPłatność za użytkowanie oparta na magazynowaniu, zapytaniach i przesyłaniu strumieniowym wstawieńPłatność za użytkowanie oparta na magazynowaniu i użyciu mocy obliczeniowej
SkalowalnośćAutomatyczne skalowanie oparte na zapytaniachRęczne skalowanie zasobów obliczeniowych
WydajnośćDoskonała dla dużych zbiorów danych i analityki czasu rzeczywistegoDoskonała, z elastycznym skalowaniem dla nieprzewidywalnych obciążeń
Doświadczenie użytkownikaPrzyjazny dla użytkownika, szczególnie dla użytkowników Google Cloud PlatformBardziej intuicyjny interfejs, łatwiejszy dla użytkowników nietechnicznych
WsparcieObszerna dokumentacja, samouczki, forum społecznościowe, opcje płatnego wsparciaKompleksowa dokumentacja, kursy online, forum społecznościowe, poziomowane plany płatnego wsparcia
IntegracjeIntegracja z usługami Google Cloud Platform i różnymi rozwiązaniami BI firm trzecichIntegracja z różnymi platformami chmury (AWS, Azure, GCP) i narzędziami BI

Chociaż zarówno BigQuery, jak i Snowflake są potężnymi rozwiązaniami, bezproblemowa integracja BigQuery z Google Cloud Platform oraz jego bezserwerowa architektura mogą dać kilka zalet, szczególnie dla firm, które już zainwestowały w ekosystem Google Cloud.

Rozważasz BigQuery, ale nie masz pewności, czy jest to odpowiednie rozwiązanie dla Twoich potrzeb w porównaniu z Bigtable? Sprawdź naszą recenzję Bigtable vs BigQuery.

Cloudfresh jest premierowym partnerem Google Cloud z zespołem certyfikowanych ekspertów, którzy mogą pomóc Ci na każdym etapie. Nasz zespół jest zaangażowany we wdrażanie profesjonalnych usług Google Cloud, aby zapewnić Ci bezproblemowe doświadczenie z wybranym rozwiązaniem. Niezależnie od tego, czy jest to BigQuery, czy inna usługa GCP, możesz liczyć na nasze eksperckie wsparcie i pomoc. Pomożemy Ci szybko i bez wysiłku zintegrować dowolny produkt Google Cloud.

FAQ

Mam ogromny zbiór danych i potrzebuję analityki w czasie rzeczywistym. Która platforma jest lepsza?
BigQuery może być silnym kandydatem w tym scenariuszu. Jego bezserwerowa architektura i kolumnowe magazynowanie doskonale radzą sobie z szybkim przetwarzaniem dużych zbiorów danych, co czyni ją idealną do analityki czasu rzeczywistego.

Która platforma jest bardziej opłacalna?
Nie ma jednej odpowiedzi pasującej do wszystkich. Model cenowy BigQuery oparty na płatności za skanowanie może sumować się w przypadku częstych lub złożonych zapytań. Rozdzielenie kosztów magazynowania i obliczeń w Snowflake może być bardziej ekonomiczne w takich scenariuszach. Ostateczny koszt zależy od Twoich konkretnych wzorców wykorzystania danych.

Nasz zespół nie jest bardzo techniczny. Która platforma ma bardziej przyjazny dla użytkownika interfejs?
BigQuery jest powszechnie chwalony za swoją intuicyjną i przyjazną dla użytkownika przeglądarkę internetową, co ułatwia nietechnicznym użytkownikom nawigację i zarządzanie hurtownią danych.

Nadal nie jestem pewien – jaki jest następny krok?
Dokładnie oceń swoje konkretne wymagania dotyczące hurtowni danych. Weź pod uwagę czynniki takie jak rozmiar danych, złożoność zapytań, ograniczenia budżetowe, istniejące narzędzia i techniczne umiejętności Twojego zespołu.

Skontaktuj się już dziś z naszymi konsultantami Google Cloud w celu bezpłatnej konsultacji i odkryj, jak BigQuery w połączeniu z ekspertyzą Cloudfresh może umożliwić Twojej firmie podejmowanie opartych na danych decyzji, które napędzają wzrost i sukces.

Skontaktuj się z Сloudfresh