search
Cloud Блог – Snowflake vs BigQuery: Сравнение двух популярных решений для хранилищ данных
Google Cloud

Snowflake vs BigQuery: Сравнение двух популярных решений для хранилищ данных

В настоящее время компании генерируют данные с беспрецедентной скоростью. Эти данные обладают огромным потенциалом для понимания поведения клиентов, производительности и рыночных тенденций. Организациям сложно управлять постоянно растущим потоком данных, анализировать и извлекать из них полезные сведения — от транзакций клиентов до данных датчиков.

Облачные хранилища данных предлагают масштабируемое решение для управления огромными массивами данных. В отличие от традиционных локальных хранилищ данных, облачные решения исключают необходимость в дорогостоящем оборудовании и сложном управлении инфраструктурой.

Согласно недавнему отчету IDC, мировой рынок систем хранения данных к 2032 году достигнет 85,7 миллиарда долларов. Среди различных вариантов облачных хранилищ выделяются две ведущие платформы: Google BigQuery и Snowflake. Оба варианта предлагают надежные функции, безопасность и масштабируемость, но они предназначены для несколько разных сценариев использования.

Что такое хранилище данных?

Хотя концепция хранения и анализа данных для бизнеса не нова, облачное хранилище данных представляет собой современную эволюцию в управлении данными, специально разработанную для поддержки бизнес-аналитики.

Основы архитектуры хранилищ были разработаны в 1980-х годах. Она была направлена на преобразование данных из операционных систем в формат, оптимизированный для принятия решений. Однако традиционные локальные хранилища требовали значительных инвестиций в инфраструктуру, что ограничивало их доступность для многих организаций.

Не знаете, в чем разница между озером данных и хранилищем данных? Узнайте больше об отличиях в нашем блоге.

По своей сути облачное хранилище данных — это централизованное хранилище, предназначенное для хранения, управления и анализа больших массивов данных, размещенных в облаке. Хранилища данных оптимизированы для анализа исторических данных с целью выявления тенденций, закономерностей и скрытых в данных идей.

Вот как работают хранилища данных:

  1. Данные извлекаются из различных операционных систем, CRM-приложений, файлов журналов и т. д.
  2. Извлеченные данные очищаются, преобразуются и интегрируются в единый формат, обеспечивая беспрепятственный анализ различных наборов данных.
  3. Преобразованные данные загружаются в облачное хранилище данных.
  4. Бизнес-аналитики и специалисты по обработке данных используют инструменты бизнес-аналитики и анализа данных для запросов, анализа и подготовки отчетов на основе хранилища данных.

Внедряя облачные хранилища данных, компании могут раскрыть потенциал своих данных, превратив их из проблемы в стратегический актив, способствующий инновациям и росту бизнеса.

Что такое BigQuery?

BigQuery — это бессерверное, высокомасштабируемое хранилище данных, предлагаемое в рамках Google Cloud Platform (GCP). Созданный для анализа огромных массивов данных, BigQuery использует инфраструктуру Google для обеспечения хранения данных петабайтного масштаба и молниеносной скорости запросов.

Основные возможности:

  • Работа с наборами данных любого размера, от гигабайт до петабайт, с возможностью увеличения или уменьшения ресурсов по требованию.
  • BigQuery использует модель ценообразования с оплатой за использование, позволяющую платить только за потребляемые ресурсы хранения и обработки данных. Несмотря на базовую стоимость хранения, BigQuery не взимает плату за передачу данных.
  • Отпадает необходимость в управлении инфраструктурой.
  • Бесшовная интеграция с сервисами GCP: Cloud Storage и Dataflow.
  • Используйте преимущества надежной инфраструктуры безопасности Google за счет защиты конфиденциальных данных.

Несмотря на преимущества, есть и ограничения. Во-первых, интерфейс и язык запросов BigQuery (диалект SQL) могут потребовать первоначального обучения для пользователей, не знакомых с облачной платформой Google. Частая загрузка данных или сложные преобразования могут повлиять на стоимость из-за модели ценообразования BigQuery с оплатой за сканирование.

Несмотря на общую экономическую эффективность, расходы на хранение данных BigQuery могут увеличиться. Для таких сценариев следует рассмотреть стратегии оптимизации затрат, такие как разбиение на разделы и управление жизненным циклом данных.

Готовы поднять аналитику данных на новый уровень? Узнайте, почему BigQuery - это оптимальное решение для обеспечения производительности, безопасности и масштабируемости. Узнать больше
CTA Image

Что такое Snowflake?

Запущенный в 2014 году Snowflake предлагает новый подход к хранению данных. В отличие от бессерверного подхода BigQuery, он использует отдельные ресурсы хранения и вычисления. Это решение использует виртуальное хранилище, которое масштабируется вверх или вниз в зависимости от требований рабочей нагрузки.

Основные преимущества:

  • Работает на основных облачных платформах, таких как AWS, Azure и GCP.
  • Масштабирование ресурсов хранения и вычислительных ресурсов для оптимизации затрат и обработки переменных рабочих нагрузок.
  • Отличная производительность запросов благодаря архитектуре колоночного хранения и распределенной обработки.
  • Модель «оплата по факту» позволяет разделить расходы на хранение и вычисления. Вы платите только за используемое хранилище и время выполнения запросов в виртуальных хранилищах. Однако стоимость хранения данных в Snowflake обычно выше, чем в BigQuery.
  • Веб-интерфейс и знакомый язык SQL делают эту платформу удобной для аналитиков данных и предприятий.

Настоящая сила Snowflake заключается в подходе «программное обеспечение как услуга» (SaaS). Нет необходимости управлять аппаратным или программным обеспечением. Более того, загрузка данных упрощается благодаря стандартизированным решениям Extract, Transform & Load (ETL).

Google BigQuery против Snowflake: Ключевые различия

После изучения сильных сторон BigQuery и Snowflake настало время углубиться в ключевые факторы, которые их отличают. Понимание различий между Snowflake и BigQuery крайне важно для выбора правильного инструмента для хранения данных.

Производительность и скорость

Google BigQuery отлично справляется с обработкой огромных массивов данных и выдает результаты практически в режиме реального времени. Это делает его идеальным для ситуаций, требующих быстрого выполнения, таких как аналитика в реальном времени или специальные запросы к большим массивам данных.

Snowflake также обеспечивает высокую производительность запросов. Разделение хранилища и вычислений обеспечивает независимое масштабирование. Такая гибкость может оказаться полезной для обработки непредсказуемых скачков объема запросов или сложных аналитических задач в обсуждении Google BigQuery vs Snowflake.

Безопасность данных и соответствие нормативным требованиям

BigQuery и Snowflake используют практически одинаковые методы шифрования (AES-256) для защиты ваших данных. Платформы опираются на систему ролей, обеспечивая доступ к определенным ресурсам только авторизованным пользователям. Оба хранилища данных работают с внешними данными. Но BigQuery (только для GCP) также предлагает Query Federation для прямого доступа к другим сервисам GCP, исключая внешние таблицы. Это важный момент при сравнении Google BigQuery и Snowflake.

Как и другие сервисы Google Cloud Platform, BigQuery автоматически шифрует данные в любое время, независимо от того, перемещаются они или хранятся. Это шифрование подкрепляется системой управления идентификацией и доступом (IAM) Google Cloud, позволяющей осуществлять вход в систему с использованием таких стандартов, как OIDC и SAML 2.0. BigQuery создан в соответствии со строгими требованиями HIPAA и PCI DSS. BigQuery может напрямую запрашивать данные в Cloud SQL и Spanner, не перемещая их.

Snowflake предлагает различные варианты, позволяющие использовать существующие учетные данные для входа в систему из таких служб, как Okta или Microsoft Active Directory. Snowflake не ограничивается сертификатами соответствия. Решение может похвастаться сертификатами SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, HIPAA и PCI DSS, что свидетельствует о его приверженности передовым методам защиты данных. Snowflake не поддерживает федерацию запросов.

Многофакторная аутентификация (MFA) — еще одна мера безопасности, которую предлагают BigQuery и Snowflake, добавляя дополнительный шаг к процессу входа в систему для усиления защиты. Они также поддерживают OAuth 2.0, безопасную систему авторизации, которая избавляет от необходимости напрямую передавать или хранить пароли пользователей.

Snowflake не имеет встроенных возможностей виртуальных частных сетей (VPN). BigQuery, напротив, интегрируется с VPC Service Controls Google Cloud Platform для создания периметров сетевой безопасности.

Интеграции

Оба решения предлагают эффективную интеграцию с широким спектром сторонних инструментов и сервисов, что делает их сильными соперниками в споре между Snowflake и BigQuery.

Интеграция Google BigQuery с такими популярными инструментами ввода данных, как Apache Kafka, позволяет без труда передавать данные в хранилище. Для визуализации и изучения данных он легко интегрируется с такими лидерами отрасли, как Looker и Qlik. Задачи управления данными также упрощаются благодаря поддержке BigQuery таких инструментов, как Apache Beam и Apache Spark.

Если вы уже используете такие инструменты бизнес-аналитики, как Power BI или Tableau, Snowflake предлагает их встроенную поддержку. Он интегрируется с такими платформами управления данными, как Informatica и Talend, для оптимизации рабочих процессов обработки данных.

Пользовательский опыт и поддержка

Представьте себе интерфейс BigQuery как привычную панель управления, особенно если вы уже пользуетесь продуктами Google Cloud Platform. Как правило, в нем легко ориентироваться и начинать работу.

Snowflake не уступает в удобстве использования. Их веб-интерфейс похож на хорошо продуманное приложение для смартфона — понятный, интуитивно понятный и простой в использовании.

Google BigQuery предлагает полезную документацию, учебные пособия и форумы сообщества, где вы можете пообщаться с другими пользователями. Если вам нужна более практическая помощь, у них также есть платные планы поддержки.

Snowflake не отстает в плане поддержки. У них есть обширная документация, онлайн-курсы, которые помогут вам быстро освоиться, и процветающий форум сообщества, где вы можете обменяться советами и устранить любые проблемы.

Модели ценообразования

Давайте поговорим о самом главном — стоимости! И Snowflake, и BigQuery предлагают тарифы с оплатой по факту, но они по-разному рассчитывают ваш счет.

Подумайте о Snowflake как о камере хранения. Вы платите ежемесячную плату в зависимости от того, сколько места вы используете, и получаете скидку, если берете на себя обязательство арендовать место на более длительный срок.

Стоимость хранения данных в Snowflake: $40/ТБ/месяц по запросу, $23/ТБ/месяц авансом.

Зарезервированные экземпляры могут предоставлять скидку до 70 % на вычислительные расходы.

BigQuery взимает плату за хранение данных в зависимости от того, активно ли они используются или архивируются. Существует два типа хранилищ и их стоимость:

  1. Активное хранилище: Сюда входят все таблицы или части таблиц, которые вы изменяли в течение последних 90 дней. За такое хранение вы будете платить по обычной цене.
  2. Долгосрочное хранение: Сюда относятся таблицы или части таблиц, которые не изменялись в течение 90 дней подряд. Хорошая новость: цена автоматически снижается примерно на 50 %.

Нет никакой разницы в том, насколько хорошо работают ваши данные, насколько они безопасны или как быстро вы можете получить к ним доступ, независимо от того, находятся ли они в активном или долгосрочном хранилище.

Стоимость хранилища BigQuery: $20/ТБ/месяц в активном состоянии, $10/ТБ/месяц в неактивном состоянии. Первые 10 ГБ хранилища ежемесячно предоставляются бесплатно.

Это может быть хорошим вариантом, если у вас есть набор данных, к которым вы постоянно обращаетесь, и историческая информация, которая может потребоваться вам время от времени.

Google BigQuery против Snowflake: Какое решение подходит для вашего бизнеса

Мы рассмотрели ключевые различия между Snowflake и BigQuery. Теперь пришло время решить, какое из них лучше всего соответствует потребностям вашего бизнеса.

ХарактеристикаBigQuerySnowflake
АрхитектураБессерверное, столбцовое хранениеРаздельное хранение и вычисления
ЦенообразованиеОплата по факту использования хранилища, запросов и потоковых вставокОплата по факту использования хранилища и вычислений
МасштабируемостьАвтоматическое масштабирование в зависимости от требований запросовРучное масштабирование вычислительных ресурсов
ПроизводительностьОптимальная производительность для больших массивов данных и аналитики в реальном времениВысокая, с гибким масштабированием для непредсказуемых нагрузок
Пользовательский опытУдобный интерфейс, особенно для пользователей Google Cloud PlatformБолее интуитивный интерфейс, удобный для нетехнических пользователей
ПоддержкаОбширная документация, учебные пособия, форум сообщества, платные варианты поддержкиИсчерпывающая документация, онлайн-курсы, форум сообщества, многоуровневые планы платной поддержки
ИнтеграцииИнтеграция с сервисами Google Cloud Platform и различными сторонними BI-решениямиИнтеграция с различными облачными платформами (AWS, Azure, GCP) и инструментами BI

Хотя и BigQuery, и Snowflake являются мощными решениями, бесшовная интеграция BigQuery с облачной платформой Google и ее бессерверная архитектура могут дать ряд преимуществ, особенно для компаний, уже инвестировавших в экосистему Google Cloud.

Рассматриваете BigQuery, но не уверены, подходит ли он для ваших нужд по сравнению с Bigtable? Ознакомьтесь с нашим обзором Bigtable vs BigQuery.

Cloudfresh является Google Cloud Premier Partner с командой сертифицированных экспертов, которые помогут вам на каждом шагу. Наша команда занимается внедрением профессиональных услуг Google Cloud, чтобы обеспечить бесперебойную работу с выбранным вами решением. Будь то BigQuery или любой другой сервис GCP, вы можете рассчитывать на нашу экспертную поддержку и помощь. Мы поможем вам быстро и без усилий создать интеграцию с любым из продуктов Google Cloud.

Часто задаваемые вопросы

У меня большой массив данных, и мне нужна аналитика в реальном времени. Какая платформа лучше?
BigQuery может стать сильным претендентом в этом сценарии. Его бессерверная архитектура и столбчатое хранилище позволяют быстро обрабатывать большие массивы данных, что делает его идеальным для аналитики в реальном времени.

Какая платформа экономически эффективнее?
Здесь нет универсального ответа. Плата за сканирование в BigQuery может быть весьма ощутимой при частых и сложных запросах. Разделение расходов на хранение и вычисления в Snowflake может оказаться более экономичным в некоторыъ сценариях. Окончательная стоимость зависит от ваших конкретных моделей использования данных.

Наша команда не очень техническая. Какая платформа имеет более удобный интерфейс?
BigQuery обычно хвалят за интуитивно понятный и удобный веб-интерфейс, облегчающий нетехническим пользователям навигацию и управление хранилищем данных.

Я все еще не уверен — каков следующий шаг?
Тщательно оцените свои конкретные требования к хранилищу данных. Учитывайте такие факторы, как объем данных, сложность запросов, бюджетные ограничения, существующие инструменты и технические знания вашей команды.

Свяжитесь с нашими консультантами Google Cloud сегодня для получения бесплатной консультации и узнайте, как BigQuery в сочетании с опытом Cloudfresh может помочь вашему бизнесу принимать решения, основанные на данных, которые способствуют росту и успеху.

Cвяжитесь с Сloudfresh