search
Cloud Блог – Snowflake vs BigQuery: Порівняння двох популярних рішень для сховищ даних
Google Cloud

Snowflake vs BigQuery: Порівняння двох популярних рішень для сховищ даних

Зараз підприємства генерують дані з безпрецедентною швидкістю. Ці дані мають величезний потенціал для розуміння поведінки клієнтів, продуктивності та ринкових тенденцій. Організаціям складно керувати, аналізувати та отримувати інформацію з постійно зростаючого потоку даних – від транзакцій клієнтів до даних з датчиків.

Хмарні сховища даних пропонують масштабоване рішення для управління величезними масивами даних. На відміну від традиційних локальних сховищ даних, хмарні рішення усувають потребу в дорогому обладнанні та складному управлінні інфраструктурою.

Згідно з нещодавнім звітом IDC, до 2032 року світовий ринок сховищ досягне $85,7 млрд. Серед різних варіантів хмарних сховищ виділяються дві провідні платформи: Google BigQuery та Snowflake. Обидві пропонують надійні функції, безпеку та масштабованість, але вони призначені для дещо різних сценаріїв використання.

Що таке сховище даних?

Хоча концепція зберігання та аналізу даних для бізнесу не є новою, хмарне сховище даних являє собою сучасну еволюцію в управлінні даними, спеціально розроблену для підтримки бізнес-аналітики.

Основи архітектури сховищ були розроблені в 1980-х роках. Вона була зосереджена на перетворенні даних з операційних систем у формат, оптимізований для прийняття рішень. Однак традиційні локальні сховища вимагали значних інвестицій в інфраструктуру, що обмежувало їхню доступність для багатьох організацій.

Не впевнені в відмінностях між озером даних та сховищем даних? Дізнайтеся більше про відмінності в нашому блозі.

За своєю суттю, хмарне сховище даних – це централізоване сховище, призначене для зберігання, управління та аналізу великих наборів даних, розміщених у хмарі. Сховища оптимізовані для аналізу історичних даних, виявлення тенденцій, закономірностей та інсайтів, прихованих у ваших даних.

Ось як працюють хмарні сховища даних:

  1. Дані витягуються з різних операційних систем, CRM-додатків, файлів журналів тощо.
  2. Витягнуті дані обробляються, трансформуються та інтегруються в єдиний формат, забезпечуючи безперешкодний аналіз різних наборів даних.
  3. Перетворені дані завантажуються до хмарного сховища даних.
  4. Бізнес-аналітики та науковці даних використовують інструменти бізнес-аналітики та аналізу даних для запитів, аналізу та створення звітів зі сховища даних.

Впроваджуючи хмарне сховище, компанії можуть розкрити потенціал своїх даних, перетворивши їх з проблеми на стратегічний актив, який стимулює інновації та зростання бізнесу.

Що таке BigQuery?

BigQuery – це безсерверне, високомасштабоване сховище даних, що пропонується як частина Google Cloud Platform (GCP). Створений для аналізу великих масивів даних, BigQuery використовує інфраструктуру Google, щоб забезпечити зберігання даних у петабайтних масштабах і блискавичну швидкість запитів.

Основні можливості:

  • Робота з наборами даних будь-якого розміру, від гігабайтів до петабайтів, з можливістю масштабування ресурсів на вимогу.
  • BigQuery використовує модель ціноутворення за принципом pay-per-use, що дозволяє платити лише за ресурси зберігання та обробки, які ви споживаєте. Незважаючи на базову вартість зберігання, BigQuery не стягує плату за передачу даних.
  • Усуває необхідність в управлінні інфраструктурою.
  • Безшовна інтеграція з GCP-сервісами: Хмарне сховище та Dataflow.
  • Скористайтеся перевагами надійної інфраструктури безпеки Google для захисту конфіденційних даних.

Незважаючи на переваги, існують і обмеження. По-перше, інтерфейс BigQuery і мова запитів (діалект SQL) можуть вимагати початкового навчання для користувачів, незнайомих з Google Cloud Platform. Часте завантаження даних або складні перетворення можуть вплинути на вартість через модель ціноутворення BigQuery з оплатою за кожен запит.

Хоча загалом BigQuery є економічно ефективним, витрати на зберігання даних можуть збільшуватися. Для таких сценаріїв розгляньте стратегії оптимізації витрат, такі як розбиття на розділи та управління життєвим циклом даних.

Готові підняти аналітику даних на новий рівень? Дізнайтеся, чому BigQuery є найкращим рішенням для продуктивності, безпеки та масштабованості. Дізнатися більше

Що таке Snowflake?

Запущений у 2014 році, Snowflake пропонує новий підхід до зберігання даних. На відміну від безсерверного підходу BigQuery, він використовує окремі ресурси для зберігання та обчислень. Це рішення використовує віртуальне сховище, яке масштабується відповідно до вимог робочого навантаження.

Основні переваги:

  • Працює на основних хмарних платформах, таких як AWS, Azure і GCP.
  • Масштабування сховища та обчислювальних ресурсів для оптимізації витрат і обробки змінних робочих навантажень.
  • Відмінна продуктивність запитів завдяки колончастому сховищу та розподіленій архітектурі обробки.
  • Модель оплати за використані ресурси дозволяє розділити витрати на зберігання та обчислення. Ви платите тільки за використане сховище і час, протягом якого віртуалізовані сховища виконують запити. Однак вартість зберігання даних у Snowflake зазвичай вища, ніж у BigQuery.
  • Веб-інтерфейс і знайома мова SQL роблять цю платформу зручною для аналітиків даних і бізнесу.

Справжня сила Snowflake полягає в підході “програмне забезпечення як послуга” (SaaS). Немає необхідності керувати апаратним чи програмним забезпеченням. Більше того, завантаження даних спрощується завдяки стандартизованим рішенням Extract, Transform & Load (ETL).

Google BigQuery vs Snowflake: Основні відмінності

Після вивчення сильних сторін BigQuery і Snowflake, настав час заглибитися в ключові фактори, які їх відрізняють. Розуміння відмінностей між Snowflake та BigQuery є надзвичайно важливим для вибору правильного інструменту для зберігання даних.

Продуктивність і швидкість

Google BigQuery відмінно справляється з обробкою великих масивів даних і видачею результатів майже в режимі реального часу. Це робить його ідеальним для ситуацій, що вимагають швидкого виконання, таких як аналітика в режимі реального часу або спеціальні запити до великих наборів даних.

Snowflake також забезпечує відмінну продуктивність запитів. Розділення сховища та обчислень дозволяє здійснювати незалежне масштабування. Ця гнучкість може бути корисною для обробки непередбачуваних стрибків у кількості запитів або складних аналітичних завдань у дискусії між Google BigQuery та Snowflake.

Безпека даних та відповідність вимогам

BigQuery та Snowflake використовують майже однакові методи шифрування (AES-256) для захисту ваших даних. Платформи покладаються на рольову систему, яка гарантує, що тільки авторизовані користувачі можуть отримати доступ до певних ресурсів. Обидва сховища даних обробляють зовнішні дані. Але BigQuery (тільки для GCP) також пропонує Query Federation для прямого доступу до інших сервісів GCP, минаючи зовнішні таблиці. Це важливий момент при порівнянні Google BigQuery та Snowflake.

Як і інші сервіси Google Cloud Platform, BigQuery автоматично шифрує ваші дані, незалежно від того, переміщуються вони чи зберігаються. Це шифрування посилюється за допомогою Google Cloud Identity and Access Management (IAM), що дозволяє входити в систему за допомогою таких стандартів, як OIDC і SAML 2.0. BigQuery створений для задоволення суворих вимог HIPAA та PCI DSS. BigQuery може безпосередньо запитувати дані в Cloud SQL і Spanner без їх переміщення.

Snowflake пропонує різні варіанти, що дозволяють використовувати існуючі облікові дані для входу в систему з таких сервісів, як Okta або Microsoft Active Directory. Snowflake не обмежується лише сертифікатами відповідності. Він може похвалитися сертифікатами SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, HIPAA та PCI DSS, демонструючи свою прихильність до найкращих практик безпеки даних. Snowflake не підтримує федерацію запитів.

Багатофакторна автентифікація (MFA) – це ще один захід безпеки, який пропонують як BigQuery, так і Snowflake, додаючи додатковий крок до процесу входу для посилення захисту. Вони також підтримують OAuth 2.0, безпечний фреймворк авторизації, який усуває необхідність ділитися або зберігати паролі користувачів безпосередньо.

Snowflake не має вбудованих можливостей віртуальної приватної мережі (VPN). BigQuery, з іншого боку, інтегрується з Google Cloud Platform’s VPC Service Controls для створення периметрів мережевої безпеки.

Інтеграції

Обидва рішення пропонують надійну інтеграцію з широким спектром сторонніх інструментів і сервісів, що робить їх сильними суперниками в дебатах Snowflake vs BigQuery.

Використовуйте інтеграцію Google BigQuery з популярними інструментами збору даних, такими як Apache Kafka, щоб без зайвих зусиль передавати дані до сховища. Для візуалізації та дослідження даних він легко інтегрується з такими лідерами галузі, як Looker і Qlik. Завдання управління даними також спрощуються завдяки підтримці BigQuery таких інструментів, як Apache Beam і Apache Spark.

Якщо ви вже інвестували в інструменти бізнес-аналітики, такі як Power BI або Tableau, Snowflake пропонує власну підтримку. Він інтегрується з платформами управління даними, такими як Informatica і Talend, для оптимізації робочих процесів обробки даних.

Користувацький досвід та підтримка

Уявіть собі інтерфейс BigQuery як знайому панель керування, особливо якщо ви вже використовуєте продукти Google Cloud Platform. Як правило, в ньому легко орієнтуватися і починати роботу. Snowflake бере першість за зручністю для користувача. Його веб-інтерфейс схожий на добре розроблений додаток для смартфона – зрозумілий, інтуїтивно зрозумілий і простий у використанні.

Google BigQuery пропонує корисну документацію, навчальні посібники та форуми спільноти, де ви можете поспілкуватися з іншими користувачами. Якщо вам потрібна більш практична допомога, у них також є платні плани підтримки.

Snowflake не відстає, коли справа доходить до підтримки. Вони пропонують обширну документацію, онлайн-курси, які допоможуть вам швидко освоїтися, а також активно функціонує форум спільноти, де ви можете обмінюватися порадами і вирішувати будь-які проблеми.

Моделі ціноутворення

Давайте поговоримо про головне – вартість! І Snowflake, і BigQuery пропонують тарифікацію по мірі використання, але вони по-різному розраховують ваш рахунок.

Уявіть собі Snowflake як камеру схову. Ви платите щомісячну плату залежно від того, скільки місця ви використовуєте, зі знижкою, якщо ви орендуєте місце на довший період.

Вартість зберігання в Snowflake: $40/ТБ/місяць за запитом, а також $23/ТБ/місяць передоплати.

Зарезервовані екземпляри можуть надавати знижку до 70% на вартість обчислень.

BigQuery стягує плату за зберігання залежно від того, чи використовуються ваші дані активно, чи архівуються. Існує два типи сховищ та їхня цінова політика:

  1. Активне сховище: Сюди входять будь-які таблиці або частини таблиць, які ви змінювали протягом останніх 90 днів. За таке зберігання ви платите за звичайним тарифом.
  2. Довгострокове зберігання: Це стосується таблиць або частин таблиць, які не змінювалися протягом 90 днів поспіль. Хороша новина полягає в тому, що ціна автоматично знижується приблизно на 50%.

Немає ніякої різниці в тому, наскільки добре працюють ваші дані, наскільки вони безпечні або як швидко ви можете отримати до них доступ, незалежно від того, чи знаходяться вони в активному або довгостроковому сховищі.

Вартість зберігання BigQuery: $20/ТБ/місяць активне, $10/ТБ/місяць неактивне. Перші 10 ГБ сховища щомісяця безкоштовні.

Це може бути хорошим варіантом, якщо у вас є мікс даних, до яких ви постійно звертаєтеся, та історична інформація, яку вам може знадобитися витягти час від часу.

Google BigQuery vs Snowflake: Яке рішення підходить для вашого бізнесу

Ми розглянули основні відмінності між Snowflake та BigQuery. Тепер настав час вирішити, який з них найкраще відповідає вашим конкретним бізнес-потребам.

ОсобливістьBigQuerySnowflake
АрхітектураБезсерверне, стовпчасте сховищеРоздільне зберігання та обчислення
ЦіноутворенняОплата за фактичне використання сховища, запитів і потокових вставокОплата за використання сховища та обчислень
МасштабованістьАвтоматичне, масштабується на основі запитівРучне масштабування обчислювальних ресурсів
ПродуктивністьІдеальна для великих наборів даних та аналітики в реальному часіВідмінна, з функцією масштабування для непередбачуваних робочих навантажень
Зручність для користувачівЗручний для користувачів, особливо для тих, хто користується Google Cloud PlatformБільш інтуїтивний інтерфейс, простий для нетехнічних користувачів
ПідтримкаОбширна документація, навчальні посібники, форум спільноти, платні варіанти підтримкиВичерпна документація, онлайн-курси, форум спільноти, багаторівневі плани платної підтримки
ІнтеграціїІнтеграція з сервісами Google Cloud Platform та різними сторонніми BI-рішеннямиІнтеграція з різними хмарними платформами (AWS, Azure, GCP) та інструментами BI

Хоча і BigQuery, і Snowflake є потужними рішеннями, безшовна інтеграція BigQuery з Google Cloud Platform та його безсерверна архітектура можуть запропонувати кілька переваг, особливо для компаній, які вже інвестували в екосистему Google Cloud.

Розглядаєте BigQuery, але не впевнені, чи підходить він для ваших потреб у порівнянні з Bigtable? Ознайомтеся з нашим оглядом Bigtable vs BigQuery.

Cloudfresh є Google Cloud Premier Partner з командою сертифікованих експертів, які допоможуть вам на кожному кроці. Наша команда прагне впроваджувати професійні сервіси Google Cloud, щоб забезпечити вам безперебійну роботу з обраним вами рішенням. Незалежно від того, чи це BigQuery, чи будь-який інший сервіс GCP, ви можете розраховувати на нашу експертну підтримку та допомогу. Ми допоможемо вам створити інтеграцію з будь-яким із продуктів Google Cloud швидко і без зайвих зусиль.

Поширені запитання та відповіді

У мене є великий набір даних і мені потрібна аналітика в режимі реального часу. Яка платформа краще?
BigQuery може бути сильним претендентом у цьому випадку. Його безсерверна архітектура і стовпчасте сховище відмінно обробляють великі набори даних, що робить його ідеальним для аналітики в реальному часі.

Яка платформа є більш економічно вигідною?
Тут немає універсальної відповіді. Плата за сканування у BigQuery може збільшуватися для частих або складних запитів. Розділення витрат на зберігання та обчислення в Snowflake може бути більш економічним у таких сценаріях. Остаточна вартість залежить від ваших конкретних моделей використання даних.

Наша команда не дуже технічна. Яка платформа має більш зручний інтерфейс?
BigQuery зазвичай отримує похвалу за інтуїтивно зрозумілий і зручний веб-інтерфейс, що полегшує навігацію і управління сховищем даних для нетехнічних користувачів.

Я все ще не впевнений – який наступний крок?
Ретельно оцініть свої конкретні вимоги до сховища даних. Візьміть до уваги такі фактори, як розмір даних, складність запитів, бюджетні обмеження, наявні інструменти та технічний досвід вашої команди.

Зв’яжіться з нашими консультантами Google Cloud вже сьогодні, щоб отримати безкоштовну консультацію і дізнатися, як BigQuery в поєднанні з досвідом Cloudfresh може допомогти вашому бізнесу приймати рішення на основі даних, які сприятимуть зростанню та успіху.

Зв'яжіться з Сloudfresh