ポイント: SnowflakeとAWS Redshiftは、各々に独自の利点を持つ主要なクラウドデータウェアハウスプラットフォームです。この比較は、機能、価格、最適な使用ケースを概説し、ユーザーがデータニーズに応じた適切なソリューションを選ぶのを支援します。
- Snowflakeは自動スケーリングとメンテナンス不要の完全管理サービスを提供します。
- AWS Redshiftは、高速なクエリ処理を提供し、AWS統合環境に適しています。
SnowflakeとAWS Redshiftは、優れたパフォーマンス、スケール、およびビジネスインテリジェンス機能を提供する人気のあるクラウドベースのデータウェアハウスプラットフォームです。
この記事では、AWS RedshiftとSnowflakeのどちらが適しているかを判断するお手伝いをします。これら二つのソリューションを、類似点、違い、使用ケースに基づいて比較します。また、各プラットフォームがデータウェアハウスの実装を目指す企業が直面する一般的な課題にどのように対処するかを強調します。
適切なデータウェアハウスを選ぶ
AWS RedshiftとSnowflakeは二つの人気のあるデータウェアハウスです。どちらがあなたに適しているかをどう判断しますか？まず、データウェアハウスの一般的な概要を見てみましょう。
データウェアハウス（DWH）は、異なるデータソースから収集されたデータの大規模なリポジトリであり、組織は通常、分析インサイトとビジネスインテリジェンスのために利用します。効率的なDWHは、異なる運用データベースからデータを収集し、一貫性を保つアーキテクチャに依存し、より簡単な分析と迅速なインサイトを提供するために、均一なフォーマットを適用します。
DWHの基本的な目的の一つは、歴史的データとコンテキストへの迅速なアクセスを可能にし、意思決定者が戦略を最適化し、業績を改善するのを助けることです。
適切なデータウェアハウジングソリューションを実装することは、今日のデータ中心のビジネス世界で競争上の優位性を得るための鍵です。効率的に提供されたビジネスインテリジェンスフレームワークを活用することで、データウェアハウスは以下のようなビジネス成果を支援します:
- 利益の増加
- 効率的な意思決定
- 顧客サービスの向上
- 分析の改善
効率的に設計されたデータウェアハウスの最も重要な特性は以下の通りです:
- クエリに対して期待される結果を返す異なるテーブル間で一貫したスキーマを持つこと。
- ユーザーがカスタムコードを記述したりカスタムテーブルビューを作成することなく、アドホックレポートを生成できるように、マルチテーブルクエリをサポートしています。
ウェアハウジングプラットフォームを選択する際に考慮すべき重要な要素は以下の通りです:
- ビジネス目標
- コストモデル
- 統合の簡易性
- クラウドの準備状況
- セキュリティとコンプライアンス基準の遵守
Snowflake vs AWS Redshift
両プラットフォームは、次のような類似のコア機能を提供しています:
- リレーショナル管理
- セキュリティ
- スケーラビリティ
- コスト効率
しかし、主な違いは、価格モデル、展開オプション、ユーザーエクスペリエンスです。
Snowflakeはクラウドベースのサービスとしてのソフトウェア（SaaS）データプラットフォームで、次のことを可能にします:
- 安全なデータ共有。
- 無制限のスケーリング。
- シームレスなマルチクラウド体験。
このプラットフォームは、AWS、Azure、またはGCPなどのサードパーティクラウドコンピュートリソースを活用する仮想ウェアハウスフレームワークに依存しています。高性能のクラウドプラットフォームを選択するオプションは、迅速なワークロードを実行し、大量のクエリを弾力的なクラウドで処理しようとしている組織にリアルタイムの自動スケーリングを提供します。
従来のDWHソリューションと比較して、Snowflakeはコンピュートとストレージを抽象化する非伝統的なデータウェアハウジングアプローチを提供します。つまり、データは中央リポジトリに存在し、コンピュートインスタンスは独立してサイズ変更され、スケーリングされ、管理されます。
Snowflakeは、よりシンプルで柔軟なウェアハウジングソリューションを提供するために、データ管理のあらゆる側面を管理しています。
Snowflake分析プラットフォームは、カスタムSQLクエリエンジンと三層アーキテクチャを活用して、リアルタイムの分析をサポートします。柔軟なアーキテクチャにより、ユーザーは新しいプログラミング言語を学ぶことなく、自分自身の分析アプリケーションを構築できます。
（私たちのSnowflakeガイドをチェックしてください。）
Snowflakeの利点
Snowflakeを使用する時
Snowflakeは次のような状況において理想的なデータウェアハウスソリューションと考えられています:
- クエリ負荷が軽いと予想される場合。
- ワークロードに頻繁なスケーリングが必要な場合。
- あなたの組織が基盤となるプラットフォームを管理するための運用オーバーヘッドゼロのマネージドソリューションを必要とする場合。
さて、Redshiftに移りましょう。
AWS Redshiftとは
AWS Redshiftは、クラウドベースのコンピュートノードを使用して大規模なデータ分析とストレージを可能にするDWHプラットフォームです。このプラットフォームは、ビジネスインテリジェンスソリューションとSQLベースのクエリエンジンを接続するために、カラム指向データベースを採用しています。PostgreSQLと密なストレージノード上での大規模並列処理（MPP）を活用することで、プラットフォームは大規模なデータセットに対する迅速なクエリ出力を提供します。
Redshiftは、クエリ処理を高速化し、クラスターの効率的な管理のための複数のオプションを提供します。これには:
- AWS CLIまたはAWS Redshiftコンソールを使用して対話的に操作
- Amazon RedshiftクエリAPI
- AWSソフトウェア開発キット
AWS Redshiftは、組織がペタバイトのデータを最適化された価格性能でクエリし、結合できる完全管理されたウェアハウジングプラットフォームです。高度なクエリアクセラレータ（AQUA）は、クエリ操作のパフォーマンスを最大10倍向上させるキャッシュを提供し、ビジネスがアプリケーション/システム内のすべてのデータポイントから新たなインサイトを得ることを可能にします。
（私たちのハンズオンAWS Redshiftガイドを探検してください。）
AWS Redshiftの利点
Redshiftを使用する時
AWS Redshiftは次のような状況において理想的なデータウェアハウスソリューションと考えられています:
- あなたの組織がすでにAWSサービスを使用している場合。
- ワークロードが構造化データを実行する場合。
- アプリケーションが高いクエリ負荷を持つ場合。
AWS RedshiftとSnowflakeの簡単な比較
二つのオプション間の明確な違いを見てみましょう。
| 機能 | Snowflake | AWS Redshift |
| メンテナンス | 完全なSaaS提供でメンテナンス不要 | 若干の手動メンテナンスが必要 |
| コンピュートとストレージ | コンピュートとストレージを分離し、柔軟な価格設定と構成を可能にする | 予約/スポットインスタンス価格によるコスト最適化 |
| スケーリング | 瞬時の自動スケーリング | スケーリングのためにノードの追加/削除が必要 |
| データカスタマイズ | カスタマイズオプションは少ない | パーティショニングや配布のような機能を通じて柔軟性が高い |
| セキュリティ | 常時オンの暗号化と厳格なセキュリティ施行 | 柔軟でカスタマイズ可能なセキュリティモデルを提供 |
SnowflakeとRedshiftの類似点
- 両方ともMPPをサポートしてパフォーマンスを向上させます。
- 両プラットフォームは、カラム指向データベースを使用してBIソリューションとデータベースを接続します。
- 両方のウェアハウスのデータは、SQLベースのクエリエンジンを使用してアクセスされます。
- SnowflakeとRedshiftの両方は、データ管理タスクを抽象化するように設計されており、ユーザーはデータ駆動の意思決定を通じて簡単にインサイトを得てシステムパフォーマンスを向上させることができます。
SnowflakeまたはRedshiftを選ぶ
現代のデータ駆動の世界では、DWHソリューションは、組織が大量の運用データを保存し、システムパフォーマンスを改善するための包括的な分析的決定を下すことを可能にします。
DWHは、大量の構造化または半構造化データを保存するように設計されており、迅速な取得時間と簡単な分析を提供します。
どちらのプラットフォームを選んでも、Snowflake用のエンタープライズオーケストレーションをControl-Mで行うことで、ウェアハウスの読み込み、変換、および報告ジョブが、クラウドプロバイダーに関係なく、より大きなデータパイプライン内でスケジュールされ、監視され、管理されます。
両プラットフォームは非常に人気がありますが、二つのプラットフォームの選択は、ビジネスの需要、リソース、バンドルサービス、特定の使用ケースによって異なります。
Snowflakeガイド
- Snowflake 101: Snowflakeデータクラウドの紹介
- Amazon S3データをSnowflakeにインポートする方法
- SnowflakeでJSONデータをクエリする方法
- S3からSnowflakeへのCSVファイルの読み込み
- Snowflake: 分析および統計関数の使用
- Snowflakeウィンドウ関数: パーティションと順序
- Snowflakeラグ関数と移動平均
- Snowflake SQL集約関数とテーブル結合
- Snowflakeにおけるユーザー定義関数（UDF）
- Snowflakeストリームの作成と使用
- Snowflakeにおけるストアドプロシージャの使用
- Snowflake vs Redshift: 違いと選び方
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。