Redshift, BigQuery ou Snowflake: qual data warehouse escolher?
No mundo dos data warehouses, três gigantes se destacam: Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake.
Esses são líderes incontestáveis no mercado de trabalho e destacam-se por escalabilidade, desempenho e integração com ecossistemas de nuvem.
Cada um desses serviços oferece recursos poderosos para armazenamento e análise de dados. Mas, como escolher qual é o mais adequado para o seu negócio?
Neste artigo, vamos comparar esses três data warehouses nos seguintes aspectos:
- Desempenho;
- Custo;
- Facilidade de uso;
- Integração;
- Segurança;
- Tendências do mercado.
Vamos começar?
Conhecendo os candidatos
Antes de mergulharmos na comparação, é importante entender o que cada um desses serviços oferece.
Amazon Redshift
O data warehouse do ecossistema AWS. Conhecido por sua escalabilidade, desempenho em grandes volumes de dados e integração perfeita com serviços como S3, Glue e SageMaker. Ideal para empresas que já utilizam a AWS.
1 - Arquitetura:
- a) Colunar e MPP (Massively Parallel Processing).
- b) Oferece opção serverless com Redshift Serverless.
- c) Armazenamento e computação acoplados (em clusters tradicionais) ou separados (em Redshift Serverless).
2 - Escalabilidade:
- a) Escalabilidade vertical (aumento de capacidade do cluster) e horizontal (adição de nós).
- b) Redshift Serverless oferece escalabilidade automática.
3 - Custos:
- a) Cobrança baseada em clusters (on-demand ou reserva).
- b) Redshift Serverless: pay-as-you-go, cobrança por unidade de processamento (RPUs).
- c) Armazenamento cobrado separadamente.
4 - Facilidade de uso:
- a) Requer configuração inicial e manutenção de clusters.
- b) Integração profunda com o ecossistema AWS (S3, Glue, SageMaker, QuickSight).
- c) SQL padrão com extensões para funcionalidades específicas.
5 - Integrações:
- a) Ecossistema AWS: S3 (armazenamento), Glue (ETL), SageMaker (machine learning), QuickSight (BI).
- b) Conectores para ferramentas de BI (Tableau, Power BI) e ETL.
6 - Segurança:
- a) Criptografia em repouso e em trânsito.
- b) Controle de acesso via IAM (Identity and Access Management).
- c) Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, PCI DSS.
7 - Casos de uso:
- a) Ideal para empresas já no ecossistema AWS.
- b) Cargas de trabalho pesadas e análises complexas.
- c) Integração com machine learning via SageMaker.
8 - Limitações:
- a) Requer mais configuração e manutenção em clusters tradicionais.
- b) Redshift Serverless ainda está em evolução e pode ter limitações em cenários complexos.
9 - Quem utiliza:
- a) Veja os estudos de caso das empresas McDonald’s, HP e Daiso.
Google BigQuery
O Google BigQuery é um data warehouse serverless e totalmente gerenciado, focado em velocidade e análise em tempo real.
Integrado ao Google Cloud, é ideal para empresas que buscam simplicidade e suporte a machine learning.
1 - Arquitetura:
- a) Colunar e MPP (Massively Parallel Processing).
- b) Totalmente serverless, sem necessidade de gerenciamento de infraestrutura.
- c) Separação de armazenamento e computação.
2 - Escalabilidade:
- a) Escalabilidade automática e ilimitada.
- b) Processamento de petabytes em segundos.
3 - Custos:
- a) Pay-as-you-go: cobrança por consultas (processamento) e armazenamento.
- b) Modelo de custo flexível, ideal para cargas de trabalho imprevisíveis.
4 - Facilidade de uso:
- a) Extremamente simples, com interface intuitiva.
- b) SQL padrão com suporte a funções analíticas avançadas.
- c) Sem necessidade de configuração de infraestrutura.
5 - Integrações:
- a) Ecossistema Google Cloud: Data Studio (BI), AI Platform (machine learning), TensorFlow.
- b) Conectores para ferramentas de BI (Tableau, Power BI) e ETL.
6 - Segurança:
- a) Criptografia nativa em repouso e em trânsito.
- b) Controle de acesso via IAM (Identity and Access Management).
- c) Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, ISO.
7 - Casos de uso:
- a) Perfeito para consultas rápidas e análises ad-hoc.
- b) Integração nativa com machine learning (TensorFlow, AutoML).
- c) Ideal para startups e empresas que buscam simplicidade.
8 - Limitações:
- a) Custos podem aumentar rapidamente com consultas complexas ou volumes muito grandes.
- b) Menos flexibilidade para ajustes de infraestrutura (devido à natureza serverless).
9 - Quem utiliza:
- a) Veja os estudos de caso das empresas SulAmerica Seguros, abastece-aí e Dotz.
Snowflake
Um data warehouse multicloud que separa armazenamento e computação, oferecendo flexibilidade e escalabilidade ilimitada. Popular por sua facilidade de uso e suporte a múltiplas nuvens.
1 - Arquitetura:
- a) Colunar e MPP (Massively Parallel Processing).
- b) Totalmente serverless, com separação de armazenamento e computação.
- c) Multicloud: suporte a AWS, Azure e Google Cloud.
2 - Escalabilidade:
- a) Escalabilidade automática e ilimitada.
- b) Ajuste dinâmico de recursos conforme a demanda.
3 - Custos:
- a) Pay-as-you-go: cobrança por computação (tempo de uso) e armazenamento.
- b) Flexibilidade para pausar operações e reduzir custos.
4 - Facilidade de uso:
- a) Interface amigável e documentação robusta.
- b) SQL padrão com suporte a funções analíticas avançadas.
- c) Pode exigir um pouco mais de aprendizado inicial.
5 - Integrações:
- a) Multicloud: suporte a AWS, Azure e Google Cloud.
- b) Conectores para ferramentas de BI (Tableau, Power BI) e ETL.
- c) Integração com ferramentas de machine learning (DataRobot, H2O.ai).
6 - Segurança:
- a) Criptografia de ponta a ponta.
- b) Políticas de segurança consistentes em múltiplas nuvens.
- c) Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, PCI DSS.
7 - Casos de uso:
- a) Ideal para empresas que precisam de flexibilidade multicloud.
- b) Cargas de trabalho com escalabilidade automática.
- c) Integração com uma variedade de ferramentas de BI e machine learning.
8 - Limitações:
- a) Pode ser mais caro em cenários de uso intensivo de computação.
- b) Curva de aprendizado inicial para configurações avançadas.
9 - Quem utiliza:
Tabela comparativa
Para que fique mais fácil fazer a comparação em aspectos específicos, consulte a tabela abaixo.
| Aspecto | Amazon Redshift | Google BigQuery | Snowflake |
|---|---|---|---|
| Arquitetura | Colunar, MPP. Opção serverless (Redshift Serverless). Armazenamento e computação acoplados ou separados. | Colunar, MPP. Totalmente serverless. Separação de armazenamento e computação. | Colunar, MPP. Totalmente serverless. Separação de armazenamento e computação. Multicloud (AWS, Azure, GCP). |
| Escalabilidade | Escalabilidade vertical e horizontal. Redshift Serverless oferece escalabilidade automática. | Escalabilidade automática e ilimitada. Processamento de petabytes em segundos. | Escalabilidade automática e ilimitada. Ajuste dinâmico de recursos conforme a demanda. |
| Custos | Cobrança baseada em clusters (on-demand ou reserva). Redshift Serverless: pay-as-you-go (RPUs). Armazenamento cobrado separadamente. | Pay-as-you-go. Cobrança por consultas (processamento) e armazenamento. | Pay-as-you-go. Cobrança por computação (tempo de uso) e armazenamento. Flexibilidade para pausar operações. |
| Facilidade de Uso | Requer configuração inicial e manutenção. Integração profunda com AWS. SQL padrão com extensões. | Extremamente simples. Interface intuitiva. SQL padrão. Sem configuração de infraestrutura. | Interface amigável. SQL padrão. Pode exigir aprendizado inicial para configurações avançadas. |
| Integrações | Ecossistema AWS (S3, Glue, SageMaker, QuickSight). Conectores para BI e ETL. | Ecossistema Google Cloud (Data Studio, AI Platform, TensorFlow). Conectores para BI e ETL. | Multicloud (AWS, Azure, GCP). Conectores para BI (Tableau, Power BI) e ETL. Integração com ferramentas de ML. |
| Segurança | Criptografia em repouso e em trânsito. IAM para controle de acesso. Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, PCI DSS. | Criptografia nativa. IAM para controle de acesso. Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, ISO. | Criptografia de ponta a ponta. Políticas de segurança consistentes em múltiplas nuvens. Conformidade com GDPR, HIPAA, SOC, PCI DSS. |
| Casos de Uso | Ideal para empresas no ecossistema AWS. Cargas de trabalho pesadas e análises complexas. Integração com SageMaker. | Perfeito para consultas rápidas e análises ad-hoc. Integração com TensorFlow e AutoML. | Melhor escolha para operações multicloud e flexibilidade de escalabilidade. Integração com ferramentas de BI e ML. |
| Limitações | Requer mais configuração e manutenção. Redshift Serverless ainda em evolução. | Custos podem aumentar com consultas complexas ou volumes muito grandes. | Pode ser mais caro em cenários de uso intensivo de computação. Curva de aprendizado inicial. |
Outras possibilidades...
Além do nosso querido top 3, existem outras opções de DW que também podem ser interessantes para o seu negócio.
O Microsoft Azure Synapse Analytics integra análise de big data e data warehouse, sendo ideal para empresas no ecossistema Azure.
O Oracle Autonomous Data Warehouse oferece automação e segurança avançada, perfeito para usuários de soluções Oracle.
O Teradata Vantage é robusto e escalável, amplamente utilizado em setores como finanças e telecomunicações.
Já o Databricks Lakehouse Platform combina data warehouse e data lake, sendo uma escolha moderna para análise e machine learning.
Considerações finais
A decisão sobre qual Data Warehouse escolher depende das necessidades do seu negócio.
Se você já utiliza serviços AWS, o Redshift pode ser a opção mais natural. Para quem busca simplicidade e velocidade, o BigQuery é uma excelente escolha. Já o Snowflake se destaca para quem precisa de flexibilidade e operações multicloud.
E aí, qual desses Data Warehouses você acha que se encaixa melhor no seu negócio? Se ainda está em dúvida, experimente os testes gratuitos oferecidos por cada plataforma e avalie qual se adapta melhor ao seu fluxo de trabalho.
Abraços e até a próxima!
Créditos
- Instrutora: Larissa Dubiella
- Tech Lead: Rodrigo Fernando Dias
- Produção didática: Tiago de Freitas
- Design, edição e produção audiovisual: Alysson Manso