Architektura danych w chmurze – Snowflake, BigQuery, Azure Synapse

Wprowadzenie do nowoczesnej architektury danych w chmurze

W erze rosnącej ilości danych i zapotrzebowania na ich błyskawiczne przetwarzanie, organizacje coraz częściej sięgają po rozwiązania oparte na chmurze, by budować elastyczne, skalowalne i wydajne środowiska analityczne. Nowoczesna architektura danych w chmurze stanowi odpowiedź na wyzwania związane z tradycyjnymi hurtowniami danych – zapewnia szybki dostęp do informacji, możliwość równoległego wykonywania zapytań oraz elastyczne zarządzanie zasobami obliczeniowymi.

Rozwiązania takie jak Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse reprezentują różne podejścia do budowy infrastruktury danych w modelu cloud-native. Każda z tych platform oferuje unikalne możliwości w zakresie przechowywania, przetwarzania i analizy danych, wykorzystując nowoczesne koncepcje, takie jak separacja warstw obliczeniowych i przechowujących, natywna integracja z ekosystemami chmurowymi oraz automatyczne skalowanie zasobów.

Kluczowe zalety nowoczesnych platform danych w chmurze obejmują:

• Skalowalność – możliwość dynamicznego zwiększania lub zmniejszania zasobów zgodnie z bieżącym zapotrzebowaniem.
• Elastyczność i łatwość integracji – dostęp do szerokiego wachlarza narzędzi analitycznych i usług chmurowych w ramach jednej platformy.
• Przejrzystość kosztów i optymalizacja wydatków – płatność za faktyczne zużycie zasobów, co pozwala bardziej efektywnie zarządzać budżetem IT.
• Dostępność i współpraca – możliwość pracy na wspólnych zbiorach danych w czasie rzeczywistym z dowolnego miejsca na świecie.

Wybór odpowiedniej platformy danych w chmurze zależy od wielu czynników, takich jak aktualne potrzeby analityczne, istniejąca infrastruktura, wymagania dotyczące wydajności czy poziomu bezpieczeństwa. Snowflake, BigQuery i Azure Synapse to trzy czołowe rozwiązania, które mimo wspólnego celu – umożliwienia nowoczesnej analityki danych – różnią się pod względem architektury, funkcjonalności i podejścia do zarządzania danymi.

Charakterystyka platform: Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse

Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse to trzy czołowe platformy analityki danych w chmurze, z których każda oferuje unikalne podejście do przechowywania, przetwarzania i analizy dużych wolumenów danych. Różnią się one architekturą, modelem działania oraz zakresem funkcjonalności, co wpływa na ich zastosowanie w różnych scenariuszach biznesowych. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

• Snowflake to platforma zbudowana od podstaw z myślą o chmurze, która rozdziela dane, przetwarzanie i pamięć masową, oferując elastyczność i prostotę obsługi. Cechuje się dużą skalowalnością i wsparciem dla wielu chmur publicznych. Snowflake umożliwia łatwe współdzielenie danych między organizacjami i środowiskami, co jest szczególnie przydatne w ekosystemach partnerskich i analityce międzyfirmowej.
• Google BigQuery to w pełni zarządzany silnik analityczny w chmurze Google, oparty o model przetwarzania kolumnowego i architekturę serverless. Jest znany z bardzo szybkiego przetwarzania zapytań SQL na ogromnych zbiorach danych bez konieczności zarządzania infrastrukturą. BigQuery integruje się bezpośrednio z innymi usługami Google Cloud, co czyni go naturalnym wyborem dla firm korzystających z tego ekosystemu.
• Azure Synapse (wcześniej SQL Data Warehouse) to platforma analityczna firmy Microsoft, która łączy możliwości hurtowni danych z analizą big data. Umożliwia korzystanie zarówno z dedykowanych pul mocy obliczeniowej, jak i elastycznych zapytań ad-hoc. Dzięki bliskiej integracji z usługami Microsoft, takimi jak Power BI i Azure Data Lake, Synapse jest często wybierany przez organizacje budujące rozwiązania w ramach chmury Azure.

Każda z tych platform została zaprojektowana z innymi priorytetami na uwadze – od pełnej niezależności i elastyczności (Snowflake), przez szybkość i prostotę działania (BigQuery), po rozbudowane możliwości integracji z istniejącymi systemami Microsoft (Azure Synapse). Wybór odpowiedniej zależy od konkretnych potrzeb organizacji, jej ekosystemu technologicznego i wymagań analitycznych.

Porównanie funkcjonalności i architektury technicznej

Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse to trzy wiodące platformy analityczne w chmurze, które pomimo podobnego celu – przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych – różnią się istotnie pod względem architektury technicznej oraz podejścia do realizacji zadań. Poniższe zestawienie prezentuje kluczowe różnice funkcjonalne i architektoniczne między tymi rozwiązaniami:

Każde z tych rozwiązań oferuje unikatowe podejście do przetwarzania danych:

• Snowflake wyróżnia się architekturą multi-cluster, która umożliwia równoległe przetwarzanie bez kolizji między obciążeniami.
• BigQuery przyciąga użytkowników prostotą modelu serverless i brakiem konieczności zarządzania infrastrukturą.
• Azure Synapse oferuje elastyczność dzięki połączeniu hurtowni danych z analizą rozproszoną typu Data Lake.

Różnice w architekturze przekładają się także na sposoby korzystania z tych narzędzi pod kątem integracji z narzędziami BI, obsługi danych nieustrukturyzowanych oraz możliwości rozbudowy pipeline’ów danych. Dla przykładu, poniżej znajduje się prosty przykład zapytania SQL w BigQuery:

SELECT name, count(*) as total_sales
FROM `my_dataset.sales_data`
WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY name
ORDER BY total_sales DESC;

Choć podstawowa składnia SQL jest podobna w każdej z platform, różnice pojawiają się w rozszerzeniach językowych, funkcjach analitycznych oraz sposobie optymalizacji zapytań. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć architekturę danych w chmurze i nauczyć się praktycznego projektowania nowoczesnych rozwiązań analitycznych, sprawdź nasz Kurs Architektura danych.

Wydajność i skalowalność rozwiązań

Wydajność i skalowalność to kluczowe aspekty nowoczesnych platform analitycznych w chmurze. Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse oferują różne podejścia do zarządzania zasobami i przetwarzania danych, dostosowane do potrzeb użytkowników o różnych wymaganiach operacyjnych. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Modele skalowania

Każda z omawianych platform wdraża indywidualną architekturę skalowania, co wpływa na sposób, w jaki radzi sobie z dużym wolumenem danych oraz równoległym dostępem użytkowników:

Wydajność zapytań

Wydajność zapytań zależy nie tylko od infrastruktury, ale również od optymalizacji silnika zapytań, sposobu przechowywania danych oraz mechanizmów indeksowania czy buforowania:

• Snowflake wykorzystuje automatyczne cache’owanie wyników oraz mikro-partitioning, co znacząco przyspiesza powtarzalne zapytania.
• BigQuery opiera się na kolumnowym magazynie i dzieli zapytania na równoległe zadania, co czyni go skutecznym przy analizie dużych zbiorów danych ad hoc.
• Azure Synapse w modelu dedykowanym pozwala na tworzenie indeksów i statystyk, a w trybie serverless ułatwia szybkie przetwarzanie danych bez uprzedniego załadunku.

Przykładowe zastosowanie skalowania

Poniżej przedstawiono prosty fragment kodu SQL w Snowflake, ilustrujący wykorzystanie wielu klastrów do równoważenia obciążenia:

CREATE WAREHOUSE analytics_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
  AUTO_SUSPEND = 300
  AUTO_RESUME = TRUE
  MAX_CLUSTER_COUNT = 3
  SCALING_POLICY = 'ECONOMY';

Taki magazyn obliczeniowy może dynamicznie skalować się do trzech klastrów w zależności od liczby równoległych zapytań.

Podsumowując, każda z platform oferuje inne podejście do skalowania i wydajności, co pozwala na dopasowanie rozwiązania do konkretnych potrzeb biznesowych – od analizy danych w trybie batch, aż po interaktywne zapytania analityczne w czasie rzeczywistym.

Modele kosztowe i strategie rozliczeń

Modele kosztowe w przypadku platform danych w chmurze takich jak Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse różnią się znacząco, co wpływa na sposób ich wykorzystania oraz strategię planowania budżetu. Kluczową cechą wspólną jest elastyczność – każda z platform umożliwia skalowanie kosztów w zależności od zapotrzebowania, jednak mechanizmy rozliczeń są różnie skonstruowane.

Snowflake stosuje rozdział przechowywania i przetwarzania, co oznacza, że użytkownicy płacą osobno za dane przechowywane i za czas działania tzw. „virtual warehouse”. Pozwala to na dużą elastyczność i efektywność kosztową przy odpowiednim zarządzaniu instancjami obliczeniowymi.

BigQuery oferuje dwa modele: w trybie on-demand użytkownik płaci za każdy przetworzony bajt danych, co jest korzystne przy sporadycznych analizach. Tryb flat-rate umożliwia rezerwację slotów obliczeniowych za stałą miesięczną opłatą, sprawdzając się lepiej w środowiskach z przewidywalnym obciążeniem.

Azure Synapse udostępnia zarówno model zarezerwowanych zasobów (provisioned), w którym koszt zależy od przydzielonej liczby jednostek DWU (Data Warehousing Units), jak i model serverless, w którym opłata zależy jedynie od ilości przetworzonych danych. Strategia ta pozwala użytkownikom dobrać model do charakteru i częstotliwości wykonywanych zapytań.

Każda z tych strategii znajduje zastosowanie w innych scenariuszach biznesowych. Przykładowo, firmy o dużym, ale nieregularnym zapotrzebowaniu na analizę danych skorzystają na modelach serverless lub on-demand, natomiast organizacje z ustabilizowaną aktywnością analityczną mogą wybrać modele z rezerwacją zasobów dla lepszej przewidywalności kosztów. Jeśli interesuje Cię głębsze zrozumienie zarządzania danymi w organizacji, sprawdź Kurs Data Governance – wdrożenie i utrzymanie.

Przykłady zastosowań w różnych branżach

Nowoczesne platformy analityczne w chmurze, takie jak Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse, znajdują zastosowanie w wielu branżach, umożliwiając szybkie uzyskiwanie informacji z dużych zbiorów danych oraz wspierając decyzje biznesowe. Poniżej przedstawiono typowe przykłady użycia każdej z tych platform w różnych sektorach gospodarki.

Każda z platform oferuje unikalne możliwości, które czynią ją bardziej atrakcyjną w zależności od specyfiki branży i wymagań technologicznych. Na przykład Snowflake wyróżnia się elastycznością integracji i separacją zasobów obliczeniowych od magazynowania, co idealnie wpisuje się w potrzeby firm z szybko zmieniającym się zapotrzebowaniem na analizę danych. Z kolei Google BigQuery, dzięki swojej architekturze serverless i głębokiej integracji z ekosystemem Google Cloud, znajduje zastosowanie w środowiskach wymagających wysokiej automatyzacji i analiz czasu rzeczywistego. Azure Synapse jest często wybierany przez organizacje już korzystające z rozwiązań Microsoftu, szczególnie tam, gdzie wymagane są złożone raporty biznesowe i integracja z Power BI.

Poniższy fragment kodu demonstruje prostą analizę danych sprzedaży w BigQuery:

SELECT category, SUM(sales_amount) as total_sales
FROM `retail_dataset.sales`
GROUP BY category
ORDER BY total_sales DESC;

Tego typu analiza pozwala menedżerom szybko zidentyfikować najlepiej sprzedające się kategorie produktów w danym okresie.

Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami

Bezpieczeństwo danych oraz zgodność z przepisami prawnymi i branżowymi standardami to kluczowe aspekty każdej platformy oferującej przetwarzanie danych w chmurze. Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse zapewniają szereg mechanizmów ochrony informacji, które są fundamentalne dla organizacji operujących na dużą skalę i wrażliwych sektorach.

Wszystkie trzy platformy oferują szyfrowanie danych w spoczynku i podczas transmisji, a także wsparcie dla zaawansowanego zarządzania tożsamością i dostępem. Umożliwiają integrację z systemami typu Single Sign-On (SSO), uwierzytelnianiem wieloskładnikowym (MFA) oraz kontrolami opartymi na rolach (RBAC).

Pod kątem zgodności z regulacjami, rozwiązania te spełniają wymagania popularnych standardów międzynarodowych takich jak ISO/IEC 27001, SOC 1/2/3, HIPAA, czy GDPR. Poszczególne platformy oferują jednak różny poziom zaawansowania w zakresie audytowalności, prowadzenia logów bezpieczeństwa czy obsługi regionów danych zgodnie z lokalnymi przepisami.

W przypadku platformy Snowflake szczególny nacisk kładziony jest na ochronę danych współdzielonych między organizacjami bez ich fizycznego kopiowania. Google BigQuery wyróżnia się natomiast silną integracją z ekosystemem zabezpieczeń Google Cloud. Azure Synapse, z kolei, zapewnia spójność z modelami bezpieczeństwa stosowanymi w całym środowisku Microsoft Azure, co jest istotne dla firm już korzystających z usług tej platformy.

Wybór odpowiedniego rozwiązania często zależy od specyficznych wymagań dotyczących zgodności – zwłaszcza w sektorach takich jak finanse, ochrona zdrowia czy administracja publiczna – oraz od polityki bezpieczeństwa organizacji.

Podsumowanie i rekomendacje wyboru platformy

Wybór odpowiedniej platformy do zarządzania architekturą danych w chmurze zależy od szeregu czynników, takich jak potrzeby biznesowe, wymagania dotyczące skalowalności, preferencje technologiczne oraz dostęp do konkretnej infrastruktury chmurowej. Snowflake, Google BigQuery i Azure Synapse oferują różne podejścia do przetwarzania danych, co sprawia, że każda z tych platform może być optymalna w innych scenariuszach.

Snowflake wyróżnia się elastyczną i niezależną architekturą obliczeniowo-przechowującą, co czyni ją atrakcyjną dla organizacji poszukujących wysokiej wydajności, łatwej integracji i możliwości współdzielenia danych w czasie rzeczywistym.

Google BigQuery to rozwiązanie typu serverless, które sprawdza się szczególnie dobrze w analizie ogromnych wolumenów danych, oferując szybkie zapytania i prostotę zarządzania bez konieczności konfigurowania infrastruktury.

Azure Synapse integruje możliwości hurtowni danych z funkcjami analityki big data, dzięki czemu może być korzystnym wyborem dla firm operujących w środowisku Microsoft i poszukujących kompleksowej platformy analitycznej z szerokim wsparciem integracyjnym.

Ostateczna decyzja powinna uwzględniać aktualne możliwości zespołu, poziom skomplikowania danych i gotowość do adaptacji nowych technologii. Dobrze dobrana platforma pozwoli nie tylko zwiększyć efektywność operacyjną, ale także otworzy nowe możliwości analityczne dla całej organizacji. W Cognity zachęcamy do traktowania tej wiedzy jako punktu wyjścia do zmiany – i wspieramy w jej wdrażaniu.

Monday.com a tradycyjny Excel – co lepiej sprawdza się w zarządzaniu projektami? 05 października 2025

Plusy i minusy wykorzystania AI w procesach rekrutacyjnych – analiza 03 października 2025