Snowflake vs BigQuery vs Redshift – porównanie platform chmurowych

Wprowadzenie do analityki w chmurze

Rozwój technologii chmurowych zrewolucjonizował sposób, w jaki firmy przechowują, przetwarzają i analizują dane. Tradycyjne hurtownie danych, oparte na infrastrukturze lokalnej, ustępują miejsca nowoczesnym platformom analitycznym działającym w chmurze, które oferują większą elastyczność, skalowalność oraz dostępność niemal w czasie rzeczywistym. W tym kontekście na szczególną uwagę zasługują trzy wiodące rozwiązania: Snowflake, Google BigQuery oraz Amazon Redshift.

Analityka w chmurze umożliwia organizacjom przetwarzanie ogromnych ilości danych bez konieczności inwestowania w kosztowną infrastrukturę fizyczną. Dzięki modelom rozliczeniowym opartym na zużyciu zasobów, firmy mogą optymalizować koszty, płacąc tylko za to, czego faktycznie używają. Co więcej, platformy chmurowe zapewniają łatwy dostęp do zaawansowanych funkcji, takich jak analiza predykcyjna, integracja z narzędziami machine learning czy automatyzacja przetwarzania danych.

Snowflake, BigQuery i Redshift różnią się podejściem do architektury, sposobem przechowywania danych oraz modelem obsługi zapytań. Każda z tych platform ma swoje silne strony i została zaprojektowana z myślą o różnych scenariuszach użycia – od szybkiej analizy dużych zbiorów danych, poprzez integrację z ekosystemem konkretnego dostawcy chmury, aż po elastyczne skalowanie środowiska obliczeniowego.

W praktyce, analitycy danych, zespoły BI oraz inżynierowie danych wykorzystują te platformy do:

• tworzenia raportów i dashboardów dostępnych w czasie rzeczywistym,
• agregowania i oczyszczania danych z wielu źródeł,
• realizacji złożonych zapytań analitycznych bez wpływu na wydajność innych użytkowników,
• budowania modeli predykcyjnych i analiz machine learning bez konieczności opuszczania środowiska chmurowego.

Dzięki rosnącej popularności architektur opartych na danych (data-driven), wybór odpowiedniej platformy analitycznej w chmurze staje się kluczowym elementem strategii IT w organizacjach każdej wielkości.

Charakterystyka platform: Snowflake, BigQuery, Redshift

Snowflake, BigQuery i Amazon Redshift to trzy popularne rozwiązania służące do przechowywania i analizowania danych w chmurze. Każda z tych platform została zaprojektowana z myślą o innych potrzebach użytkowników i różni się podejściem do skalowalności, zarządzania zasobami oraz integracji z ekosystemami dostawców chmurowych.

• Snowflake to niezależna platforma analityczna działająca w modelu wielochmurowym, która wspiera m.in. AWS, Azure i Google Cloud. Została zaprojektowana z myślą o prostocie użytkowania, automatycznym skalowaniu oraz pełnym rozdzieleniu warstwy przechowywania danych od warstwy obliczeniowej. Snowflake szczególnie wyróżnia się możliwością łatwego udostępniania danych między kontami oraz wsparciem dla różnych struktur danych, jak JSON czy Parquet.
• BigQuery to w pełni zarządzana platforma analityczna firmy Google, zorientowana na przetwarzanie zapytań SQL w modelu serverless. Użytkownicy nie muszą zarządzać klastrami ani zasobami obliczeniowymi, ponieważ BigQuery automatycznie dostosowuje moc obliczeniową do zapytań. Platforma jest głęboko zintegrowana z innymi usługami Google Cloud, jak Dataflow czy AI Platform, co ułatwia budowę zaawansowanych pipeline’ów danych.
• Amazon Redshift to hurtownia danych oparta na technologii PostgreSQL, rozwijana przez Amazon Web Services. Redshift wyróżnia się możliwością lokalnego zarządzania klastrami, a także integracją z szeroką gamą usług AWS. W przeciwieństwie do modelu serverless, Redshift wymaga większej kontroli i konfiguracji, co może być zaletą dla bardziej zaawansowanych zespołów technicznych. Dzięki nowej architekturze Redshift Spectrum możliwe jest również przetwarzanie danych bezpośrednio z Amazon S3 bez potrzeby ich wcześniejszego ładowania.

Każda z platform oferuje unikalne cechy i podejścia do przechowywania oraz analizowania danych, co sprawia, że wybór odpowiedniego rozwiązania zależy od specyfiki projektu, oczekiwanej wydajności oraz preferowanego modelu zarządzania zasobami.

Porównanie funkcjonalności i wydajności

Snowflake, BigQuery i Redshift to trzy popularne platformy analityczne w chmurze, które różnią się podejściem do przechowywania danych, wykonywania zapytań oraz skalowania zasobów. Każda z nich została zaprojektowana z myślą o różnych potrzebach analitycznych i architekturach danych, co przekłada się na unikalne cechy funkcjonalne i różnice w wydajności.

Snowflake wyróżnia się architekturą „multi-cluster shared data”, co pozwala elastycznie skalować moc obliczeniową niezależnie od warstwy danych. Dzięki temu możliwe jest jednoczesne wykonywanie wielu zapytań bez wzajemnego wpływu na wydajność.

BigQuery działa w modelu bezserwerowym i automatycznie zarządza zasobami. Użytkownik nie musi konfigurować klastra ani zarządzać jego skalowaniem – system dobiera optymalne zasoby na podstawie zapytania.

Redshift wymaga ręcznego zarządzania konfiguracją klastra, ale oferuje wysoką wydajność przy dużych zbiorach danych dzięki przetwarzaniu równoległemu i kompresji danych. Pojawiła się także usługa Redshift Serverless, która upraszcza zarządzanie, choć nadal wymaga optymalizacji zapytań.

Przykładowo, zapytanie sumujące sprzedaż może wyglądać podobnie na każdej z platform, ale zostanie przetworzone w różny sposób:

SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY region;

W Snowflake i BigQuery zapytanie może być rozdzielone na wiele instancji obliczeniowych automatycznie. W Redshift – zależy to od konfiguracji klastra i rozkładu danych.

Pod względem funkcjonalności warto również zwrócić uwagę na podejście do współpracy z innymi usługami chmurowymi – Snowflake oferuje integracje z wieloma dostawcami, BigQuery działa natywnie w ekosystemie Google Cloud, a Redshift jest ściśle powiązany z AWS. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć różnice między tymi platformami i nauczyć się ich efektywnego wykorzystania, sprawdź nasze szkolenie Snowflake vs BigQuery vs Redshift – porównanie platform chmurowych lub zapisz się na praktyczny Kurs Snowflake Essentials, który pomoże Ci szybko opanować najważniejsze funkcje tej platformy.

Koszty i modele cenowe

Wybór platformy analitycznej w chmurze zależy nie tylko od jej możliwości technologicznych, ale również od modelu kosztów, który może istotnie wpłynąć na budżet organizacji. Snowflake, BigQuery i Redshift oferują zróżnicowane podejścia do rozliczania zasobów, a ich modele cenowe odpowiadają różnym scenariuszom użycia i potrzebom biznesowym.

Snowflake umożliwia precyzyjne kontrolowanie kosztów dzięki odseparowaniu warstwy obliczeniowej od przechowywania danych, co pozwala płacić tylko za faktyczne użycie zasobów. Użytkownicy mogą uruchamiać wiele wirtualnych magazynów przetwarzających dane niezależnie, co jest szczególnie korzystne w środowiskach współdzielonych.

BigQuery wyróżnia się modelem płatności za przetworzoną ilość danych – użytkownik płaci za każdy bajt odczytany przez zapytanie SQL. Dla organizacji o przewidywalnym obciążeniu dostępna jest również opcja flat-rate, czyli stałej opłaty miesięcznej.

Redshift oferuje tradycyjne podejście oparte na instancjach – można uruchamiać klastry on-demand, ale możliwe jest istotne obniżenie kosztów przy długoterminowym zobowiązaniu. Wprowadzenie opcji Redshift Serverless umożliwia także bardziej elastyczne podejście do rozliczeń.

Przykładowe wywołanie zapytania w BigQuery pokazujące koszt przetwarzania danych:

-- Zapytanie SQL w BigQuery (koszt zależny od rozmiaru danych wejściowych)
SELECT country, COUNT(*)
FROM `my_dataset.users`
GROUP BY country;

Dobór odpowiedniego modelu kosztowego zależy od sposobu korzystania z platformy – czy obciążenie jest zmienne, czy przewidywalne, czy ważniejsza jest elastyczność, czy też optymalizacja kosztów przy stałym wolumenie danych.

5. Zalety i wady poszczególnych rozwiązań (tabela porównawcza)

Snowflake, BigQuery i Redshift to trzy popularne platformy analityki danych w chmurze, różniące się podejściem do przechowywania danych, elastycznością, szybkością działania i modelem kosztowym. Poniższa tabela przedstawia ich główne zalety i ograniczenia w ujęciu porównawczym.

Choć wszystkie platformy oferują wydajne możliwości analizy danych w chmurze, ich wybór uzależniony jest od konkretnych potrzeb organizacji – takich jak integracja z istniejącą infrastrukturą, potrzeba automatyzacji, preferencje co do modelu kosztowego czy wymogi dotyczące przenośności danych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę na temat tych rozwiązań i nauczyć się ich praktycznego zastosowania, sprawdź nasze szkolenie Snowflake, BigQuery i Redshift – porównanie platform chmurowych. Dodatkowo polecamy również Kurs Język SQL dla Azure SQL - praca w zakresie analizy i raportowania, który pozwoli Ci rozwinąć umiejętności zapytań SQL w środowisku Microsoft Azure.

Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami

Wybór odpowiedniej platformy analitycznej w chmurze nie może pomijać aspektów bezpieczeństwa danych oraz zgodności z regulacjami prawnymi. Snowflake, BigQuery i Redshift oferują rozbudowane mechanizmy ochrony danych, jednak różnią się podejściem do niektórych zagadnień, takich jak szyfrowanie, kontrola dostępu, certyfikaty zgodności czy lokalizacja danych.

Szyfrowanie i kontrola dostępu

• Snowflake: zapewnia szyfrowanie danych w spoczynku i w tranzycie (end-to-end), obsługuje zarządzanie kluczami (m.in. zintegrowane z KMS), a także oferuje zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu oparte o role (RBAC).
• BigQuery: jako część Google Cloud Platform, korzysta z bogatego ekosystemu bezpieczeństwa GCP. Dane są szyfrowane domyślnie, a dostęp kontrolowany jest z użyciem IAM (Identity and Access Management).
• Redshift: integruje się z AWS Key Management Service (KMS) oraz AWS Identity and Access Management (IAM). Wspiera szyfrowanie Transparent Data Encryption (TDE) oraz opcjonalnie szyfrowanie za pomocą kluczy dostarczonych przez użytkownika (BYOK).

Zgodność i certyfikacje

Każda z platform posiada certyfikaty zgodności z kluczowymi normami i regulacjami:

Lokalizacja danych i suwerenność

Możliwość wyboru regionu przechowywania danych jest kluczowa dla zgodności z przepisami, takimi jak RODO. Wszystkie trzy platformy umożliwiają przypisanie danych do określonych regionów chmurowych, jednak różnią się dostępnością lokalizacji i polityką ich zmiany:

• Snowflake: działa na wielu chmurach (AWS, Azure, GCP), oferując szeroki zakres lokalizacji globalnych.
• BigQuery: jako natywna usługa GCP, wiąże się z regionami Google Cloud, w tym z opcją multi-region.
• Redshift: dostępny w ramach AWS, z możliwością wyboru spośród wielu regionów AWS na całym świecie.

Poniższy przykład pokazuje, jak w BigQuery przypisać lokalizację danych przy tworzeniu zestawu danych:

CREATE SCHEMA `projekt.zbior_danych`
OPTIONS(location="europe-west3");

Podsumowując, każda z platform oferuje solidne funkcje w zakresie bezpieczeństwa i zgodności. Wybór odpowiedniego rozwiązania powinien uwzględniać nie tylko standardy branżowe, ale także konkretne wymagania regulacyjne obowiązujące w danym kraju lub sektorze.

Wskazówki dotyczące wyboru odpowiedniej platformy

Podjęcie decyzji o wyborze między Snowflake, BigQuery a Redshift powinno opierać się na konkretnych potrzebach biznesowych, umiejętnościach zespołu oraz planowanej architekturze danych. Każda z tych platform oferuje unikalne podejście do przetwarzania danych w chmurze, dlatego warto rozważyć kilka kluczowych aspektów:

• Skalowalność i elastyczność: Jeśli Twoja organizacja potrzebuje dynamicznego skalowania i oddzielenia mocy obliczeniowej od przechowywania danych, Snowflake może być odpowiednim wyborem.
• Integracja z istniejącym środowiskiem: Firmy już korzystające z usług Google Cloud często wybierają BigQuery ze względu na natywną integrację z ekosystemem Google (np. z Google Analytics, Looker czy AI Platform).
• Złożoność środowiska analitycznego: Dla organizacji pracujących w środowisku opartym na AWS, Redshift może zapewniać spójność z innymi usługami chmurowymi Amazon oraz możliwość wykorzystania istniejących mechanizmów IAM i S3.
• Model kosztowy: W zależności od tego, czy preferujesz płatność za użycie (BigQuery), za przechowywanie i moc obliczeniową oddzielnie (Snowflake), czy za zarezerwowaną infrastrukturę (Redshift), wybór platformy może znacząco wpłynąć na budżet.
• Doświadczenie zespołu: Jeśli Twój zespół ma doświadczenie z konkretnym dostawcą chmurowym lub językiem zapytań, wybór narzędzia dobrze znanego może przyspieszyć wdrożenie i zmniejszyć koszty szkoleń.

Warto również wziąć pod uwagę dostępność narzędzi BI, wsparcie dla języków programowania, poziom automatyzacji zarządzania zasobami oraz szybkość przetwarzania dużych wolumenów danych. Ostateczny wybór powinien opierać się na analizie przypadków użycia oraz długoterminowych celów analitycznych firmy.

Podsumowanie i rekomendacje

Wybór odpowiedniej platformy analitycznej w chmurze zależy od wielu czynników, takich jak typ danych, wymagania dotyczące wydajności, model kosztowy oraz integracja z istniejącym środowiskiem IT. Snowflake, BigQuery i Redshift to trzy popularne rozwiązania klasy enterprise, które różnią się podejściem do przechowywania danych, skalowalności i sposobu rozliczania zasobów.

Snowflake wyróżnia się elastyczną architekturą i podejściem „multi-cloud”, co sprawia, że jest chętnie wybierany przez organizacje poszukujące łatwej skalowalności i separacji warstw obliczeniowej od warstwy danych. BigQuery to natywna usługa Google Cloud, znana ze swojej architektury bezserwerowej i silnej integracji z ekosystemem Google, co czyni ją atrakcyjną opcją szczególnie dla zespołów bazujących na danych strumieniowych i analityce w czasie rzeczywistym. Redshift, jako część Amazon Web Services, oferuje solidną wydajność i zaawansowane możliwości optymalizacji kosztów, przez co cieszy się popularnością wśród użytkowników AWS, którzy chcą mieć większą kontrolę nad konfiguracją klastra danych.

Rekomendując konkretną platformę, kluczowe jest zrozumienie specyfiki projektów: dla dynamicznych i rozproszonych zespołów Snowflake może być idealnym wyborem; BigQuery dobrze sprawdzi się przy dużych wolumenach danych i analizie ad hoc; natomiast Redshift oferuje dobre dopasowanie dla firm już korzystających z AWS i preferujących bardziej klasyczny model hurtowni danych.

Czy Twoje dane już wyciekły? Jak to sprawdzić i się chronić? 07 maja 2025

Jak pobrać Zoom na komputer/telefon? 05 maja 2025