Tại sao phân tích nhúng lại quan trọng: Giải phóng thông tin chi tiết về dữ liệu trong ứng dụng đang trở thành một khả năng không thể thiếu đối với các ứng dụng SaaS hiện đại trong các ngành công nghiệp. Bằng cách nhúng phân tích trực tiếp vào ứng dụng, thông tin chi tiết có thể hướng dẫn người dùng ứng dụng nội bộ và khách hàng bên ngoài để đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Một giải pháp phân tích nhúng mạnh mẽ mà các công ty SaaS có thể hưởng lợi từ việc bắt đầu với lớp dữ liệu. Nhiều công ty SaaS cố gắng xác định cơ sở dữ liệu tốt nhất cho giải pháp SaaS của họ và nó thường trở thành sự so sánh giữa AWS Redshift và Snowflake. Phân tích nhúng Việc xuất dữ liệu sang các công cụ kinh doanh thông minh bên ngoài để phân tích đang trở nên ít phổ biến hơn. Các tổ chức hàng đầu đang nhận ra lợi thế cạnh tranh và từ việc sử dụng dữ liệu trực tiếp trong ứng dụng của họ, vì vậy việc chọn cơ sở dữ liệu phù hợp rất quan trọng. cơ hội kiếm tiền Kho dữ liệu: Phân tích nhúng hỗ trợ động cơ Để kích hoạt phân tích nhúng theo thời gian thực và/hoặc nhiều bên thuê, các ứng dụng cần có lớp lưu trữ dữ liệu hiệu suất cao để có thể xử lý các truy vấn và phục vụ phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Kho dữ liệu tổ chức và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau dành riêng cho các trường hợp sử dụng bao gồm báo cáo, trực quan hóa dữ liệu, bảng thông tin và ứng dụng phân tích. Do đó, việc lựa chọn kho dữ liệu phù hợp là rất quan trọng. Chọn công cụ phù hợp: Redshift vs Snowflake Hai đối thủ hàng đầu về kho dữ liệu đám mây cho thấy nhiều hứa hẹn cho các trường hợp sử dụng nhúng là AWS Redshift và Snowflake. Cả hai nền tảng đều cung cấp các lợi thế như khả năng mở rộng và tính linh hoạt, rất phù hợp cho phân tích nhúng. Chúng tôi so sánh hai tùy chọn theo các tiêu chí quan trọng để xác định lựa chọn nào đáp ứng tốt nhất các nhu cầu nhúng. Redshift vs Snowflake: So sánh điểm mạnh và điểm yếu Dịch chuyển đỏ AWS AWS Redshift là dịch vụ lưu trữ dữ liệu quy mô petabyte được quản lý toàn phần do (AWS) cung cấp. Đây là cơ sở dữ liệu xử lý song song lớn (MPP) dựa trên đám mây được tối ưu hóa cho khối lượng công việc phân tích và báo cáo. Điều này giúp nó hữu ích trong việc cung cấp năng lượng cho bảng thông tin, truy vấn đặc biệt và lưu trữ dữ liệu. Amazon Web Services Redshift cung cấp hiệu suất truy vấn nhanh bằng cách sử dụng lưu trữ theo cột và xử lý song song để phân tích nhanh các tập dữ liệu lớn bằng nhiều nút. Nhiều doanh nghiệp dựa vào Redshift nhờ khả năng xử lý khối lượng công việc phân tích nặng. Để quản lý khối lượng công việc lớn hơn đó, Redshift có thể mở rộng quy mô dung lượng lưu trữ và tính toán một cách độc lập. Điều này mang lại cho bạn sự linh hoạt chỉ trả tiền cho những gì bạn cần. Khả năng mở rộng và hiệu suất: Brute Force đáp ứng hiệu quả với Redshift Là người tiên phong trong lĩnh vực lưu trữ dữ liệu trên đám mây, Redshift mang lại hiệu suất truy vấn nhanh nhờ tận dụng kiến trúc xử lý song song quy mô lớn (MPP) được tối ưu hóa cho khối lượng công việc phân tích thông lượng cao. Redshift cho phép mở rộng quy mô tính toán và lưu trữ riêng biệt theo yêu cầu, tự động phân phối dữ liệu trên các nút. Hiệu suất vẫn cao ngay cả với bộ dữ liệu cực lớn và các truy vấn phức tạp. Người dùng đã báo cáo các truy vấn nhanh hơn 50-100 lần gần quy mô petabyte. Hiệu quả về chi phí: Trả tiền khi sử dụng và khả năng dự đoán Là một phần của AWS, Redshift cung cấp mức giá thanh toán theo mức sử dụng cho phép tối ưu hóa chi phí dựa trên nhu cầu hiện tại. Tuy nhiên, chi phí có thể thay đổi đáng kể dựa trên việc thay đổi khối lượng truy vấn, kích thước dữ liệu cơ bản và các yếu tố khác – gây khó khăn cho việc lập ngân sách và dự báo dài hạn. Tối ưu hóa chi phí đòi hỏi phải tinh chỉnh liên tục các cụm Redshift và giám sát khối lượng công việc. Cụ thể đối với phân tích nhúng, mô hình chi phí này yêu cầu quản lý cẩn thận vì mức sử dụng SaaS sẽ tăng theo thời gian. Triển khai và quản lý: Lợi thế hệ sinh thái AWS Vốn là một phần của AWS, Redshift cho phép triển khai tận dụng các dịch vụ AWS khác để lưu trữ, ETL, giám sát, v.v. Do đó, các công ty đã sử dụng AWS gặp ít chi phí quản lý hơn. Nhưng việc phụ thuộc vào AWS cũng dẫn đến tình trạng bị ràng buộc bởi nhà cung cấp – việc di chuyển sang các nền tảng khác sẽ yêu cầu tái cấu trúc đáng kể. Thân thiện với người dùng: Redshift có thân thiện với người mới bắt đầu không? Redshift hiển thị giao diện SQL tiêu chuẩn để thực hiện các truy vấn. Tuy nhiên, cấu hình tối ưu và quản lý chi phí đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu hơn trong các lĩnh vực như định cỡ cụm, quản lý khối lượng công việc và tối ưu hóa truy vấn. Nền tảng này có thể đưa ra lộ trình học tập cho người mới bắt đầu. Bông tuyết Snowflake là dịch vụ lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây cung cấp kiến trúc độc đáo được tối ưu hóa cho khả năng mở rộng, tính linh hoạt và hiệu suất trong đám mây. Nó sử dụng kiến trúc dữ liệu chia sẻ, đa cụm để phân tách hiệu quả việc lưu trữ và tính toán. Điều này cho phép mở rộng quy mô tài nguyên một cách độc lập để phù hợp với nhu cầu khối lượng công việc. Snowflake cũng có hỗ trợ riêng cho các nền tảng đám mây công cộng AWS, Azure và GCP. Kiến trúc lưu trữ/điện toán tách rời có thể tự động điều chỉnh quy mô các cụm và dung lượng kho dựa trên khối lượng truy vấn và kích thước dữ liệu. Điều này mang lại hiệu suất và tính đồng thời cao, tương tự như Redshift. Snowflake sử dụng công cụ cơ sở dữ liệu SQL được tối ưu hóa cho khối lượng công việc lưu trữ dữ liệu như phân tích, bảng thông tin, báo cáo, v.v. Sức mạnh đàn hồi: Mở rộng quy mô theo yêu cầu, trả tiền cho những gì bạn sử dụng với Snowflake Snowflake đi tiên phong trong kiến trúc dựa trên nền tảng đám mây độc đáo được tối ưu hóa để mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Bộ lưu trữ và điện toán tách rời cho phép tự động thay đổi quy mô để xử lý khối lượng công việc cực lớn mà không bị quá tải. Snowflake cũng đưa ra mức giá theo giây – chỉ trả tiền cho dung lượng sử dụng cho mỗi truy vấn mà không phải trả tiền cho các cụm không hoạt động. Điều này có mối quan tâm tương tự như Redshift đối với các trường hợp sử dụng phân tích nhúng. Khi mức sử dụng SaaS tăng lên, các công ty nhận ra rằng mức sử dụng vẫn ổn định suốt cả ngày, trái ngược với mong đợi ban đầu của họ. Những chi phí này làm tăng những thách thức hiện tại khi sử dụng Snowflake với các phân tích nhúng. Tự do bất khả tri trên đám mây: Vượt ra ngoài bức tường AWS Là tùy chọn nhiều đám mây và đám mây lai, Snowflake tránh bị khóa nhà cung cấp bằng cách triển khai trên AWS, Azure và GCP. Snowflake cung cấp khả năng di chuyển dễ dàng giữa các đám mây với khả năng chuyển đổi dự phòng đám mây bằng nút nhấn. Snowflake cũng cung cấp tính linh hoạt để truy vấn dữ liệu trong các cửa hàng bên ngoài mà không cần sao chép khắp kho. Hệ sinh thái dữ liệu phong phú: Tích hợp và cộng tác liền mạch Snowflake là một trung tâm mạnh mẽ để chia sẻ và trao đổi dữ liệu. Nó giúp các nhóm, đối tác và các bên liên quan khác truy cập và cộng tác trên dữ liệu một cách dễ dàng. Snowflake cũng cung cấp khả năng tương thích rộng rãi với các công cụ của bên thứ ba. Sự đổi mới mang tính minh chứng cho tương lai: Nắm bắt sự phát triển của phân tích Với sự đổi mới nhanh chóng về khả năng xử lý truy vấn, bảo mật, tuân thủ và học máy, Snowflake đang dẫn đầu về các tính năng tiên tiến dành cho phân tích nội bộ hiện đại. Các lựa chọn kiến trúc độc đáo của họ giúp họ dễ dàng phát triển nền tảng theo thời gian. Các tổ chức có thể hưởng lợi từ các khả năng mới mà không cần di chuyển. Phân tích nhúng: Nơi Redshift và Snowflake tỏa sáng (và vấp ngã) Thông tin chi tiết về thời gian thực: Cung cấp dữ liệu với tốc độ suy nghĩ cho người dùng SaaS Phân tích nhúng yêu cầu truy vấn và tổng hợp dữ liệu trực tiếp, theo thời gian thực với độ trễ tối thiểu để nâng cao hiểu biết theo ngữ cảnh và hành động được hướng dẫn trong ứng dụng. Cả Redshift và Snowflake đều tận dụng kiến trúc MPP để cho phép phân tích nhanh chóng trên các tập dữ liệu lớn. Lợi thế nhỏ thuộc về Snowflake nhờ khả năng mở rộng quy mô linh hoạt thích ứng và định giá theo giây giúp tối ưu hóa chi phí cho khối lượng công việc truy vấn tăng đột biến phổ biến trong các ứng dụng và bảng điều khiển thời gian thực. Đơn giản và tích hợp: Nhúng liền mạch mang lại sự hài lòng cho người dùng Để có trải nghiệm nhúng thú vị, các thành phần phân tích cần tích hợp dễ dàng và cấu hình đơn giản trong các ứng dụng được xây dựng bằng nhiều ngôn ngữ lập trình, khung và nền tảng khác nhau. Cả hai kho dữ liệu đều cung cấp kết nối JDBC/ODBC tiêu chuẩn để thực hiện các truy vấn SQL từ bên trong ứng dụng. Redshift có thể có lộ trình học tập nhanh hơn cho các nhóm ứng dụng AWS hiện tại. Nhưng Snowflake cung cấp SDK để nhúng chìa khóa trao tay nhiều hơn trên các nhóm công nghệ đa dạng. Bảo mật và tuân thủ: Xây dựng niềm tin với dữ liệu nhúng Phân tích nhúng đưa dữ liệu trực tiếp trực tiếp vào ứng dụng, vì vậy bảo mật và kiểm soát là điều tối quan trọng. Cả Snowflake và Redshift đều cho phép kiểm soát quyền truy cập của người dùng cấp doanh nghiệp, khả năng mã hóa và quản trị dữ liệu tận dụng cơ sở hạ tầng đám mây cơ bản. Đối với các ngành được quản lý chặt chẽ, Snowflake cung cấp các khả năng gốc bổ sung để theo dõi việc sử dụng dữ liệu, che dấu dữ liệu nhạy cảm và thực hiện các chính sách truy cập chi tiết. Những thách thức dữ liệu lớn của Redshift và Snowflake: Khi nhu cầu về khối lượng và sự đa dạng nhiều hơn Khi các trường hợp sử dụng mở rộng sang các nguồn dữ liệu lớn như , dòng nhấp chuột hoặc dữ liệu gen, khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu có thể đẩy các hệ thống thông thường vượt quá giới hạn. Việc nhập dữ liệu bán cấu trúc như các sự kiện JSON trở nên khó khăn. (Mặc dù ) phân tích IoT Qrvey xử lý tất cả dữ liệu nguyên bản Các tùy chọn không có máy chủ trên Snowflake như Snowpark xử lý nhiều dữ liệu khác nhau với ít rắc rối hơn. Việc xử lý khối lượng dữ liệu trên 100 TB có thể mở rộng khả năng của Redshift. Ở quy mô lớn, Snowflake hấp thụ tốt hơn những đột biến lớn về dung lượng lưu trữ và người dùng đồng thời. Chọn nhà vô địch cho trường hợp sử dụng của bạn trong quyết định Redshift vs Snowflake này Cân nhắc chi phí: Cân bằng ngân sách và hiệu suất AWS Redshift tuân theo mức giá thanh toán theo mức sử dụng trên nền tảng đám mây thông thường với các cam kết dựa trên nút. Hiệu quả chi phí phát huy ở quy mô cao hơn vài TB. Định giá mỗi giây và khả năng thay đổi quy mô thích ứng của Snowflake sẽ loại bỏ chi phí chung cho các cụm nhàn rỗi. Tuy nhiên, việc tính phí theo giây cũng có thể dẫn đến mức tăng đột biến không mong muốn trên các hệ thống dùng chung có khối lượng công việc không đồng đều. Các tùy chọn triển khai trên nhiều đám mây, chia sẻ dữ liệu và BYOL trên Snowflake cung cấp nhiều đòn bẩy hơn để tối ưu hóa. Đọc thêm về hoặc dùng thử của chúng tôi. tối ưu hóa chi phí Snowflake Công cụ tính tối ưu hóa chi phí Snowflake Yêu cầu kỹ thuật: Khả năng phù hợp với nhu cầu Redshift cung cấp giải pháp được kết hợp chặt chẽ với thời gian tạo ra giá trị nhanh chóng để phân tích đơn giản hơn được tích hợp vào môi trường ứng dụng lấy AWS làm trung tâm. Các trường hợp sử dụng phức tạp hơn như học máy quy mô lớn và xử lý phân tích/giao dịch kết hợp có thể được hưởng lợi từ kiến trúc tiên tiến hơn của Snowflake. Snowflake đáp ứng tốt hơn nhu cầu về tính linh hoạt trên nhiều đám mây hoặc hệ sinh thái chia sẻ dữ liệu phong phú. Chọn nền tảng để phát triển: Redshift vs Snowflake Nền tảng của Snowflake dựa trên đám mây mang đến sự đổi mới nhanh chóng về bảo mật, tuân thủ, khoa học dữ liệu và quản trị. Điều này làm cho nó trở thành một giải pháp lý tưởng về lâu dài…giả sử chi phí được kiểm soát. Sự tách biệt cơ bản giữa lưu trữ và điện toán giúp giảm bớt việc di chuyển trong tương lai. Việc kiểm soát những thay đổi không lường trước trong tương lai có lợi cho Snowflake, nhưng Redshift vẫn có thể là một lựa chọn tốt. Redshift vs Snowflake: Giải pháp cộng tác và kết hợp Bối cảnh kho dữ liệu tiếp tục phát triển nhanh chóng, với ranh giới giữa Redshift, Snowflake và các nền tảng khác ngày càng trở nên xốp hơn theo thời gian. Thay vì động lực người thắng được tất cả, chúng tôi nhận thấy sự hội tụ và cộng tác ngày càng tăng giữa các nền tảng. Nhiều tổ chức tận dụng các giải pháp kết hợp với Redshift cho khối lượng công việc vận hành cường độ cao được tích hợp với Snowflake cho các thí nghiệm khoa học dữ liệu quy mô lớn hơn. Các trình kết nối như giúp việc tương tác trở nên dễ dàng hơn. tích hợp AWS Redshift mới ra mắt gần đây cho Snowflake Khi các trường hợp sử dụng phân tích ngày càng phức tạp hơn, việc kết hợp nền tảng lý tưởng với từng kịch bản được nhúng cụ thể sẽ mang lại nhiều giá trị hơn so với lựa chọn một kích cỡ phù hợp cho tất cả. Bài học rút ra: Sử dụng kho dữ liệu phù hợp cho hành trình phân tích nhúng của bạn Công cụ lưu trữ dữ liệu hỗ trợ phân tích nhúng phải phù hợp với các yêu cầu kỹ thuật, hạn chế về chi phí và tham vọng trong tương lai. Cả AWS Redshift và Snowflake đều mang đến những thế mạnh độc đáo làm nền tảng cho các ứng dụng dữ liệu thời gian thực. Qrvey khác biệt như thế nào Tại Qrvey, chúng tôi biết rằng lớp dữ liệu mạnh mẽ là nền tảng giúp mọi giải pháp phân tích nhúng thành công. Chúng tôi là giải pháp duy nhất có lớp kho dữ liệu tích hợp sẵn dành cho phân tích nhúng có nhiều bên thuê, ưu tiên bảo mật. Tuy nhiên, bạn có biết rằng trong khi chúng tôi kết nối với Redshift, Snowflake, PostGres, v.v., chúng tôi biết rằng chúng tôi không sử dụng bất kỳ thứ nào trong số này cho kho dữ liệu gốc của mình không? Khám phá để hỗ trợ phân tích nhúng cho giải pháp ứng dụng SaaS. lý do tại sao chúng tôi chọn AWS OpenSearch Cũng được xuất bản ở đây.
