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BigQuery vs. Redshift: Kosten, Leistung und Skalierbarkeit im Vergleich
Wenn es um große Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen geht, denken wir an ein zentrales Repository, um sie zu speichern. Die Perspektive auf Data Warehouses ändert sich ständig, und cloudbasierte Lösungen bieten außergewöhnliche Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit. Google BigQuery und Amazon Redshift sind die besten Lösungen in diesem Bereich.
Die leistungsstarken Datenverarbeitungs-, Analyse- und Speicherfunktionen der beiden Cloud-basierten Data Warehouses ermöglichen es Datenexperten, ihre Daten effektiver und effizienter zu verwalten.
In diesem Artikel werde ich diese Plattformen gründlich vergleichen, einschließlich ihrer Funktionen, Vorteile, Nachteile und besten Praktiken. Wir gehen auf die Besonderheiten ein und helfen dir, die beste Option für deine Anforderungen zu finden!
Was ist BigQuery?
Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das von der Google Cloud Platform (GCP) angeboten wird. BigQuery wurde entwickelt, um riesige Datenmengen zu verarbeiten, Echtzeitanalysen zu ermöglichen und maschinelle Lernprozesse mit minimalem Infrastrukturmanagement zu unterstützen. Dank der serverlosen Architektur kannst du SQL-Abfragen zur Analyse deiner Daten verwenden.
BigQuery stellt Daten in Tabellen, Zeilen und Spalten dar und unterstützt die Semantik von Datenbanktransaktionen (ACID). Der BigQuery-Speicher wird automatisch über mehrere Standorte repliziert, um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.
GCP-Schnittstelle: Die Hauptschnittstelle der BigQuery-Konsole.
BigQuery Kernfunktionen:
- Serverlose Architektur: Du musst dich nicht um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern. BigQuery beseitigt diese Notwendigkeit, indem es automatisch Ressourcen auf der Grundlage der Abfrageanforderungen bereitstellt.
- Echtzeit-Analysen mit Streaming-Inserts: BigQuery kann problemlos Live-Daten verarbeiten und ist daher ideal für ereignisgesteuerte Systeme. Diese Funktion ermöglicht es dir, Erkenntnisse aus Streaming-Daten zu gewinnen.
- Eingebautes maschinelles Lernen: Mit BigQuery ML kannst du in der BigQuery-Umgebung mithilfe von SQL Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und einsetzen.
- Native Integration mit GCP-Diensten: BigQuery lässt sich mit anderen Google Cloud-Diensten wie Pub/Sub, Cloud Storage und Dataflow integrieren, was seine Vielseitigkeit erhöht.
BigQuery Anwendungsfälle:
- Ad-hoc-Abfragen für große Datenmengen: BigQuery wurde entwickelt, um riesige Datensätze von Terabytes bis Petabytes zu verarbeiten. Das bedeutet, dass du große Datenmengen effizient analysieren kannst, ohne dich um Infrastruktur- und Leistungsprobleme kümmern zu müssen.
- Echtzeit-Analysen für ereignisgesteuerte Systeme: BigQuery unterstützt ereignisgesteuerte Architekturen, bei denen Daten bei Auftreten von Ereignissen in das System übertragen werden. Mit BigQuery kannst du Live-Datenströme überwachen und analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- ML-Modelltraining und -Einsatz: Google BigQuery bietet integrierte Funktionen für maschinelles Lernen (ML), die es den Nutzern ermöglichen, das Modell direkt in der BigQuery-Umgebung zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, ohne dass ein Drittanbieter-Tool benötigt wird.
Was ist Redshift?
Amazon Redshift ist eine cloudbasierte Data-Warehouse-Lösung, die Teil der größeren Cloud-Computing-Plattform Amazon Web Services (AWS) ist. Mit der clusterbasierten Architektur von Redshift können Nutzerinnen und Nutzer auf große, vorhersehbare Workloads zugreifen und diese analysieren, ohne die Infrastruktur selbst verwalten zu müssen.
Mit Redshift können Nutzer Daten laden und sofort mit dem Amazon Redshift Query Editor v2 oder ihrem bevorzugten Business Intelligence (BI)-Tool abfragen. Der Dienst bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis und vertraute SQL-Funktionen in einer benutzerfreundlichen, verwaltungsfreien Umgebung.
AWS-Schnittstelle: Die Hauptschnittstelle der Amazon Redshift-Konsole.
Redshift Kernfunktionen:
- Säulenspeicher für Hochleistungsanalysen: Redshift verwendet eine spaltenbasierte Speicherarchitektur, die die Leistung analytischer Abfragen auf großen Datenmengen optimieren, eine effiziente Komprimierung ermöglichen und I/O-Vorgänge reduzieren soll.
- Nahtlose Integration in das AWS-Ökosystem: Redshift lässt sich in AWS-Dienste wie Amazon S3, Glue und Athena integrieren, wasseine Vielseitigkeit erhöhtund es zu einem robusten Werkzeug für Datenanalysen und -management macht.
- Redshift Spectrum: Amazon Redshift erweitert seine Analysefunktionen, indem es dir ermöglicht, große Datenmengen, die im Amazon S3-Bucket gespeichert sind, neben den Daten in deinem Redshift-Cluster zu analysieren.
- Unterstützung für komplexe SQL-Abfragen: Redshift bietet volle SQL-Unterstützung und ermöglicht so erweiterte Datentransformationen und Analysen.
Redshift Anwendungsfälle:
- ETL-lastige Arbeitsabläufe: Redshift eignet sich am besten für complexe ETL-Workflows, bei denenDaten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein geeignetes Format umgewandelt und zur Analyse in ein Data Warehouse geladen werden.
- Data Warehousing auf Unternehmensebene: Große Unternehmen brauchen sich keine Sorgen zu machen, wenn sie mit robusten strukturierten und halbstrukturierten Daten arbeiten. Redshift unterstützt Data Warehousing auf Unternehmensebene und bietet starke Fähigkeiten wie einzigartige Skalierbarkeit, hohe Leistung, starke Sicherheitsfunktionen und die Integration mit AWS-Diensten.
- BI-Berichte: Wenn du deine Daten visualisieren oder in aussagekräftigen Berichten darstellen willst, ist Redshift so konzipiert, dass es sich in Business Intelligence (BI)-Tools wie Tableau und Looker integrieren lässt, so dass Benutzerinteraktive Dashboards und detaillierte Berichte erstellen können.
Unterschiede zwischen BigQuery und Redshift
Nach einem kurzen Überblick über diese beiden Cloud Data Warehouses wollen wir ihre Unterschiede in verschiedenen Bereichen genauer untersuchen.
Architektur
Die Plattformarchitektur legt fest, wie die Systeme funktionieren sollen. Hier werde ich den Unterschied zwischen dem serverlosen, abfragebasierten Preismodell von BigQuery und dem clusterbasierten Ansatz von Redshift hervorheben.
BigQuery
Wenn du einen Hands-on-Ansatz mit automatischer Skalierung bevorzugst, ist BigQuery deine erste Wahl für Data Warehousing.
Mit BigQuery musst du keine Infrastruktur verwalten; Google kümmert sich um alles von der Bereitstellung bis zur Skalierung. Mit BigQuery zahlst du nur für die Abfragen, die du ausführst, und den Speicherplatz, den du nutzt. Dieses Umlageverfahren ist kostengünstig und hilft dir, keine Kosten für ungenutzte Ressourcen zu verursachen.
BigQuery-Architektur (Quelle: Google Cloud blog).
Redshift
Wenn du mehr Kontrolle über deine Infrastruktur brauchst und deine Cluster effektivverwaltenkannst , ist Amazon Redshift die bessere Wahl für dich. Bei Redshift musst du Cluster einrichten und verwalten, indem du den Instanztyp, die Anzahl der Knoten und die Konfiguration auswählst. Das gibt dir die Kontrolle über die Infrastruktur, aber meiner Erfahrung nach erhöht es auch die Komplexität.
Redshift bietet sowohl einen reservierten als auch einen On-Demand-Preisansatz. Bei reservierten Instanzen erhältst du einen Rabatt und verpflichtest dich, eine bestimmte Kapazität für einen bestimmten Zeitraum (z. B. ein oder drei Jahre) zu nutzen. Beim On-Demand-Pricing zahlst du für die Kapazität, die du stündlich nutzt, aber eine unsachgemäße Verwaltung kann die Kosten in die Höhe treiben.
Amazon Redshift architecture (Quelle: AWS).
Leistung
Sowohl Google BigQuery als auch Amazon Redshift bieten eine beeindruckende Leistung für umfangreiche Abfragen, aber sie sind in unterschiedlichen Fällen am besten. Schauen wir uns an, wie beide Plattformen die Leistung für große Abfragen verwalten. Dabei betonen wir die optimierte Leistung von BigQuery für Ad-hoc-Abfragen und die Kontrolle von Redshift über Cluster für vorhersehbare Arbeitslasten.
BigQuery
BigQuery ist dank seiner serverlosen Architektur in der Lage, dynamische Workloadszu verarbeiten . Dadurch kann BigQuery Workloads automatisch skalieren, was eine hohe Leistung für große Ad-hoc-Abfragen ermöglicht. Der spaltenbasierte Speicher von BigQuery ist sehr effizient für analytische Abfragen. Dieses Format reduziert die Datenmenge, die von der Festplatte gelesen wird, und beschleunigt so die Abfrageleistung.
Redshift
Redshift kann eine bessere Option sein, wenn du Cluster für eine zuverlässige Leistung in Umgebungen mit vorhersehbaren Arbeitslastenverwalten kannst . Du kannst Cluster für eine gleichbleibende Abfrageleistung abstimmen und so sicherstellen, dass deine Ressourcen für deine Geschäftsanforderungen optimiert sind.
Redshift bietet verschiedene Optionen zur Leistungsoptimierung, wie z. B. Sortier- und Verteilungsschlüssel, um die Ausführung von Abfragen zu optimieren. Diese Funktion kann zu einer besseren Leistung bei vorhersehbaren Arbeitsbelastungen führen, aber nur, wenn du weißt, was du tust! Meiner Erfahrung nach kann die Lernkurve steil sein.
Kostenstruktur
Bei der Auswahl eines Data Warehouse ist es wichtig, die Preis- und Kostenstrukturen zu verstehen, denn wir wollen für jeden Dollar, den wir ausgeben, verantwortlich sein.
Schauen wir uns an, wie das Pay-per-Query-Modell und die Speicherkosten von Google BigQuery im Vergleich zu den clusterbasierten Preisen von Amazon Redshift mit den Einsparungen durch reservierte Instanzen aussehen:
Kostenfaktor |
BigQuery |
Redshift |
Freie Ebene |
10 GB kostenlos pro Monat |
Es gibt keine kostenlose Stufe, aber eine 2-monatige kostenlose Testphase. |
Kosten für die Lagerung |
$20 pro TB für aktiven logischen Speicher, $10 für Langzeitspeicher |
$0,025 pro GB pro Monat für SSD, $0,08 pro GB für RA3 |
Abfragekosten |
5 $ pro TB für Abfragen auf Abruf |
Basierend auf der Nutzung von Recheninstanzen und Speicher |
Kosten berechnen |
Entgelte auf Basis der Kapazitätsberechnung (pro Slotstunde) |
Abrechnung auf Stundenbasis (Abruf- oder Reservierungspreise) |
Skalierung |
Automatische Skalierung mit Autoscaler |
Manuelle Skalierung mit Knotenmanagement |
Backup-Kosten |
Gebühren für Langzeitspeicher über die kostenlose Stufe hinaus |
Inbegriffen für Basis-Backups, zusätzliche Kosten für mehr Snapshots |
Zusätzliche Kosten |
Keine für Backups oder Skalierung |
Gebühren für Gleichzeitigkeitsskalierung nach der kostenlosen Testphase |
Skalierbarkeit
Einer der wichtigsten Faktoren, die wir bei der Auswahl unseres Data Warehouse berücksichtigen sollten, ist die Skalierbarkeit.
Sehen wir uns an, wie BigQuery die Speicher- und Rechnerkapazität bei Bedarf automatisch erhöht, während Redshift eine manuelle Clusterskalierung erfordert, die länger dauern kann.
BigQuery
BigQuery ist die bevorzugte Plattform, wenn du dir sicher bist, dass dein Unternehmen zusammen mit seinen Arbeitslasten und Infrastrukturen wachsen wird. Die Autoskalierungsfunktion von BigQuery entlastet dich von dieser Last und spart dir Zeit und Mühe, sodass du dich ganz auf die Datenanalyse konzentrieren kannst.
Redshift
Im Idealfall ist Redshift besser geeignet, wenn dein Unternehmen über genügend Dateningenieure verfügt. Obwohl Redshift eine aktivere Verwaltung erfordert, kann es für dein Unternehmen von Vorteil sein, vor allem wenn du eine genauere Kontrolle brauchst und Ressourcen verwalten möchtest.
Der Nachteil ist, dass die Verwaltung viel Zeit in Anspruch nimmt, auch wenn sie dir Freiheit gibt. Dein Arbeitsablauf kann komplexer werden, weil du planen, die Leistung verfolgen und handeln musst, wenn eine Skalierung erforderlich ist.
Ökosystem-Integration
Sowohl Google BigQuery als auch Amazon Redshift bieten bei der Integration mit ihren Cloud Computing-Plattformen spezifische Vorteile für ihre Ökosysteme.
BigQuery
BigQuery funktioniert reibungslos für Teams, die GCP und seine Dienste wie Google Compute Engine, Cloud Storage und Cloud Run nutzen; dann kann es von Vorteil sein, BigQuery zu verwenden, um deine Datenpipelines in derselben Umgebung zu halten.
Diese Integration in die Google-Tools und -Dienste macht BigQuery zur bevorzugten Option für Data Warehousing, wenn dein Unternehmen bereits das Google-Ökosystem nutzt, weil es einen reibungslosen Arbeitsablauf mit seinen Diensten bietet.
Redshift
Amazon Redshift lässt sich gut mit anderen Diensten im AWS-Ökosystem kombinieren. Es kann in Amazon S3, AWS Lambda und AWS Glue integriert werden, sodass du einfachen Zugang zu anderen AWS-Diensten und -Ressourcen hast. Meiner Meinung nach ist das ein großer Vorteil!
Einfachheit der Nutzung
Der Hauptunterschied zwischen Google BigQuery und Amazon Redshift ist die operative Verantwortung, die diese Dienste ihren Kunden auferlegen.
BigQuery
Da wir uns nicht um die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur kümmern müssen, übernimmt Google alles von der Bereitstellung bis zur Skalierung mit BigQuery. Mit dieser Funktion eignet sich BigQuery besonders für Unternehmen mit wenigen Infrastrukturingenieuren, die sich vor operativen Aufgaben drücken wollen.
Redshift
Redshift hingegen erfordert mehr technisches Know-how und Expertise. Wenn dein Team über Infrastrukturingenieure verfügt, gibt es weniger Probleme mit Backups, manueller Skalierung und der Bereitstellung von Clustern. Das gibt dir als Unternehmen die Kontrolle und Flexibilität über deine Infrastruktur.
Wann sollte BigQuery verwendet werden?
Es gibt verschiedene Anwendungsfälle und Szenarien, in denen Google BigQuery die erste Wahl für Data Warehousing ist. Entscheide dich für BigQuery, wenn du:
- Du nutzt bereits Google Cloud-Dienste.
Da es auf der Google Cloud Platform aufbaut, ist BigQuery eher mit Personen kompatibel, die stark in GCP investiert sind. Angenommen, du hast die meisten deiner Ressourcen innerhalb der Google Cloud Platform, wie Google Compute Engine, Cloud Storage und Cloud Run. Die Verwendung deiner Datenpipelines in derselben Umgebung kann von Vorteil sein.
- Sie benötigen Echtzeit-Analysen oder Ad-hoc-Abfragen.
BigQuery ist ein leistungsstarkes Tool für die Bearbeitung großer Datenmengen für Ad-hoc-Abfragen oder Echtzeitanalysen. Da du dich nicht um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern musst, ist sichergestellt, dass deine Abfragen schnell und effizient verarbeitet werden; deine Arbeitslast skaliert automatisch, unabhängig von der Größe oder Komplexität deiner Daten.
- Mangel an DevOps-Ressourcen zur Verwaltung der Infrastruktur.
Wenn dein Team nicht über die nötigen DevOps-Ressourcen verfügt, ist BigQuery hier der klare Sieger. Du brauchst dich nicht mit der technischen Verwaltung von Infrastrukturen zu befassen, das macht Google für dich. Das hilft dir, dich ausschließlich auf die Daten zu konzentrieren.
Wann sollte Redshift verwendet werden?
Es gibt einige Szenarien und Anwendungsfälle, in denen Amazon Redshift eindeutig die beste Data Warehousing-Lösung ist. Entscheide dich für Redshift, wenn du:
- sind stark in das AWS-Ökosystem investiert.
Wenn dein Unternehmen seine Ressourcen bereitgestellt und in das AWS-Ökosystem integriert hat, ist Redshift eine natürliche Ergänzung. Amazon Redshift wird mit anderen AWS-Diensten wie Amazon S3, AWS Lambda und AWS Glue zusammenarbeiten, sodass du dich bei der Datenverwaltung, z. B. bei der Datenspeicherung, -verarbeitung und -automatisierung, ausschließlich auf AWS verlassen kannst.
- Du brauchst eine gleichbleibende Leistung für vorhersehbare Abfragemuster.
Redshift ist mit schweren Arbeitslasten kompatibel, die eine konstante Leistung für vorhersehbare Abfragemuster und einen reibungslosen und effizienten Ablauf erfordern. Da die Redshift-Cluster anpassbar sind und du die Infrastruktur kontrollieren kannst, kannst du dein Redshift so einstellen, dass es alle spezifischen Leistungsanforderungen erfüllt.
- Sie verfügen über ETL-lastige Workflows und starke Infrastrukturmanagement-Fähigkeiten.
Wenn dein Team komplexe ETL-Workflows mit Dateningenieuren abwickelt, die die Infrastruktur verwalten, dann ist Redshift die richtige Wahl. Dies eignet sich gut für Unternehmen mit DevOps-Know-how zur Bewältigung umfangreicher Workflows; du hast die Kontrolle über Skalierung, Backups und Leistung.
BigQuery vs. Redshift: Zusammenfassende Tabelle
Nachdem wir nun einige wichtige Komponenten beider Tools besprochen haben, wollen wir uns die wichtigsten Highlights ansehen. Das sollte dir bei der Entscheidung helfen, welches Tool du für deine speziellen Bedürfnisse nutzen solltest:
Eigenschaften |
BigQuery |
Redshift |
Architektur |
Serverlose Architektur bedeutet, dass du keine Infrastruktur verwalten musst. |
Arbeitet mit einer cluster-basierten Architektur, bei der du die Cluster manuell verwalten musst. |
Leistung |
Kann große Datenmengen schnell verarbeiten, vor allem bei Echtzeit-Analysen oder Ad-hoc-Abfragen. |
Bekannt für seine zuverlässige Leistung mit vorhersehbaren Abfragemustern. |
Kostenstruktur |
Es verwendet ein Pay-per-Query-Modell, d.h. du bezahlst für die Daten, die bei jeder Abfrage verarbeitet werden. |
Es verwendet reservierte Instanzen für Kostenrabatte, bei denen du eine bestimmte Menge an Rechenressourcen im Voraus bezahlst. |
Skalierbarkeit |
Die automatische Skalierbarkeit ist eine der stärksten Eigenschaften von BigQuery. |
Da eine manuelle Skalierung erforderlich ist, musst du die Größenänderung des Clusters, die Ressourcenzuweisung und die Leistungsoptimierung verwalten. |
Ökosystem-Integration |
Die enge Integration mit den Diensten der Google Cloud Platform (GCP) macht sie zur ersten Wahl für Teams, die bereits im Google-Ökosystem arbeiten. |
Nahtlose Integration in die Amazon Web Services (AWS)-Umgebung und ihre Dienste für Teams, die bereits das AWS-Ökosystem nutzen. |
Einfachheit der Nutzung |
Die vollständig verwaltete, serverlose Architektur von BigQuery vereinfacht die Arbeit, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse im Infrastrukturmanagement erforderlich sind. |
Redshift erfordert mehr praktisches Management. Du musst Cluster, Skalierung und Leistung überwachen und verwalten. |
Fazit
In diesem Artikel wurden die wichtigsten Vergleiche zwischen BigQuery und Redshift, zwei Cloud-Data-Warehousing-Lösungen mit einzigartigen Stärken und Gegensätzen, untersucht. Die beste Wahl hängt von deinen Bedürfnissen ab, einschließlich Datenvolumen, Abfragemuster und Budget.
Wenn du tiefer in diese Plattformen eintauchen möchtest, schau dir auf dem DataCamp "Einführung in Redshift " und "Einführung in BigQuery " an. In diesen praxisorientierten Kursen lernst du die Grundlagen der einzelnen Tools kennen und erwirbst praktische Fähigkeiten, um effektiv mit modernen Data Warehouses zu arbeiten.
FAQs
Kann ich BigQuery und Redshift im selben Datenökosystem verwenden?
Ja, du kannst beide Plattformen in ein einziges Daten-Ökosystem integrieren, abhängig von deinen spezifischen Anwendungsfällen. BigQuery könnte zum Beispiel Ad-hoc-Analysen auf riesigen Datensätzen durchführen, während Redshift als primäres Data Warehouse für strukturierte Business Intelligence-Aufgaben dienen könnte. Datenintegrationstools wie Apache Airflow, dbt oder Fivetran erleichtern die Verwaltung der Arbeitsabläufe zwischen den beiden Systemen.
Wie gehen BigQuery und Redshift mit semistrukturierten Datenformaten wie JSON um?
Beide Plattformen können semistrukturierte Daten verarbeiten, aber ihre Ansätze unterscheiden sich. BigQuery bietet native Unterstützung für JSON und verschachtelte Strukturen, so dass du Felder direkt mit SQL abfragen kannst. Für Redshift musst du Redshift Spectrum verwenden, um externe JSON-Dateien abzufragen, oder die Daten für eine bessere Leistung in relationale Tabellen umwandeln.
Gibt es bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle, in denen BigQuery oder Redshift eindeutig besser ist?
BigQuery wird oft für Branchen mit schwankenden Datenmengen bevorzugt, wie z.B. Medien und Werbung, da es serverlos und bedarfsorientiert ist. Redshift glänzt in Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen, wo vorhersehbare Arbeitslasten und Dashboards in Echtzeit entscheidend sind. Die Wahl hängt jedoch immer von deinen geschäftlichen Prioritäten ab.
Wie hoch ist die Lernkurve bei der Verwendung von BigQuery im Vergleich zu BigQuery? Redshift für einen Anfänger?
Die Benutzeroberfläche und der On-Demand-Charakter von BigQuery machen es einsteigerfreundlich, vor allem für Nutzer, die mit der Google Cloud vertraut sind. Redshift erfordert möglicherweise eine steilere Lernkurve, da die Konfiguration von Clustern und die Verwaltung der Skalierung manuell erfolgen muss, obwohl Tools wie Amazon QuickSight die Nutzung für Analysen vereinfachen können.
Wie entwickeln sich die Speicherkosten bei wachsenden Datenmengen in BigQuery im Vergleich zu BigQuery. Redshift?
BigQuery wird nach der Menge der gespeicherten und abgefragten Daten berechnet, sodass die Kosten erheblich steigen können, wenn du häufig große Datensätze abfragst. Die Speicherkosten von Redshift hängen von der Größe und dem Typ des Clusters ab, den du wählst. Das macht sie berechenbarer, erfordert aber eine vorherige Optimierung zur Kostenkontrolle.
Emmanuel Akor ist ein Cloud- und DevOps-Ingenieur, der sich mit der Nutzung von Cloud-Technologien und DevOps-Tools auskennt, um wirkungsvolle Projekte voranzutreiben. Emmanuel hat einen erstklassigen Abschluss in Informatik von der Babcock University und war früher Cloud Co-Lead bei GDSC. Als Technical Content Writer zeichnet er sich dadurch aus, dass er Wissen weitergibt und mit Teams zusammenarbeitet.
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