Copo de nieve vs AWS: Elegir la solución adecuada de almacén de datos en la nube

Snowflake y Amazon Web Services (AWS) son dos de los grandes nombres de la computación en nube. Si eres ingeniero de datos o arquitecto de la nube, puede que estés familiarizado con uno u otro, si no con ambos.

En este artículo, te ayudaré a entender los pros y los contras tanto de Snowflake como de AWS. He tenido la suerte en mi carrera de tener la oportunidad de utilizar ambas herramientas, así que me complace compartir desde mi propia experiencia cuál creo que es mejor para los distintos casos de uso, para que puedas intentar tomar una decisión sobre qué herramienta utilizar, o cuál utilizar para tu empresa, si estás tomando la decisión.

Antes de empezar, si tienes otra pregunta, sobre la diferencia entre las opciones de nube privada y nube pública, te recomiendo este recurso de DataCamp: Nube privada vs. Nube pública.

¿Por qué son importantes los almacenes de datos en la nube? 

Los almacenes de datos en la nube son importantes porque ofrecen soluciones escalables, flexibles y rentables para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos. Permiten a las empresas obtener información de sus datos sin necesidad de grandes inversiones en infraestructura ni mantenimiento. Con la capacidad de manejar consultas complejas y grandes conjuntos de datos de forma eficiente, los almacenes de datos en la nube se han convertido en la columna vertebral de la analítica de datos moderna.

Si eres totalmente nuevo en los conceptos de infraestructura en la nube, puedes aprender más sobre el tema con nuestro completo Almacenamiento de datos completo.

¿Qué es Copo de Nieve? 

Snowflake es una solución de almacenamiento de datos basada en la nube que proporciona un servicio totalmente gestionado diseñado para las necesidades de datos modernas. Ofrece una arquitectura única, que permite la separación del almacenamiento y el cálculo, lo que permite un escalado flexible y una utilización eficiente de los recursos. 

Snowflake admite varios tipos de datos y proporciona un rendimiento sólido, concurrencia y simplicidad, lo que lo convierte en la opción preferida de muchas organizaciones centradas en los datos.

Características y servicios clave de Snowflake

Exploremos las principales características de Snowflake:

• Arquitectura única: La arquitectura de Snowflake está diseñada para separar el almacenamiento y la informática, permitiendo el escalado independiente de cada uno. Esto significa que puedes ampliar los recursos informáticos para manejar cargas de trabajo pesadas sin afectar a la capacidad de almacenamiento y viceversa, garantizando la eficiencia de costes y la optimización del rendimiento.
• Capacidades multi-nube: Snowflake es una plataforma multi-nube, disponible en AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Esta flexibilidad permite a las organizaciones aprovechar su proveedor de nube preferido o distribuir sus necesidades de almacenamiento de datos entre varias nubes para conseguir redundancia y optimización regional.
• Intercambio de datos y colaboración: Snowflake ofrece una función única llamada Snowflake Data Marketplace, que permite compartir datos y colaborar de forma segura y sencilla entre distintas organizaciones y ecosistemas sin necesidad de copiar o mover datos.
• Escalado y gestión automáticos: Snowflake proporciona un escalado automático de los recursos informáticos en función de las demandas de las cargas de trabajo. Esta elasticidad garantiza un rendimiento constante sin intervención manual. Además, requiere un esfuerzo administrativo mínimo, con tareas automatizadas como la puesta a punto, las copias de seguridad y las actualizaciones.
• Soporte para diversos tipos de datos: Snowflake admite datos estructurados y semiestructurados, como JSON, Avro, Parquet y XML, lo que permite la ingestión y consulta sin problemas de diversos tipos de datos sin necesidad de transformaciones complejas.
• Seguridad y conformidad sólidas: Snowflake garantiza la seguridad de los datos con encriptación de extremo a extremo, controles de acceso avanzados y cumplimiento de normas del sector como HIPAA, PCI-DSS y SOC 2 Tipo II. Su arquitectura segura está diseñada para cumplir los estrictos requisitos de seguridad de las empresas modernas.

Casos prácticos Snowflake

Ahora, echemos un vistazo a los casos de uso habituales:

• Almacenamiento y Análisis de Datos: Snowflake está optimizado para el almacenamiento de datos a gran escala y las consultas analíticas complejas, por lo que es ideal para organizaciones con importantes necesidades de análisis de datos.
• Integración de datos y ETL: Gracias a su compatibilidad con varios tipos de datos y a su integración con herramientas ETL, Snowflake simplifica el proceso de consolidación de datos de distintas fuentes en un repositorio centralizado.
• Tratamiento de datos en tiempo real: La arquitectura de Snowflake permite la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real, lo que la hace adecuada para casos de uso que requieren perspectivas puntuales y análisis actualizados.

¿Qué es AWS? 

Amazon Web Services ofrece un conjunto completo de servicios de computación en la nube, incluida su solución de almacenamiento de datos, Amazon Redshift. AWS es conocido por su extenso ecosistema, que proporciona una amplia gama de servicios que se integran a la perfección. Amazon Redshift está diseñado para el almacenamiento de datos a gran escala, ofreciendo un alto rendimiento, escalabilidad e integración con otros servicios de AWS.

Características y servicios clave de AWS

Exploremos las características clave de AWS:

• Amplia oferta de servicios: AWS ofrece una amplia gama de servicios que van más allá del almacenamiento de datos, como la informática (EC2), el almacenamiento (S3), el aprendizaje automático (SageMaker), las bases de datos (RDS, DynamoDB), etc. Esta amplia cartera permite a las empresas crear soluciones complejas e integradas.
• Infraestructura y alcance mundial: AWS opera a escala global con una vasta red de centros de datos en múltiples regiones de todo el mundo. Esto garantiza baja latencia, alta disponibilidad y capacidad de recuperación ante desastres.
• Escalabilidad y rendimiento: Amazon Redshift, la solución de almacenamiento de datos de AWS, está diseñada para el análisis de datos a gran escala. Ofrece un alto rendimiento gracias a su almacenamiento en columnas y a sus técnicas avanzadas de optimización de consultas, y puede escalar tanto el almacenamiento como el cálculo de forma independiente.
• Modelo de precios: AWS ofrece un modelo de precios flexible que incluye el pago por uso y las instancias reservadas, proporcionando rentabilidad para diferentes casos de uso y necesidades empresariales.
• Integración y Ecosistema: Los servicios de AWS están diseñados para funcionar juntos a la perfección. Por ejemplo, Amazon Redshift se integra con S3 para el almacenamiento de datos, AWS Glue para ETL (extraer, transformar, cargar) y Amazon QuickSight para inteligencia y análisis empresarial.
• Seguridad y cumplimiento: AWS proporciona sólidas funciones de seguridad, como cifrado, gestión de identidad y acceso (IAM) y conformidad con diversas normas reguladoras. Esto garantiza que los datos están protegidos y cumplen los requisitos específicos del sector.

Casos de uso de AWS

Ahora, al igual que hicimos con Snowflake, echemos un vistazo a los casos de uso comunes:

• Almacenamiento y Análisis de Datos: Amazon Redshift está optimizado para el almacenamiento y análisis de datos a gran escala, y es más que capaz de manejar consultas complejas y grandes conjuntos de datos.
• Aprendizaje automático e IA: AWS ofrece servicios completos de aprendizaje automático como Amazon SageMakerque puede utilizarse junto con Redshift para el análisis predictivo y la información basada en IA.
• Alojamiento de aplicaciones: AWS proporciona la infraestructura para alojar aplicaciones, ya sean simples sitios web o aplicaciones complejas y distribuidas, beneficiándose de su arquitectura fiable y escalable.

Copo de nieve vs AWS: Similitudes

Aunque Snowflake y AWS son plataformas distintas, comparten varias similitudes, lo que las convierte en fuertes contendientes en el mercado del almacenamiento de datos en la nube.

Escalabilidad

Tanto Snowflake como AWS ofrecen soluciones escalables que pueden manejar volúmenes de datos crecientes y cargas de consulta cada vez mayores. Proporcionan mecanismos para escalar el almacenamiento y los recursos informáticos de forma independiente, garantizando un rendimiento óptimo.

Rendimiento

Ambas plataformas están diseñadas para ofrecer un alto rendimiento en el procesamiento y consulta de datos. Utilizan técnicas de optimización y arquitecturas avanzadas para gestionar eficazmente consultas complejas y grandes conjuntos de datos.

Seguridad

Snowflake y AWS dan prioridad a la seguridad, ofreciendo sólidas funciones de seguridad como el cifrado, el aislamiento de la red y los controles de acceso para proteger los datos sensibles. Cumplen diversas normas y reglamentos del sector para garantizar la seguridad y privacidad de los datos.

Copo de nieve vs AWS: Diferencias

A pesar de sus similitudes, Snowflake y AWS tienen varias diferencias que los distinguen. Comprender estas diferencias puede ayudarte a elegir la plataforma que mejor se adapte a tus necesidades.

Snowflake utiliza una arquitectura única que separa los recursos de almacenamiento y los informáticos, permitiendo un escalado independiente para mayor flexibilidad y eficiencia. Su modelo de precios basado en el consumo ofrece ahorros de costes para cargas de trabajo variables. Copo de Nieve también es conocido por su sencillez. Cuenta con escalado automático y una configuración rápida, lo que facilita su uso incluso a quienes no tienen mucha experiencia en la nube.

Amazon Redshift de AWS combina almacenamiento y computación, proporcionando un gran rendimiento pero requiriendo una cuidadosa planificación para el escalado. Su modelo de precios, con instancias bajo demanda y reservadas, se adapta a las cargas de trabajo constantes, pero es menos flexible para el uso fluctuante. Redshift ofrece un amplio control y personalización, ideal para usuarios con necesidades específicas de ajuste, pero requiere más experiencia y gestión práctica.

Vamos a documentar las diferencias en una tabla.

El impacto de la IA

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el panorama de los datos, mejorando las capacidades de las soluciones de almacenamiento de datos en la nube como Snowflake y AWS. Ambas plataformas integran la IA para optimizar el rendimiento, proporcionan análisis avanzados y admiten sofisticados modelos de aprendizaje automático (ML), mejorando aún más sus propuestas de valor.

Copo de nieve e IA 

Snowflake aprovecha la IA a través de su integración con Cortex, una plataforma de IA y ML diseñada para simplificar y acelerar el ciclo de vida del aprendizaje automático dentro del ecosistema Snowflake. Cortex AI permite a los científicos y analistas de datos construir, entrenar y desplegar modelos ML directamente en Snowflake, utilizando las capacidades de procesamiento de datos escalables y de alto rendimiento de la plataforma.

Mediante el uso de Cortex AI, los usuarios pueden automatizar la ingeniería de características, gestionar la formación de modelos y poner en funcionamiento modelos ML sin necesidad de mover los datos fuera de Snowflake, garantizando la seguridad e integridad de los datos. La arquitectura de Snowflake permite una integración perfecta con varios marcos y herramientas de IA y ML, como DataRobot y H2O.ai, mejorando la capacidad de realizar análisis avanzados y obtener información procesable a partir de los datos.

Además, Snowflake emplea algoritmos de IA para el ajuste automático del rendimiento y la optimización de las consultas, ajustando dinámicamente los recursos, prediciendo las demandas de la carga de trabajo y optimizando los planes de ejecución de las consultas. El resultado es un rendimiento eficaz y rentable, que reduce la necesidad de intervención manual y permite a los usuarios centrarse en obtener información de sus datos.

AWS y la IA 

AWS ofrece un conjunto completo de servicios de IA y ML bajo su cartera de AWS Machine Learning, que incluye Amazon SageMaker, AWS Lambda y AWS Deep Learning AMIs. Amazon Redshift se integra con estos servicios, lo que permite a los usuarios aprovechar la IA para el análisis avanzado y el entrenamiento de modelos directamente en su almacén de datos.

Amazon SageMaker, por ejemplo, permite a los científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos ML a escala, con una estrecha integración con Redshift para un acceso a los datos sin fisuras. AWS también proporciona servicios de IA preconstruidos, como Amazon Comprehend para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), Amazon Rekognition para el análisis de imágenes y vídeos, y Amazon Forecast para la previsión de series temporales, que pueden integrarse con Redshift para mejorar las capacidades de análisis de datos.

Una comparación detallada

En esta sección, compararemos Snowflake y AWS en características específicas, proporcionando un análisis paralelo para destacar sus puntos fuertes y débiles. En concreto, evaluaremos cada una de ellas en función de su interfaz de usuario, integración de datos, optimización del rendimiento y seguridad.

Interfaz de usuario

Snowflake ofrece una interfaz intuitiva y fácil de usar y una integración perfecta con diversas herramientas de datos. AWS cuenta con una interfaz rica pero compleja y una fuerte integración centrada sobre todo en otros servicios de AWS. 

Ganador: Snowflake, por su interfaz más fácil de usar y sencilla.

Integración de datos

Snowflake admite una amplia gama de formatos y fuentes de datos, fácil integración con herramientas ETL y soporte nativo para datos semiestructurados. AWS proporciona un amplio soporte para varios formatos de datos, una sólida integración con su ecosistema, pero requiere una configuración adicional para algunos tipos de datos.

Ganador: Snowflake, por su soporte nativo y simplicidad en la integración de datos.

Optimización del rendimiento

Snowflake ofrece ajuste automático del rendimiento, separación de cálculo y almacenamiento para un escalado eficiente, y soporte de alta concurrencia. AWS proporciona opciones de ajuste manual y automatizado del rendimiento, pero su arquitectura acoplada requiere una gestión cuidadosa de los recursos.

Ganador: Snowflake, por su optimización automática y alta concurrencia.

Seguridad

Snowflake proporciona encriptación de extremo a extremo, control de acceso basado en funciones y cumplimiento de las normas del sector. AWS ofrece funciones de seguridad completas, integración con las herramientas de seguridad de AWS y conformidad con múltiples normativas. 

Ganador: Tie, ya que ambas plataformas ofrecen sólidas funciones de seguridad.

AI

Snowflake utiliza Cortex AI para la optimización, simplificando el uso de la IA. AWS tiene una amplia cartera de servicios de IA y se integra con Redshift.

Ganador: Tie, ya que ambas plataformas están haciendo un buen uso de las tecnologías de vanguardia en sus respectivas áreas. 

Tabla resumen

Reflexiones finales

En mi opinión, Snowflake destaca por su facilidad de uso, su arquitectura flexible y su optimización automática del rendimiento, lo que lo convierte en una opción excelente para las organizaciones que buscan simplicidad y eficacia. Su arquitectura única, que separa el almacenamiento y la informática, permite un escalado independiente y una utilización eficiente de los recursos. Además, según mi experiencia, las capacidades multi-nube de Snowflake y sus sólidas funciones para compartir datos proporcionan versatilidad y facilidad de colaboración entre diferentes plataformas y organizaciones.

AWS, con su amplio ecosistema y sus sólidas características de seguridad, es ideal para las empresas profundamente integradas en el entorno de AWS. Amazon Redshift, como parte de AWS, se beneficia de una integración perfecta con una amplia gama de servicios de AWS, lo que permite soluciones integrales que aprovechan toda la potencia de la nube de AWS. En mi opinión, Redshift ofrece un alto rendimiento y escalabilidad, aunque a menudo me parece que requiere una gestión más manual en comparación con Snowflake. Las amplias medidas de seguridad y las certificaciones de conformidad de AWS lo convierten en una opción sólida para las organizaciones con requisitos normativos y de seguridad estrictos.

En última instancia, la mejor opción depende de tus necesidades específicas, patrones de carga de trabajo e infraestructura existente. Según mi experiencia, las organizaciones que ya han invertido en el ecosistema de AWS pueden encontrar en Amazon Redshift la solución más cohesionada y potente, mientras que las que buscan un almacén de datos fácil de usar, altamente escalable y compatible con múltiples nubes pueden preferir Snowflake. 

Si buscas un recurso introductorio completo sobre Amazon Web Services, consulta nuestro curso Introducción a AWS. Alternativamente, para preguntas específicas, puedes consultar nuestro tutorial Introducción al S3. Por último, si este artículo te ha interesado para explorar Snowflake, te recomiendo el curso Introducción a Snowflake de DataCamp como un excelente punto de partida. Además de nuestra guía detallada: Tutorial de copos de nieve para principiantes.