Snowflake vs AWS : choisir le bon entrepôt de données cloud

Snowflake et Amazon Web Services (AWS) comptent parmi les plus grands noms du cloud. Si vous êtes data engineer ou architecte cloud, vous connaissez sans doute l'un ou l'autre, voire les deux.

Dans cet article, je vous aide à comprendre les avantages et les limites de Snowflake et d'AWS. J'ai eu la chance d'utiliser les deux solutions au cours de ma carrière : je partage donc mon retour d'expérience pour indiquer laquelle me semble la mieux adaptée selon les cas d'usage, afin de vous aider à choisir l'outil à adopter pour vous ou pour votre entreprise, si vous devez trancher.

Avant de commencer, si vous vous interrogez sur la différence entre cloud privé et cloud public, je vous recommande cette ressource DataCamp : Private Cloud vs. Public Cloud.

Pourquoi les entrepôts de données cloud sont-ils importants ?

Les entrepôts de données cloud offrent des solutions évolutives, flexibles et rentables pour stocker et analyser de grands volumes de données. Ils permettent aux entreprises de tirer des enseignements de leurs données sans investissements lourds en infrastructure ni coûts de maintenance. Capables de gérer efficacement des requêtes complexes et des jeux de données massifs, ils constituent la colonne vertébrale de l'analytics moderne.

Si vous débutez totalement sur les notions d'infrastructure cloud, approfondissez le sujet avec notre cours complet Data Warehousing .

Qu'est-ce que Snowflake ?

Snowflake est un entrepôt de données 100 % cloud, proposé en mode managé et conçu pour les besoins data modernes. Son architecture sépare le stockage du calcul, ce qui permet d'ajuster chaque couche de façon indépendante et d'optimiser l'utilisation des ressources.

Snowflake prend en charge de nombreux formats, offre de hautes performances, une forte concurrence d'accès et une grande simplicité d'usage : un choix prisé des organisations orientées données.

Fonctionnalités et services clés de Snowflake

Passons en revue les points forts de Snowflake :

• Architecture unique : l'architecture de Snowflake sépare stockage et calcul, pour une mise à l'échelle indépendante. Vous pouvez renforcer la puissance de calcul pour absorber des charges lourdes sans impacter la capacité de stockage, et inversement : économies et performances à la clé.
• Capacités multi-cloud : Snowflake est disponible sur AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. Cette flexibilité permet de s'appuyer sur le fournisseur de cloud de votre choix ou de répartir les besoins sur plusieurs clouds pour la résilience et l'optimisation régionale.
• Partage et collaboration sur les données : Snowflake propose le Snowflake Data Marketplace, qui permet de partager et consommer des données de manière sécurisée entre organisations, sans copier ni déplacer les données.
• Mise à l'échelle et gestion automatiques : Snowflake ajuste automatiquement les ressources de calcul selon la charge. Cette élasticité garantit des performances constantes sans intervention manuelle, avec un minimum d'administration (tuning, sauvegardes, mises à jour automatisés).
• Prise en charge de formats hétérogènes : Snowflake gère les données structurées et semi-structurées (JSON, Avro, Parquet, XML) et permet leur ingestion et interrogation sans transformations complexes.
• Sécurité et conformité renforcées : chiffrement de bout en bout, contrôles d'accès avancés et conformité avec HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 Type II : l'architecture de Snowflake répond aux exigences de sécurité les plus strictes.

Cas d'usage de Snowflake

Voici les cas d'usage fréquents :

• Entrepôt de données et analytics : Snowflake est optimisé pour les entrepôts à grande échelle et les requêtes analytiques complexes : idéal pour des besoins d'analyse soutenus.
• Intégration de données et ETL : grâce à la prise en charge de multiples formats et à l'intégration avec les outils ETL, Snowflake facilite la centralisation de données issues de sources variées.
• Traitement en temps réel : l'architecture de Snowflake permet l'ingestion et le traitement temps réel, pour des insights à jour et exploitables rapidement.

Qu'est-ce qu'AWS ?

Amazon Web Services propose une vaste suite de services cloud, dont son entrepôt de données Amazon Redshift. AWS est connu pour la richesse de son écosystème et l'intégration fluide entre ses services. Conçu pour l'analytique à grande échelle, Amazon Redshift offre hautes performances, évolutivité et intégration native avec les autres services AWS.

Fonctionnalités et services clés d'AWS

Voici les principaux atouts d'AWS :

• Large portefeuille de services : au-delà de l'entrepôt de données, AWS couvre le calcul (EC2), le stockage (S3), le machine learning (SageMaker), les bases de données (RDS, DynamoDB), etc. De quoi construire des architectures complètes et intégrées.
• Infrastructure et présence mondiale : AWS opère à l'échelle mondiale avec un vaste réseau de data centers multi-régions : faible latence, haute disponibilité et reprise sur incident au rendez-vous.
• Scalabilité et performances : Amazon Redshift, la brique d'entrepôt sur AWS, est conçu pour l'analytique à grande échelle. Stockage columnaire, optimisation avancée des requêtes et mise à l'échelle indépendante du stockage et du calcul.
• Modèle tarifaire : AWS propose un modèle flexible : paiement à l'usage et instances réservées, pour optimiser les coûts selon les profils d'utilisation.
• Intégration et écosystème : les services AWS sont pensés pour fonctionner ensemble. Par exemple, Redshift s'intègre avec S3 pour le stockage, AWS Glue pour l'ETL et Amazon QuickSight pour la BI et l'analytics.
• Sécurité et conformité : AWS offre des fonctionnalités de sécurité robustes (chiffrement, IAM) et une large conformité réglementaire, pour protéger les données et répondre aux exigences sectorielles.

Cas d'usage d'AWS

Comme pour Snowflake, voici les cas d'usage typiques :

• Entrepôt de données et analytics : Amazon Redshift est optimisé pour l'entrepôt de données à grande échelle et gère très bien les requêtes complexes et les volumes massifs.
• Machine learning et IA : AWS propose des services complets comme Amazon SageMaker, à utiliser avec Redshift pour l'analytique prédictive et l'IA.
• Hébergement d'applications : AWS fournit l'infrastructure pour héberger des applications, des sites simples aux systèmes distribués complexes, avec une architecture fiable et évolutive.

Snowflake vs AWS : points communs

Bien que Snowflake et AWS soient différents, ils partagent plusieurs similarités qui en font deux acteurs majeurs de l'entrepôt de données cloud.

Scalabilité

Les deux solutions gèrent la croissance des volumes et des charges de requêtes, avec des mécanismes de mise à l'échelle indépendante du stockage et du calcul pour des performances optimales.

Performances

Les deux plateformes visent des performances élevées pour le traitement et l'interrogation des données, avec des optimisations avancées pour gérer requêtes complexes et jeux de données volumineux.

Sécurité

Snowflake et AWS mettent la sécurité au premier plan : chiffrement, isolement réseau, contrôles d'accès, conformité aux standards ; tout est en place pour protéger les données sensibles.

Snowflake vs AWS : différences

Malgré leurs points communs, Snowflake et AWS présentent des différences marquantes. Les connaître vous aidera à choisir la plateforme la plus adaptée à vos besoins.

Snowflake s'appuie sur une architecture unique qui sépare stockage et calcul pour plus de flexibilité et d'efficacité. Son modèle de tarification à la consommation permet des économies lorsque les charges varient. Snowflake est aussi reconnu pour sa simplicité : mise à l'échelle automatique et démarrage rapide, même sans expertise cloud poussée.

Amazon Redshift (AWS) couple stockage et calcul : les performances sont au rendez-vous, mais la mise à l'échelle demande plus de planification. Son modèle à la demande et en instances réservées convient aux charges prédictibles, mais se montre moins flexible quand l'usage fluctue. Redshift offre un contrôle fin et des options de personnalisation, idéal si vous souhaitez un tuning poussé ; en contrepartie, il requiert davantage d'expertise et de gestion opérationnelle.

Récapitulons ces différences dans un tableau.

L'impact de l'IA

L'intelligence artificielle (IA) transforme le paysage data et dote Snowflake comme AWS de nouvelles capacités. Les deux plateformes intègrent l'IA pour optimiser les performances, proposer des analyses avancées et prendre en charge des modèles sophistiqués de machine learning (ML), renforçant ainsi leur proposition de valeur.

Snowflake et l'IA

Snowflake exploite l'IA via son intégration avec Cortex, une plateforme IA/ML pensée pour simplifier et accélérer le cycle de vie ML au sein de l'écosystème Snowflake. Cortex AI permet aux data scientists et analystes de créer, entraîner et déployer des modèles ML directement dans Snowflake, en s'appuyant sur ses capacités de traitement évolutives et performantes.

Avec Cortex AI, vous pouvez automatiser la feature engineering, gérer l'entraînement des modèles et les opérationnaliser sans extraire les données de Snowflake, en préservant sécurité et intégrité. L'architecture de Snowflake s'intègre également avec divers frameworks et outils IA/ML (DataRobot, H2O.ai, etc.) pour mener des analyses avancées et générer des insights actionnables.

De plus, Snowflake recourt à des algorithmes d'IA pour l'auto-optimisation et le tuning des requêtes : allocation dynamique des ressources, anticipation des charges et optimisation des plans d'exécution. À la clé : efficacité et coûts maîtrisés, avec moins d'interventions manuelles.

AWS et l'IA

AWS propose une suite complète de services IA/ML via le portefeuille AWS Machine Learning, dont Amazon SageMaker, AWS Lambda et les AMI de deep learning. Amazon Redshift s'y intègre pour activer l'IA au service de l'analytique avancée et de l'entraînement de modèles directement depuis l'entrepôt.

Amazon SageMaker permet par exemple de construire, entraîner et déployer des modèles à l'échelle, avec une intégration étroite à Redshift pour un accès fluide aux données. AWS fournit aussi des services IA préétablis, tels qu'Amazon Comprehend pour le traitement du langage naturel (NLP), Amazon Rekognition pour l'analyse d'images et vidéos, et Amazon Forecast pour la prévision de séries temporelles, tous intégrables avec Redshift pour enrichir vos analyses.

Comparaison détaillée

Dans cette section, nous comparons Snowflake et AWS sur des critères précis pour mettre en lumière leurs forces et limites : interface utilisateur, intégration des données, optimisation des performances et sécurité.

Interface utilisateur

Snowflake offre une interface intuitive et conviviale, avec une intégration fluide à de nombreux outils data. AWS propose une interface riche mais plus complexe, fortement orientée vers ses propres services.

Gagnant : Snowflake, pour son interface plus simple et directe.

Intégration des données

Snowflake prend en charge un large éventail de formats et sources, s'intègre facilement aux outils ETL et gère nativement les données semi-structurées. AWS propose un support étendu et une forte intégration à son écosystème, mais certaines données nécessitent des configurations supplémentaires.

Gagnant : Snowflake, pour son support natif et sa simplicité d'intégration.

Optimisation des performances

Snowflake offre un tuning automatique, la séparation calcul/stockage pour une échelle efficace et une forte concurrence d'exécution. AWS propose des options de tuning manuel et automatique, mais son architecture couplée exige une gestion rigoureuse des ressources.

Gagnant : Snowflake, pour son optimisation automatique et sa haute concurrence.

Sécurité

Snowflake propose un chiffrement de bout en bout, un contrôle d'accès basé sur les rôles et la conformité aux standards. AWS fournit une sécurité très complète, s'intègre à ses outils de sécurité et répond à de nombreuses réglementations.

Gagnant : ex aequo, les deux plateformes offrent une sécurité robuste.

IA

Snowflake s'appuie sur Cortex AI pour simplifier et optimiser l'usage de l'IA. AWS dispose d'un large portefeuille de services IA et les intègre à Redshift.

Gagnant : ex aequo, chacun capitalise sur des technologies de pointe dans son domaine.

Tableau récapitulatif

En conclusion

Selon moi, Snowflake se distingue par sa simplicité, son architecture flexible et son optimisation automatique des performances : un excellent choix si vous recherchez efficacité et facilité d'usage. La séparation stockage/calcul permet une mise à l'échelle indépendante et une utilisation fine des ressources. Ses capacités multi-cloud et ses fonctionnalités de partage de données facilitent également la collaboration entre plateformes et organisations.

AWS, avec son écosystème très riche et sa sécurité de haut niveau, convient idéalement aux entreprises déjà ancrées dans l'environnement AWS. Amazon Redshift bénéficie d'intégrations profondes avec une large gamme de services AWS pour créer des solutions complètes et puissantes. À mon sens, Redshift offre d'excellentes performances et une forte évolutivité, même s'il requiert souvent plus de gestion manuelle que Snowflake. Les mesures de sécurité et les certifications d'AWS en font un très bon choix pour les organisations aux exigences réglementaires strictes.

Au final, le meilleur choix dépend de vos besoins, de vos profils de charges et de votre existant. D'après mon expérience, les organisations déjà investies dans l'écosystème AWS trouveront en Amazon Redshift une solution cohérente et puissante, tandis que celles qui recherchent un entrepôt simple à administrer, très évolutif et compatible multi-cloud préféreront Snowflake.

Si vous souhaitez une introduction complète à Amazon Web Services, suivez notre cours Introduction to AWS. Pour des questions ciblées, consultez aussi notre tutoriel Introduction to S3. Enfin, si cet article vous donne envie d'explorer Snowflake, je vous recommande le cours Introduction to Snowflake ainsi que notre guide détaillé : Snowflake Tutorial For Beginners.