Google BigQuery बनाम Snowflake: एक व्यापक तुलना

क्लाउड-आधारित स्टोरेज और कंप्यूटेशन फ्रेमवर्क, लचीला और उच्च-प्रदर्शन डेटा स्टोरेज व एनालिटिक्स क्षमता प्रदान करते हैं। 

अब व्यवसाय डेटा को केंद्रीकृत क्लाउड स्टोरेज में समेकित कर सकते हैं और उसी परिवेश में एनालिटिक्स चला सकते हैं। क्लाउड डेटा वेयरहाउसिंग आधुनिक डेटा एनालिटिक्स के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग, उन्नत एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों का समर्थन कर सकती है।

Snowflake और Google BigQuery क्लाउड डेटा वेयरहाउस के लिए दो प्रमुख विकल्प हैं। Snowflake की एक अनूठी आर्किटेक्चर है जो स्टोरेज और कंप्यूट संसाधनों को अलग करती है और किसी भी क्लाउड पर चल सकने वाली (क्लाउड एग्नॉस्टिक) होने के कारण किसी भी परिवेश में लचीलापन देती है। 

Google BigQuery, Google Cloud Platform के भीतर एक पूर्ण-प्रबंधित, सर्वरलेस समाधान है जो अत्यंत बड़े और जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने में उत्कृष्ट है और इसमें एकीकृत मशीन लर्निंग क्षमता है। दोनों उत्पाद डेटा स्टोरेज, प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स के लिए शक्तिशाली सुविधाएँ प्रदान करते हैं, जिससे डेटा प्रोफेशनल्स अपने डेटा के साथ व्यावसायिक प्रश्नों का अधिक कुशलता और प्रभावशीलता से उत्तर दे सकते हैं। 

जैसे-जैसे संगठन विशाल मात्रा में डेटा एकत्र करते जा रहे हैं, इन प्लेटफॉर्म्स को सीखना डेटा में करियर शुरू करने के लिए महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

यह गाइड Snowflake बनाम BigQuery की जांच करेगा, उनकी विशेषताओं, समानताओं और प्रमुख अंतरों को खोजेगा। हम दोनों उत्पादों का परिचय देंगे, उनके लाभ और सीमाएँ दिखाएँगे, और प्रदर्शन, सुरक्षा और लागत जैसी महत्वपूर्ण विशेषताओं पर कुछ प्रमुख तुलना करेंगे।

Snowflake क्या है?

Snowflake एक क्लाउड डेटा वेयरहाउस सेवा है जिसकी अपनी आर्किटेक्चर लचीले संसाधन स्केलिंग, लागत प्रबंधन, और विलंबता को न्यूनतम करने पर केंद्रित है। यदि आप अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो हमारा शुरुआती लोगों के लिए Snowflake का परिचय लेख देखें।

Snowflake की आर्किटेक्चर

Snowflake की आर्किटेक्चर के तीन मुख्य सिद्धांत हैं: मल्टी-क्लस्टर कंप्यूटिंग, साझा डेटा, और स्टोरेज व कंप्यूट संसाधनों का पृथक्करण।

मल्टी-क्लस्टर कंप्यूटिंग

मल्टी-क्लस्टर कंप्यूटिंग एक स्केलेबल आर्किटेक्चर है जहाँ कई स्वतंत्र कंप्यूट क्लस्टर, जिन्हें वर्चुअल वेयरहाउस कहा जाता है, मांग को पूरा करने के लिए कंप्यूटेशनल संसाधन प्रदान करते हैं। एक शानदार सुविधा है Snowflake की ऑटो-स्केलिंग, जहाँ कंप्यूट मांग को पूरा करने के लिए उसी क्लस्टर की और प्रतिलिपियाँ बनाई जाती हैं।

डेटा लेयर

Snowflake की डेटा लेयर उसकी आर्किटेक्चर का एक महत्वपूर्ण घटक है, जिसे कुशल डेटा प्रबंधन और स्टोरेज के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें एक केंद्रीय रिपॉजिटरी और वितरित डेटा नेटवर्क दोनों हैं। केंद्रीय डेटा रिपॉजिटरी पूरे उद्यम का डेटा रखती है और सभी वर्चुअल वेयरहाउस के लिए सुलभ होती है। बेहतर प्रदर्शन और स्केलिंग के लिए, वर्चुअल वेयरहाउस पूरे डेटा सेट के उस हिस्से को संग्रहीत करते हैं जिसका सबसे अधिक उपयोग होता है।

स्टोरेज और कंप्यूट का पृथक्करण

Snowflake स्टोरेज को कंप्यूट से अलग करता है, जिससे प्रत्येक कंप्यूट क्लस्टर स्टोरेज की मात्रा से स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकता है। स्टोरेज लेयर क्लाउड स्टोरेज का उपयोग करके सभी डेटा को स्थायी रूप से रखती है, जबकि कंप्यूट लेयर वर्चुअल वेयरहाउस से बनी होती है जो क्वेरी प्रोसेस करते हैं। यह पृथक्करण अधिक लचीले संसाधन प्रबंधन और लागत नियंत्रण को सक्षम करता है।

Snowflake की प्रमुख विशेषताएँ

Snowflake कई प्रमुख सुविधाएँ प्रदान करता है जो इसे एक शक्तिशाली और लचीला डेटा वेयरहाउसिंग समाधान बनाती हैं:

वर्चुअल वेयरहाउस

वर्चुअल वेयरहाउस, Snowflake के MPP (मैसिवली पैरेलल प्रोसेसिंग) कंप्यूट क्लस्टर हैं जो SQL क्वेरी चलाते हैं। इन्हें स्वतंत्र रूप से ऊपर या नीचे स्केल किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता विशिष्ट वर्कलोड आवश्यकताओं से मेल खाने के लिए कंप्यूटिंग पावर समायोजित कर सकते हैं। 

साथ ही, प्रत्येक वर्चुअल वेयरहाउस पूरी तरह स्वतंत्र होता है और अन्य के साथ संसाधन साझा नहीं करता, जिससे एक का प्रदर्शन दूसरे पर प्रभाव नहीं डालता। यह लचीलापन कुशल संसाधन आवंटन और लागत प्रबंधन को सक्षम करता है, क्योंकि उपयोगकर्ता डेटा स्टोरेज को प्रभावित किए बिना मांग के अनुरूप कंप्यूट क्षमता समायोजित कर सकते हैं।

टाइम ट्रैवल

Time Travel एक सुविधा है जो उपयोगकर्ताओं को एक निर्धारित अवधि के भीतर किसी भी समय बिंदु पर ऐतिहासिक डेटा तक पहुँचने देती है। यह डेटा रिकवरी, ऑडिटिंग, और समय के साथ डेटा परिवर्तनों का विश्लेषण करने में उपयोगी है। उपयोगकर्ता अतीत के विशिष्ट समय पर मौजूद डेटा को क्वेरी कर सकते हैं, या तालिकाओं, स्कीमा, या डेटाबेस को पूर्व स्थिति में बहाल कर सकते हैं।

सुरक्षित डेटा साझाकरण

Snowflake की सुरक्षित डेटा साझाकरण सुविधा संगठनों को अन्य Snowflake खातों के साथ लाइव, गवर्न्ड डेटा को बिना डेटा को स्थानांतरित या कॉपी किए साझा करने देती है। यह निर्बाध साझाकरण सीधे Snowflake के भीतर होता है, जिससे डेटा की अखंडता और सुरक्षा बनी रहती है। यह भागीदारों, आपूर्तिकर्ताओं, या ग्राहकों के लिए रीयल-टाइम डेटा एक्सेस सक्षम करता है, जिससे डेटा सहयोग संभव होता है और साथ ही डेटा गवर्नेंस और नियंत्रण सुनिश्चित होता है।

Snowflake की प्राथमिक आर्किटेक्चर (स्रोत: docs.snowflake.com)

Snowflake के लाभ और सीमाएँ

Snowflake अपनी आर्किटेक्चर डिज़ाइन और क्लाउड-एग्नॉस्टिक नींव के साथ अन्य क्लाउड डेटा वेयरहाउस समाधानों पर कई लाभ प्रदान करता है। हालांकि, इसमें कुछ कमजोरियाँ भी हैं जिनमें संभावित रूप से उच्च लागत और जटिलता शामिल है।

लाभ

Snowflake के कई लाभ हैं, क्योंकि यह किसी भी क्लाउड सिस्टम के साथ आसानी से एकीकृत होता है, स्केलिंग में लचीला है, और विविध वर्कलोड को संभाल सकता है। 

• क्लाउड-एग्नॉस्टिक: AWS, Azure और Google Cloud सहित कई क्लाउड प्रदाताओं से कनेक्ट करना सीधा है। कंपनियाँ अपने पसंदीदा क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का चयन कर सकती हैं या मल्टी-क्लाउड रणनीति भी अपना सकती हैं।
• लचीला स्केलिंग: आर्किटेक्चर उपयोगकर्ताओं को तात्कालिक आवश्यकताओं के आधार पर अपनी कंप्यूट क्षमता (वर्चुअल वेयरहाउस के माध्यम से) ऊपर या नीचे समायोजित करने देता है। यह लचीलापन संसाधनों के कुशल उपयोग को सक्षम करता है और विभिन्न वर्कलोड के लिए लागत को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है।
• विविध वर्कलोड प्रबंधन: मल्टी-क्लस्टर साझा डेटा आर्किटेक्चर एक साथ विभिन्न प्रकार के वर्कलोड को प्रबंधित करने में उत्कृष्ट है। चाहे वह डेटा लोडिंग, ट्रांसफॉर्मेशन, ऐड-हॉक क्वेरी, या जटिल एनालिटिक्स हो—Snowflake विविध डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं को कुशलतापूर्वक संभाल सकता है।

सीमाएँ

Snowflake की कुछ कमियाँ इसकी स्केलिंग लागत और प्रबंधन जटिलता से जुड़ी हैं। अधिक लचीलापन प्रबंधन में अतिरिक्त जटिलता लाता है और मूल्य निर्धारण का अनुमान लगाना कुछ हद तक चुनौतीपूर्ण हो सकता है।

• बड़े पैमाने पर उच्च लागत: यद्यपि Snowflake का मूल्य निर्धारण मॉडल कई उपयोग मामलों के लिए किफायती हो सकता है, कंप्यूट संसाधनों के लिए प्रति-सेकंड बिलिंग, यदि सावधानी से प्रबंधित न की जाए, तो बड़े पैमाने के संचालन के लिए तेजी से बढ़ सकती है। 
• प्रबंधन में जटिलता: Snowflake परिनियोजन का प्रभावी प्रबंधन और अनुकूलन जटिल हो सकता है, विशेषकर बड़े संगठनों के लिए। वर्चुअल वेयरहाउस कॉन्फ़िगर करना, प्रदर्शन ट्यूनिंग करना, और डेटा साझा करने व सुरक्षा नीतियों का प्रबंधन करना—इन सबके लिए पर्याप्त विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

BigQuery क्या है?

BigQuery Google का एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस है, जिसमें Google Cloud Platform के भीतर शक्तिशाली एनालिटिकल और मशीन लर्निंग कार्यक्षमता मौजूद है। क्योंकि BigQuery Google Cloud इकोसिस्टम का हिस्सा है, यह Google Drive, Sheets और Cloud Storage जैसे अन्य Google Cloud घटकों के साथ इंटरैक्ट कर सकता है। इससे उपयोगकर्ता Google Cloud Platform के भीतर ही डेटा को जल्दी और आसानी से ट्रांसफर, विश्लेषण और साझा कर सकते हैं।

BigQuery आर्किटेक्चर (स्रोत: Google Cloud Blog)

BigQuery की आर्किटेक्चर

BigQuery, Google के Dremel इंजन पर आधारित है जो स्केलेबल कंप्यूटेशनल संसाधनों पर केंद्रित है ताकि केवल-पढ़ने योग्य कॉलमनर डेटा का रीयल-टाइम विश्लेषण संभव हो सके। 

BigQuery का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं के पास एक SQL-आधारित इंटरफ़ेस होता है जहाँ आप अनुकूलित GoogleSQL चला सकते हैं। यह MapReduce के समान काम करता है, जहाँ यह अनुकूलन के लिए क्वेरी एक्ज़िक्यूशन इंजन, लॉजिकल प्लानर और क्वेरी पार्सर का उपयोग करता है। 

मुख्य अंतर यह है कि Dremel, क्वेरी निष्पादन के लिए एग्रीगेटर ट्रीज़ का उपयोग करता है, जो रीयल-टाइम विश्लेषण की अनुमति देता है, जबकि MapReduce फ्रेमवर्क में स्वाभाविक रूप से कुछ विलंबता होती है।

BigQuery Dremel (स्रोत: Google Cloud Blog)

BigQuery की प्रमुख विशेषताएँ

BigQuery SQL

BigQuery में SQL चलाने का लाभ यह है कि आप Google की विशिष्ट SQL सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं। यह अन्य SQL भाषाओं की अधिकांश समान सुविधाएँ प्रदान करता है, साथ ही कुछ अतिरिक्त क्षमताओं के साथ। Google SQL की हालिया उपयोगी सुविधा GROUP BY ALL फ़ंक्शन है। 

इसके अलावा, GoogleSQL कुछ अन्य SQL भाषाओं की तुलना में इटरेटिव लूप्स और वेरिएबल्स के उपयोग जैसी चीज़ें अधिक आसानी से करने की क्षमता देता है। GoogleSQL का गहरा ज्ञान न होने पर भी, उपयोगकर्ता मानक SQL के साथ BigQuery का आसानी से लाभ उठा सकते हैं। इस लेख को अवश्य देखें—BigQuery में शुरुआत कैसे करें।

BigQuery ML

BigQuery में नैटिव रूप से मशीन लर्निंग मॉडल बनाना काफी आसान है। आप SQL सिंटैक्स का उपयोग करके तरह-तरह के मॉडल CREATE कर सकते हैं। यह सरल मॉडल जैसे लीनियर रिग्रेशन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन से लेकर बूस्टेड ट्रीज़ और न्यूरल नेटवर्क जैसे जटिल मॉडलों तक प्रदान करता है। मॉडल BigQuery में ही संग्रहित होते हैं और आसानी से ऐसी भविष्यवाणियाँ/परिणाम उत्पन्न करने में उपयोग किए जा सकते हैं जिन्हें बाद में तालिकाओं के रूप में सहेजा जाता है। यह सब BigQuery में नैटिव रूप से होता है, किसी बाहरी पैकेज आयात करने की आवश्यकता नहीं होती।

BigQuery के लाभ

GCP के साथ एकीकरण और Dremel सिस्टम के कारण BigQuery के कई लाभ हैं, जो इसे एक शक्तिशाली टूल बनाते हैं:

• एकीकृत मशीन लर्निंग क्षमता: BigQuery में बिल्ट-इन मॉडलों के साथ प्रशिक्षण और प्रेडिक्शन शुरू करना बहुत आसान है। डेटा नैटिव रूप से BigQuery में रहता है और इकोसिस्टम के भीतर आसानी से प्रोसेस किया जा सकता है।
• डेटा माइनिंग के लिए किफायती संरचना: क्योंकि BigQuery डेटा प्रोसेस की गई मात्रा पर केंद्रित है, अत्यधिक जटिल और कंप्यूट-गहन विश्लेषण अतिरिक्त लागत नहीं जोड़ता। इससे डेटा पर व्यापक विश्लेषण करके सार्थक पैटर्न निकालने के अधिक अवसर मिलते हैं।
• स्वचालित स्केलिंग: Google Cloud पर निर्मित होने के कारण, BigQuery उपयोगकर्ता की आवश्यकता के अनुसार आसानी से ऊपर-नीचे स्केल करता है।

BigQuery की सीमाएँ

इन लाभों के बावजूद, कुछ कमजोरियाँ भी हैं। इनमें से कुछ इस तथ्य के कारण हैं कि BigQuery को Google Cloud में रहने के लिए डिज़ाइन किया गया था। उस इकोसिस्टम के बाहर डेटा के साथ काम करना कम तकनीकी पृष्ठभूमि वाले डेटा प्रोफेशनल के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है:

• सीमित बाहरी एकीकरण: क्योंकि यह Google Cloud Platform में रहता है, Google इकोसिस्टम के बाहर नैटिव एकीकरण सीमित है। डेटा निर्गमन (egress) करने के लिए अन्य भाषाओं जैसे Python, Java में अतिरिक्त तकनीकी ज्ञान या कमांड लाइन का उपयोग करके BigQuery से डेटा निकालने की आवश्यकता होगी।
• अनुकूलित न की गई क्वेरी लागत: यदि क्वेरियाँ डेटा वॉल्यूम को ध्यान में रखकर नहीं लिखी गईं, तो इन अनुकूलित न की गई क्वेरियों से अधिक लागत हो सकती है। प्रोसेस की जा रही डेटा मात्रा के प्रति सजग रहना, लागत प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण है।

Snowflake बनाम BigQuery: प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी

BigQuery और Snowflake दोनों समान प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं, हालांकि दोनों में कुछ सूक्ष्म भिन्नताएँ हैं। सरल परिस्थितियों में, Snowflake बेहतर विकल्प रहता है। जैसे-जैसे आपका डेटा बढ़ता है और अधिक जटिल होता है, अधिक किफायती लागत संरचना और लगभग असीम स्केलिंग के साथ BigQuery को बढ़त मिलती है।

Snowflake

TPC-H पर Snowflake का बेंचमार्क प्रदर्शन BigQuery से बेहतर है। इसका मतलब है कि अधिकांश मानक व्यावसायिक प्रश्नों पर Snowflake बेहतर प्रदर्शन करेगा। अपनी मल्टी-क्लस्टर कंप्यूटिंग और साझा डेटा आर्किटेक्चर के कारण, Snowflake किसी भी एंटरप्राइज़ की मांगों को पूरा करने के लिए आसानी से स्केल करता है। 

BigQuery

हालाँकि कुछ सरल क्वेरियों पर BigQuery, Snowflake जितना कुशल न हो, यह जटिल विश्लेषण में उत्कृष्ट है। नैटिव ऑटोमैटिक स्केलिंग कंप्यूटेशनल संसाधन बढ़ाने के लिए बहुत कम प्रबंधन मांगती है। कुछ सीमाएँ अवश्य हैं—संगठन के भीतर साझा संसाधनों के कारण—लेकिन ऐसी कुशल क्वेरियाँ लिखना जो न्यूनतम डेटा प्रोसेस करें, सुनिश्चित करेगा कि प्रदर्शन इष्टतम बना रहे।

BigQuery बनाम Snowflake: एकीकरण और इकोसिस्टम

Snowflake

Snowflake एक क्लाउड-एग्नॉस्टिक इकोसिस्टम में चलता है जो किसी विशेष क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म से बंधा नहीं है। इसका अर्थ है कि इसे उपयुक्त कनेक्टरों का उपयोग करके अन्य क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म्स के साथ आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। इससे ETL और एनालिटिकल पाइपलाइनों को बनाना सुगम हो जाता है जो क्लाउड एंटरप्राइज़ के अन्य हिस्सों में फ़ीड करती हैं।

Snowflake के आसपास 60+ थर्ड-पार्टी टूल्स और तकनीकों का एक इकोसिस्टम मौजूद है जो Snowflake के लिए नैटिव कनेक्टिविटी प्रदान करते हैं। ये इंटीग्रेशन थर्ड-पार्टी टूल्स के साथ डेटा तैयार करने, माइग्रेट करने और विज़ुअलाइज़ करने को आसान बनाते हैं। अधिक उन्नत BI कार्यक्षमता के लिए, Snowflake में Snowflake Marketplace भी है, जो Snowflake परिवेश के लिए विशेष रूप से बनाए गए अद्वितीय डेटासेट, ऐप्स, और AI उत्पादों तक पहुँच प्रदान करता है।

BigQuery

क्योंकि यह Google Cloud Platform में निर्मित है, BigQuery उन लोगों के लिए अधिक उपयुक्त है जो GCP में गहराई से निवेशित हैं। यदि आपके अधिकांश प्रोसेस Google Cloud Platform जैसे Google Compute Engine, Cloud Storage और Cloud Run के भीतर हैं, तो डेटा पाइपलाइनों को उसी परिवेश में रखने के साधन के रूप में BigQuery का उपयोग करना लाभकारी हो सकता है। सब कुछ उसी परिवेश में रखने से लागत और कंप्यूटेशन समय को अनुकूलित किया जा सकता है। साथ ही, BigQuery में AI/ML टूल्स के साथ नैटिव एकीकरण इसे उन संगठनों के लिए उपयुक्त बनाता है जो AI-चालित एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं। डेटा पाइपलाइनें सीधे BigQuery में डेटा फ़ीड कर सकती हैं, जो फिर उस डेटा के आधार पर मॉडल प्रशिक्षित/परिणामों की भविष्यवाणी कर सकती हैं।

सुरक्षा और अनुपालन

सुरक्षा, क्लाउड सेवाओं के उपयोगकर्ताओं के लिए सर्वोच्च चिंता है। सरकारी मानकों के अनुरूप उचित अनुपालन सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। सौभाग्य से, क्लाउड प्रदाता सुरक्षा और अनुपालन के संबंध में पर्याप्त मार्गदर्शन प्रदान करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने सुरक्षा मानकों को पूरा करने के तरीके से अपने डेटा को आसानी से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। Snowflake और BigQuery दोनों में रोल-आधारित एक्सेस मैनेजमेंट और डेटा रिकवरी जैसे समान सुरक्षा फीचर मौजूद हैं।

Snowflake

Snowflake संगठनों के लिए सुरक्षित और विश्वसनीय अनुभव बनाने हेतु फीचर देता है। इनमें से एक है Time Travel फीचर, जो आकस्मिक विलोपन की स्थिति में डेटा रिकवरी की अनुमति देता है। 

एक अन्य डेटा सुरक्षा सुविधा है Fail-safe, जो Time Travel रिटेंशन अवधि समाप्त होने के बाद सात दिनों तक ऐतिहासिक डेटा को बनाए रखती है। यह डेटा सीधे सुलभ नहीं होता, लेकिन Snowflake द्वारा पुनर्प्राप्त किया जा सकता है, जिससे डेटा की लचीलापन सुनिश्चित होती है।

एक्सेस कंट्रोल के लिए, Snowflake विवेकाधीन एक्सेस कंट्रोल और रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल को एक एकल, मज़बूत एक्सेस कंट्रोल सिस्टम में संयोजित करता है। यह संगठनों को सरल रोल-आधारित तरीके से एक्सेस विशेषाधिकारों का सटीक प्रबंधन करने देता है। 

Snowflake डेटा को ट्रांज़िट और रेस्ट दोनों स्थितियों में सुरक्षित रखने के लिए मज़बूत एन्क्रिप्शन मानकों का उपयोग कर सुरक्षा को प्राथमिकता देता है। डेटा-एट-रेस्ट के लिए, Snowflake सभी संग्रहित डेटा को एक पदानुक्रमित कुंजी मॉडल से एन्क्रिप्ट करता है, जिसे Snowflake स्वतः घुमाता और बिना किसी ग्राहक हस्तक्षेप के स्वतः प्रबंधित करता है।

BigQuery

BigQuery भी अपनी टाइम ट्रैवल क्षमता के कारण कुछ डेटा रिकवरी प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता सात-दिवसीय टाइम-ट्रैवल विंडो के भीतर हटाई गई तालिकाओं को पुनर्प्राप्त कर सकते हैं। हालाँकि, यदि संपूर्ण डेटासेट हटा दिया जाता है, तो उपयोगकर्ता Snowflake के विपरीत खोया हुआ डेटा पुनर्प्राप्त नहीं कर पाते। इसका अर्थ है कि BigQuery में विलोपन को थोड़ा अधिक सावधानी से संभालना होगा।

BigQuery की सुरक्षा मुख्य रूप से Google द्वारा डेटा-एट-रेस्ट के लिए प्रबंधित की जाती है। Google IAM, व्यापक एक्सेस कंट्रोल और मॉनिटरिंग प्रदान करता है। इस एक्सेस को किसी भी स्तर पर—पूरे प्रोजेक्ट्स से लेकर किसी विशेष प्रोजेक्ट के भीतर विशिष्ट तालिकाओं तक—प्रबंधित किया जा सकता है। Google क्लाउड परिवेश के भीतर सभी डेटा-एट-रेस्ट, Google Cloud-प्रबंधित कुंजियों का उपयोग करके एन्क्रिप्ट किया जाता है। यदि अतिरिक्त सुरक्षा आवश्यक हो, तो उपयोगकर्ता अपनी निजी कुंजियाँ प्रदान कर सकते हैं, जो Google Cloud के भीतर डेटा को और एन्क्रिप्ट कर सकती हैं।

Snowflake बनाम BigQuery: लागत तुलना

Snowflake और BigQuery, दोनों की लागत के दो घटक होते हैं: स्टोरेज और कंप्यूट। स्टोरेज वह लागत है जो उपयोग से स्वतंत्र होकर वेयरहाउस के भीतर डेटा संग्रहीत करने के लिए लगती है। कंप्यूट लागत या तो उपयोग की गई कंप्यूट मात्रा या प्रोसेस किए गए डेटा की मात्रा के आधार पर गणना की जाती है। 

स्टोरेज लागत

• Snowflake: पे-एज़-यू-गो मॉडल पर काम करता है। ऑन-डिमांड स्टोरेज प्राइसिंग $23 प्रति TB / प्रति माह है। कैपेसिटी स्टोरेज प्राइसिंग की शुरुआत ऑन-डिमांड स्टोरेज प्राइसिंग के समान होती है, लेकिन दर खाते के औसत अनुबंध मूल्य (ACV) के आधार पर कम होती जाती है।
• BigQuery:  हर महीने 10GB निःशुल्क प्रदान करता है। इसके बाद, सक्रिय लॉजिकल स्टोरेज के लिए $20 प्रति TB प्रति माह, दीर्घकालिक लॉजिकल स्टोरेज के लिए $10 प्रति TB। फिर सक्रिय फिज़िकल स्टोरेज के लिए $40 प्रति TB प्रति माह, दीर्घकालिक फिज़िकल स्टोरेज के लिए $20 प्रति TB प्रति माह।

कंप्यूट लागत

• Snowflake: कंप्यूट समय और प्रदर्शन स्तरों के आधार पर कंप्यूट के लिए शुल्क लेने हेतु क्रेडिट का उपयोग करता है। क्रेडिट्स की कीमत Snowflake के संस्करण पर निर्भर करती है, और प्रति घंटा उपभोग किए गए क्रेडिट्स की संख्या चुने गए वर्चुअल वेयरहाउस स्तर पर निर्भर करती है (X-Small 1 क्रेडिट/घंटा, Medium 4 क्रेडिट/घंटा, आदि)।
• BigQuery: प्रति क्वेरी प्रोसेस किए गए डेटा (ऑन-डिमांड $5 प्रति TB) या कैपेसिटी कंप्यूट के आधार पर शुल्क लेता है। कैपेसिटी कंप्यूट अधिक अनुमानित है क्योंकि यह स्लॉट-घंटे के आधार पर शुल्क लेता है और ऑटोस्केलर का उपयोग करता है। 

BigQuery बनाम Snowflake: किसका उपयोग करें

अब जब हमने दोनों टूल्स के कुछ प्रमुख घटकों पर चर्चा कर ली है, तो उनके मुख्य हाइलाइट्स की समीक्षा करते हैं। इससे आपके एंटरप्राइज़ के लिए किस टूल का उपयोग करना है, यह तय करने में मदद मिलेगी:

निष्कर्ष

Snowflake और BigQuery, दोनों के अपने-अपने विशिष्ट लाभ और सीमाएँ हैं। यदि आपका व्यवसाय मुख्यतः सरल विश्लेषण, बड़े डेटा वॉल्यूम और तेज़ क्वेरियों में रुचि रखता है, तो Snowflake अपने ऑटो-स्केलिंग वर्चुअल वेयरहाउस और कंप्यूट-आधारित मूल्य निर्धारण के साथ बेहतर विकल्प हो सकता है। 

यदि आपके व्यवसाय के लक्ष्य अधिक जटिल एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग या Google Cloud Platform स्पेस में भारी एकीकरण से जुड़े हैं, तो BigQuery अपने ऑटो-स्केलिंग कंप्यूट प्रबंधन, नैटिव ML इंटीग्रेशन और डेटा-प्रोसेस्ड आधारित मूल्य निर्धारण के साथ उपयुक्त विकल्प है। 

दोनों के बारे में सीखना, डेटा प्रोफेशनल के रूप में नौकरी पाने के लिए सबसे अच्छा विकल्प है और DataCamp सीखने के लिए कई संसाधन प्रदान करता है।

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