Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Saat berurusan dengan sejumlah besar data terstruktur dan semi-terstruktur dari berbagai sumber, kita memikirkan repositori terpusat untuk menyimpannya. Perspektif tentang gudang data terus berubah, dan solusi berbasis cloud menawarkan performa, fleksibilitas, dan skalabilitas yang luar biasa. Google BigQuery dan Amazon Redshift adalah solusi teratas di bidang ini.
Fitur pemrosesan data, analitik, dan penyimpanan yang kuat dari kedua gudang data berbasis cloud ini memungkinkan para profesional data mengelola data mereka dengan lebih efektif dan efisien.
Dalam artikel ini, saya akan membandingkan kedua platform tersebut secara menyeluruh, termasuk fitur, kelebihan, kekurangan, dan praktik terbaiknya. Mari kita telusuri detailnya untuk membantu Anda mengidentifikasi opsi terbaik bagi kebutuhan Anda!
Apa itu BigQuery?
Google BigQuery adalah gudang data yang sepenuhnya dikelola dan serverless yang ditawarkan oleh Google Cloud Platform (GCP). BigQuery dirancang untuk menangani set data berukuran sangat besar, memungkinkan analisis real-time, serta mendukung alur kerja pembelajaran mesin dengan manajemen infrastruktur minimal. Arsitektur serverless-nya memungkinkan Anda menggunakan kueri SQL untuk menganalisis data Anda.
BigQuery menyajikan data dalam tabel, baris, dan kolom, serta mendukung semantik transaksi basis data (ACID). Penyimpanan BigQuery direplikasi secara otomatis di berbagai lokasi untuk menyediakan ketersediaan tinggi.
Antarmuka GCP: antarmuka utama konsol BigQuery.
Fitur inti BigQuery:
- Arsitektur serverless: Anda tidak perlu repot mengelola infrastruktur. BigQuery menghilangkan kebutuhan ini dengan menyediakan sumber daya secara otomatis berdasarkan permintaan kueri.
- Analitik real-time dengan streaming insert: BigQuery dengan mudah menangani data langsung, sehingga ideal untuk sistem berbasis peristiwa. Fitur ini memungkinkan Anda mendapatkan insight dari data streaming.
- Pembelajaran mesin bawaan: BigQuery ML memungkinkan Anda membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning di lingkungan BigQuery menggunakan SQL.
- Integrasi native dengan layanan GCP: BigQuery terintegrasi dengan layanan Google Cloud lainnya seperti Pub/Sub, Cloud Storage, dan Dataflow, sehingga menambah fleksibilitasnya.
Use case BigQuery:
- Kueri ad-hoc untuk set data masif: BigQuery dibangun untuk menangani set data berukuran sangat besar, dari terabita hingga petabita. Ini berarti Anda dapat menganalisis data dalam jumlah besar secara efisien tanpa khawatir tentang masalah infrastruktur dan performa.
- Analitik real-time untuk sistem berbasis peristiwa: BigQuery mendukung arsitektur berbasis peristiwa, di mana data didorong ke sistem saat peristiwa terjadi. Dengan BigQuery, Anda dapat memantau dan menganalisis aliran data langsung untuk mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti.
- Pelatihan dan penerapan model ML: Google BigQuery menawarkan kemampuan machine learning (ML) bawaan yang memungkinkan pengguna membuat, melatih, dan menerapkan model tersebut langsung di lingkungan BigQuery tanpa bantuan alat pihak ketiga mana pun.
Apa itu Redshift?
Amazon Redshift adalah solusi gudang data berbasis cloud yang merupakan bagian dari platform komputasi awan yang lebih besar, Amazon Web Services (AWS). Dengan arsitektur berbasis kluster Redshift, pengguna dapat mengakses dan menganalisis beban kerja berskala besar yang dapat diprediksi dengan kebutuhan untuk mengelola infrastrukturnya sendiri.
Redshift memungkinkan pengguna memuat data dan langsung menjalankan kueri menggunakan Amazon Redshift query editor v2 atau alat business intelligence (BI) pilihan mereka. Layanan ini menawarkan rasio harga-performa yang sangat baik dan fitur SQL yang familier dalam lingkungan yang mudah digunakan tanpa administrasi.
Antarmuka AWS: antarmuka utama konsol Amazon Redshift.
Fitur inti Redshift:
- Penyimpanan kolumnar untuk analitik berkinerja tinggi: Redshift menggunakan arsitektur penyimpanan kolumnar yang dirancang untuk mengoptimalkan performa kueri analitik pada set data besar, memungkinkan kompresi yang efisien, dan mengurangi operasi I/O.
- Integrasi mulus dengan ekosistem AWS: Redshift terintegrasi dengan layanan AWS seperti Amazon S3, Glue, dan Athena, meningkatkan fleksibilitasnya dan menjadikannya alat yang andal untuk analitik dan pengelolaan data.
- Redshift Spectrum: Amazon Redshift memperluas kemampuan analitiknya dengan memungkinkan Anda menganalisis sejumlah besar data yang tersimpan di bucket Amazon S3 bersama data di kluster Redshift Anda.
- Dukungan untuk kueri SQL yang kompleks: Redshift menyediakan dukungan SQL lengkap, memungkinkan pengguna melakukan transformasi data dan analitik lanjutan.
Use case Redshift:
- Alur kerja ETL yang berat: Redshift paling cocok untuk menangani alur kerja ETL yang kompleks, yang melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber, mengubahnya ke format yang sesuai, dan memuatnya ke gudang data untuk dianalisis.
- Gudang data tingkat enterprise: Organisasi besar tidak perlu khawatir saat berurusan dengan data terstruktur dan semi-terstruktur yang tangguh. Redshift mendukung gudang data tingkat enterprise, menawarkan kemampuan kuat seperti skalabilitas yang unik, performa tinggi, fitur keamanan yang kuat, dan integrasi dengan layanan AWS.
- Pelaporan BI: Saat Anda ingin memvisualisasikan atau melaporkan data Anda dalam keluaran yang bermakna, Redshift dirancang untuk terintegrasi dengan alat business intelligence (BI) seperti Tableau dan Looker, memungkinkan pengguna membuat dasbor interaktif dan laporan terperinci.
Perbedaan Antara BigQuery dan Redshift
Setelah meninjau singkat kedua gudang data cloud ini, mari kita cermati perbedaannya di berbagai area.
Arsitektur
Arsitektur platform menguraikan bagaimana sistem seharusnya berfungsi. Di sini, saya akan menyoroti perbedaan antara model penetapan harga berbasis kueri yang serverless pada BigQuery dan pendekatan berbasis kluster pada Redshift.
BigQuery
Jika Anda lebih menyukai pendekatan lepas tangan dengan penskalaan otomatis, BigQuery adalah andalan Anda untuk gudang data.
BigQuery memungkinkan Anda tidak perlu mengelola infrastruktur; Google menangani semuanya mulai dari penyediaan hingga penskalaan. Dengan BigQuery, Anda hanya membayar kueri yang Anda jalankan dan penyimpanan yang Anda gunakan. Pendekatan harga bayar sesuai pemakaian ini hemat biaya dan membantu Anda tidak menanggung biaya sumber daya yang menganggur.
Arsitektur BigQuery (Sumber: blog Google Cloud).
Redshift
Jika Anda memerlukan kontrol lebih atas infrastruktur dan dapat mengelola kluster secara efektif, Amazon Redshift akan lebih cocok bagi Anda. Redshift mengharuskan Anda menyiapkan dan mengelola kluster dengan memilih tipe instance, jumlah node, dan konfigurasinya. Ini memberi Anda kontrol atas infrastruktur, namun menurut pengalaman saya, juga menambah kompleksitas.
Redshift menawarkan pendekatan harga reserved maupun on-demand. Dengan reserved instance, Anda menerima diskon dan berkomitmen pada kapasitas tertentu untuk periode waktu yang telah ditentukan (seperti satu atau tiga tahun). Harga on-demand memungkinkan Anda membayar kapasitas yang digunakan per jam, tetapi tanpa pengelolaan yang tepat dapat menjadi lebih mahal.
Arsitektur Amazon Redshift (Sumber: AWS).
Performa
Baik Google BigQuery maupun Amazon Redshift memberikan performa yang mengesankan untuk kueri berskala besar, tetapi masing-masing paling optimal dalam kasus yang berbeda. Mari lihat bagaimana kedua platform mengelola performa untuk kueri berskala besar, dengan menyoroti performa BigQuery yang dioptimalkan untuk kueri ad-hoc dan kontrol Redshift atas kluster untuk beban kerja yang dapat diprediksi.
BigQuery
BigQuery dibangun untuk dengan mudah menangani beban kerja dinamis berkat arsitektur serverless-nya. Ini memungkinkan BigQuery melakukan autoscale pada beban kerja, menghadirkan performa tinggi untuk kueri ad-hoc berskala besar. Penyimpanan kolumnar BigQuery sangat efisien untuk kueri analitik. Format ini mengurangi jumlah data yang dibaca dari disk, sehingga mempercepat performa kueri.
Redshift
Redshift bisa menjadi opsi yang lebih baik jika Anda dapat mengelola kluster untuk performa andal di lingkungan dengan beban kerja yang dapat diprediksi. Anda dapat menyetel kluster untuk performa kueri yang konsisten, memastikan sumber daya dioptimalkan untuk kebutuhan bisnis Anda.
Redshift menawarkan berbagai opsi tuning performa, seperti sort key dan distribution key, untuk mengoptimalkan eksekusi kueri. Fitur ini dapat menghasilkan performa yang lebih baik untuk beban kerja yang dapat diprediksi, tetapi hanya jika Anda tahu apa yang Anda lakukan! Menurut pengalaman saya, kurva belajarnya bisa terjal.
Struktur biaya
Memahami harga dan struktur biaya sangat penting saat memilih gudang data karena kita ingin bertanggung jawab atas setiap dolar yang kita keluarkan.
Mari tinjau bagaimana model bayar per kueri dan biaya penyimpanan Google BigQuery dibandingkan dengan harga berbasis kluster Amazon Redshift dengan penghematan reserved instance:
|
Faktor Biaya |
BigQuery |
Redshift |
|
Paket gratis |
10GB gratis per bulan |
Tidak ada paket gratis, tetapi menawarkan uji coba gratis 2 bulan |
|
Biaya penyimpanan |
$20 per TB untuk penyimpanan logis aktif, $10 untuk jangka panjang |
$0.025 per GB per bulan untuk SSD, $0.08 per GB untuk RA3 |
|
Biaya kueri |
$5 per TB untuk kueri on-demand |
Berdasarkan penggunaan instance komputasi dan penyimpanan |
|
Biaya komputasi |
Dikenakan biaya berdasarkan kapasitas komputasi (per jam slot) |
Penagihan per jam (harga on-demand atau reserved) |
|
Penskalaan |
Penskalaan otomatis dengan autoscaler |
Penskalaan manual dengan manajemen node |
|
Biaya cadangan |
Dikenakan biaya untuk penyimpanan jangka panjang di luar paket gratis |
Termasuk untuk cadangan dasar, biaya tambahan untuk snapshot lebih banyak |
|
Biaya tambahan |
Tidak ada untuk cadangan atau penskalaan |
Biaya untuk concurrency scaling setelah uji coba gratis |
Skalabilitas
Salah satu faktor terpenting yang harus kita pertimbangkan saat memilih gudang data adalah skalabilitas.
Mari kita lihat bagaimana BigQuery secara otomatis meningkatkan kapasitas penyimpanan dan komputasi sesuai permintaan, dan bagaimana Redshift memerlukan penskalaan kluster secara manual yang bisa memakan waktu lebih lama.
BigQuery
BigQuery menjadi platform pilihan saat Anda yakin bisnis Anda akan berkembang seiring beban kerja dan infrastrukturnya. Fungsionalitas autoscaling BigQuery membebaskan Anda dari beban ini, menghemat waktu dan tenaga sehingga Anda bisa berkonsentrasi sepenuhnya pada analisis data.
Redshift
Dalam kondisi ideal, Redshift akan lebih baik jika perusahaan Anda memiliki cukup engineer data. Meskipun Redshift memerlukan pengelolaan yang lebih aktif, hal ini bisa menguntungkan bagi perusahaan Anda, terutama jika Anda membutuhkan kontrol yang lebih presisi dan ingin mengelola sumber daya.
Kelemahannya adalah pengelolaan memakan banyak waktu, meski memberi Anda keleluasaan. Alur kerja Anda bisa menjadi lebih kompleks karena harus merencanakan, memantau performa, dan bertindak saat penskalaan diperlukan.
Integrasi ekosistem
Baik Google BigQuery maupun Amazon Redshift menawarkan keunggulan spesifik ekosistemnya saat diintegrasikan dengan platform komputasi awan masing-masing.
BigQuery
BigQuery bekerja mulus untuk tim yang menggunakan GCP dan layanannya, seperti Google Compute Engine, Cloud Storage, dan Cloud Run; sehingga mungkin menguntungkan menggunakan BigQuery untuk menjaga pipeline data Anda tetap dalam lingkungan yang sama.
Integrasi dengan rangkaian alat dan layanan Google ini menjadikan BigQuery pilihan utama untuk gudang data jika bisnis Anda sudah menggunakan ekosistem Google karena menawarkan alur kerja yang mulus dengan layanannya.
Redshift
Amazon Redshift akan selaras dengan layanan lain dalam ekosistem AWS. Ia dapat terintegrasi dengan Amazon S3, AWS Lambda, dan AWS Glue, memberi Anda akses mudah ke layanan dan sumber daya AWS lainnya. Menurut saya, ini adalah keunggulan besar!
Kemudahan penggunaan
Perbedaan utama antara Google BigQuery dan Amazon Redshift adalah tanggung jawab operasional yang dibebankan layanan ini kepada pelanggannya.
BigQuery
Karena kita tidak perlu khawatir mengelola infrastruktur yang mendasarinya, Google menangani semuanya mulai dari penyediaan hingga penskalaan menggunakan BigQuery. Fitur ini membuat BigQuery menonjol bagi bisnis dengan sedikit engineer infrastruktur yang ingin menghindari tanggung jawab operasional.
Redshift
Di sisi lain, Redshift menuntut keahlian teknis yang lebih. Jika tim Anda memiliki engineer infrastruktur, akan lebih sedikit masalah dalam menangani pencadangan, penskalaan manual, dan penyediaan kluster. Sebagai bisnis, ini memberi Anda kontrol dan fleksibilitas atas infrastruktur.
Kapan Menggunakan BigQuery
Ada berbagai use case dan skenario di mana Google BigQuery menjadi solusi gudang data andalan. Pilih BigQuery jika Anda:
- Sudah menggunakan layanan Google Cloud.
Karena dibangun di atas Google Cloud Platform, BigQuery lebih cocok bagi individu yang sangat berinvestasi di GCP. Misalkan Anda memiliki sebagian besar sumber daya di Google Cloud Platform, seperti Google Compute Engine, Cloud Storage, dan Cloud Run. Menggunakan pipeline data Anda dalam lingkungan yang sama mungkin bermanfaat.
- Memerlukan analitik real-time atau kueri ad-hoc.
BigQuery adalah alat yang kuat untuk menangani set data besar untuk kueri ad-hoc atau analitik real-time. Karena Anda tidak perlu khawatir mengelola infrastruktur, ini memastikan kueri Anda diproses dengan cepat dan efisien; beban kerja Anda melakukan auto-scale terlepas dari ukuran atau kompleksitas data Anda.
- Kekurangan sumber daya DevOps untuk mengelola infrastruktur.
Jika tim Anda tidak memiliki sumber daya DevOps yang diperlukan, BigQuery jelas unggul di sini. Anda tidak perlu repot dengan teknis pengelolaan infrastruktur; Google melakukannya untuk Anda. Ini membantu Anda fokus sepenuhnya pada insight data.
Kapan Menggunakan Redshift
Ada beberapa skenario dan use case di mana Amazon Redshift menjadi pilihan jelas untuk solusi gudang data. Pilih Redshift jika Anda:
- Sangat berinvestasi pada ekosistem AWS.
Jika organisasi Anda telah menerapkan sumber dayanya dan terintegrasi dalam ekosistem AWS, Redshift adalah pilihan alami. Amazon Redshift akan bekerja dengan layanan AWS lainnya seperti Amazon S3, AWS Lambda, dan AWS Glue, sehingga memungkinkan Anda bergantung sepenuhnya pada AWS untuk kebutuhan pengelolaan data, seperti penyimpanan, pemrosesan, dan otomasi data.
- Memerlukan performa konsisten untuk pola kueri yang dapat diprediksi.
Redshift kompatibel dengan beban kerja berat yang menuntut performa konsisten untuk pola kueri yang dapat diprediksi dan berjalan mulus serta efisien. Karena kluster Redshift dapat dikustomisasi dan Anda dapat mengontrol infrastruktur, Anda dapat menyetel Redshift untuk memenuhi kebutuhan performa spesifik apa pun.
- Memiliki alur kerja ETL yang berat dan kemampuan manajemen infrastruktur yang kuat.
Jika tim Anda menangani alur kerja ETL yang kompleks dengan engineer data yang mengelola infrastruktur, maka Redshift adalah pilihan yang tepat. Ini cocok bagi perusahaan dengan keahlian DevOps untuk menangani alur kerja yang berat; Anda akan memiliki kontrol atas penskalaan, pencadangan, dan performa.
BigQuery vs. Redshift: Tabel Ringkasan
Setelah kita meninjau beberapa komponen penting dari kedua alat tersebut, mari kita tinjau sorotan utamanya. Ini akan membantu Anda memutuskan alat mana yang akan digunakan untuk kebutuhan spesifik Anda:
|
Fitur |
BigQuery |
Redshift |
|
Arsitektur |
Arsitektur serverless berarti Anda tidak perlu mengelola infrastruktur apa pun. |
Beroperasi pada arsitektur berbasis kluster di mana Anda perlu mengelola kluster secara manual. |
|
Performa |
Dapat menangani set data besar dengan cepat, terutama untuk analitik real-time atau kueri ad-hoc. |
Dikenal dengan performa andal untuk pola kueri yang dapat diprediksi. |
|
Struktur biaya |
Menggunakan model bayar per kueri, artinya Anda membayar data yang diproses oleh setiap kueri. |
Menggunakan reserved instance untuk diskon biaya, di mana Anda membayar sejumlah sumber daya komputasi di muka. |
|
Skalabilitas |
Skalabilitas otomatis adalah salah satu fitur terkuat BigQuery. |
Diperlukan penskalaan manual, sehingga Anda harus mengelola pengubahan ukuran kluster, alokasi sumber daya, dan tuning performa. |
|
Integrasi ekosistem |
Integrasi mendalam dengan layanan Google Cloud Platform (GCP) menjadikannya pilihan utama bagi tim yang sudah bekerja dalam ekosistem Google. |
Terintegrasi mulus dengan lingkungan Amazon Web Services (AWS) dan layanannya untuk tim yang sudah menggunakan ekosistem AWS. |
|
Kemudahan penggunaan |
Arsitektur BigQuery yang sepenuhnya dikelola dan serverless menyederhanakannya tanpa memerlukan keterampilan manajemen infrastruktur yang mendalam. |
Redshift memerlukan pengelolaan yang lebih hands-on. Anda perlu memantau dan mengelola kluster, penskalaan, dan performa. |
Kesimpulan
Artikel ini mengulas perbandingan kunci antara BigQuery dan Redshift, dua solusi gudang data cloud dengan keunggulan dan trade-off masing-masing. Pilihan terbaik bergantung pada kebutuhan Anda, termasuk volume data, pola kueri, dan anggaran.
Jika Anda tertarik mendalami kedua platform ini, lihat Introduction to Redshift dan Introduction to BigQuery di DataCamp. Kursus praktis ini akan membantu Anda menguasai dasar-dasar setiap alat dan mendapatkan keterampilan praktis untuk bekerja efektif dengan gudang data modern.
Bisakah saya menggunakan BigQuery dan Redshift dalam ekosistem data yang sama?
Bagaimana BigQuery dan Redshift menangani format data semi-terstruktur seperti JSON?
Apakah ada industri atau use case tertentu di mana BigQuery atau Redshift jelas lebih baik?
Seperti apa kurva belajar menggunakan BigQuery vs. Redshift bagi pemula?
Bagaimana biaya penyimpanan berkembang seiring pertumbuhan set data di BigQuery vs. Redshift?
Topik
