Google BigQuery vs Snowflake: een uitgebreide vergelijking

cloudgebaseerde opslag- en rekenframeworks om flexibele en krachtige mogelijkheden voor dataopslag en -analyse te bieden. 

Bedrijven kunnen nu data consolideren in gecentraliseerde cloudopslag en analyses in dezelfde omgeving uitvoeren. Cloud datawarehousing is cruciaal voor moderne data-analyse omdat het realtime dataverwerking, geavanceerde analytics en machinelearning-toepassingen kan ondersteunen.

Snowflake en Google BigQuery zijn twee van de belangrijkste opties als het gaat om cloud datawarehouses. Snowflake heeft een unieke architectuur die opslag en rekenresources scheidt en is cloud-agnostisch, wat flexibiliteit in elke omgeving mogelijk maakt. 

Google BigQuery is een volledig beheerde, serverloze oplossing binnen Google Cloud Platform die uitblinkt in het analyseren van enorme, complexe datasets en geïntegreerde machinelearning-mogelijkheden heeft. Beide producten bieden krachtige functies voor dataopslag, -verwerking en -analyse, waardoor dataprofessionals bedrijfs­vragen efficiënter en effectiever met hun data kunnen beantwoorden. 

Naarmate organisaties enorme hoeveelheden data blijven verzamelen, speelt het leren van deze platforms een cruciale rol bij het starten van een carrière in data.

Deze gids onderzoekt Snowflake vs BigQuery en gaat in op hun functies, overeenkomsten en belangrijkste verschillen. We introduceren beide producten, laten hun voor- en nadelen zien en maken enkele belangrijke vergelijkingen op cruciale punten zoals prestaties, veiligheid en kosten.

Wat is Snowflake?

Snowflake is een cloud datawarehouse-service met een eigen architectuur die is gericht op flexibele resource­schaalbaarheid, kostenbeheer en het minimaliseren van latentie. Als je meer wilt weten, bekijk dan ons artikel Introductie tot Snowflake voor beginners.

De architectuur van Snowflake

De architectuur van Snowflake draait om drie hoofdprincipes: multi-cluster computing, gedeelde data en scheiding van opslag en compute.

Multi-cluster computing

Multi-cluster computing is een schaalbare architectuur waarbij meerdere, onafhankelijke computeclusters, zogenaamde virtual warehouses, rekenkracht leveren om aan de vraag te voldoen. Een geweldig kenmerk is Snowflakes autoscaling, waarbij meer kopieën van hetzelfde cluster worden gemaakt om aan de compute­vraag te voldoen.

Datalayer

De datalaag van Snowflake is een cruciaal onderdeel van de architectuur, ontworpen voor efficiënte data­beheer en -opslag. Het heeft zowel een centrale repository als een gedistribueerd datanetwerk. De centrale datarepository bevat alle data van de onderneming en is toegankelijk voor alle virtual warehouses. Voor betere prestaties en schaalbaarheid slaan de virtual warehouses een deel van de volledige dataset op die het vaakst wordt gebruikt.

Scheiding van opslag en compute

Snowflake scheidt opslag van compute, waardoor elk computecluster onafhankelijk kan schalen van het opslagvolume. De opslaglaag gebruikt cloudopslag om alle data persistent te bewaren, terwijl de computelaag bestaat uit virtual warehouses die queries verwerken. Deze scheiding maakt flexibel resourcemanagement en kostenbeheersing mogelijk.

Belangrijkste functies van Snowflake

Snowflake biedt verschillende kernfuncties die het tot een krachtige en flexibele datawarehouse-oplossing maken:

Virtual warehouses

Virtual warehouses zijn Snowflakes MPP- (massively parallel processing) computeclusters die SQL-queries uitvoeren. Ze kunnen onafhankelijk worden opgeschaald of afgeschaald, zodat gebruikers de rekenkracht kunnen afstemmen op specifieke workloadbehoeften. 

Daarnaast is elk virtual warehouse volledig onafhankelijk en deelt het geen resources met andere warehouses, waardoor de prestaties van andere warehouses niet worden beïnvloed. Deze flexibiliteit maakt efficiënte toewijzing van resources en kostenbeheer mogelijk, omdat gebruikers de reken­capaciteit on demand kunnen aanpassen zonder invloed op de dataopslag.

Time Travel

Time Travel is een functie waarmee gebruikers historische data kunnen benaderen op elk moment binnen een ingestelde periode. Dit is handig voor dataherstel, auditing en het analyseren van datawijzigingen in de tijd. Gebruikers kunnen data opvragen zoals die op specifieke momenten in het verleden bestond, of zelfs tabellen, schema’s of databases herstellen naar een eerdere staat.

Veilig data delen

Met de functie voor veilig datadelen van Snowflake kunnen organisaties live, gereguleerde data delen met andere Snowflake-accounts zonder de data te verplaatsen of te kopiëren. Dit naadloze delen gebeurt rechtstreeks binnen Snowflake, met behoud van dataintegriteit en -beveiliging. Het maakt realtime data­toegang mogelijk voor partners, leveranciers of klanten, stimuleert samenwerking en waarborgt tegelijk datagovernance en -controle.

De primaire architectuur van Snowflake (Bron: docs.snowflake.com)

Voordelen en nadelen van Snowflake

Snowflake biedt veel voordelen ten opzichte van andere cloud datawarehouse-oplossingen dankzij het architectuur­ontwerp en de cloud-agnostische basis. Toch zijn er ook zwakke punten, waaronder mogelijk hoge kosten en complexiteit.

Voordelen

Snowflake heeft een aantal voordelen dankzij de mogelijkheid om eenvoudig met elk cloudsysteem te integreren, flexibel te schalen en diverse workloads te verwerken.. 

• Cloud-agnostisch: Verbinding maken met meerdere cloudproviders, waaronder AWS, Azure en Google Cloud, is eenvoudig. Bedrijven kunnen hun favoriete cloudinfrastructuur kiezen of zelfs een multi-cloudstrategie hanteren.
• Flexibel schalen: De architectuur stelt gebruikers in staat hun reken­capaciteit (via virtual warehouses) op of af te schalen op basis van directe behoeften. Deze flexibiliteit zorgt voor efficiënte resource­benutting en kan helpen kosten te optimaliseren voor wisselende workloads.
• Omgaan met diverse workloads: De multi-cluster shared data-architectuur blinkt uit in het gelijktijdig beheren van verschillende soorten workloads. Of het nu gaat om dataloading, transformatie, ad-hocquery’s of complexe analytics, Snowflake kan uiteenlopende dataverwerkings­behoeften efficiënt aan.

Nadelen

Er zijn enkele nadelen aan Snowflake die samenhangen met schaal­kosten en beheercomplexiteit. De grotere flexibiliteit voegt wat extra complexiteit toe aan het beheer en de prijsstelling kan lastig te voorspellen zijn.

• Hogere kosten op schaal: Hoewel Snowflakes prijsmodel voor veel use-cases kosteneffectief kan zijn, kunnen de per seconde berekende compute­kosten bij grootschalige operaties snel oplopen als ze niet zorgvuldig worden beheerd. 
• Complex beheer: Het effectief beheren en optimaliseren van een Snowflake-implementatie kan complex zijn, vooral voor grotere organisaties. Het configureren van virtual warehouses, het tunen van prestaties en het beheren van datadeling en beveiligings­beleid vergen aanzienlijke expertise.

Wat is BigQuery?

BigQuery is Google’s enterprise datawarehouse met krachtige analytische en machinelearning­functionaliteit binnen het Google Cloud Platform. Omdat BigQuery deel uitmaakt van het Google Cloud-ecosysteem, kan het interageren met andere componenten van Google Cloud zoals Google Drive, Sheets en Cloud Storage. Dit stelt gebruikers in staat om snel en eenvoudig data te verplaatsen, analyseren en delen binnen het Google Cloud Platform.

BigQuery-architectuur (Bron: Google Cloud Blog)

Architectuur van BigQuery

BigQuery is gebouwd op Google’s Dremel-engine, die zich richt op schaalbare rekenresources om realtime analyse van read-only kolomgeoriënteerde data mogelijk te maken. 

Om BigQuery te gebruiken, hebben gebruikers een SQL-gebaseerde interface waarin je geoptimaliseerde GoogleSQL kunt draaien. Het werkt vergelijkbaar met MapReduce, waarbij het een query execution engine, logical planner en query parser gebruikt voor optimalisatie. 

Het belangrijkste verschil is dat Dremel aggregator trees gebruikt voor query-executie, waardoor realtime analyse mogelijk is, terwijl het MapReduce-framework van nature wat latentie heeft.

BigQuery Dremel (Bron: Google Cloud Blog)

Belangrijkste functies van BigQuery

BigQuery SQL

SQL draaien in BigQuery heeft als voordeel dat je Google’s unieke SQL-syntaxis kunt gebruiken. Het biedt veel van dezelfde functies als andere SQL-talen, met een paar extra toeters en bellen. Een recente functie van GoogleSQL die handig is, is de functie GROUP BY ALL. 

Daarnaast biedt GoogleSQL de mogelijkheid om zaken als iteratieve lussen en het gebruik van variabelen eenvoudiger te doen dan sommige andere SQL-talen. Zelfs zonder diepgaande kennis van GoogleSQL kunnen gebruikers BigQuery nog steeds eenvoudig benutten met standaard SQL. Bekijk zeker dit artikel over hoe je aan de slag gaat met BigQuery.

BigQuery ML

Machinelearningmodellen native in BigQuery maken is vrij eenvoudig. Je kunt SQL-syntaxis gebruiken om modellen van allerlei soorten te CREATE. Het biedt eenvoudige modellen zoals lineaire regressie en logistische regressie, evenals complexe modellen zoals boosted trees en neurale netwerken. Modellen worden vervolgens in BigQuery zelf opgeslagen en kunnen eenvoudig worden gebruikt om resultaten te genereren die vervolgens als tabellen worden opgeslagen. Dit gebeurt native in BigQuery zonder dat externe packages hoeven te worden geïmporteerd.

Voordelen van BigQuery

BigQuery heeft een aantal voordelen die het tot een krachtig hulpmiddel maken dankzij de integratie met GCP en het Dremel-systeem:

• Geïntegreerde machinelearning-mogelijkheden: BigQuery maakt het heel eenvoudig om te beginnen met trainen en voorspellen met de ingebouwde modellen. De data leeft native in BigQuery en kan gemakkelijk binnen het ecosysteem worden bewerkt.
• Kosteneffectieve structuur voor datamining: Omdat BigQuery zich richt op de hoeveelheid verwerkte data, brengen zeer complexe en computationeel intensieve analyses geen extra kosten met zich mee. Dit biedt meer mogelijkheden om uitgebreide analyses op data uit te voeren om betekenisvolle patronen te ontdekken.
• Automatisch schalen: Omdat het is gebouwd op Google Cloud, schaalt BigQuery eenvoudig op en af op basis van de behoeften van de gebruiker.

Nadelen van BigQuery

Zelfs met deze voordelen zijn er een paar zwakke punten. Sommige daarvan komen voort uit het feit dat BigQuery is ontworpen om te bestaan binnen Google Cloud. Werken met data buiten dat ecosysteem kan uitdagend zijn voor een minder technisch ingestelde dataprofessional:

• Beperkte externe integratie: Omdat het binnen Google Cloud Platform draait, is er beperkte native integratie buiten het Google-ecosysteem. Het uitvoeren van data-egress vereist extra technische kennis in andere talen zoals Python of Java, of het gebruik van de command line om data uit BigQuery te halen.
• Niet-geoptimaliseerde querykosten: Als query’s niet zijn geschreven met het datavolume in gedachten, kunnen hieraan hogere kosten verbonden zijn. Bewust omgaan met de hoeveelheid verwerkte data is essentieel voor kostenbeheersing

Snowflake vs BigQuery: prestaties en schaalbaarheid

Zowel BigQuery als Snowflake bieden vergelijkbare prestaties en schaalbaarheid, met subtiele nuances. In eenvoudigere situaties is Snowflake een betere keuze. Naarmate je data groeit en complexer wordt, krijgt BigQuery een voorsprong met zijn efficiëntere kostenstructuur en vrijwel grenzeloze schaalbaarheid.

Snowflake

Snowflakes benchmarkprestaties op de TPC-H overtreffen BigQuery. Dit betekent dat Snowflake bij de meeste standaard bedrijfs­vragen beter zal presteren. Dankzij de multi-cluster computing en gedeelde data-architectuur kan Snowflake eenvoudig opschalen om aan de eisen van elke onderneming te voldoen. 

BigQuery

Hoewel BigQuery mogelijk niet zo efficiënt is als Snowflake bij sommige eenvoudigere query’s, blinkt het uit bij complexe analyses. De native automatische schaalbaarheid vereist zeer weinig beheer om rekenresources te vergroten. Hoewel er enkele limieten zijn, door gedeelde resources binnen een organisatie, zorgt het schrijven van efficiënte query’s die de minimale hoeveelheid data verwerken ervoor dat de prestaties optimaal blijven.

BigQuery vs Snowflake: integratie en ecosysteem

Snowflake

Snowflake draait in een cloud-agnostisch ecosysteem dat niet aan een specifiek cloudplatform is gebonden. Dat betekent dat het eenvoudig kan worden geïntegreerd met andere cloudplatforms via de juiste connectors. Dit zorgt voor een soepele ervaring bij het creëren van ETL- en analytische pijplijnen die andere delen van de cloudomgeving voeden.

Rondom Snowflake bestaat een ecosysteem van 60+ tools en technologieën van derden die native connectiviteit met Snowflake bieden. Deze integraties maken het eenvoudiger om data voor te bereiden, te migreren en te visualiseren met deze tools. Voor meer geavanceerde BI-functionaliteit is er ook de Snowflake Marketplace, die toegang biedt tot unieke datasets, apps en AI-producten die specifiek voor de Snowflake-omgeving zijn gebouwd.

BigQuery

Omdat het is gebouwd binnen Google Cloud Platform, is BigQuery meer geschikt voor wie zwaar inzet op GCP. Als je de meeste processen binnen Google Cloud Platform hebt, zoals Google Compute Engine, Cloud Storage en Cloud Run, kan het voordelig zijn om BigQuery te gebruiken om je datapijplijnen binnen dezelfde omgeving te houden. Door alles binnen de omgeving te houden, kunnen kosten en rekentijd worden geoptimaliseerd. Bovendien maken de native integraties met AI/ML-tools in BigQuery het perfect voor organisaties die AI-gedreven analytics gebruiken. Datapijplijnen kunnen data rechtstreeks naar BigQuery voeren, dat vervolgens modellen kan trainen/uitkomsten kan voorspellen op basis van die data.

Beveiliging en compliance

Beveiliging is een topzorg voor gebruikers van clouddiensten. Zorgen voor naleving van overheidsnormen is belangrijk. Gelukkig bieden cloudproviders doorgaans ruime richtlijnen over beveiliging en compliance, zodat gebruikers hun data eenvoudig kunnen configureren op een manier die aan hun beveiligingsnormen voldoet. Zowel Snowflake als BigQuery hebben vergelijkbare beveiligingsfuncties met rolgebaseerd toegangsbeheer en functies voor dataherstel.

Snowflake

Snowflake biedt functies voor een veilige en betrouwbare ervaring voor organisaties. Een daarvan is de Time Travel-functie, die dataherstel mogelijk maakt in het geval van per ongeluk verwijderen. 

Een andere databeschermingsfunctie is Fail-safe, dat historische data zeven dagen bewaart nadat de Time Travel-bewaarperiode is verlopen. Deze data is niet direct toegankelijk, maar kan door Snowflake worden hersteld, wat datarobuustheid waarborgt.

Voor toegangscontrole combineert Snowflake discretionair toegangsbeheer en rolgebaseerd toegangsbeheer tot één robuust toegangs­controlesysteem. Dit stelt organisaties in staat om toegangsrechten precies te beheren op een eenvoudige, rolgebaseerde manier. 

Snowflake geeft ook prioriteit aan beveiliging door sterke versleutelings­standaarden te hanteren om data zowel tijdens transport als in rust te beschermen. Voor data in rust versleutelt Snowflake alle opgeslagen data met een hiërarchisch sleutemodel dat automatisch door Snowflake wordt geroteerd en beheerd, zonder tussenkomst van de klant.

BigQuery

BigQuery biedt ook dataherstel dankzij time-travelmogelijkheden, waarmee gebruikers verwijderde tabellen kunnen herstellen binnen het venster van zeven dagen. Als echter de volledige dataset wordt verwijderd, kunnen gebruikers verloren data niet herstellen, in tegenstelling tot in Snowflake. Dat betekent dat verwijderen in BigQuery iets voorzichtiger moet worden behandeld.

De beveiliging van BigQuery wordt voor data in rust primair door Google beheerd. Google biedt IAM, dat uitgebreide toegangs­controle en monitoring levert. Deze toegang kan op elk niveau worden beheerd, van volledige projecten tot aan specifieke tabellen binnen een bepaald project. Alle data in rust binnen de Google Cloud-omgeving wordt ook versleuteld met door Google Cloud beheerde sleutels. Als extra beveiliging nodig is, kunnen gebruikers hun eigen privésleutels leveren die data binnen Google Cloud verder kunnen versleutelen.

Snowflake vs BigQuery: kostenvergelijking

Zowel Snowflake als BigQuery hebben twee kostencomponenten: opslag en compute. Opslag is de kosten voor het bewaren van data in het warehouse ongeacht gebruik. Compute­kosten worden berekend op basis van de hoeveelheid gebruikte compute of de hoeveelheid verwerkte data. 

Opslagkosten

• Snowflake: Werkt met een pay-as-you-go-model. On-demand opslagprijs is $23 per TB per maand. Capaciteitsopslagprijzen beginnen hetzelfde als on-demand, maar het tarief daalt op basis van de gemiddelde contractwaarde (ACV) van het account.
• BigQuery:  Biedt elke maand 10 GB gratis. Daarna is het $20 per TB per maand voor actieve logische opslag, $10 per TB voor langetermijn logische opslag. Het is vervolgens $40 per TB per maand voor actieve fysieke opslag, $20 per TB per maand voor langetermijn fysieke opslag.

Computekosten

• Snowflake: Gebruikt credits om compute in rekening te brengen op basis van rekentijd en prestatieniveaus. Credits worden geprijsd op basis van de editie van Snowflake en het aantal credits per uur hangt af van het gekozen virtual warehouse-niveau (X-Small gebruikt 1 credit/uur, Medium gebruikt 4 credits/uur, enz.).
• BigQuery: Brengt kosten in rekening op basis van data die per query is verwerkt (on-demand $5 per TB) of op basis van capaciteit. Capaciteitscompute is voorspelbaarder omdat per slotuur wordt afgerekend en de autoscaler wordt gebruikt. 

BigQuery vs Snowflake: welke kies je

Nu we enkele belangrijke onderdelen van beide tools hebben doorgenomen, bekijken we hun belangrijkste hoogtepunten. Dit zou moeten helpen om te beslissen welke tool je voor jouw organisatie gebruikt:

Conclusie

Zowel Snowflake als BigQuery hebben hun unieke voor- en nadelen. Als je bedrijf vooral geïnteresseerd is in rechttoe rechtaan analyses, grote hoeveelheden data en snelle query’s, dan is Snowflake mogelijk een betere optie met zijn autoscalende virtual warehouses en compute-gebaseerde prijsstelling. 

Als je bedrijfsdoelen complexere analytics met machinelearning zijn of een sterke integratie binnen de Google Cloud Platform-omgeving, dan is BigQuery de beste keuze met zijn autoscalende compute­beheer, native ML-integratie en prijsstelling op basis van verwerkte data. 

Over beide leren is de beste optie om een baan als dataprofessional te krijgen en DataCamp biedt tal van bronnen om meer te leren.

• Beste Snowflake-certificering
• Data-analyse in Snowflake met Python en SQL
• AWS vs Snowflake
• Complete gids voor datawarehousing op GCP met BigQuery
• Google Cloud-certificering 2024