Concorrentes do Snowflake: Comparação detalhada das 4 maiores alternativas

A Snowflake se tornou uma das principais plataformas de dados em nuvem, valorizada por sua escalabilidade e facilidade de uso. Diferentemente dos data warehouses tradicionais no local, o Snowflake é totalmente baseado na nuvem, permitindo que as empresas dimensionem os recursos de armazenamento e computação de forma independente, pagando apenas pelo que usam.

À medida que o Snowflake ganhou popularidade, surgiram os principais concorrentes, incluindo Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse e Databricks, cada um com pontos fortes e desvantagens exclusivas.

Este artigo compara os concorrentes do Snowflake, examinando suas arquiteturas, modelos de preços, desempenho e principais diferenciais em relação ao Snowfkale para ajudar empresas e indivíduos a escolher a plataforma certa para suas necessidades.

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Principais concorrentes do Snowflake Cloud Data Warehouse

Vamos começar examinando alguns dos Snowflakee o que torna cada um deles único no mercado.

Amazon Redshift

O Amazon Redshift é o data warehouse em nuvem da AWS, desenvolvido com base no PostgreSQL mas otimizado para processamento de dados em grande escala. Ele usa uma arquitetura baseada em cluster e se integra perfeitamente aos serviços da AWS, o que o torna uma excelente opção para empresas que já investiram no ecossistema da AWS.

Google BigQuery

Google BigQuery é um data warehouse sem servidor que separa o armazenamento e a computação, permitindo que os usuários analisem conjuntos de dados enormes pagando apenas pelas consultas. Com a ajuda do Google Dremel do Google, ele oferece desempenho rápido em cargas de trabalho de análise em grande escala.

Microsoft Azure Synapse

Sinapse do Azure (anteriormente SQL Data Warehouse) combina o armazenamento de dados com a análise de Big Data. Ele usa a arquitetura de processamento paralelo maciço (MPP) para lidar com dados em grande escala. O Synapse pode processar dados estruturados e não estruturados e se integra profundamente a outras ferramentas da Microsoft.

Databricks

Databricks é uma 'lakehouse' desenvolvida com base no Apache Spark, combinando recursos de data warehouse e data lake. Desenvolvido pelos criadores do Apache Spark, ele se destaca no processamento de dados em lote e em tempo real em grande escala.

Outros jogadores notáveis

• Teradata: Um participante de longa data no armazenamento de dados, conhecido por lidar com cargas de trabalho extremamente grandes.
• Oracle Autonomous Data Warehouse: Criado com base na tecnologia de banco de dados da Oracle com gerenciamento automatizado.
• IBM Db2 Warehouse: Oferece soluções na nuvem e no local com otimização de IA.
• Raio de fogo: Um concorrente mais recente focado no desempenho extremamente rápido de consultas para análises.

Cada plataforma tem sua própria arquitetura e abordagem técnica para lidar com dados em escala. Embora todos eles sirvam ao mesmo propósito básico - gerenciar e analisar grandes quantidades de dados - seus designs criam diferentes pontos fortes e limitações que exploraremos nas seções a seguir.

Snowflake vs. Concorrentes: Uma análise de cada recurso

Vamos nos aprofundar em como essas plataformas se comparam nas principais dimensões técnicas e comerciais.

Arquitetura e tecnologia

As principais diferenças entre essas plataformas ficam evidentes quando se examinam suas arquiteturas subjacentes e abordagens tecnológicas.

Abordagens de infraestrutura de nuvem

As plataformas de data warehouse adotam abordagens diferentes para a infraestrutura de nuvem. O Snowflake e o Databricks oferecem flexibilidade para várias nuvens, enquanto o Redshift, o BigQuery e o Azure Synapse se integram perfeitamente a provedores de nuvem específicos. Essas opções afetam o desempenho, a escalabilidade, a dependência do fornecedor e os custos - fatores importantes que as organizações devem considerar ao escolher uma plataforma.

A arquitetura multicloud do Snowflake funciona no AWS, Azure e Google Cloud. Seu design de três camadas (armazenamento, computação e serviços) é dimensionado de forma independente, reduzindo a dependência de fornecedores de nuvem e otimizando o desempenho.

O Amazon Redshift é executado exclusivamente no AWS, usando uma arquitetura baseada em cluster em que a computação e o armazenamento são fortemente acoplados. Essa integração beneficia os usuários da AWS, mas limita a flexibilidade de várias nuvens.

O BigQuery é um data warehouse sem servidor e totalmente gerenciado, exclusivo do Google Cloud. Ele usa o Colossus para armazenamento e o Dremel para execução rápida e distribuída de consultas.

O Azure Synapse é executado no Microsoft Azure, usando uma arquitetura MPP para distribuir cargas de trabalho. Inclui dimensionamento automático para otimizar os custos dos recursos.

A arquitetura "lakehouse" da Databricks combina recursos de data warehouse e data lake. Executado em várias plataformas de nuvem, ele usa o Delta Lake para armazenamento e o Apache Spark para processamento distribuído.

Aqui está uma tabela que resume as várias abordagens de infraestrutura de nuvem dessas plataformas:

Desempenho e escalabilidade

Cada plataforma adota uma abordagem exclusiva para os recursos de desempenho e dimensionamento. A Snowflake usa "armazéns virtuais", grupos de computadores que trabalham juntos e podem aumentar ou diminuir instantaneamente de acordo com a necessidade. Esse recurso significa que as empresas podem lidar com aumentos repentinos na carga de trabalho sem nenhum atraso. O sistema também mantém na memória os dados usados com frequência, o que torna as consultas repetidas muito mais rápidas.

O Redshift adota uma abordagem mais tradicional, em que as empresas precisam ajustar manualmente seus clusters de computadores. Embora isso proporcione um controle mais direto, fazer alterações no tamanho do cluster pode levar de alguns minutos a algumas horas. O Redshift compensa isso usando hardware especializado e armazenamento colunar que ajuda certos tipos de consultas a serem executadas muito rapidamente.

O BigQuery lida com o crescimento de forma diferente - ele ajusta automaticamente os recursos para cada consulta individual sem que os usuários precisem fazer nada. Isso significa que cada consulta obtém exatamente o poder de computação de que precisa, embora às vezes isso possa levar a custos menos previsíveis. O sistema pode processar grandes quantidades de dados, distribuindo o trabalho entre milhares de computadores simultaneamente.

O Azure Synapse oferece aos usuários duas opções para lidar com cargas de trabalho. Eles podem usar uma opção sem servidor, em que os recursos se ajustam automaticamente, ou podem configurar pools dedicados de recursos que controlam diretamente. Essa flexibilidade permite que as empresas escolham a melhor abordagem para diferentes tipos de trabalho. A plataforma também inclui otimizações especiais para o processamento de dados armazenados no Azure Data Lake.

A Databricks usa clusters do Apache Spark que podem crescer e diminuir automaticamente conforme necessário. Esses clusters são particularmente bons para processar grandes quantidades de dados em paralelo. A plataforma inclui otimizações especiais que ajudam as consultas a serem executadas mais rapidamente ao longo do tempo, aprendendo com o desempenho anterior.

Processamento de dados

Com relação aos recursos de processamento de dados, cada plataforma lida com diferentes tipos de informações. O Snowflake funciona bem com dados organizados em tabelas, bem como com dados semi-organizados, como arquivos JSON, documentos XML e arquivos Parquet. O Redshift é mais adequado para dados tradicionalmente organizados em tabelas, com algum suporte básico para outros formatos. O BigQuery pode lidar com dados organizados e semi-organizados e até mesmo processar informações à medida que elas chegam em tempo real. 

O Azure Synapse pode trabalhar com dados organizados e completamente desorganizados graças aos seus recursos Spark integrados. O Databricks oferece a maior flexibilidade, capaz de processar qualquer tipo de dados, inclusive imagens, vídeos e outros tipos de arquivos complexos.

Aqui está uma tabela que resume as diferenças em termos de desempenho e escalabilidade:

Recursos e capacidades

Cada plataforma tem recursos exclusivos adaptados a diferentes casos de uso. A seguir, comparamos as principais áreas, como compartilhamento de dados, segurança, integração e análise.

Compartilhamento e colaboração de dados

Os recursos de compartilhamento de dados e colaboração tornaram-se recursos essenciais das plataformas de dados modernas, permitindo que as organizações troquem informações com segurança com parceiros, clientes e o público. Essas plataformas oferecem várias abordagens para o compartilhamento de dados, desde trocas no estilo de mercado até o acesso direto entre contas, cada uma com diferentes compensações em termos de flexibilidade, segurança e facilidade de uso.

Snowflake fornece um mercado de dados seguro no qual as organizações podem compartilhar e monetizar seus ativos de dados. Sua arquitetura exclusiva permite que os provedores de dados compartilhem o acesso aos seus dados sem copiá-los ou movê-los fisicamente, economizando custos de armazenamento e garantindo que os dados permaneçam atualizados. Os provedores podem criar listagens de dados de marca e gerenciar o acesso por meio de salas seguras de limpeza de dados.

Redshift permite o compartilhamento de dados entre contas do AWS por meio de compartilhamentos de dados do Redshift. As organizações podem compartilhar dados em tempo real e somente leitura entre bancos de dados, contas da AWS e regiões da AWS. Isso permite que as equipes acessem os dados diretamente de seus próprios clusters Redshift sem copiar ou mover os dados. No entanto, o compartilhamento é limitado ao ecossistema da AWS.

BigQuery oferece acesso a centenas de conjuntos de dados públicos que abrangem vários domínios, como economia, saúde e dados científicos. As organizações podem compartilhar conjuntos de dados em diferentes projetos do Google Cloud e, ao mesmo tempo, manter controles de acesso granulares. A plataforma também oferece suporte ao compartilhamento de dados em tempo real por meio de APIs de streaming e integração pub/sub.

O Azure Synapse funciona com o Azure Data Share para facilitar o compartilhamento seguro de dados entre organizações. Ele suporta o compartilhamento de instantâneos e alterações incrementais de dados. Os destinatários podem receber atualizações automaticamente quando novos dados estiverem disponíveis. O serviço lida com toda a movimentação e segurança dos dados subjacentes.

A Databricks criou o protocolo aberto Delta Sharing, que permite o compartilhamento de dados armazenados no formato Delta Lake com qualquer plataforma de computação. Essa abordagem neutra em relação ao fornecedor permite que as organizações compartilhem dados com parceiros, independentemente da tecnologia que eles usam. O protocolo é compatível com cenários de compartilhamento de dados em lote e de fluxo contínuo.

Segurança e governança

A segurança e a governança são prioridades essenciais para as plataformas de dados modernas, com cada fornecedor oferecendo recursos abrangentes para proteger dados confidenciais e garantir a conformidade normativa. Essas plataformas oferecem recursos robustos de autenticação, criptografia, controles de acesso e auditoria para ajudar as organizações a manter a segurança dos dados e, ao mesmo tempo, permitir o acesso e o compartilhamento adequados dos dados.

A autenticação nessas plataformas vai além do simples nome de usuário/senha. O Snowflake oferece suporte ao Single Sign-On por meio de provedores de identidade como Okta e Azure AD. Sua autenticação multifator adiciona uma camada extra de segurança por meio de aplicativos autenticadores ou tokens de hardware. O OAuth permite o acesso seguro à API, enquanto a autenticação de par de chaves permite ferramentas e scripts automatizados.

O Redshift aproveita AWS Identity and Access Management (IAM) para autenticação e controle de acesso. Ele oferece suporte à federação com diretórios corporativos e impõe a criptografia SSL/TLS para todas as conexões. As organizações podem definir permissões refinadas no nível do banco de dados, da tabela e da coluna.

O BigQuery usa o Google Cloud IAM para gerenciamento de acesso e controles de serviço VPC para criar perímetros de segurança em torno dos recursos. As organizações podem restringir quais endereços IP podem acessar os dados e aplicar políticas para toda a organização. A plataforma mantém registros de auditoria detalhados de todos os acessos aos dados.

O Synapse se integra ao Azure Active Directory para gerenciamento de identidade. Ele oferece segurança em nível de coluna e linha para restringir os dados que os usuários podem ver. A plataforma inclui descoberta e classificação de dados incorporadas para ajudar a identificar informações confidenciais.

O Databricks Enterprise Security inclui SCIM para provisionamento automatizado de usuários, Unity Catalog para controle de acesso centralizado e registro de auditoria. As organizações podem impor requisitos de criptografia e gerenciar segredos com segurança por meio de cofres de chaves.

Recursos de integração

Os recursos de integração são um diferencial crucial entre as plataformas de dados modernas, determinando a facilidade com que elas podem se conectar a outras ferramentas e serviços na pilha de tecnologia de uma organização. Cada plataforma oferece diferentes abordagens de integração, desde conectores nativos até suporte a APIs e compatibilidade de linguagem de programação.

Floco de neve Snowpark fornece conectores pré-criados para ferramentas populares de BI, como Tableau, Power BI e Looker. Ele oferece suporte às principais linguagens de programação, incluindo Python, Java, Node.js e Go, por meio de bibliotecas de clientes oficiais. A plataforma pode consultar diretamente os dados do armazenamento em nuvem em formatos como JSON, Avro e Parquet.

O Redshift se integra profundamente ao ecossistema do AWS. Ele pode carregar dados diretamente do S3, usar o AWS Glue para fluxos de trabalho de ETL e conectar-se ao EMR para processamento de big data. A plataforma funciona com o AWS DMS para migração de banco de dados e com o AWS Backup para recuperação de desastres.

O BigQuery se conecta perfeitamente a outros serviços do Google Cloud. Ele pode consultar dados diretamente do Cloud Storage, processar dados de streaming por meio do Dataflow e integrar-se a ferramentas de operações como o Cloud Monitoring. A plataforma oferece suporte a consultas federadas em várias fontes de dados.

O Synapse oferece integração nativa com o ecossistema da Microsoft, incluindo Power BI, Azure ML e Fábrica de dados do Azure. Ele pode processar dados armazenados no Azure Data Lake Storage e integrar-se ao Azure Purview para governança de dados. A plataforma inclui ferramentas de desenvolvimento incorporadas por meio do Azure Synapse Studio.

A Databricks aproveita o amplo ecossistema do Apache Spark para processamento e análise de dados. Ele se integra ao MLflow para gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado de máquina e ao Delta Lake para armazenamento confiável de dados. A plataforma suporta a execução de contêineres personalizados e a conexão com fontes de dados externas.

Análise e aprendizado de máquina

Os recursos de análise e aprendizado de máquina tornaram-se recursos essenciais das plataformas de dados modernas, pois as organizações buscam obter insights e criar aplicativos inteligentes. Essas plataformas oferecem níveis variados de funcionalidade integrada de análise e ML, desde a análise básica de SQL até o suporte avançado de aprendizagem profunda, além de fornecer integração com ferramentas e estruturas especializadas de ML.

Snowflake Cortex fornece uma estrutura de programação para processamento de dados e aprendizado de máquina. Os usuários podem escrever UDFs e procedimentos armazenados em Python, Java ou Scala que são executados diretamente no Snowflake. A plataforma inclui tempos de execução otimizados para estruturas populares de ML e suporta a implantação de modelos como UDFs.

O Redshift se integra ao Amazon SageMaker para aprendizado de máquina. Os usuários podem treinar modelos em dados no Redshift e implantá-los para inferência no banco de dados. A plataforma inclui funções de ML incorporadas para tarefas comuns, como previsão e detecção de anomalias.

O BigQuery oferece recursos nativos de ML por meio de treinamento e previsão de modelos baseados em SQL. Os usuários podem criar modelos para classificação, regressão, previsão e muito mais sem mover os dados. A plataforma se integra à Vertex AI para fluxos de trabalho avançados de ML e implantação de modelos.

O Synapse combina a análise baseada em SQL e Spark com suporte integrado ao Azure ML. Os usuários podem desenvolver soluções completas de ML usando notebooks, criar experimentos automatizados de ML e implementar modelos para pontuação em tempo real. A plataforma inclui gerenciamento de modelo de ML integrado.

A Databricks oferece recursos abrangentes de ML por meio da integração com o MLflow. Os usuários podem rastrear experimentos, empacotar código em execuções reproduzíveis e implantar modelos como APIs REST. A plataforma inclui bibliotecas otimizadas de aprendizagem profunda e suporte para treinamento de modelos distribuídos.

Gerenciamento de preços e custos

O gerenciamento de custos e os modelos de preços são fatores críticos na avaliação das plataformas de dados para adoção empresarial. Cada plataforma adota uma abordagem diferente em relação à precificação e à otimização de custos, com diferentes graus de flexibilidade e transparência em seus modelos de faturamento.

Modelos de preços

O Snowflake usa um modelo de preço flexível baseado no consumo que separa os custos de armazenamento e computação. O armazenamento é cobrado com base no volume real de dados armazenados após a compactação, enquanto os recursos de computação são cobrados por segundo com base no uso do armazém virtual. Esse modelo permite que os clientes aumentem ou diminuam a escala instantaneamente e paguem apenas pelo uso real.

O Redshift segue uma estrutura de preços baseada em instâncias mais tradicional, na qual os clientes pagam pelas instâncias do EC2 que alimentam seus clusters. Para reduzir os custos, os clientes podem comprar instâncias reservadas com compromissos de 1 ou 3 anos que oferecem descontos significativos em comparação com os preços sob demanda. Os tipos de instância determinam a capacidade de computação e de armazenamento.

O BigQuery oferece duas opções principais de preços. O modelo sob demanda cobra pelo armazenamento e pelas consultas separadamente, com custos de consulta baseados na quantidade de dados processados. Como alternativa, os clientes podem optar por preços fixos com slots reservados para obter custos mais previsíveis. Ambos os modelos incluem cotas de nível gratuito para pequenas cargas de trabalho.

O Azure Synapse Analytics oferece dois modelos de compra: Unidades de transação de banco de dados (DTUs) que agrupam recursos de computação, armazenamento e E/S, ou preços baseados em vCore que permitem o dimensionamento separado de computação e armazenamento. O modelo vCore oferece um controle mais granular, mas exige um gerenciamento mais ativo.

O Databricks cobra com base no tempo de computação do uso do cluster mais o consumo de DBUs (Databricks Units). As DBUs medem a capacidade de processamento usada por vários tipos e configurações de instância. Os recursos premium e os controles de segurança avançados incorrem em custos adicionais com base no tamanho da implementação.

Recursos de otimização de custos

A suspensão automática de recursos de computação ajuda as organizações a reduzir gastos desnecessários. O Snowflake suspende automaticamente os armazéns virtuais após um período de inatividade. Da mesma forma, o Synapse pode pausar pools de SQL dedicados, e os clusters do Databricks podem ser desligados quando ociosos. Isso evita a cobrança pelo tempo de computação não utilizado e mantém os recursos de retomada rápida.

A otimização do armazenamento por meio da compactação é um recurso crítico de economia de custos em todas as plataformas. Cada fornecedor implementa algoritmos de compactação proprietários -o Snowflake usa microparticionamento e clustering automáticos, o Redshift emprega codificação de compactação colunar, o BigQuery otimiza automaticamente o armazenamento, o Synapse oferece compactação rowstore e columnstore e o Databricks utiliza a otimização do Delta Lake.

As ferramentas de otimização de desempenho de consultas ajudam a reduzir os custos de processamento por meio de uma execução mais eficiente. O Snowflake oferece criação de perfil de consulta e exibições materializadas. O Redshift oferece ferramentas de planejamento de consultas e gerenciamento de carga de trabalho. O BigQuery inclui recomendações de otimização de consultas. O Synapse Analytics fornece planos de execução e estatísticas. O Databricks apresenta a otimização do mecanismo Photon e o cache de consultas.

Vantagens competitivas da Snowflake

Com tantas plataformas de dados disponíveis, é importante que você saiba o que diferencia cada uma delas. Cada plataforma tem seus próprios pontos fortes, o que faz com que algumas sejam mais adequadas do que outras, dependendo das necessidades da sua organização.

Principais pontos fortes da Snowflake

Vamos dar uma olhada no que faz o Snowflake se destacar dos concorrentes: 

1. Arquitetura de várias nuvens

Além de oferecer suporte a várias nuvens, o Snowflake permite a integração perfeita de ativos de dados entre provedores de nuvem. As organizações podem manter os padrões de governança e, ao mesmo tempo, permitir que diferentes departamentos usem sua plataforma de nuvem preferida. A plataforma lida com toda a complexidade das operações entre nuvens, incluindo a otimização da transferência de dados, o alinhamento do protocolo de segurança e o ajuste de desempenho entre os provedores.

2. Separação de recursos

A arquitetura desacoplada permite o gerenciamento granular de recursos que os data warehouses tradicionais não conseguem igualar. Quando o marketing executa análises pesadas enquanto o financeiro gera relatórios de fim de mês, suas cargas de trabalho permanecem completamente isoladas. Os custos de armazenamento permanecem otimizados, pois os dados estão em um único local, enquanto o uso da computação de cada departamento é monitorado separadamente para um estorno preciso.

3. Inovação no mercado de dados

O mercado transforma a forma como as organizações monetizam e compartilham ativos de dados. As empresas do setor de saúde podem trocar informações sobre os pacientes com segurança e, ao mesmo tempo, manter a conformidade com a HIPAA. Os varejistas podem oferecer dados de estoque em tempo real aos fornecedores sem processos complexos de ETL. As instituições financeiras podem criar novos fluxos de receita empacotando e vendendo dados de transações anônimos por meio de salas seguras de limpeza de dados.

4. Gerenciamento simplificado

Os recursos de automação da plataforma vão além da manutenção básica. Quando os padrões de consulta mudam, o clustering se ajusta automaticamente sem a intervenção do DBA. A viagem no tempo se integra às políticas de governança corporativa para conformidade automatizada. A clonagem de cópia zero permite ambientes de teste instantâneos para os desenvolvedores, mantendo os custos de armazenamento baixos. O failover regional ocorre automaticamente com base em regras personalizáveis de continuidade de negócios.

Áreas para aprimoramento

Embora a Snowflake ofereça vantagens atraentes, é importante entender as possíveis desvantagens e as áreas em que a plataforma poderia evoluir para atender melhor às necessidades dos clientes:

1. Limitações atuais

Para organizações com necessidades de dados simples, a arquitetura sofisticada pode resultar em custos operacionais mais altos. O processamento de grandes volumes de imagens ou arquivos de vídeo requer soluções alternativas devido ao suporte nativo limitado. Os procedimentos armazenados complexos enfrentam gargalos de desempenho em comparação com os bancos de dados tradicionais. As organizações devem avaliar cuidadosamente os níveis de preços, pois alguns recursos essenciais de segurança exigem assinaturas premium.

2. Oportunidades de desenvolvimento

Embora existam funções básicas de aprendizado de máquina, a plataforma carece de recursos avançados, como treinamento e implantação de modelos automatizados. O processamento de dados em tempo real pode ser aprimorado, especialmente para requisitos de latência de menos de um segundo. As ferramentas de transformação de dados poderiam lidar melhor com estruturas de dados hierárquicas complexas. A plataforma poderia expandir o suporte a tipos de dados emergentes, como bancos de dados de gráficos e dados espaciais. As grandes empresas precisam de ferramentas mais sofisticadas para otimizar os custos em várias unidades de negócios e padrões de uso.

O impacto dessas características varia de acordo com o tamanho da organização e o caso de uso. As pequenas empresas se beneficiam do gerenciamento simplificado, mas devem observar os custos com cuidado. As grandes empresas podem aproveitar os sofisticados recursos de várias nuvens, mas precisam de recursos dedicados para otimização. As empresas orientadas por dados podem criar novos fluxos de receita por meio do mercado e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade regulamentar.

Conclusão

O Snowflake se destaca por sua arquitetura multinuvem, gerenciamento eficiente de recursos e mercado de dados em crescimento. Ele simplifica a integração entre nuvens, mas traz considerações sobre tipos de dados especializados, análises avançadas e gerenciamento de custos.

À medida que o Snowflake evolui, a inovação contínua ajudará a resolver suas limitações. As organizações que avaliam cuidadosamente suas necessidades podem maximizar seus benefícios e, ao mesmo tempo, gerenciar estrategicamente os custos e os recursos.

Se o Snowflake for a escolha certa para a sua organização, você precisará de uma série de materiais de treinamento e aprendizagem. Aqui estão alguns recursos excelentes para você começar: 

• Introdução ao curso Snowflake
• Tutorial de floco de neve para iniciantes: Da arquitetura à execução de bancos de dados
• Introdução à modelagem de dados no curso Snowflake
• Como aprender o Snowflake em 2025: Um guia completo
• Qual é a melhor certificação Snowflake para 2025? Escolha o caminho certo