Snowflake vs AWS: Escolhendo a solução certa de data warehouse na nuvem

Snowflake e Amazon Web Services (AWS) são dois dos maiores nomes da computação em nuvem. Se você for um engenheiro de dados ou um arquiteto de nuvem, talvez esteja familiarizado com um ou outro, se não com ambos.

Neste artigo, ajudarei você a entender os prós e os contras do Snowflake e do AWS. Tive a sorte de, em minha carreira, ter a oportunidade de usar as duas ferramentas, portanto, fico feliz em compartilhar, com base em minha própria experiência, qual delas considero melhor para diferentes casos de uso, para que você possa tentar tomar uma decisão sobre qual ferramenta usar, ou qual usar para sua empresa, se estiver tomando essa decisão.

Antes de começarmos, se você tiver outra pergunta sobre a diferença entre as opções de nuvem privada e nuvem pública, recomendo este recurso do DataCamp: Nuvem privada vs. nuvem privada. Nuvem pública.

Por que os data warehouses na nuvem são importantes? 

Os data warehouses em nuvem são importantes porque oferecem soluções dimensionáveis, flexíveis e econômicas para armazenar e analisar grandes volumes de dados. Eles permitem que as empresas obtenham insights de seus dados sem a necessidade de investimentos significativos em infraestrutura ou manutenção. Com a capacidade de lidar com consultas complexas e grandes conjuntos de dados com eficiência, os data warehouses na nuvem se tornaram a espinha dorsal da análise de dados moderna.

Se você é totalmente novo nos conceitos de infraestrutura em nuvem, pode aprender mais sobre o assunto com nosso abrangente Armazenamento de dados abrangente.

O que é Snowflake? 

O Snowflake é uma solução de armazenamento de dados baseada na nuvem que fornece um serviço totalmente gerenciado, projetado para as necessidades modernas de dados. Ele oferece uma arquitetura exclusiva, que permite a separação do armazenamento e da computação, o que possibilita o dimensionamento flexível e a utilização eficiente dos recursos. 

O Snowflake é compatível com vários tipos de dados e oferece desempenho robusto, simultaneidade e simplicidade, o que faz dele a escolha preferida de muitas organizações centradas em dados.

Principais recursos e serviços do Snowflake

Vamos explorar os principais recursos do Snowflake:

• Arquitetura exclusiva: A arquitetura do Snowflake foi projetada para separar o armazenamento e a computação, permitindo o dimensionamento independente de cada um. Isso significa que você pode ampliar os recursos de computação para lidar com cargas de trabalho pesadas sem afetar a capacidade de armazenamento e vice-versa, garantindo a eficiência de custos e a otimização do desempenho.
• Recursos de várias nuvens: O Snowflake é uma plataforma multinuvem, disponível no AWS, no Microsoft Azure e no Google Cloud. Essa flexibilidade permite que as organizações aproveitem seu provedor de nuvem preferido ou distribuam suas necessidades de armazenamento de dados em várias nuvens para redundância e otimização regional.
• Compartilhamento e colaboração de dados: A Snowflake oferece um recurso exclusivo chamado Snowflake Data Marketplace, que permite o compartilhamento seguro e fácil de dados e a colaboração entre diferentes organizações e ecossistemas, sem a necessidade de copiar ou mover dados.
• Dimensionamento e gerenciamento automáticos: Com o Snowflake, você pode dimensionar automaticamente os recursos de computação com base nas demandas de carga de trabalho. Essa elasticidade garante um desempenho consistente sem intervenção manual. Além disso, requer um esforço administrativo mínimo, com tarefas automatizadas como ajuste, backups e atualizações.
• Suporte a diversos tipos de dados: O Snowflake oferece suporte a dados estruturados e semiestruturados, incluindo JSON, Avro, Parquet e XML, permitindo a ingestão e a consulta contínuas de vários tipos de dados sem a necessidade de transformações complexas.
• Segurança e conformidade robustas: A Snowflake garante a segurança dos dados com criptografia de ponta a ponta, controles de acesso avançados e conformidade com os padrões do setor, como HIPAA, PCI-DSS e SOC 2 Tipo II. Sua arquitetura segura foi projetada para atender aos rigorosos requisitos de segurança das empresas modernas.

Casos de uso do Snowflake

Agora, vamos dar uma olhada nos casos de uso comuns:

• Armazenamento e análise de dados: O Snowflake é otimizado para armazenamento de dados em grande escala e consultas analíticas complexas, o que o torna ideal para organizações com necessidades significativas de análise de dados.
• Integração de dados e ETL: Com seu suporte a vários tipos de dados e integração com ferramentas ETL, o Snowflake simplifica o processo de consolidação de dados de diferentes fontes em um repositório centralizado.
• Processamento de dados em tempo real: A arquitetura do Snowflake permite a ingestão e o processamento de dados em tempo real, tornando-o adequado para casos de uso que exigem insights oportunos e análises atualizadas.

O que é a AWS? 

A Amazon Web Services oferece um conjunto abrangente de serviços de computação em nuvem, incluindo sua solução de armazenamento de dados, o Amazon Redshift. A AWS é conhecida por seu extenso ecossistema, fornecendo uma ampla gama de serviços que se integram perfeitamente. O Amazon Redshift foi projetado para armazenamento de dados em grande escala, oferecendo alto desempenho, escalabilidade e integração com outros serviços do AWS.

Principais recursos e serviços da AWS

Vamos explorar os principais recursos do AWS:

• Amplas ofertas de serviços: A AWS fornece uma vasta gama de serviços além do armazenamento de dados, incluindo computação (EC2), armazenamento (S3), machine learning (SageMaker), banco de dados (RDS, DynamoDB) e muito mais. Esse amplo portfólio permite que as empresas criem soluções complexas e integradas.
• Infraestrutura e alcance global: O AWS opera em escala global com uma vasta rede de data centers em várias regiões do mundo. Isso garante baixa latência, alta disponibilidade e recursos de recuperação de desastres.
• Escalabilidade e desempenho: O Amazon Redshift, a solução de armazenamento de dados do AWS, foi projetado para análise de dados em grande escala. Ele oferece alto desempenho por meio de seu armazenamento colunar e técnicas avançadas de otimização de consultas, e pode dimensionar o armazenamento e a computação de forma independente.
• Modelo de preços: A AWS oferece um modelo de preço flexível que inclui instâncias pagas conforme o uso e reservadas, proporcionando eficiência de custo para diferentes casos de uso e necessidades de negócios.
• Integração e ecossistema: Os serviços da AWS são projetados para trabalharem juntos sem problemas. Por exemplo, o Amazon Redshift se integra ao S3 para armazenamento de dados, ao AWS Glue para ETL (extrair, transformar, carregar) e ao Amazon QuickSight para inteligência e análise de negócios.
• Segurança e conformidade: O AWS oferece recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, gerenciamento de identidade e acesso (IAM) e conformidade com vários padrões regulatórios. Isso garante que os dados sejam protegidos e atendam aos requisitos específicos do setor.

Casos de uso do AWS

Agora, assim como fizemos com o Snowflake, vamos dar uma olhada nos casos de uso comuns:

• Armazenamento e análise de dados: O Amazon Redshift é otimizado para armazenamento e análise de dados em larga escala e é mais do que capaz de lidar com consultas complexas e grandes conjuntos de dados.
• Machine learning e IA: A AWS oferece serviços abrangentes de machine learning, como Amazon SageMakerque pode ser usado junto com o Redshift para análise preditiva e insights orientados por IA.
• Hospedagem de aplicativos: O AWS fornece a infraestrutura para hospedar aplicativos, sejam eles sites simples ou aplicativos complexos e distribuídos, beneficiando-se de sua arquitetura confiável e dimensionável.

Snowflake vs AWS: Semelhanças

Embora o Snowflake e o AWS sejam plataformas distintas, eles compartilham várias semelhanças, o que faz com que ambos sejam fortes concorrentes no mercado de armazenamento de dados em nuvem.

Escalabilidade

Tanto o Snowflake quanto o AWS oferecem soluções dimensionáveis que podem lidar com volumes de dados crescentes e cargas de consulta cada vez maiores. Eles oferecem mecanismos para dimensionar os recursos de armazenamento e computação de forma independente, garantindo o desempenho ideal.

Desempenho

Ambas as plataformas foram projetadas para oferecer alto desempenho para processamento e consulta de dados. Eles usam técnicas de otimização e arquiteturas avançadas para lidar com eficiência com consultas complexas e grandes conjuntos de dados.

Segurança

O Snowflake e a AWS priorizam a segurança, oferecendo recursos de segurança robustos, como criptografia, isolamento de rede e controles de acesso para proteger dados confidenciais. Eles cumprem vários padrões e normas do setor para garantir a segurança e a privacidade dos dados.

Snowflake vs AWS: Diferenças

Apesar de suas semelhanças, o Snowflake e a AWS têm várias diferenças que os diferenciam. Entender essas diferenças pode ajudar você a escolher a plataforma que melhor atenda às suas necessidades.

O Snowflake usa uma arquitetura exclusiva que separa os recursos de armazenamento e computação, permitindo um dimensionamento independente para que você tenha flexibilidade e eficiência. Seu modelo de preços baseado no consumo oferece economia de custos para cargas de trabalho variadas. O Snowflake também é conhecido por sua simplicidade. Ele apresenta dimensionamento automático e uma configuração rápida, o que facilita o uso mesmo para quem não tem muita experiência em nuvem.

O Amazon Redshift do AWS combina armazenamento e computação, proporcionando um bom desempenho, mas exigindo um planejamento cuidadoso para o dimensionamento. Seu modelo de preços, com instâncias sob demanda e reservadas, é adequado para cargas de trabalho consistentes, mas é menos flexível para uso flutuante. O Redshift oferece amplo controle e personalização, ideal para usuários com necessidades específicas de ajuste, mas requer mais conhecimento e gerenciamento prático.

Vamos documentar as diferenças em uma tabela.

O impacto da IA

A Inteligência Artificial (IA) está transformando o cenário de dados, aprimorando os recursos das soluções de armazenamento de dados em nuvem, como Snowflake e AWS. Ambas as plataformas integram IA para otimizar o desempenho, fornecer análises avançadas e oferecer suporte a modelos sofisticados de machine learning (ML), aprimorando ainda mais suas propostas de valor.

Snowflake e IA 

A Snowflake aproveita a IA por meio de sua integração com o Cortex, uma plataforma de IA e ML projetada para simplificar e acelerar o ciclo de vida do machine learning no ecossistema da Snowflake. O Cortex AI permite que os cientistas e analistas de dados criem, treinem e implementem modelos de ML diretamente no Snowflake, utilizando os recursos de processamento de dados dimensionáveis e de alto desempenho da plataforma.

Ao usar o Cortex AI, os usuários podem automatizar a engenharia de recursos, gerenciar o treinamento de modelos e operacionalizar modelos de ML sem a necessidade de mover os dados para fora do Snowflake, garantindo a segurança e a integridade dos dados. A arquitetura do Snowflake oferece suporte à integração perfeita com várias estruturas e ferramentas de IA e ML, como o DataRobot e o H2O.ai, aumentando a capacidade de realizar análises avançadas e obter insights acionáveis dos dados.

Além disso, o Snowflake emprega algoritmos de IA para ajuste automático de desempenho e otimização de consultas, ajustando dinamicamente os recursos, prevendo as demandas de carga de trabalho e otimizando os planos de execução de consultas. Isso resulta em um desempenho eficiente e econômico, reduzindo a necessidade de intervenção manual e permitindo que os usuários se concentrem em obter insights de seus dados.

AWS e IA 

A AWS oferece um conjunto abrangente de serviços de IA e ML em seu portfólio AWS Machine Learning, que inclui Amazon SageMaker, AWS Lambda e AWS Deep Learning AMIs. O Amazon Redshift se integra a esses serviços, permitindo que os usuários aproveitem a IA para análises avançadas e treinamento de modelos diretamente em seu data warehouse.

O Amazon SageMaker, por exemplo, permite que os cientistas de dados criem, treinem e implantem modelos de ML em escala, com forte integração com o Redshift para acesso contínuo aos dados. A AWS também oferece serviços de IA pré-construídos, como o Amazon Comprehend para processamento de linguagem natural (NLP), o Amazon Rekognition para análise de imagem e vídeo e o Amazon Forecast para previsão de séries temporais, que podem ser integrados ao Redshift para aprimorar os recursos de análise de dados.

Uma comparação detalhada

Nesta seção, compararemos o Snowflake e a AWS em recursos específicos, fornecendo uma análise lado a lado para destacar seus pontos fortes e fracos. Especificamente, avaliaremos cada um com base em sua interface de usuário, integração de dados, otimização de desempenho e segurança.

Interface do usuário

O Snowflake oferece uma interface intuitiva e fácil de usar e uma integração perfeita com várias ferramentas de dados. O AWS apresenta uma interface rica, mas complexa, e uma forte integração, principalmente voltada para outros serviços do AWS. 

Vencedor: Snowflake, por sua interface mais fácil de usar e mais direta.

Integração de dados

O Snowflake oferece suporte a uma ampla variedade de formatos e fontes de dados, fácil integração com ferramentas de ETL e suporte nativo a dados semiestruturados. O AWS oferece amplo suporte a vários formatos de dados e integração robusta com seu ecossistema, mas exige configuração adicional para alguns tipos de dados.

Vencedor: Snowflake, por seu suporte nativo e simplicidade na integração de dados.

Otimização do desempenho

O Snowflake oferece ajuste automático de desempenho, separação de computação e armazenamento para dimensionamento eficiente e suporte a alta simultaneidade. O AWS oferece opções de ajuste de desempenho manual e automatizado, mas sua arquitetura acoplada exige um gerenciamento cuidadoso dos recursos.

Vencedor: Snowflake, por sua otimização automática e alta simultaneidade.

Segurança

O Snowflake oferece criptografia de ponta a ponta, controle de acesso baseado em funções e conformidade com os padrões do setor. A AWS oferece recursos de segurança abrangentes, integração com ferramentas de segurança da AWS e conformidade com vários regulamentos. 

Vencedor: Tie, pois ambas as plataformas oferecem recursos de segurança robustos.

AI

O Snowflake usa a IA do Cortex para otimização, simplificando o uso da IA. A AWS tem um grande portfólio de serviços de IA e se integra ao Redshift.

Vencedor: Tie, pois ambas as plataformas estão fazendo bom uso de tecnologias de ponta em suas respectivas áreas. 

Tabela de resumo

Considerações finais

Em minha opinião, o Snowflake se destaca por sua facilidade de uso, arquitetura flexível e otimização automática do desempenho, o que o torna uma excelente opção para organizações que buscam simplicidade e eficiência. Sua arquitetura exclusiva, que separa o armazenamento e a computação, permite o dimensionamento independente e a utilização eficiente dos recursos. Além disso, pela minha experiência, os recursos de várias nuvens e os robustos recursos de compartilhamento de dados do Snowflake proporcionam versatilidade e facilidade de colaboração entre diferentes plataformas e organizações.

A AWS, com seu amplo ecossistema e recursos de segurança robustos, é ideal para empresas profundamente integradas ao ambiente da AWS. O Amazon Redshift, como parte da AWS, se beneficia da integração perfeita com uma ampla gama de serviços da AWS, permitindo soluções abrangentes que aproveitam todo o poder da nuvem da AWS. Na minha opinião, o Redshift oferece alto desempenho e escalabilidade, embora eu ache que ele exija mais gerenciamento manual do que o Snowflake. As medidas de segurança abrangentes e as certificações de conformidade da AWS fazem dela uma opção forte para organizações com requisitos rigorosos de segurança e regulamentares.

Em última análise, a melhor opção depende de suas necessidades específicas, dos padrões de carga de trabalho e da infraestrutura existente. Pela minha experiência, as organizações que já investiram no ecossistema da AWS podem achar que o Amazon Redshift é a solução mais coesa e poderosa, enquanto aquelas que procuram um data warehouse fácil de usar, altamente escalável e compatível com várias nuvens podem preferir o Snowflake. 

Se você estiver procurando um recurso introdutório abrangente sobre o Amazon Web Services, confira nosso curso Introduction to AWS. Como alternativa, para perguntas específicas, você pode consultar nosso tutorial, Introdução ao S3. Por fim, se este artigo despertou o interesse de você em explorar o Snowflake, recomendo o curso Introduction to Snowflake da DataCamp como um excelente ponto de partida. Além de nosso guia detalhado: Tutorial de Snowflake para iniciantes.