Google BigQuery ve Snowflake: Kapsamlı Bir Karşılaştırma

esnek ve yüksek performanslı veri depolama ve analitik yetenekleri sağlamak için bulut tabanlı depolama ve hesaplama çerçeveleri.

İşletmeler artık verileri merkezi bulut depolamada birleştirip aynı ortamda analitik gerçekleştirebiliyor. Bulut veri ambarı, gerçek zamanlı veri işleme, ileri analitik ve makine öğrenimi uygulamalarını destekleyebildiği için modern veri analitiği açısından kritik öneme sahiptir.

Snowflake ve Google BigQuery bulut veri ambarları söz konusu olduğunda başlıca iki seçenektir. Snowflake, depolama ve işlem kaynaklarını ayıran ve her ortamda esneklik sağlayan, buluttan bağımsız benzersiz bir mimariye sahiptir.

Google BigQuery, Google Cloud Platform içinde yer alan, devasa ve karmaşık veri kümelerini analiz etmede üstün ve entegre makine öğrenimi yeteneklerine sahip, tamamen yönetilen sunucusuz bir çözümdür. Her iki ürün de veri depolama, işleme ve analitik için güçlü özellikler sunar; bu da veri profesyonellerinin iş sorularına verileriyle daha verimli ve etkili şekilde yanıt vermesini sağlar.

Kuruluşlar büyük miktarda veri toplamaya devam ettikçe, bu platformları öğrenmek veri alanında kariyere başlamada kritik bir rol oynar.

Bu rehber, Snowflake ve BigQuery’yi özellikleri, benzerlikleri ve temel farklarıyla ele alacaktır. Her iki ürünü tanıtacak, avantaj ve dezavantajlarını gösterecek ve performans, güvenlik ve maliyet gibi kritik özelliklerde karşılaştırmalar yapacağız.

Snowflake nedir?

Snowflake, esnek kaynak ölçekleme, maliyet yönetimi ve gecikmeyi en aza indirmeye odaklanan kendi mimarisine sahip bir bulut veri ambarı hizmetidir. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz, Yeni Başlayanlar için Snowflake’e Giriş makalemize göz atın.

Snowflake’in mimarisi

Snowflake'in mimarisi üç ana ilkeye sahiptir: çok kümeli hesaplama, paylaşılan veri ve depolama ile işlem kaynaklarının ayrılması.

Çok kümeli hesaplama

Çok kümeli hesaplama, sanal ambarlar olarak bilinen birden fazla bağımsız işlem kümesinin talebi karşılamak için hesaplama kaynakları sağladığı ölçeklenebilir bir mimaridir. Harika bir özellik, talebe göre aynı kümenin daha fazla kopyasını oluşturan Snowflake’in otomatik ölçeklemesidir.

Veri katmanı

Snowflake'in veri katmanı, verimli veri yönetimi ve depolama için tasarlanmış mimarisinin kritik bir bileşenidir. Hem merkezi bir depo hem de dağıtık bir veri ağına sahiptir. Merkezi veri deposu, işletmenin tüm verilerini barındırır ve tüm sanal ambarlar tarafından erişilebilir. Daha iyi performans ve ölçekleme için, sanal ambarlar en sık kullanılan tüm veri kümesinin bir bölümünü yerel olarak tutar.

Depolama ve işlem ayrımı

Snowflake, depolamayı işlemden ayırır; böylece her işlem kümesi, depolama hacminden bağımsız olarak ölçeklenebilir. Depolama katmanı, tüm verileri kalıcı olarak tutmak için bulut depolamayı kullanırken; işlem katmanı, sorguları işleyen sanal ambarlardan oluşur. Bu ayrım, daha esnek kaynak yönetimi ve maliyet kontrolü sağlar.

Snowflake’in temel özellikleri

Snowflake, onu güçlü ve esnek bir veri ambarı çözümü yapan birkaç temel özellik sunar:

Sanal ambarlar

Sanal ambarlar, SQL sorgularını yürüten Snowflake'in MPP (çok büyük paralel işleme) işlem kümeleridir. Bağımsız şekilde yukarı veya aşağı ölçeklenebilirler; bu da kullanıcıların işlem gücünü belirli iş yükü ihtiyaçlarına uyarlamasına olanak tanır.

Ayrıca, her sanal ambar tamamen bağımsızdır ve diğerleriyle kaynak paylaşmaz; bu da bir sanal ambarın performansının diğerlerini etkilememesini sağlar. Bu esneklik, kullanıcıların işlem kapasitesini talebe göre ayarlayabilmesi sayesinde verimli kaynak tahsisi ve maliyet yönetimini mümkün kılar; üstelik veri depolamayı etkilemeden.

Time travel

Time Travel, kullanıcıların belirli bir süre penceresi içinde geçmiş verilere erişmesine olanak tanıyan bir özelliktir. Bu, veri kurtarma, denetim ve zaman içindeki değişimlerin analizinde faydalıdır. Kullanıcılar, verileri geçmişteki belirli anlarda olduğu gibi sorgulayabilir veya tabloları, şemaları ya da veritabanlarını önceki bir duruma geri yükleyebilir.

Güvenli veri paylaşımı

Snowflake'in güvenli veri paylaşımı özelliği, kuruluşların verileri taşımadan veya kopyalamadan diğer Snowflake hesaplarıyla canlı ve yönetişime tabi verileri paylaşmasına olanak tanır. Bu kesintisiz paylaşım doğrudan Snowflake içinde gerçekleşir ve veri bütünlüğü ile güvenliğini korur. İş ortakları, tedarikçiler veya müşteriler için gerçek zamanlı veri erişimini mümkün kılar; veri yönetişimi ve kontrolünü sağlarken iş birliğini destekler.

Snowflake’in birincil mimarisi (Kaynak: docs.snowflake.com)

Snowflake’in avantajları ve dezavantajları

Snowflake, mimari tasarımı ve buluttan bağımsız temeliyle diğer bulut veri ambarı çözümlerine göre birçok avantaj sunar. Ancak potansiyel olarak yüksek maliyetler ve karmaşıklık gibi zayıf yönleri de vardır.

Avantajlar

Snowflake, herhangi bir bulut sistemiyle kolayca entegre olabilmesi, esnek ölçekleme yapısı ve çeşitli iş yüklerini yönetebilmesi nedeniyle bir dizi avantaja sahiptir.

• Buluttan bağımsız: AWS, Azure ve Google Cloud dahil olmak üzere birden fazla bulut sağlayıcısına bağlanmak kolaydır. Şirketler tercih ettikleri bulut altyapısını seçebilir veya çoklu bulut stratejisi benimseyebilir.
• Esnek ölçekleme: Mimari, kullanıcıların anlık ihtiyaçlara göre (sanal ambarlar aracılığıyla) işlem kapasitelerini artırıp azaltmasına olanak tanır. Bu esneklik, kaynakların verimli kullanımını mümkün kılar ve değişken iş yükleri için maliyetleri optimize etmeye yardımcı olabilir.
• Çeşitli iş yüklerini yönetme: Çok kümeli paylaşılan veri mimarisi, farklı türde iş yüklerini aynı anda yönetmede üstündür. İster veri yükleme, dönüştürme, doğaçlama sorgulama ister karmaşık analitik olsun, Snowflake çeşitli veri işleme ihtiyaçlarını verimli bir şekilde karşılayabilir.

Dezavantajlar

Snowflake ile ilgili birkaç dezavantaj, ölçekleme maliyetleri ve yönetim karmaşıklığına bağlıdır. Daha büyük esneklik, yönetimde ekstra karmaşıklık getirir ve fiyatlandırma öngörmesi zor olabilir.

• Ölçekte daha yüksek maliyetler: Snowflake'in fiyatlandırma modeli birçok kullanım senaryosu için maliyet etkin olabilir; ancak işlem kaynakları için saniye başına ödeme, dikkatli yönetilmediğinde büyük ölçekli operasyonlarda hızla artabilir.
• Yönetimde karmaşıklık: Bir Snowflake kurulumunu etkin şekilde yönetmek ve optimize etmek, özellikle büyük kuruluşlar için karmaşık olabilir. Sanal ambarların yapılandırılması, performans ayarı ve veri paylaşımı ile güvenlik politikalarının yönetimi önemli uzmanlık gerektirir.

BigQuery nedir?

BigQuery , Google Cloud Platform içinde güçlü analitik ve makine öğrenimi işlevlerine sahip Google’ın kurumsal veri ambarıdır. Google Cloud ekosisteminin bir parçası olduğu için Google Drive, Sheets ve Cloud Storage gibi diğer bileşenlerle etkileşim kurabilir. Bu, kullanıcıların Google Cloud Platform içinde verileri hızlı ve kolay şekilde aktarmasını, analiz etmesini ve paylaşmasını sağlar.

BigQuery Mimarisi (Kaynak: Google Cloud Blog)

BigQuery mimarisi

BigQuery, salt okunur sütunlu verilerin gerçek zamanlı analizine olanak tanımak üzere ölçeklenebilir hesaplama kaynaklarına odaklanan Google’ın Dremel motoru üzerine inşa edilmiştir.

BigQuery’yi kullanmak için, optimize edilmiş GoogleSQL çalıştırabileceğiniz SQL tabanlı bir arayüzünüz olur. MapReduce’a benzer şekilde, optimizasyon için bir sorgu yürütme motoru, mantıksal planlayıcı ve sorgu ayrıştırıcı kullanır.

Ana fark, Dremel’in sorgu yürütmede toplayıcı ağaçları kullanmasıdır; bu da gerçek zamanlı analize olanak tanır; oysa MapReduce çerçevesinde doğası gereği bir miktar gecikme bulunur.

BigQuery Dremel (Kaynak: Google Cloud Blog)

BigQuery’nin Temel Özellikleri

BigQuery SQL

BigQuery’de SQL çalıştırmak, Google’ın kendine özgü SQL sözdizimini kullanma avantajını getirir. Diğer SQL dillerinin çoğu özelliğini sunar ve birkaç ekstra yetenek de ekler. Google SQL’in faydalı yeni özelliklerinden biri GROUP BY ALL işlevdir.

Ayrıca GoogleSQL, bazı diğer SQL dillerine kıyasla yinelemeli döngüler ve değişken kullanımı gibi işlemleri daha kolay sunar. GoogleSQL hakkında derin bilgiye sahip olunmasa bile, kullanıcılar standart SQL ile BigQuery’den kolayca yararlanabilir. BigQuery’ye nasıl başlanır konulu bu makaleye mutlaka göz atın.

BigQuery ML

BigQuery içinde yerel olarak makine öğrenimi modelleri oluşturmak oldukça kolaydır. Her türden modeli SQL sözdizimiyle CREATE edebilirsiniz. Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon gibi basit modellerin yanı sıra, güçlendirilmiş ağaçlar ve sinir ağları gibi karmaşık modeller de sunar. Modeller BigQuery’de saklanır ve sonuç üretmek için kolayca kullanılabilir; sonuçlar tablolar olarak kaydedilir. Bu süreç, harici paketleri içe aktarmaya gerek kalmadan BigQuery içinde yerel olarak gerçekleşir.

BigQuery’nin avantajları

BigQuery, GCP ile entegrasyonu ve Dremel sistemi sayesinde onu güçlü bir araç yapan bir dizi avantaja sahiptir:

• Entegre makine öğrenimi yeteneği: BigQuery, yerleşik modellerle eğitime ve tahmine başlamayı çok kolaylaştırır. Veriler BigQuery’de yerel olarak bulunur ve ekosistem içinde kolayca işlenebilir.
• Veri madenciliği için maliyet etkin yapı: BigQuery, işlenen veri miktarına odaklandığından, son derece karmaşık ve hesaplama açısından yoğun analizler ek maliyet getirmez. Bu da anlamlı örüntüler çıkarmak için kapsamlı analizler yapma fırsatlarını artırır.
• Otomatik ölçekleme: Google Cloud üzerinde inşa edildiği için BigQuery, kullanıcı ihtiyaçlarına göre kolayca ölçeklenir.

BigQuery’nin dezavantajları

Bu avantajlara rağmen, bazı zayıf yönler de vardır. Bunların bir kısmı BigQuery’nin Google Cloud içinde çalışacak şekilde tasarlanmış olmasından kaynaklanır. Verilerle bu ekosistem dışında çalışmak, teknik bilgisi daha sınırlı veri profesyonelleri için zor olabilir:

• Sınırlı harici entegrasyon: Google Cloud Platform içinde yer aldığından, Google ekosistemi dışında yerel entegrasyon sınırlıdır. Verilerin dışarı aktarımı, BigQuery’den veri çıkarmak için Python, Java gibi diğer dillerde ek teknik bilgi veya komut satırı kullanımını gerektirebilir.
• Optimize edilmemiş sorgu maliyeti: Sorgular, veri hacmi dikkate alınmadan yazılırsa, optimize edilmemiş bu sorgularla ilişkili maliyetler daha yüksek olabilir. İşlenen veri miktarını en aza indiren verimli sorgular yazmaya özen göstermek, performansın ve maliyetlerin yönetimi için kilittir

Snowflake ve BigQuery: Performans ve Ölçeklenebilirlik

Hem BigQuery hem de Snowflake, küçük farklarla benzer performans ve ölçeklenebilirlik sunar. Daha basit durumlarda Snowflake daha iyi bir tercihtir. Verileriniz büyüyüp karmaşıklaştıkça, BigQuery daha verimli maliyet yapısı ve neredeyse sınırsız ölçeklenebilirliğiyle avantaj kazanır.

Snowflake

Snowflake’in TPC-H kıyaslamasındaki performansı BigQuery’den daha iyidir. Bu da çoğu standart iş sorusunda Snowflake’in daha iyi performans göstereceği anlamına gelir. Çok kümeli hesaplama ve paylaşılan veri mimarisi sayesinde Snowflake, herhangi bir işletmenin taleplerini karşılamak üzere kolayca ölçeklenebilir.

BigQuery

BigQuery bazı daha basit sorgularda Snowflake kadar verimli olmayabilir; ancak karmaşık analizlerde üstünlük sağlar. Yerel otomatik ölçekleme, işlem kaynaklarını artırmak için çok az yönetime ihtiyaç duyar. Kuruluş içindeki paylaşılan kaynaklar nedeniyle bazı sınırlar olsa da, en az veri işleyen verimli sorgular yazmaya dikkat etmek, performansın en iyi düzeyde kalmasını sağlar.

BigQuery ve Snowflake: Entegrasyon ve Ekosistem

Snowflake

Snowflake, belirli bir bulut platformuna bağlı olmayan buluttan bağımsız bir ekosistemde çalışır. Bu, uygun bağlayıcıları kullanarak diğer bulut platformlarıyla kolayca entegre edilebileceği anlamına gelir. Bu da, bulut işletmesinin diğer bölümlerine veri besleyen ETL ve analitik boru hatları oluşturmak için sorunsuz bir deneyim sağlar.

Snowflake etrafında, Snowflake’e yerel bağlanabilirlik sağlayan 60+ üçüncü taraf araç ve teknoloji ekosistemi bulunur. Bu entegrasyonlar, verileri bu üçüncü taraf araçlarla hazırlamayı, taşımayı ve görselleştirmeyi kolaylaştırır. Daha gelişmiş BI işlevleri için Snowflake, Snowflake ortamına özel olarak oluşturulmuş benzersiz veri kümelerine, uygulamalara ve yapay zeka ürünlerine erişim sağlayan Snowflake Marketplace’e de sahiptir.

BigQuery

Google Cloud Platform içinde inşa edildiğinden, BigQuery GCP’ye yoğun yatırım yapmış olanlar için daha uygundur. Google Compute Engine, Cloud Storage ve Cloud Run gibi süreçlerinizin çoğu Google Cloud Platform içinde ise, veri boru hatlarınızı aynı ortamda tutmak için BigQuery’yi kullanmak faydalı olabilir. Her şeyi ortam içinde tutarak maliyetler ve işlem süresi optimize edilebilir. Ayrıca, BigQuery’deki yerel AI/ML araçlarıyla entegrasyon, yapay zekâ destekli analitik kullanan kuruluşlar için idealdir. Veri boru hatları verileri doğrudan BigQuery’ye besleyebilir; ardından bu verilerle modeller eğitilebilir/tahminler üretilebilir.

Güvenlik ve Uyum

Güvenlik, Bulut hizmetleri kullanıcıları için en önemli konulardan biridir. Devlet standartlarına uygunluğu sağlamak önemlidir. Neyse ki bulut sağlayıcıları, güvenlik ve uyum konularında kapsamlı rehberlik sunar; bu da kullanıcıların verilerini güvenlik standartlarını karşılayacak şekilde kolayca yapılandırmasına olanak tanır. Hem Snowflake hem de BigQuery, rol tabanlı erişim yönetimi ve veri kurtarma özellikleriyle benzer güvenlik yeteneklerine sahiptir.

Snowflake

Snowflake, kuruluşlar için güvenli ve güvenilir bir deneyim oluşturmayı sağlayan özellikler sunar. Bunlardan biri, yanlışlıkla silme durumunda veri kurtarmaya olanak tanıyan Time Travel özelliğidir.

Bir diğer veri koruma özelliği Fail-safe’tir; bu özellik, Time Travel saklama süresi sona erdikten sonra yedi gün boyunca geçmiş verileri tutar. Bu verilere doğrudan erişilemez; ancak Snowflake tarafından kurtarılabilir; bu da veri dayanıklılığını sağlar.

Erişim kontrolü için Snowflake, isteğe bağlı erişim kontrolünü ve rol tabanlı erişim kontrolünü tek ve sağlam bir erişim kontrol sisteminde birleştirir. Bu, kuruluşların erişim ayrıcalıklarını basit, rol tabanlı bir yaklaşımla hassas şekilde yönetmesine olanak tanır.

Snowflake ayrıca, verileri hem aktarım sırasında hem de beklemede korumak için güçlü şifreleme standartları kullanarak güvenliği önceliklendirir. Beklemedeki veriler için Snowflake, tüm depolanan verileri hiyerarşik bir anahtar modeliyle şifreler; bu anahtarlar Snowflake tarafından otomatik olarak döndürülür ve müşteri müdahalesi gerektirmeden yönetilir.

BigQuery

BigQuery de zaman yolculuğu yetenekleri sayesinde belirli bir yedi günlük pencere içinde silinen tabloların kurtarılmasına olanak tanıyarak veri kurtarma sunar. Ancak, tüm veri kümesi silinirse, Snowflake’in aksine kullanıcılar kayıp verileri kurtaramaz. Bu da BigQuery’de silme işlemlerinin biraz daha dikkatli ele alınması gerektiği anlamına gelir.

BigQuery’nin güvenliği, beklemedeki veriler için ağırlıklı olarak Google tarafından yönetilir. Google, kapsamlı erişim kontrolü ve izleme sunan IAM sağlar. Bu erişim, tüm projelerden belirli bir projedeki tablolara kadar her seviyede yönetilebilir. Google bulut ortamındaki beklemedeki tüm veriler, Google Cloud tarafından yönetilen anahtarlarla şifrelenir. Ek güvenlik gerektiğinde, kullanıcılar kendi özel anahtarlarını sağlayabilir ve bu anahtarlar Google Cloud içinde verileri daha da şifreleyebilir.

Snowflake ve BigQuery: Maliyet Karşılaştırması

Hem Snowflake hem de BigQuery’de maliyet iki bileşenden oluşur: depolama ve işlem. Depolama, kullanım ne olursa olsun verilerin ambar içinde tutulmasının maliyetidir. İşlem maliyetleri ise kullanılan işlem miktarına veya işlenen veri miktarına göre hesaplanır.

Depolama Maliyetleri

• Snowflake: Kullandıkça öde modeliyle çalışır. İsteğe bağlı depolama fiyatlandırması ayda TB başına 23 $’dır. Kapasite depolama fiyatlandırması, isteğe bağlı depolamayla aynı seviyeden başlar; ancak oran, hesabın ortalama sözleşme değeri (ACV) arttıkça düşer.
• BigQuery:  Her ay 10 GB ücretsiz sunar. Sonrasında, aktif mantıksal depolama için ayda TB başına 20 $, uzun vadeli mantıksal depolama için TB başına 10 $’dır. Aktif fiziksel depolama için ayda TB başına 40 $, uzun vadeli fiziksel depolama için ayda TB başına 20 $’dır.

İşlem Maliyetleri

• Snowflake: İşlem süresi ve performans seviyelerine göre ücreti, kredi kullanarak hesaplar. Krediler, Snowflake sürümüne göre fiyatlandırılır; saat başına tüketilen kredi miktarı ise seçilen sanal ambar seviyesine bağlıdır (X-Small 1 kredi/saat, Medium 4 kredi/saat, vb.).
• BigQuery: Sorgu başına işlenen veriye (isteğe bağlı olarak TB başına 5 $) veya kapasite işlemine göre ücretlendirir. Kapasite işlemi, yuva saati üzerinden ücretlendirildiği ve otomatik ölçekleyiciden yararlandığı için daha öngörülebilirdir.

BigQuery ve Snowflake: Hangisini kullanmalı

Artık her iki aracın da başlıca bileşenlerini incelediğimize göre, ana noktalarını gözden geçirelim. Bu, işletmeniz için hangi aracı kullanacağınıza karar vermenize yardımcı olacaktır:

Sonuç

Hem Snowflake hem de BigQuery’nin kendine özgü avantaj ve dezavantajları vardır. İşletmeniz öncelikle düz ileri analiz, büyük veri hacimleri ve hızlı sorgularla ilgileniyorsa, otomatik ölçeklenen sanal ambarları ve işlem tabanlı fiyatlandırmasıyla Snowflake daha iyi bir seçenek olabilir.

İş hedefleriniz daha karmaşık analitik, makine öğrenimi veya Google Cloud Platform alanıyla güçlü entegrasyonu içeriyorsa, otomatik ölçeklenen işlem yönetimi, yerel ML entegrasyonu ve işlenen veriye dayalı fiyatlandırmasıyla BigQuery ideal bir seçenektir.

Her ikisini de öğrenmek, veri profesyoneli olarak iş bulmak için en iyi seçenektir ve DataCamp, daha fazlasını öğrenmek üzere çok sayıda kaynak sunar.

• En İyi Snowflake Sertifikası
• Python ve SQL kullanarak Snowflake’te Veri Analizi
• AWS ve Snowflake
• BigQuery ile GCP’de Veri Ambarına Kapsamlı Rehber
• Google Cloud Sertifikası 2024