BigQuery vs Redshift

BigQuery vs Redshift: Compara las capacidades de Data Warehouse

Los almacenes de datos Multi Cloud son la opción más rentable para obtener insights en tiempo real y tomar decisiones más inteligentes y agresivas que las de tu competencia. En este comparativo de BigQuery vs Redshift te contaremos más sobre las capacidades de Data Warehouse de Google Cloud y AWS. 

 

Los Data Warehouses compiten por arquitectura, escalabilidad, rendimiento, casos de uso y costos. 

 

Dos de los productos más competitivos en la actualidad son BigQuery (Google Cloud) y Redshift (AWS); sin embargo, BigQuery tiene mayores capacidades de escalabilidad y casos de uso. Veamos por qué:

 

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BigQuery vs Redshift: Escalabilidad

 

Cuando hablamos de la capacidad para acceder a volúmenes más grandes y hacer consultas más rápidas, BigQuery lleva ventaja. 

 

El producto de Google Cloud es totalmente aislado y decide cuántos «espacios» asignar para cada consulta. No hay forma de «forzar» más cómputo para consultas más rápidas.

 

Por su lado, Redshift está disponible a través de redimensionamiento elástico. Es lento, limitado y requiere tiempo de inactividad.

 

Si hablamos de escalabilidad para una mayor concurrencia, BigQuery está limitado a 100 usuarios simultáneos por defecto, mientras que Redshift permite 15 consultas simultáneas por clúster y autoescalado hasta 10 clústeres.

 

En conclusión, BigQuery se adapta muy bien a grandes volúmenes de datos y asigna automáticamente más recursos informáticos cuando es necesario en segundo plano en forma de «ranuras».

 

Funciona en un modelo de precios según demanda, donde la asignación de espacios está completamente en manos de Google Cloud.

 

Por su parte, Redshift tiene una escala limitada porque, incluso con RA3, no puede distribuir diferentes cargas de trabajo entre clústeres. 

 

Si bien puede escalar hasta 10 clústeres automáticamente para admitir la simultaneidad de consultas, solo puede manejar un máximo de 50 consultas en cola en todos los clústeres de forma predeterminada.

 

BigQuery vs Redshift: Casos de uso

 

El tablero de baja latencia para cada uno de los productos es el mismo: Tiene tiempos de carga de decenas de segundos a escala de 100 GB.

 

Mientras BigQuery admite hasta 100 consultas simultáneas, en Redshift es necesario escalar horizontalmente a más clústeres a partir de docenas de consultas simultáneas.

 

La arquitectura sin servidor de BigQuery permite ajuste a las necesidades sin preocuparse por la computación; pero en Redshift el rendimiento depende de la combinación predefinida de teclas dist y sort. Por lo general, solo un subconjunto del conjunto de datos se carga desde el Data Lake al clúster. 

 

En conclusión, BigQuery es un almacén de datos maduro, que funciona muy bien para BI e informes internos. Tiene mejor performance y usabilidad, es compatible con las herramientas que hay y tiene IA.

 

Redshift no está tan orientado a aplicaciones para el cliente, debido a su dificultad de ofrecer análisis de baja latencia a escala.

 

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