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Azure Synapse Analytics vs Snowflake: Comparación de herramientas ETL

Azure Synapse Analytics y Snowflake son dos herramientas ETL comúnmente recomendadas para empresas que necesitan procesar grandes cantidades de datos. Elegir entre los dos dependerá de las fortalezas únicas de estos servicios y las necesidades de su empresa. Estas son las diferencias clave entre Synapse y Snowflake, incluidas sus características y dónde se destacan.

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¿Qué es Azure Synapse Analytics?

Logotipo de Azure Synapse Analytics
Imagen: Azure Synapse

Azure Synapse Analytics (anteriormente conocido como Azure SQL Data Warehouse) es un servicio de análisis de datos de Microsoft. Es parte de la plataforma Azure, que incluye productos como Azure Databricks, Cosmos DB y Power BI.

Microsoft lo describe como una «… experiencia unificada para ingerir, explorar, preparar, transformar, administrar y servir datos para las necesidades inmediatas de BI y aprendizaje automático». El servicio es una de las herramientas más populares disponibles para el almacenamiento de información y la gestión de sistemas de big data.

Las características clave de Azure Synapse Analytics incluyen:

  • Almacenamiento de datos en la nube de extremo a extremo.
  • Herramientas de gobierno integradas.
  • Procesamiento masivo en paralelo.
  • Perfecta integración con otros productos de Azure.

¿Qué es el copo de nieve?

Logotipo de copo de nieve en azul sobre un fondo blanco.
Imagen: Copo de nieve

Snowflake es otra popular plataforma de big data, desarrollada por una empresa del mismo nombre. Es una plataforma totalmente administrada como servicio que se utiliza para varias aplicaciones, incluido el almacenamiento de datos, la administración de lagos, la ciencia de datos y el intercambio seguro de información en tiempo real.

Un almacén de datos de Snowflake se basa en Amazon Web Services o en la infraestructura de nube de Microsoft Azure. El almacenamiento en la nube y la potencia informática se pueden escalar de forma independiente.

Como la mayoría de las plataformas de datos disponibles, Snowflake está construido con tendencias clave en la automatización de inteligencia de negocios en mente, incluida la automatización, la segmentación de los flujos de trabajo de inteligencia y el uso creciente de cualquier herramienta como servicio.

Los principales competidores de Snowflake incluyen Dremio, Firebolt y Palantir.

Las características clave de la plataforma de Snowflake incluyen:

  • Computación escalable.
  • Compartir datos.
  • Clonación de datos.
  • Integración con herramientas de terceros, incluidos muchos productos de Azure.

VER: Para obtener más información, explore nuestra descripción general de Snowflake.

Azure Synapse Analytics frente a Snowflake: tabla comparativa

Características Análisis de Azure Synapse Copo de nieve
Escalabilidad Excelente Excelente
Control sobre la infraestructura Limitado
Integración con Azure No
Funciones de seguridad integradas
Nativo de la nube No
Facilidad de uso Limitado
Procesamiento de datos en tiempo real y streaming



Precios de Azure Synapse Analytics y Snowflake

Precios de Azure Synapse Analytics

Azure Snapase ofrece diferentes niveles de precios y categorías basadas en región, tipo de servicio, almacenamiento, unidad de tiempo y otros factores. Los planes de precompra están disponibles en seis niveles a partir de 5000 unidades de compromiso de Synapse por $4750. El nivel más alto tiene un precio de $259,200 por 260,000 SCU.

El precio de las funcionalidades de integración de datos que ofrece Azure Synapse Analytics se basa en las actividades de canalización de datos, las horas de tiempo de ejecución de integración, los cargos de operación y el tamaño y la ejecución del clúster de flujo de datos. Cada actividad tiene cargos separados. Por ejemplo, los flujos de datos básicos se cobran a $0,257 por hora de núcleo virtual, mientras que los flujos de datos estándar se cobran a $0,325 por hora de núcleo virtual.

Precios de copo de nieve

El precios de copo de nieve se divide en cuatro niveles, cuyo precio depende de la plataforma y la región preferidas. Por ejemplo, si prefiere la plataforma Microsoft Azure y se encuentra en la región EE. UU. Oeste, pagará lo siguiente:

  • Estándar: $2 por crédito.
  • Empresa: $3 por crédito.
  • Business Critical: $4 por crédito.
  • AVS: Precios personalizados.

Puede optar por pagar $50 adicionales por terabyte por mes para el almacenamiento bajo demanda o $23 por terabyte por mes para el almacenamiento de capacidad.

Comparación de funciones: Azure Synapse Analytics frente a Snowflake

Los dos productos de extracción, transferencia y carga tienen mucho en común, pero difieren en características específicas, fortalezas, debilidades y casos de uso populares.

Casos de uso y versatilidad

Synapse Analytics y Snowflake están diseñados para una variedad de aplicaciones de análisis y almacenamiento de datos, pero Snowflake se adapta mejor a la inteligencia y el análisis de negocios convencionales. Incluye mantenimiento casi nulo con características como agrupación automática y herramientas de optimización del rendimiento.

Es posible que las empresas que usan Snowflake para almacenamiento y análisis no necesiten un administrador de tiempo completo que tenga una amplia experiencia con la plataforma.

En comparación, la integración nativa con Spark Pool y Delta Lake hace que Synapse Analytics sea una excelente opción para aplicaciones avanzadas de big data, que incluyen inteligencia artificial, aprendizaje automático y transmisión de datos. Sin embargo, la plataforma requerirá mucho más trabajo y atención por parte de los equipos de análisis.

Un administrador de Synapse Analytics que esté familiarizado con la plataforma y sepa cómo administrar el servicio de manera efectiva probablemente sea necesario para que una empresa se beneficie por completo. Es probable que la configuración de la plataforma Synapse Analytics también sea más complicada, lo que significa que es posible que las empresas deban esperar más para ver los resultados.

Arquitectura

Snowflake no está diseñado para ejecutarse en una arquitectura específica y se ejecutará sobre las tres principales plataformas en la nube: AWS, la plataforma en la nube de Microsoft Azure y Google Cloud. A capa de abstracción separa el almacenamiento de Snowflake y los créditos informáticos de los recursos reales de la nube del proveedor elegido por la empresa.

Cada almacén virtual de Snowflake tiene su propio clúster de computación independiente. No comparten recursos, por lo que el rendimiento de un almacén no debería afectar el rendimiento de otro.

Comparativamente, Azure Synapse Analytics está diseñado específicamente para Azure Cloud. Está diseñado desde cero para la integración con otros servicios de Azure. Snowflake también se integrará con muchos de estos servicios, pero carece de algunas de las capacidades que hacen que la integración de Synapse Analytics con Azure sea tan fluida.

Escalabilidad

Snowflake tiene capacidades integradas de escalado automático y una función de suspensión automática que permitirá a los administradores administrar dinámicamente los recursos del almacén a medida que cambien sus necesidades. Utiliza un modelo de facturación por segundo, y poder escalar rápidamente el almacenamiento y computar hacia arriba o hacia abajo puede proporcionar ahorros de costos inmediatos.

La función de clonación de copia cero de Snowflake permite a los administradores crear una copia de tablas, esquemas y almacenes sin duplicar los datos reales. Esto permite una escalabilidad aún mayor.

Azure ofrece una gran escalabilidad, pero carece de algunas de las funciones que hacen que Snowflake sea tan flexible. Los grupos de SQL sin servidor y los grupos de Spark en Azure tienen escalado automático de forma predeterminada. Sin embargo, los grupos de SQL dedicados requieren un escalado manual.

VER: Compare las características del mejor software de seguimiento del tiempo.

Pros y contras de Azure Synapse Analytics

Ventajas de Azure Synapse Analytics

  • Integración profunda con el ecosistema de Azure.
  • Plataforma unificada para almacenamiento y análisis de datos.
  • Capacidades de análisis avanzado.

Contras de Azure Synapse Analytics

  • Empinada curva de aprendizaje para principiantes.
  • Las capacidades sin servidor están limitadas a los servicios de Azure más nuevos.

Copo de nieve pros y contras

Pros de copo de nieve

  • Nativo de la nube.
  • Ajuste de rendimiento automático.
  • Interfaz amigable.

Contras de copo de nieve

  • Control limitado sobre la infraestructura.
  • Depende del servicio en la nube para la disponibilidad.

Metodología de revisión

Para revisar Azure Synapse Analytics y Snowflake, analizamos varios factores, incluida la funcionalidad principal, la escalabilidad, la facilidad de uso, las capacidades de integración, las herramientas de seguridad y la atención al cliente. También analizamos la estructura de precios de cada solución, incluidos los costos de licencia y cualquier cargo adicional por servicios complementarios.

¿Su organización debería usar Azure Synapse Analytics o Snowflake?

Una empresa que decide entre Synapse y Snowflake está en una buena posición. Ambas plataformas son excelentes servicios de almacenamiento y análisis de datos, con funciones necesarias para muchos flujos de trabajo de análisis e inteligencia empresarial.

Sin embargo, los dos difieren cuando se trata de fortalezas específicas y casos de uso ideales. Snowflake es excelente para las empresas que desean realizar análisis de inteligencia comercial más tradicionales y se beneficiarán de una excelente escalabilidad.

Con Snowflake, obtiene una interfaz más fácil de usar, pero depende de la disponibilidad del servicio en la nube. Como Snowflake es nativo de la nube, también tiene un control directo limitado sobre la infraestructura. Las empresas que necesitan un control granular sobre la optimización de su infraestructura encontrarán que esta es una desventaja clave de Snowflake.

Azure Synapse Analytics tiene una curva de aprendizaje más pronunciada que Snowflake, y la escalabilidad puede ser más desafiante, según el tipo de grupo que use una empresa. Sin embargo, es una excelente opción para las empresas que trabajan con IA, ML y transmisión de datos y es probable que funcione mejor que Snowflake para estas aplicaciones.

Fuente

Written by Editor Top

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