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Amazon Athena frente a Amazon Redshift

Almacén de datos.
Imagen: Tuomas Kujansuu/Adobe Stock

Un servicio de datos puede ser un activo valioso para las organizaciones que utilizan big data y conjuntos de datos de múltiples fuentes. Afortunadamente, Amazon ofrece productos basados ​​en la nube para la gestión de datos y el procesamiento de consultas.

Pero si bien Amazon Athena y Amazon Redshift son herramientas de almacenamiento de datos que permiten a los usuarios acceder y analizar sus datos, los productos difieren en sus características, capacidades y funcionalidad. Compararemos cada una de estas soluciones para que pueda determinar qué producto se adapta mejor a sus necesidades de procesamiento de datos.

VER: Guía y lista de verificación de almacenamiento de datos en la nube (Tecnopedia Premium)

¿Qué es Amazon Athena?

Amazon Athena es un servicio de consulta basado en la nube para el análisis de datos a gran escala. Los compradores del producto pueden usar SQL estándar para preparar y analizar sus conjuntos de datos o integrarlos con otras herramientas de inteligencia comercial para una mayor funcionalidad.

¿Qué es Amazon Redshift?

Amazon Redshift es una herramienta de almacenamiento de datos que permite a los usuarios acceder y analizar sus datos con aprendizaje automático. El producto puede acceder y analizar datos estructurados y semiestructurados utilizando SQL.

Comparación de software entre Amazon Athena y Amazon Redshift

Acceso a los datos

El software Athena puede acceder y analizar datos almacenados en Amazon S3, orígenes de datos relacionales, no relacionales, de objetos y personalizados. Amazon S3 almacena datos importantes en varias instalaciones y los usuarios también pueden integrarse con AWS Glue para crear un repositorio de metadatos unificado. Puede rastrear automáticamente los servicios de datos para acceder a los datos y completar el catálogo de datos, donde las capacidades de ETL completamente administradas pueden procesar los datos y prepararlos para el análisis. Glue muestra definiciones de tablas y particiones nuevas y modificadas a partir de los datos descubiertos dentro de la consola de la plataforma.

Los conectores de origen de datos de Athena que se ejecutan en AWS Lambda pueden permitir a los usuarios acceder a datos de Amazon DynamoDB, Apache HBase, Amazon DocumentDB, Amazon Redshift, AWS CloudWatch, AWS CloudWatch Metrics y bases de datos relacionales compatibles con JDBC. Con Athena Query Federation SDK, los usuarios pueden crear conectores para integrarlos con cualquier fuente de datos. Athena admite tipos de datos complejos y bibliotecas SerDe para acceder a varios formatos de datos, incluidos Parquet, CSV, Avro, JSON y ORC.

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Redshift utiliza datos estructurados y semiestructurados de Amazon S3, almacenes de datos, bases de datos operativas, lagos de datos y conjuntos de datos de terceros para desarrollar conocimientos prácticos. Las capacidades de transmisión de Redshift permiten a los usuarios conectarse e ingerir datos de múltiples flujos de datos de Kinesis a la vez con SQL. Puede analizar datos de registros de Apache, formatos TSV, JSON y CSV. Los usuarios pueden cargar y transformar datos en el almacén de datos de Redshift con socios de integración de datos para acceder a datos de fuentes de terceros.

Además, el sistema puede acceder a datos de aplicaciones basadas en eventos y basadas en servicios web nativas de la nube, tradicionales, en contenedores y sin servidor. La API de datos de Amazon Redshift permite conexiones a bases de datos y acceso a datos desde plataformas y lenguajes de programación compatibles con el SDK de AWS, incluidos Java, Ruby, Go, Python, PHP, Node.js y C++. Por ejemplo, Amazon Kinesis Data Firehose puede cargar datos de transmisión en Amazon Redshift para producir rápidamente análisis casi en tiempo real.

Análisis de los datos

Además del procesamiento de registros de datos, los usuarios de Athena pueden realizar análisis ad-hoc de sus datos. El software también se escala automáticamente, lo que significa que los usuarios pueden ejecutar consultas interactivas en paralelo para un procesamiento y análisis más rápidos de conjuntos de datos más grandes.

Con SQL estándar para ejecutar consultas, los usuarios pueden analizar sus datos directamente dentro de Amazon S3. Athena utiliza el motor de consulta Presto SQL para el análisis de datos de baja latencia, lo que permite a los usuarios ejecutar consultas en grandes conjuntos de datos en Amazon S3 mediante ANSI SQL. Los usuarios pueden unir datos a través de múltiples fuentes utilizando construcciones SQL para un análisis rápido y luego almacenar los resultados en S3. Además, las integraciones con productos de BI a través del controlador JDBC pueden permitir a los usuarios beneficiarse de aún más características y capacidades externas.

Con SQL, los analistas pueden beneficiarse del hardware y el aprendizaje automático diseñados por AWS de Redshift para obtener información práctica con un rendimiento de alta calidad. El sistema Redshift puede analizar exabytes de datos en Amazon S3 para ejecutar consultas analíticas. Además, puede proporcionar información valiosa sobre los datos mediante la realización de análisis comerciales ad hoc, incluida la detección de anomalías, la previsión basada en el aprendizaje automático y los análisis hipotéticos.

El sistema también cuenta con soluciones nativas de procesamiento analítico avanzado para tipos de datos escalares estándar. Esto incluye soporte nativo para el procesamiento de datos espaciales, bocetos de HyperLogLog, tipos de datos de FECHA Y HORA y datos semiestructurados. En cuanto a la visualización del análisis de datos, la función Query Editor v2 de Redshift permite a los usuarios ver los resultados de sus consultas, cargar datos visualmente y crear esquemas y tablas. Además, los usuarios pueden integrar el producto con soluciones de socios de BI externos para expandir sus capacidades de análisis.

Funciones y características únicas

Athena no requiere ninguna gestión de infraestructura, ya que el producto sin servidor gestiona automáticamente la configuración, las actualizaciones de software, los fallos y el escalado. El uso de consultas SQL de Athena con los modelos de aprendizaje automático de SageMaker puede permitir a los usuarios obtener información avanzada, como predicciones de ventas, análisis de cohortes de clientes y detección de anomalías.

Athena está protegido a través de las políticas de AWS Identity and Access Management, las listas de control de acceso y las políticas de depósito de Amazon S3. Esto significa que los usuarios pueden controlar sus depósitos de S3, administrar el acceso a sus datos de S3, restringir la consulta de datos de S3 a través de Athena, consultar datos cifrados en S3 y volver a escribir resultados cifrados en S3. Es compatible con el cifrado del lado del servidor y el cifrado del lado del cliente. Los clientes que usan Athena solo pagan por la cantidad de datos escaneados por cada consulta. Por lo tanto, los compradores pueden ahorrar dinero al comprimir, particionar o convertir sus datos a un formato de columnas, lo que reduce la cantidad de datos escaneados para ejecutar una consulta.

VER: Política de eliminación de datos electrónicos (Tecnopedia Premium)

Redshift tiene optimizaciones automatizadas que brindan alto rendimiento y velocidad. Puede procesar miles de consultas a la vez en conjuntos de datos de gigabytes a petabytes. Esto es posible gracias al uso del sistema de almacenamiento en columnas, mapas de zona y compresión de datos para reducir la cantidad de entrada y salida necesaria para procesar las consultas. Redshift utiliza el aprendizaje automático para la gestión automática de la carga de trabajo de la memoria y la simultaneidad para maximizar el rendimiento de las consultas.

Los usuarios tienen mucho control sobre aspectos y funciones, incluido el establecimiento de la prioridad de las consultas, el cambio de la cantidad o el tipo de nodos en su almacén de datos y el ajuste de la configuración de cifrado de extremo a extremo. El pago de Amazon Redshift se basa en las características y necesidades del usuario. Ofrecen diferentes tipos de nodos que se adaptan al tamaño de los datos, el crecimiento y el rendimiento requeridos por el usuario. Los usuarios pueden elegir la mejor configuración de clúster para sus necesidades de precios de pago por uso o usar opciones de pago adicionales según sus servicios.

¿Cuál es la mejor solución de almacenamiento de datos para usted?

Al determinar la mejor solución de almacenamiento de datos para su organización, hay varios factores que debe considerar. Por ejemplo, los productos que requieren la utilización de aplicaciones de terceros deben poder conectarse con las herramientas que utiliza su organización para generar datos. Por lo tanto, asegúrese de poder acceder a sus conjuntos de datos desde sus respectivas fuentes dentro de la solución de almacenamiento de datos elegida.

Además, considerar los casos de uso y las necesidades de su organización puede ayudarlo a determinar qué opción tiene las características y capacidades más adecuadas. Por ejemplo, si desea utilizar su solución con frecuencia para procesar consultas complejas de múltiples fuentes de datos, Redshift puede ser una mejor opción. Sin embargo, si tiene la intención de usar su producto con menos frecuencia y en conjuntos de datos más pequeños, el software de Athena puede ser una opción más económica para sus necesidades. Al analizar las características y los requisitos de su organización, puede compararlos con las características de cada producto y tomar una decisión informada sobre la mejor opción de almacenamiento de datos.

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