Erfahren Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen AWS Redshift und Azure Synapse Analytics
Das 21. Jahrhundert ist von rasanten Entwicklungen und Fortschritten in der Welt der IT und der Technologie geprägt. Die Einführung der Cloud-Technologie steht im Mittelpunkt dieser Entwicklungen. Daten sind für das reibungslose Funktionieren und den Fortschritt eines jeden Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Um diese Daten sicher zu speichern, entscheiden sich Unternehmen heute für On-Demand-Cloud-Dienste, die große Datensätze sicher an einem einzigen Ort speichern können.
Cloud-Dienste wie Data Warehouses haben eine entscheidende Rolle bei der Speicherung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten zu sehr niedrigen Kosten gespielt. Ein Data Warehouse ist ein Datenverwaltungssystem, das für die Speicherung, Berichterstattung und Analyse von Unternehmensdaten verwendet wird. Amazon Redshift, Azure Synapse, Snowflake, Google BigQuery usw. sind einige der beliebtesten Data Warehouses, die von Unternehmen verwendet werden.
Diese Data Warehouses bieten Speicher- und Analysedienste, die es Unternehmen ermöglichen, wichtige und fundierte Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel werden die wichtigsten Unterschiede, Gemeinsamkeiten, Funktionen und die Funktionsweise der beiden am häufigsten verwendeten Data Warehouses, nämlich AWS Redshift und Azure Synapse Analytics, untersucht.
Lassen Sie uns zunächst die wichtigsten Funktionen dieser beiden Data-Warehousing-Lösungen verstehen.
Amazon Redshift
- Amazon Redshift kann große Datensätze verarbeiten, die im Bereich von Exabytes liegen. Viele Multimilliarden-Dollar-Unternehmen wie Delivery Hero, Nubank, Lyft, Figma usw. nutzen Amazon Redshift für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse ihrer Daten.
AWS Redshift arbeitet mit der Massively Parallel Processing Technology (MPT), die es der Warehousing-Lösung ermöglicht, große Datenmengen mit einer sehr hohen Geschwindigkeit zu analysieren und zu verarbeiten. Sie bietet nicht nur eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit, sondern gewährleistet auch die Sicherheit und den Schutz der Daten dank der hervorragenden Datenverschlüsselungsdienste, die sie bietet.
- Die Daten stehen den Benutzern mit nur wenigen Klicks zur Verfügung. Es bietet mehrere nützliche Funktionen wie automatisiertes Tabellendesign, Abfrage-Editor, Fehlertoleranz und Netzwerkeinschränkung, die eine reibungslose und sichere Verarbeitung von Daten ermöglichen.
Hauptmerkmale von Amazon Redshift
Im Folgenden finden Sie einige bemerkenswerte Funktionen von AWS Redshift:
- AWS Redshift verfügt über erstaunliche Automatisierungsfunktionen, die Benutzern die Wiederholung banaler Aufgaben wie die Erstellung von Berichten ersparen. Das System führt diese Aufgaben automatisch aus.
- Mit denselben Parametern kann AWS Redshift große Datensätze auf verschiedene Arten abfragen. Diese intelligente Optimierung ermöglicht es dem Benutzer, Daten mit verschiedenen Toolsätzen abzufragen, die für jedes Szenario benötigt werden.
- AWS Redshift ist auf PostgreSQL aufgebaut. Dies macht Redshift zu einer SQL-freundlichen Data Warehousing-Lösung.
Azure-Synapse
Azure Synapse ist ein moderner Data Warehousing-Dienst, der Datenintegration, Data Warehousing und Big-Data-Analysen kombiniert. Azure Synapse ermöglicht es den Benutzern, Daten mit verschiedenen Tools abzufragen. Die Dienste sind skalierbar und auf Abrufbasis verfügbar.
Azure Synpase besteht aus den folgenden vier Hauptkomponenten:
- SQL Pool und SQL On-demand: Es handelt sich um eine Sammlung von Analyseressourcen, die im Data Warehousing eingesetzt werden können.
- Apache Spark: Anwendbar für Big Data
- Synapse-Pipelines: Ein integrierter Plattformdienst, der Datenintegrationen, ETL-Pipelines, Analysetools und -dienste, Visualisierung und Dashboards kombiniert.
- Synapse Studio: Ein wichtiges Tool, das für die Verwaltung und den Betrieb der verschiedenen Funktionen von Azure SQL Analytics verwendet wird.
Hauptmerkmale von Azure Synapse
Im Folgenden finden Sie einige bemerkenswerte Funktionen von Azure Synapse:
- Sie arbeitet mit der Massively Parallel Processing (MPT)-Technologie, die es der Warehousing-Lösung ermöglicht, große Datensätze in einem Bruchteil einer Sekunde zu verarbeiten.
- Durch die Implementierung der Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP)-Technologie ist eine Echtzeitintegration zwischen Azure Synapse und Azure-Datenbanken im System möglich.
- Synapse kann mit Azure Data Share gekoppelt werden, was die gemeinsame Nutzung von Data Lake und Data Warehouse intern und extern ermöglicht.
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