AWS Redshift vs Azure Synapse Analytics - Una comparación (Parte 1)

Conozca las principales diferencias entre AWS Redshift y Azure Synapse Analytics

El siglo XXI ha sido testigo de rápidos desarrollos y avances en el mundo de la informática y la tecnología. La introducción de la tecnología en la nube está en el centro de estos desarrollos. Los datos son fundamentales para el buen funcionamiento y el progreso de cualquier empresa y, para almacenar estos datos de forma segura, las empresas optan ahora por servicios en la nube bajo demanda que pueden almacenar grandes conjuntos de datos de forma segura en un único lugar.

Los servicios en la nube, como los almacenes de datos, han desempeñado un papel fundamental en el almacenamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados a un coste muy bajo. Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que se utiliza para el almacenamiento, la elaboración de informes y el análisis de los datos de la organización. Amazon Redshift, Azure Synapse, Snowflake, Google BigQuery, etc. son algunos de los almacenes de datos más populares que utilizan las empresas.

Estos almacenes de datos proporcionan servicios de almacenamiento y análisis que permiten a las empresas tomar decisiones importantes e informadas. En este artículo, exploraremos las diferencias clave, las similitudes, las características y el funcionamiento de los dos almacenes de datos más utilizados, es decir, AWS Redshift y Azure Synapse Analytics.

Comencemos por comprender las características clave que ofrecen estas dos soluciones de almacenamiento de datos.

Amazon Redshift

• Amazon Redshift puede procesar grandes conjuntos de datos que se encuentran en el rango de los exabytes. Muchas empresas multimillonarias como Delivery Hero, Nubank, Lyft, Figma, etc. utilizan Amazon Redshift para almacenar, procesar y analizar sus datos.

AWS Redshift funciona mediante la tecnología de procesamiento paralelo masivo (MPT), que permite que la solución de almacenamiento analice y procese grandes cantidades de datos a una velocidad muy alta. No solo proporciona una alta velocidad de procesamiento, sino que también garantiza la seguridad y la privacidad de los datos, gracias a los excelentes servicios de cifrado de datos que ofrece.

• Los datos están a disposición de los usuarios con sólo unos clics. Ofrece múltiples funciones útiles, como el diseño automatizado de tablas, el editor de consultas, la tolerancia a los fallos y la restricción de la red, que permiten procesar los datos de forma fluida y segura.

Características principales de Amazon Redshift

A continuación se indican algunas características destacables de AWS Redshift:

• AWS Redshift cuenta con increíbles capacidades de automatización que ahorran a los usuarios la repetición de tareas mundanas como la generación de informes. El sistema realiza estas tareas de forma automática.
• Utilizando los mismos parámetros, AWS Redshift puede consultar grandes conjuntos de datos de varias maneras diferentes. Esta optimización inteligente permite al usuario consultar los datos con diferentes conjuntos de herramientas que se necesitan para cada escenario.
• AWS Redshift se basa en PostgreSQL. Esto hace que Redshift sea una solución de almacenamiento de datos SQLFriendly.

Sinapsis Azure

Azure Synapse es un moderno servicio de almacenamiento de datos que combina la integración de datos, el almacenamiento de datos y el análisis de Big Data. Azure Synapse permite a los usuarios consultar los datos utilizando diferentes herramientas. Los servicios son escalables y están disponibles bajo demanda.

Azure Synpase comprende los siguientes cuatro componentes principales:

• SQL Pool y SQL On-demand: es un conjunto de recursos analíticos aplicables en el data warehousing.
• Apache Spark: Aplicable a Big Data
• Pipelines de Sinapsis: Un servicio de plataforma integrada que combina integraciones de datos, pipelines ETL, herramientas y servicios de análisis, visualización y cuadros de mando.
• Synapse Studio: Una importante herramienta que se utiliza para la administración y el funcionamiento de diferentes características de Azure SQL Analytics.

Características principales de Azure Synapse

A continuación se indican algunas características destacables de Azure Synapse:

• Funciona con la tecnología de procesamiento paralelo masivo (MPT), que permite a la solución de almacenamiento procesar grandes conjuntos de datos en una fracción de segundo.
• Gracias a la implementación de la tecnología Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP), es posible la integración en tiempo real entre Azure Synapse y las bases de datos de Azure en el sistema.
• Synapse puede emparejarse con Azure Data Share, que permite compartir el lago de datos y el almacén de datos interna y externamente.

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