Azure Synapse VS Snowflake: ¿cuál es mejor?

16 de Octubre de 2024

Los datos están en todas partes en nuestro ingeniería de productos digitales mundo. Para 2025, tendremos una enorme cantidad de datos a nivel mundial: ¡175 Zettabytes! Con tanta información, las empresas necesitan buenas herramientas tecnológicas para recopilar y comprender datos rápidamente.

Para ello, elegir la plataforma de datos en la nube adecuada es realmente importante. En este blog, analizaremos dos actores principales: Azure Synapse y Snowflake, y explicaremos qué los hace únicos.

Esta elección es algo más que tecnología: realmente puede afectar la forma en que una empresa utiliza sus datos.

Continúe leyendo para ver la comparación entre Azure Synapse y Snowflake, para que pueda descubrir cuál se adapta mejor a las necesidades de su negocio.

¿Qué es Azure Synapse?

Azure Synapse es la herramienta de Microsoft para trabajar con datos en la nube. Utiliza tecnología inteligente para manejar una gran cantidad de datos rápidamente.

Esta plataforma permite que diferentes expertos en datos trabajen juntos para encontrar información útil. Ayuda a las empresas a recopilar, organizar y comprender sus datos para tomar mejores decisiones con mayor rapidez.

Piense en ello como una poderosa ayuda que convierte los datos sin procesar en información valiosa, lo que hace que las empresas funcionen mejor y tengan más éxito.

🡆 Características clave

• Capacidades integrales de almacenamiento de datos en la nube
• Herramientas integradas para la gobernanza
• Procesamiento altamente paralelizado
• Integración perfecta con varias ofertas de Azure

🡆 Ventajas de Azure Synapse

Azure Synapse es una sólida plataforma de análisis que combina el almacenamiento de datos, el procesamiento de big data, la integración de datos y el aprendizaje automático, lo que le permite acceder, analizar y visualizar sus datos a escala. Aquí hay algunos beneficios:

• Almacenamiento de datos integral: Ofrece una solución todo en uno para almacenar y administrar datos en la nube.
• Procesamiento Masivamente Paralelo: Maneja grandes conjuntos de datos de manera eficiente, brindando análisis rápidos y receptivos para una toma de decisiones informada.
• Integración Perfecta: Se integra con una variedad de productos de Azure, lo que da como resultado una plataforma única para análisis y administración de datos sofisticados.
• Flexibilidad sin servidor: Proporciona control total y adaptabilidad para diversos casos de uso.
• Información en tiempo real: Ofrece datos confiables e informes precisos con prontitud.
• Almacenamiento de datos adaptable: Permite el almacenamiento de datos en cualquier formato preferido, con la flexibilidad de estructurar y organizar los datos según sea necesario.
• Ecosistema unificado de Microsoft: Se integra perfectamente con otras soluciones de Microsoft, mejorando la colaboración y la compatibilidad.
• Herramientas de gobernanza integradas: Garantiza una gestión de datos segura, compatible y eficaz con herramientas de gobernanza integradas.
• Actuación excepcional: Procesa tareas rápidamente para lograr un rendimiento óptimo en diversos escenarios de datos.

🡆 Contras de Azure Synapse

Si bien Azure Synapse es una solución confiable para la administración de datos, tiene algunas limitaciones. Los problemas comunes que han enfrentado los usuarios incluyen:

• Tamaño del archivo: Existen restricciones sobre el tamaño de los archivos que se pueden cargar en la plataforma.
• Usabilidad: La generación de informes puede ser menos fácil de usar debido a la falta de funciones intuitivas de arrastrar y soltar.
• Complejidad de integración: La integración dentro del ecosistema Azure podría ser más fluida, especialmente en comparación con alternativas como Databricks.
• Dependencia del navegador: No existe una herramienta dedicada para el trabajo desde una computadora portátil, y la mayoría de los usuarios prefieren una solución independiente a las operaciones basadas en navegador.
• Capacidad de análisis: Se necesitan capacidades analíticas ampliadas para satisfacer las necesidades cambiantes de gestión de datos.
• Tipos de datos restringidos: Ciertos tipos de datos y operaciones DDL de tablas son limitados y es posible que no sean totalmente compatibles o replicables en Synapse.
• Restricción de tamaño de fila: El tamaño de las filas en las tablas de origen está limitado a 7,500 bytes, lo que restringe el volumen de datos que se pueden acomodar.
• Limitación de la tabla: Se puede agregar un máximo de 5,000 tablas a una conexión de enlace único, lo que limita la escalabilidad de las adiciones de tablas.
• Exclusión de tablas del sistema: Las tablas del sistema y las configuraciones de seguridad quedan excluidas de los procesos de replicación, lo que afecta la exhaustividad de las transferencias de datos. 
• Restricciones de usuario de SQL: Los usuarios de SQL no pueden realizar tareas administrativas, lo que requiere el uso de T-SQL para dichas operaciones.
• Limitaciones de T-SQL: Varias funcionalidades de T-SQL aún no son compatibles, lo que afecta la variedad de tareas que se pueden realizar utilizando este lenguaje dentro de Synapse.

¿Qué es el copo de nieve?

Una plataforma completamente administrada llamada Snowflake está destinada a la ciencia de datos, el almacenamiento de datos, la gestión de lagos y el intercambio seguro de información en tiempo real.

Construida sobre Amazon Web Services o Microsoft Azure, la arquitectura única de Snowflake separa el almacenamiento y la informática, lo que permite un escalado independiente.

Esta plataforma basada en la nube puede manejar grandes volúmenes de datos y proporciona análisis avanzados.

Con el intercambio de datos integrado y el soporte para varias herramientas de integración, Snowflake ofrece una solución flexible y escalable, que permite a los usuarios centrarse más en el análisis de datos que en la gestión de la infraestructura. 

🡆 Características clave

• Capacidades computacionales escalables.
• Fácil intercambio de datos.
• Clonación de datos simplificada.
• Compatibilidad con herramientas externas, incluidos varios productos de Azure.

🡆 Ventajas del copo de nieve

Snowflake es una sólida solución de almacenamiento de datos basada en la nube con muchas funciones. Estas son algunas de las ventajas clave:

• Capacidades de ciencia de datos: Snowflake se destaca por proporcionar potentes herramientas para análisis avanzados.
• Interfaz amigable: La plataforma es fácil de usar y ofrece soporte técnico receptivo.
• Disposiciones ETL versátiles: Snowflake admite diversas canalizaciones de ETL y ofrece adaptadores que evolucionan para satisfacer las necesidades cambiantes de procesamiento de datos.
• Estabilidad: Snowflake es conocido por su rendimiento confiable en diversas operaciones de datos.
• Traducción de SQL a NoSQL: Esta característica permite una conversión perfecta de cargas de trabajo SQL a NoSQL, lo que mejora la flexibilidad de los datos.
• Función de viaje en el tiempo: Los usuarios pueden acceder a datos históricos, lo cual es valioso para la exploración de datos.
• Clonación de tablas externas: Snowflake permite la clonación de tablas externas para facilitar la replicación y gestión de datos.
• Funcionalidad innovadora: Snowpiping, Time Travel y Snowpipes son características que aumentan el funcionamiento general de la plataforma.

🡆 Contras del copo de nieve

Aunque Snowflake es una solución de almacenamiento de datos flexible, hay algunas cosas en las que pensar:

• Complejidad de integración: Se necesita una mejor integración con herramientas como Liquibase para realizar cambios fluidos en el modelo de almacén de datos.
• Limitaciones del intercambio de datos: Mejorar el intercambio de datos entre diferentes unidades de negocio puede optimizar la colaboración.
• Aprendizaje automático y mejora de la IA: Mejorar las capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial para igualar los estándares de la industria.
• Espacio de almacenamiento de datos operativos (ODS): Es necesario ampliar el espacio ODS dentro de Snowflake.
• Transparencia de costos: Una información más clara sobre costos y precios ayudaría a los usuarios a administrar los recursos de manera efectiva.
• Ambigüedad en el diseño del producto: El diseño puede malinterpretarse, por lo que se necesita una comunicación más clara y comprensión por parte del usuario.
• Desafíos de la migración: Unos procesos de migración más sencillos, especialmente para las funciones ODS, facilitarían las transiciones desde otras plataformas.
• Brecha de funciones de OLTP: Agregar funciones OLTP abordaría necesidades específicas de tiempos de respuesta instantáneos a las consultas.
• Mejoras en la integración de Python: Mejorar la integración con Python para una experiencia más fluida para los usuarios que cambian entre SQL y Python dentro de la plataforma.

Azure Synapse Analytics frente a Snowflake: diferencias clave

En "Azure Synapse Analytics vs Snowflake: Diferencias clave", comparamos características como almacenamiento de datos, manejo, velocidad, protección, capacidad de crecimiento, conectividad, experiencia de usuario, control de costos, disponibilidad global, arquitectura, análisis, aprendizaje automático e IA/ML. compatibilidad.

Característica/Habilidad	Sinapsis azur	Copo de nieve
Almacenamiento de datos	Parte del sistema de Azure funciona con recursos flexibles y de configuración	Sistema de almacenamiento de datos basado en la nube
Manejo de datos	Sistema todo en uno para organizar y estudiar datos	Se concentra en el almacenamiento de datos, con herramientas independientes para la organización de datos.
Velocidad	Creado para el análisis de big data utilizando recursos de configuración	Estructura basada en la nube para un trabajo rápido y eficiente
Protección	Utiliza Azure AD para la verificación de usuarios y controles basados ​​en roles.	Muchas capas de protección, incluido el cifrado automático
Capacidad de crecimiento	Ajusta la potencia y el almacenamiento de la computadora según sea necesario	Se autoajusta con crecimiento independiente de computadora y almacenamiento
Idioma de datos	Funciona con SQL y Apache Spark	Utiliza consultas de tipo SQL
Trabajos multiples	Maneja muchas búsquedas y separa flujos de trabajo.	Puede vincularse a muchas plataformas y sistemas diferentes
Conexión con otras herramientas	Trabaja estrechamente con los productos de Azure.	Capacidades de integración con diversas plataformas y herramientas.
Experiencia de usuario	Configuración familiar para quienes conocen Azure	Interfaz simple y fácil de usar
Control de costes:	Utilice y pague según sea necesario, con asignación de recursos ajustable	Pague según el uso, con cargos separados por almacenamiento y procesamiento
Disponibilidad mundial	Se puede utilizar en muchas ubicaciones de Azure en todo el mundo.	Admite múltiples proveedores de nube a nivel mundial
Arquitectura	Una plataforma para el análisis de datos basado en la nube	Amplio servicio de análisis que combina el almacenamiento de datos empresariales y el estudio de big data
Administración	Utiliza la automatización para tareas ETL y ELT.	Proporciona un sistema único para gestionar todas las tareas relacionadas con los datos.
Análisis de datos integrado	Permite a los usuarios consultar datos de inmediato	Convierte el almacenamiento de datos en un sistema para obtener información y predicciones empresariales rápidas.
Aprendizaje automático en base de datos	Admite la creación de modelos predictivos dentro del sistema.	Ofrece herramientas para recopilar e interpretar datos.
Análisis de Data Lake	Lago de datos actualizado que admite el formato de archivo Parquet	Utiliza archivos Parquet en Data Lake para un mejor rendimiento de Polybase
Capacidades en la nube	Permite el intercambio de datos en tiempo real en su plataforma en la nube.	Sistema de procesamiento SQL integrado y extendido
Compatibilidad IA/ML	Trabaja en estrecha colaboración con las herramientas de aprendizaje automático de Azure y Power BI.	Proporciona entradas automáticas de aprendizaje de IA y herramientas comerciales de IA integradas.

Comparación de Snowflake y Azure Synapse en varios parámetros

La comparación de Snowflake frente a Azure Synapse en varios parámetros depende de su arquitectura, modelos PaaS frente a SaaS, escalabilidad, rendimiento, integración, seguridad y muchos más. Hemos escrito una comparación detallada para ayudar a las empresas a elegir la solución de datos más adecuada.

1. arquitectura

Snowflake utiliza un diseño nativo de la nube que separa la informática y el almacenamiento, lo que permite un escalamiento independiente y rentabilidad. Por el contrario, Azure Synapse Analytics presenta una arquitectura distribuida que se integra estrechamente con el ecosistema de Azure, promoviendo una escalabilidad e integración perfectas con los servicios de Azure.

Snowflake vs Azure Synapse a menudo se considera superior en este sentido debido a su separación flexible de computación y almacenamiento, lo que mejora la flexibilidad y la gestión de costos.

2. PaaS frente a SaaS

Snowflake se ejecuta como una plataforma SaaS en varios proveedores de nube, con créditos de almacenamiento y computación separados. Azure Synapse Analytics sirve como una solución PaaS y proporciona un espacio de trabajo gratuito de Azure Synapse y herramientas de almacenamiento de datos.

La elección entre estas plataformas depende de las preferencias del usuario, ya que ambas tienen distintos beneficios. 

3. escalabilidad

Snowflake destaca por su escalabilidad automática a través de una arquitectura de múltiples clústeres, lo que garantiza un rendimiento óptimo y un almacenamiento prácticamente ilimitado.

Azure Synapse Analytics proporciona escalabilidad bajo demanda con unidades de almacenamiento de datos (DWU), lo que ofrece flexibilidad según las necesidades de la carga de trabajo. Snowflake vs Azure Synapse se prefiere por su perfecta gestión de recursos y escalabilidad automática.

4. Actuación

Snowflake utiliza su arquitectura especial y métodos de optimización, como la clonación instantánea, para acelerar el procesamiento de consultas. Azure Synapse Analytics emplea procesamiento de consultas distribuido para ofrecer análisis de alto rendimiento, paralelizando operaciones en múltiples recursos informáticos.

La mejor opción depende de casos de uso específicos y patrones de carga de trabajo, y ninguna de las plataformas emerge como un claro ganador en rendimiento.

5. Integración

Ambas plataformas tienen sólidas capacidades de integración con herramientas de integración de datos y plataformas de BI comunes.

Sin embargo, Azure Synapse Analytics se destaca por su estrecha integración con el ecosistema de Azure, admitiendo servicios como Azure Data Factory y Azure Analysis Services. En términos de integración, Azure Synapse Analytics se considera superior.

6. Seguridad

Ambas plataformas implementan sólidas funciones de seguridad, como controles de acceso, cifrado y cumplimiento de los estándares de la industria. No hay un ganador claro en seguridad, ya que tanto Snowflake como Azure Synapse Analytics priorizan la protección de datos.

7. Costo

El enfoque de precios de Snowflake se basa en el consumo, lo que permite a los usuarios pagar según la cantidad de almacenamiento y recursos informáticos que consumen.

Azure Synapse Analytics utiliza DWU aprovisionadas y uso de almacenamiento para determinar el precio. La decisión entre los dos depende de factores como patrones de uso, volumen de datos y requisitos específicos, lo que dificulta declarar un ganador claro en términos de costo.

8. Gestión de la nube de datos

Snowflake mantiene el almacenamiento y el acceso a los datos mediante consultas SQL, evitando el acceso directo a los objetos de datos. Azure Synapse Analytics, aunque también está completamente administrado, brinda a los usuarios un mayor control sobre el procesamiento de datos. La decisión se basa en la relación prevista entre control y gestión.

9. Análisis de datos

Snowflake admite análisis avanzados a través de integraciones de plataformas, que pueden conllevar cargos adicionales. Azure Synapse Analytics proporciona un conjunto completo de herramientas de análisis de datos sin cargos adicionales, que incluyen Azure Machine Learning, PowerBI, Azure Data Factory y Synapse Studio. Azure Synapse vs Snowflake se considera superior porque proporciona una solución de análisis integral sin costos adicionales.

¿Qué es AWS Redshift?

AWS Redshift es un servicio de almacenamiento de datos basado en la nube proporcionado por Amazon. Mediante el uso de SQL, los usuarios pueden consultar petabytes de datos estructurados y semiestructurados de bases de datos operativas, lagos de datos y almacenes de datos.

Redshift compite con Snowflake y se integra perfectamente con otros servicios de AWS, lo que le permite guardar los resultados de las consultas en formatos abiertos en S3. Ofrece múltiples opciones de importación de datos y un proceso de configuración sencillo como otros servicios de AWS, lo que garantiza la seguridad de los datos mediante el cifrado.

Comparación de almacenes de datos en la nube: Azure Synapse, AWS Redshift y Snowflake

Parámetro	Análisis de Azure Synapse	Desplazamiento al rojo de AWS	Copo de nieve
Arquitectura	Arquitectura distribuida integrada con el ecosistema Azure.	Almacenamiento en columnas con procesamiento paralelo, estrechamente integrado con el ecosistema de AWS.	Arquitectura nativa de la nube con computación y almacenamiento separados, que proporciona escalamiento independiente.
Modelo de servicio	PaaS (plataforma como servicio)	PaaS (plataforma como servicio)	SaaS (Software as a Service)
Global	Escalabilidad bajo demanda con unidades de almacenamiento de datos (DWU).	Se escala automáticamente con clústeres de escalamiento simultáneo.	Escalabilidad automática a través de arquitectura multiclúster, asegurando un rendimiento óptimo.
Rendimiento	Análisis de alto rendimiento basado en procesamiento distribuido de consultas y procesos paralelos.	Alto rendimiento con optimización avanzada de consultas y ejecución paralela.	Aprovecha las técnicas de optimización y clonación instantánea para realizar consultas más rápidas.
Integración:	Integración perfecta con servicios de Azure como Data Factory, Analysis Services y más.	Se integra bien con servicios de AWS como S3, Glue y Athena.	Fuerte integración con varias herramientas de integración de datos y plataformas de BI.
Seguridad	Fuertes medidas de seguridad, como cifrado, límites de acceso y cumplimiento.	Funciones de seguridad integrales que incluyen cifrado, VPC y certificaciones de cumplimiento.	Las medidas de seguridad sólidas incluyen cifrado, controles de acceso y cumplimiento de las regulaciones de la industria.
Modelo de costo	El cálculo del precio combina las DWU aprovisionadas y el uso de almacenamiento.	Precios de pago por uso con la oportunidad de reservar instancias para ahorrar dinero.	Un enfoque de fijación de precios basado en el consumo en el que se paga por el uso real de los recursos informáticos y de almacenamiento.
Gestionamiento	Ofrece más control sobre el procesamiento de datos, totalmente administrado dentro del ecosistema de Azure.	Administrado por AWS, proporciona control sobre el ajuste y el escalado del rendimiento.	Totalmente administrado con acceso directo limitado a objetos de datos, administración basada en SQL.
Análisis de Datos	Incluye herramientas como Azure Machine Learning, PowerBI y Synapse Studio sin costo adicional.	Capacidades de análisis avanzadas con integraciones a herramientas de análisis de AWS como QuickSight.	Admite análisis avanzados a través de varias integraciones de plataformas, lo que puede generar costos.

Conclusión

Elegir la plataforma de aplicaciones en la nube es crucial para aprovechar grandes cantidades de datos de manera efectiva. Azure Synapse y Snowflake ofrecen soluciones potentes y escalables con ventajas únicas.

Azure Synapse sobresale en la integración con el ecosistema de Azure, proporcionando herramientas de análisis integrales y una sólida gestión de datos.

Snowflake se destaca por su interfaz fácil de usar, escalamiento independiente de computación y almacenamiento y capacidades versátiles de manejo de datos.

AWS Redshift también presenta una alternativa sólida, especialmente para los usuarios del entorno de AWS.

En última instancia, la mejor opción depende de las necesidades comerciales específicas, la infraestructura existente y las funciones deseadas.