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Tech & Tools
Schlagworte
Cloud, Amazon Redshift, Snowflake
Autor
Marlo Wockenfuß
Lesedauer
6 Minuten
Azure Synapse Analytics ist eine cloudbasierte Datenplattform von Microsoft, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten zu sammeln, zu verwalten und zu analysieren. Die Plattform bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die es dir ermöglichen, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Doch für wen ist Azure Synapse Analytics grundsätzlich geeignet?
Einer der größten Vorteile von Azure Synapse Analytics ist die mögliche Kombination mit anderen Azure-Produkten. Die Plattform ist Teil des Azure-Ökosystems. Tools von Microsoft, wie zum Beispiel Power BI und Azure Machine Learning, können einfach integriert werden. Unternehmensintern sind Daten somit leicht geteilt und genutzt, um Geschäftsprozesse zu optimieren.
Zudem ist die Skalierbarkeit von Azure Synapse Analytics hervorzuheben. Die Datenplattform ist in der Lage, Datenmengen jeder Größe zu verarbeiten. Sobald Geschäftsanforderungen wachsen, kann die Dateninfrastruktur schnell und einfach erweitert werden. Selbst wenn große Mengen an Daten vorhanden sind, sind die also äußerst effizient zu verarbeiten und analysierbar.
Da Azure Synapse Analytics eine äußerst umfangreiche Datenplattform mit einer Vielzahl von Funktionen und Möglichkeiten ist, bringt sie auch eine gewisse Komplexität mit sich. Es kann daher eine Herausforderung sein, den vollen Leistungsumfang der Plattform auszuschöpfen. Bevor also deine Entscheidung für Azure Synapse Analytics fällt, solltest du mögliche Alternativen im Bereich Cloud Data Warehousing detailliert und sorgfältig betrachten und bewerten. Zu den Optionen, die ähnliche Funktionen und Tools bieten, gehören Amazon Redshift und Snowflake. Sie bieten vielleicht nicht den gesamten Funktionsumfang von Azure Synapse Analytics, sind aber möglicherweise günstiger oder benutzerfreundlicher.
Amazon Redshift ist ein cloudbasierter Data-Warehouse-Service von Amazon Web Services. Mit Redshift sind Unternehmen in der Lage, Daten zu speichern und zu analysieren. Im Gegensatz zu Azure Synapse Analytics bietet Amazon Redshift jedoch keine integrierte Umgebung für Datenintegration und Datenverwaltung an.
Snowflake ist eine Plattform für die Verarbeitung und Analyse von Daten im Cloud-Computing-Umfeld. Die Plattform bietet eine einzigartige Architektur, die es ermöglicht, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Snowflake ist eine gute Wahl für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten müssen und eine flexible Plattform für die Analyse von Daten suchen.
Als großer gemeinsamer Nenner vereint Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift und Snowflake ihre Eigenschaft als Cloud-Plattform. Im Gegensatz zu traditionellen Datenintegrations- und Analyse-Tools erfordern sie allesamt keine lokale Infrastruktur. Stattdessen nutzen Unternehmen diese Tools über das Internet und profitieren so von den Vorteilen der Cloud-Technologie, wie zum Beispiel Skalierbarkeit und Flexibilität.
Ein wesentlicher Unterschied zwischen Azure Synapse Analytics und den anderen Plattformen ist, dass Azure eine umfassende Suite von Tools und Services für verschiedene Anwendungsbereiche bietet. Dazu gehören unter anderem Datenintegration, Datenmanagement, Datenvisualisierung und Machine Learning. Im Gegensatz dazu legen Snowflake und Amazon Redshift einen stärkeren Fokus auf Datenintegration und Data Warehousing. Im Folgenden stellen wir dir die wichtigsten Unterschiede der Plattformen vor.
| Merkmale | Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift | Snowflake |
|---|---|---|---|
| Architektur | Azure Synapse Analytics verwendet eine Scale-Out-Architektur, die Rechenleistung und Speicherung voneinander trennt. | AWS Redshift verwendet die shared-nothing MPP-Architektur. | Die Snowflake-Architektur kombiniert die traditionellen Shared-Disk- mit den Shared-Nothing-Datenbankarchitekturen. |
| Performance | Azure Synapse Analytics ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung von Abfragen und hilft den Nutzenden, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und diese schneller zu visualisieren. | Redshift bietet eine gute Arbeitsleistung für die meisten Datentypen, außer bei halbstrukturierte Daten wie JSON-Dateien. | Snowflake trennt die Berechnung von der Speicherung, wodurch gleichzeitige Arbeitslasten ermöglicht werden, so dass Benutzende mehrere Abfragen gleichzeitig ausführen können. |
| Integrationen | Azure Synapse Analytics verfügt über Integrationstools wie Logic Apps, API Management, Service Bus und Event Grid für die Anbindung an Drittanbieterdienste. | Redshift unterstützt die Integration mit dem gesamten AWS-Ökosystem und vielen anderen Plattformen. | Snowflake bietet native Konnektivität zu mehreren BI-, Datenintegrations- und Analysetools. |
| Sicherheit | Synapse Analytics nutzt das Zugriffsmanagement, Informationssicherheit, Schutz vor Bedrohungen, Netzwerksicherheit und Datenschutz für die Datensicherheit. Außerdem verfügt es über mehr als 90 Compliance-Zertifikate. | Sowohl Nutzende als auch AWS sind für die Sicherung der Daten verantwortlich. | Snowflake erfüllt viele Datenschutzstandards und hat eine kontrollierte Zugriffsverwaltung und Datensicherheit implementiert, indem alle Daten und Dateien verschlüsselt werden. |
| Datensicherung und Datenwiederherstellung | Microsoft verwendet die integrierte Azure-Backup-Funktion für die Sicherung und Wiederherstellung von Daten-Ressourcen. | Redshift verwendet sowohl manuelle als auch automatische Snapshots für die Datensicherung und Datenwiederherstellung. | Snowflake verwendet einen ausfallsicheren Ansatz anstelle eines Backups, der verlorene Daten innerhalb von sieben Tagen wiederherstellt. |
| Zielgruppe | Azure Synapse Analytics ist für jedes Unternehmen geeignet, das ein Data Warehouse mit einem guten Preis-Leistungs-Verhältnis sucht. | Redshift eignet sich für Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten und deren Abfragen schnell beantwortet werden müssen. | Snowflake eignet sich für Unternehmen, die eine einfach zu implementierende Data-Warehouse-Lösung mit nahezu unbegrenzter, automatischer Skalierung und hoher Leistung suchen. |
| Preismodell | Azure Synapse Analytics unterteilt die Preisgestaltung in eine Rechengebühr und eine Speichergebühr. | Redshift bietet On-Demand- und Managed-Storage-Preismodelle. | Snowflake bietet gestaffelte, im Voraus zu bezahlende und bedarfsorientierte Preispläne. |
Bei der Wahl der für dich richtigen Datenplattform sind zahlreiche Faktoren zu berücksichtigen. Denn natürlich musst du sicherstellen, dass die Lösung die Bedürfnisse deines Unternehmens ideal erfüllt. Hier sind die aus unserer Sicht fünf wichtigsten Faktoren, die du bei der Auswahl einer Datenplattform berücksichtigen solltest:
Die Skalierbarkeit einer Datenplattform ist sehr wichtig. Stelle sicher, dass die Datenplattform in der Lage ist, Datenmengen jeder Größe zu verarbeiten. Außerdem sollte sie schnell und einfach erweitert werden können, wenn deine Geschäftsanforderungen wachsen.
Eine weitere wichtige Überlegung bei der Auswahl einer Datenplattform ist die Kombinationsmöglichkeit mit anderen Systemen und Anwendungen in deinem Unternehmen. Tools und Anwendungen müssen leicht integrierbar sein, um eine reibungslose Zusammenarbeit und Datenverarbeitung zu ermöglichen.
Sicherheit ist für jedes Unternehmen ein wichtiger Faktor bei der Auswahl einer Datenplattform. Sorge dafür, dass deine Datenplattform fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen bietet und nur autorisierte Personen auf die Daten zugreifen können.
Die Datenplattform muss schnelle Zugriffs- und Abfragezeiten bieten, damit deine Daten schnell und effizient verarbeitet werden können.
Bei der Auswahl einer Datenplattform solltest du die Kosten der verschiedenen Anbietenden miteinander vergleichen und sicherstellen, dass du wirklich nur die Leistung einkaufst, die du für dein Vorhaben benötigst. Viele Anbieter weisen sehr flexible Preismodelle auf, mit denen du dein Budget je nach Anforderung variabel einsetzen und Leistung nach Bedarf abrufen kannst.
Nun stehst du vor der Aufgabe zu bewerten, ob Azure Synapse Analytics wirklich die passende Plattform für dich ist. Hier hilft im ersten Schritt eine detaillierter Abgleich deiner Anforderungen mit den Leistungskatalogen der Anbieter. Ganz grundsätzlich ist Synapse besonders dann für dich geeignet, wenn du verschiedene BI-Tools miteinander vereinen möchtest, um deine Daten nahtlos weiterverarbeiten zu können. Dafür steht dir eine nahtlose Überfläche zur Verfügung, über die du deine Projekte unkompliziert und in sämtliche Richtungen formen kannst. Hinzu kommen hilfreiche Tools, die dir bei speziellen Projekten zugute kommen.
Azure Synapse Analytics kann insbesondere für kleinere oder gerade erst aufkeimende Datenprojekte hingegen zu komplex und umständlich sein. Dann solltest du zunächst auf kleinere Lösungen zurückgreifen und diese sukzessive ausbauen. Ein klassisches Cloud Data Warehouse bietet dir auch bei umfangreichen Datenvorhaben einen verlässlichen und vor allem erweiterbaren Rahmen.