Comparativo: Amazon Redshift vs. AWS Athena

Comparar Amazon Redshift e AWS Athena e conhecer suas diferenças é fundamental para adquirir clareza na escolha da solução ideal para suas necessidades de análise de dados. Enquanto o Redshift se destaca como um serviço de data warehousing robusto, oferecendo processamento eficiente de grandes volumes de dados estruturados, o Athena brilha como uma opção serverless que permite consultas rápidas e flexíveis diretamente em dados armazenados no Amazon S3, independentemente de sua estrutura.

Nesse post, você verá as principais diferenças e considerações que podem ajudar na sua decisão entre Redshift e Athena, explorando seus formatos de dados, sua configuração e sua estrutura de preços.

Introdução ao Amazon Redshift e AWS Athena

O Amazon Redshift é um serviço de data warehousing totalmente gerenciado da Amazon Web Services (AWS) que permite armazenar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente. Ele utiliza uma arquitetura de armazenamento colunar e distribuído, oferecendo alta escalabilidade e capacidade para lidar com cargas de trabalho analíticas intensivas.

Por outro lado, o AWS Athena é um serviço de análise de dados baseado em nuvem que permite executar consultas interativas em dados armazenados no Amazon S3. Athena é baseado no motor de análise open-source Presto e não requer configuração ou gerenciamento de infraestrutura por parte dos usuários, o que o torna uma escolha acessível e prática.

Uma das principais vantagens do Athena é que ele pode consultar qualquer tipo de dado presente nos buckets do S3, mesmo que os dados sejam não estruturados, permitindo começar a executar consultas imediatamente, sem necessidade de preparação prévia.

Assim, tanto o Amazon Redshift quanto o AWS Athena oferecem soluções poderosas para análise de dados, mas atendem a necessidades e cenários diferentes.

Diferenças principais entre Amazon Redshift e AWS Athena

Ao escolher entre Amazon Redshift e AWS Athena, é essencial compreender as diferenças fundamentais entre essas soluções. Aqui estão as principais distinções que podem influenciar sua decisão:

1. Estrutura de Dados

• Amazon Redshift: Requer que os dados sejam organizados em conjuntos dentro de clusters, sendo mais adequado para dados estruturados.

• AWS Athena: Pode analisar dados brutos e não estruturados, sem necessidade de organização prévia.

2. Localização dos Dados

• Amazon Redshift: Os dados devem ser movidos para os clusters do Redshift para análise, o que pode ser um processo demorado.

• AWS Athena: Permite que os dados sejam analisados diretamente no S3, eliminando a necessidade de movimentação antes da consulta.

3. Tempo de Configuração

• Amazon Redshift: A configuração dos clusters pode levar tempo, exigindo inicialização antes da execução de consultas.

• AWS Athena: Não requer preparação de dados, permitindo que as consultas sejam iniciadas imediatamente.

4. Particionamento

• Ambos os serviços oferecem funcionalidade de particionamento, mas o do Athena é mais flexível, permitindo a definição de partições baseadas em qualquer chave para aumentar a eficiência na consulta.

5. Preços e Custos

• Amazon Redshift: A estrutura de preços é complexa, variando com a configuração do cluster e o tempo de operação, o que pode levar a custos altos se não for bem gerenciada.

• AWS Athena: Apresenta uma estrutura de preços simples, cobrando uma taxa fixa baseada na quantidade de dados escaneados (atualmente, $5 por terabyte).

Em resumo, o Amazon Redshift se destaca para a análise de dados organizados, enquanto o AWS Athena oferece uma abordagem mais flexível e direta para consultas em grandes volumes de dados não estruturados.

Quando escolher Amazon Redshift?

Amazon Redshift tende a ser sua escolha quando você precisa de um sistema potente de análise, ideal para:

1. Análise de dados em grande escala

Permite realizar análises complexas em grandes volumes de dados, que vão de terabytes a petabytes.

2. Integração com outros serviços da AWS

Integra-se bem com serviços de banco de dados, análises e machine learning da AWS, proporcionando um fluxo contínuo de dados e análises em tempo real.

3. Desempenho e custo

Oferece um bom desempenho de custo em comparação a outros data warehouses em nuvem.

4. Elasticidade e escalabilidade

Com a opção de Redshift Serverless, os usuários podem escalar a capacidade de processamento automaticamente e pagar apenas pelos recursos utilizados.

5. Facilidade de uso

A plataforma é totalmente gerenciada, liberando os clientes de tarefas complexas de gerenciamento.

6. Certificação de segurança

Oferece suporte a múltiplos controles de acesso e criptografia de dados, garantindo a segurança necessária.

7. Machine learning com SQL

A funcionalidade Amazon Redshift ML permite criar e treinar modelos de machine learning utilizando comandos SQL.

Quando utilizar Amazon Athena?

Utilize o Amazon Athena quando deseja realizar consultas SQL interativas em dados armazenados no S3 sem ter que gerenciar infraestrutura. Destaque para:

1. Consultas ad-hoc

Permite a execução rápida de consultas ad-hoc, ideal para investigar problemas de performance.

2. Integração com Amazon QuickSight e AWS Glue Data Catalog

Facilita a criação e consulta de tabelas, aumentando a eficiência da análise.

Comparação de custos entre Redshift e Athena

AWS Athena

• Custo baseado no volume de dados digitalizados durante a execução das consultas, com um preço de $5 por TB de dados comprimidos.

• Não há custos adicionais para instruções DDL ou para consultas malsucedidas. Existem, no entanto, custos padrão de outros recursos da AWS.

Amazon Redshift

• O custo é baseado na quantidade de recursos do cluster consumidos por hora, com modelos de preço “On-Demand” ou “Reserved”.

• Na modelagem “On-Demand”, por exemplo, um nó DC2.8XLarge custa $4,80 por hora.

Quais tipos de dados suportados pelo Amazon Athena?

O Amazon Athena suporta uma ampla gama de tipos de dados, incluindo:

Tipos de Dados Suportados

• BOOLEAN

• TINYINT

• SMALLINT

• INT / INTEGER

• BIGINT

• FLOAT

• DOUBLE

• DECIMAL(precisão, escala)

• CHAR

• STRING

• VARCHAR(comprimento)

• BINARY

• DATA

• TIMESTAMP

Estruturas de Dados

• ARRAY<tipo_elemento>

• MAP<tipo_chave, tipo_valor>

• STRUCT<nome_campo_1:tipo_campo_1, nome_campo_2:tipo_campo_2>

Formatos de Dados

Os formatos suportados incluem CSV, JSON, ORC, Parquet e Avro, além de tratar dados compactados.

Exemplos de uso para Amazon Redshift e Athena

Amazon Redshift

1. Análise de logs de eventos: Análise de logs de aplicações e eventos, aproveitando a estrutura organizada.

2. Análise em tempo real: Integrado com Amazon Kinesis, permite análise de dados quase em tempo real.

3. Inteligência de negócios: Ideal para armazenar e analisar dados estruturados de negócios.

4. Execução de consultas complexas: Alta capacidade para lidar com consultas complexas envolvendo junções e agregações.

Amazon Athena

1. Consultas em logs de serviços em nuvem: Análise de logs do Amazon CloudWatch.

2. Resolução de problemas de desempenho: Consultas ad-hoc para investigar dados pontuais.

3. Construção de um datalake de segurança no S3: Execução de consultas em um lago de dados para operações de segurança.

4. Exploração de dados no S3: Consultas diretas ajudam na compreensão da estrutura de dados armazenados.

Estes exemplos mostram como as soluções Redshift e Athena podem ser aplicadas de forma prática para resolver diferentes necessidades analíticas nas organizações.

Considerações finais

Ambos os serviços oferecem soluções robustas para análise de dados, mas a escolha entre Amazon Redshift e AWS Athena depende das suas necessidades específicas. O Redshift é ideal para cenários que exigem processamento de grandes volumes de dados estruturados e análises complexas, enquanto o Athena se destaca na flexibilidade de consultas em dados não estruturados e na simplicidade de uso, permitindo análises diretas sem necessidade de configuração prévia.

Ao considerar suas demandas de consulta, volume de dados e orçamento, você poderá decidir qual plataforma se alinha melhor aos objetivos da sua organização. Se o foco é na agilidade e acessibilidade, o Athena pode ser o caminho certo, enquanto o Redshift será mais vantajoso para análises profundas e integrações mais complexas.