Im Cloud Computing sind Data Lakes und Data Warehouses unverzichtbar. Diese Systeme helfen bei der Verwaltung riesiger Datenmengen, sowohl strukturierter als auch unstrukturierter. Die Wahl zwischen ihnen beeinflusst Leistung, Skalierbarkeit und Kosten. Dieser Blog untersucht die Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses anhand aktueller Daten aus dem Jahr 2024.
Grundlagen von Data Lakes und Data Warehouses verstehen
Data Lakes speichern Rohdaten in ihrem nativen Format. Sie verarbeiten strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten. Data Lakes eignen sich hervorragend für Data Scientists, die fortgeschrittene Analysen benötigen. Allerdings sind sie komplex in der Verwaltung und erfordern eine robuste Daten-Governance.
Data Warehouses speichern strukturierte Daten, die für schnelle Abfragen und Berichterstellung optimiert sind. Die Daten müssen vor der Speicherung bereinigt und strukturiert werden. Dadurch sind Data Warehouses zwar effizient für Analysen, aber oft auch kostspieliger.
Vergleich der Leistungskennzahlen
Abfragegeschwindigkeit und Durchsatz
Data Lakes eignen sich hervorragend zur Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten. Plattformen wie Apache Hadoop oder Amazon S3 mit AWS Athena sind hier besonders effektiv. Die Abfrage strukturierter Daten kann jedoch aufgrund fehlender vordefinierter Schemata langsamer sein. Tools wie Apache Parquet verbessern die Performance, erfordern aber eine sorgfältige Konfiguration.
Cloudbasierte Data-Warehouses wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake eignen sich hervorragend für die Abfrage strukturierter Daten. Sie nutzen spaltenorientierte Speicherung und Indizierung, wodurch die Abfragelatenz reduziert wird. In Tests schnitten Snowflake und BigQuery bei komplexen Abfragen besser ab als Data Lakes.
Skalierbarkeit und Elastizität
Data Lakes skalieren gut und können Petabytes an Daten ohne Leistungseinbußen verarbeiten. Die Skalierung der Abfrageleistung kann jedoch eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei unstrukturierten Daten. Cloud-native Lösungen wie Azure Data Lake haben die Skalierbarkeit verbessert, die Ressourcenverwaltung ist aber weiterhin komplex.
Data-Warehouses skalieren zudem gut, insbesondere hinsichtlich der Rechenressourcen. Plattformen wie Redshift und BigQuery passen die Rechenleistung automatisch an die Komplexität der Abfragen an. Diese Elastizität ist ein großer Vorteil und gewährleistet eine gleichbleibende Leistung.
Datenverarbeitung und Transformation
Data Lakes speichern Rohdaten, deren Verarbeitung in nutzbare Formate jedoch erhebliche Rechenressourcen erfordert. Tools wie Apache Spark sind hilfreich, aber ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) können im Vergleich zu strukturierten Umgebungen langsam sein.
Data-Warehouses sind für eine effiziente Datentransformation optimiert. Durch die strukturierte Datenerfassung werden ETL-Prozesse vereinfacht, was zu kürzeren Verarbeitungszeiten führt. Snowflakes Snowpipe beispielsweise verbessert die Echtzeit-Datenverarbeitung.
Kostenkennzahlen
Lagerkosten
Data Lakes bieten kostengünstigen Speicherplatz, wobei Plattformen wie Amazon S3 und Azure Blob Storage sehr preiswert sind. Häufige Datenabfragen können diese Einsparungen jedoch zunichtemachen, insbesondere bei großen Datensätzen.
Data-Warehouses verursachen aufgrund der notwendigen Datenvorverarbeitung typischerweise höhere Speicherkosten. Spaltenorientierte Speicherung und Datenkomprimierung tragen jedoch dazu bei, diese Kosten zu senken. Die Kosten hängen auch von der Menge der verarbeiteten Daten ab, die bei umfangreichen Analysen hoch sein kann.
Kosten berechnen
Die Rechenkosten in Data Lakes sind im Allgemeinen für einfache Datenspeicherung geringer. Die Durchführung komplexer Analysen von Rohdaten kann jedoch teuer sein. Frameworks wie Apache Spark erhöhen diese Kosten bei intensiver Nutzung zusätzlich.
Data-Warehouses verursachen oft höhere Rechenkosten, insbesondere bei komplexen Abfragen. Plattformen wie Snowflake bieten sekundengenaue Abrechnung und damit Kostenflexibilität. Dennoch können die gesamten Rechenkosten erheblich sein.
Betriebskosten
Die Verwaltung eines Data Lakes kann kostspielig sein, insbesondere im Hinblick auf Datengovernance und -sicherheit. Die Komplexität der Data-Lake-Pflege erfordert spezielle Kenntnisse, was zu höheren Betriebskosten führt.
Data-Warehouses weisen im Allgemeinen niedrigere Betriebskosten auf. Sie verfügen über integrierte Management-Tools, wodurch der administrative Aufwand reduziert wird. Die Ersteinrichtung und die laufende Optimierung können jedoch weiterhin kostspielig sein.
Hybridansatz zum Erfolg
Angesichts der damit verbundenen Vor- und Nachteile setzen viele Unternehmen auf Hybridarchitekturen. Ein hybrider Ansatz nutzt einen Data Lake für unstrukturierte Rohdaten und ein Data Warehouse für strukturierte Daten. Dies ermöglicht eine kosteneffiziente Speicherung in Kombination mit schnellen Analysen bei Bedarf.
Jüngste Fortschritte bei Cloud-Diensten haben hybride Ansätze praktikabler gemacht. Amazons Lake Formation integriert sich nahtlos in Redshift und ermöglicht so einen reibungslosen Datentransfer. Ebenso ermöglicht Googles BigQuery Omni Abfragen über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg und kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit der Leistungsfähigkeit eines Data Warehouse.
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