Beim Cloud Computing sind Data Lakes und Data Warehouses unerlässlich. Diese Systeme helfen bei der Verwaltung großer Datenmengen, sowohl strukturierter als auch unstrukturierter. Die Wahl zwischen ihnen wirkt sich auf Leistung, Skalierbarkeit und Kosten aus. In diesem Blog werden die Unterschiede zwischen Data Lakes und Data Warehouses anhand der neuesten Daten aus dem Jahr 2024 untersucht.
Verstehen der Grundlagen von Data Lakes und Data Warehouses
Data Lakes speichern Rohdaten in ihrem nativen Format. Sie verarbeiten strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Data Lakes eignen sich hervorragend für Datenwissenschaftler, die erweiterte Analysen benötigen. Allerdings sind sie komplex zu verwalten und erfordern eine robuste Datenverwaltung.
Data Warehouses speichern strukturierte Daten, die für schnelle Abfragen und Berichte optimiert sind. Daten müssen vor der Speicherung bereinigt und strukturiert werden. Dies macht Data Warehouses für die Analyse zwar effizient, aber oft auch teurer.
Vergleich der Leistungsmetriken
Abfragegeschwindigkeit und Durchsatz
Data Lakes sind besonders gut darin, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten. Hier zeichnen sich Plattformen wie Apache Hadoop oder Amazon S3 mit AWS Athena aus. Allerdings kann die Abfrage strukturierter Daten aufgrund des Fehlens vordefinierter Schemata langsamer sein. Tools wie Apache Parquet verbessern die Leistung, erfordern jedoch eine sorgfältige Abstimmung.
Cloudbasierte Data Warehouses wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake zeichnen sich durch die Abfrage strukturierter Daten aus. Sie nutzen spaltenbasierte Speicherung und Indizierung, wodurch die Abfragelatenz reduziert wird. In Tests übertrafen Snowflake und BigQuery Data Lakes bei komplexen Abfragen.
Skalierbarkeit und Elastizität
Data Lakes lassen sich gut skalieren und verarbeiten Petabytes an Daten ohne Leistungseinbußen. Allerdings kann die Skalierung der Abfrageleistung eine Herausforderung darstellen, insbesondere bei unstrukturierten Daten. Cloud-native Lösungen wie Azure Data Lake verfügen über eine verbesserte Skalierbarkeit, die Verwaltung von Ressourcen ist jedoch immer noch komplex.
Auch Data Warehouses lassen sich gut skalieren, insbesondere mit Rechenressourcen. Plattformen wie Redshift und BigQuery passen die Rechenleistung automatisch an die Komplexität der Abfrage an. Diese Elastizität ist ein großer Vorteil und gewährleistet eine konstante Leistung.
Datenverarbeitung und -transformation
Data Lakes speichern Rohdaten, aber die Verarbeitung in verwendbare Formate erfordert erhebliche Rechenressourcen. Tools wie Apache Spark helfen, aber ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) können im Vergleich zu strukturierten Umgebungen langsam sein.
Data Warehouses sind für eine effiziente Datentransformation optimiert. Durch die strukturierte Datenerfassung sind ETL-Prozesse einfacher, was zu schnelleren Verarbeitungszeiten führt. Snowflakes Snowpipe beispielsweise verbessert die Datenverarbeitung in Echtzeit.
Kostenmetriken
Lagerkosten
Data Lakes bieten kostengünstigen Speicher, wobei Plattformen wie Amazon S3 und Azure Blob Storage sehr erschwinglich sind. Allerdings können häufige Datenabrufe diese Einsparungen ausgleichen, insbesondere bei großen Datensätzen.
Data Warehouses haben in der Regel höhere Speicherkosten, da eine Datenvorverarbeitung erforderlich ist. Spaltenspeicherung und Datenkomprimierung tragen jedoch dazu bei, diese Kosten zu senken. Die Kosten hängen auch von der Menge der verarbeiteten Daten ab, die bei groß angelegten Analysen hoch sein kann.
Rechenkosten
Die Rechenkosten in Data Lakes sind bei einfacher Datenspeicherung im Allgemeinen niedriger. Die Durchführung komplexer Analysen von Rohdaten kann jedoch teuer sein. Frameworks wie Apache Spark erhöhen diese Kosten, wenn sie umfassend genutzt werden.
Bei Data Warehouses fallen häufig höhere Rechenkosten an, insbesondere bei komplexen Abfragen. Plattformen wie Snowflake bieten eine sekundengenaue Abrechnung und sorgen so für Kostenflexibilität. Dennoch können die gesamten Rechenkosten erheblich sein.
Betriebskosten
Die Verwaltung eines Datensees kann kostspielig sein, insbesondere im Hinblick auf Datenverwaltung und -sicherheit. Die Komplexität der Wartung eines Data Lake erfordert spezielle Fähigkeiten, was zu höheren Betriebskosten führt.
Data Warehouses haben im Allgemeinen niedrigere Betriebskosten. Sie verfügen über integrierte Verwaltungstools, die den Verwaltungsaufwand reduzieren. Allerdings können die Ersteinrichtung und die fortlaufende Optimierung immer noch teuer sein.
Hybrider Ansatz für den Sieg
Angesichts der Kompromisse setzen viele Unternehmen auf hybride Architekturen. Ein hybrider Ansatz nutzt einen Data Lake für unstrukturierte Rohdaten und ein Data Warehouse für strukturierte Daten. Dies ermöglicht bei Bedarf eine kostengünstige Speicherung mit Hochgeschwindigkeitsanalysen.
Jüngste Fortschritte bei Cloud-Diensten haben hybride Ansätze praktikabler gemacht. Amazons Lake Formation lässt sich für eine nahtlose Datenbewegung in Redshift integrieren. In ähnlicher Weise ermöglicht BigQuery Omni von Google das Abfragen in Multi-Cloud-Umgebungen und kombiniert die Flexibilität eines Data Lake mit der Leistung eines Data Warehouse.
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