En la computación en la nube, los lagos y almacenes de datos son esenciales. Estos sistemas ayudan a gestionar grandes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados. Elegir entre ellos afecta el rendimiento, la escalabilidad y el costo. Este blog explora las diferencias entre los lagos y almacenes de datos utilizando los datos más recientes de 2024.
Comprender los conceptos básicos de los lagos y almacenes de datos
Los Data Lakes almacenan datos sin procesar en su formato nativo. Manejan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los lagos de datos son excelentes para los científicos de datos que necesitan análisis avanzados. Sin embargo, son complejos de gestionar y requieren una gobernanza de datos sólida.
Los almacenes de datos almacenan datos estructurados optimizados para consultas e informes de alta velocidad. Los datos deben limpiarse y estructurarse antes de almacenarse. Esto hace que los almacenes de datos sean eficientes para el análisis, pero a menudo más costosos.
Comparación de las métricas de rendimiento
Velocidad de consulta y rendimiento
Los lagos de datos son fuertes en el procesamiento de grandes volúmenes de datos no estructurados. Aquí destacan plataformas como Apache Hadoop o Amazon S3 con AWS Athena. Sin embargo, la consulta de datos estructurados puede resultar más lenta debido a la falta de esquemas predefinidos. Herramientas como Apache Parquet mejoran el rendimiento pero necesitan un ajuste cuidadoso.
Los almacenes de datos basados en la nube, como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake, destacan en la consulta de datos estructurados. Utilizan almacenamiento e indexación en columnas, lo que reduce la latencia de las consultas. En las pruebas, Snowflake y BigQuery superaron a los lagos de datos en consultas complejas.
Escalabilidad y elasticidad
Los lagos de datos se escalan bien y manejan petabytes de datos sin degradar el rendimiento. Sin embargo, escalar el rendimiento de las consultas puede resultar un desafío, especialmente con datos no estructurados. Las soluciones nativas de la nube como Azure Data Lake han mejorado la escalabilidad, pero la gestión de recursos sigue siendo compleja.
Los almacenes de datos también escalan bien, especialmente con recursos informáticos. Plataformas como Redshift y BigQuery ajustan automáticamente la potencia informática en función de la complejidad de las consultas. Esta elasticidad es una gran ventaja, ya que garantiza un rendimiento constante.
Procesamiento y Transformación de Datos
Los lagos de datos almacenan datos sin procesar, pero procesarlos en formatos utilizables requiere importantes recursos computacionales. Herramientas como Apache Spark ayudan, pero los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) pueden ser lentos en comparación con los entornos estructurados.
Los almacenes de datos están optimizados para una transformación de datos eficiente. Con la ingesta de datos estructurados, los procesos ETL son más simples, lo que lleva a tiempos de procesamiento más rápidos. Snowpipe de Snowflake, por ejemplo, mejora el procesamiento de datos en tiempo real.
Métricas de costos
Costos de almacenamiento
Los lagos de datos ofrecen almacenamiento de bajo costo, y plataformas como Amazon S3 y Azure Blob Storage son muy asequibles. Sin embargo, la recuperación frecuente de datos puede compensar estos ahorros, especialmente con conjuntos de datos grandes.
Los almacenes de datos suelen tener costos de almacenamiento más altos debido a la necesidad de preprocesamiento de datos. Sin embargo, el almacenamiento en columnas y la compresión de datos ayudan a mitigar estos costos. Los costos también están ligados a la cantidad de datos procesados, que puede ser elevada para análisis a gran escala.
Calcular costos
Los costos de computación en los lagos de datos son generalmente más bajos para el almacenamiento de datos simple. Sin embargo, ejecutar análisis complejos sobre datos sin procesar puede resultar costoso. Los marcos como Apache Spark aumentan estos costos cuando se usan ampliamente.
Los almacenes de datos suelen incurrir en costes informáticos más elevados, especialmente con consultas complejas. Plataformas como Snowflake ofrecen facturación por segundo, lo que brinda flexibilidad de costos. Aún así, los gastos generales de computación pueden ser significativos.
Costos operativos
Gestionar un lago de datos puede resultar costoso, especialmente en términos de gobernanza y seguridad de los datos. La complejidad de mantener un lago de datos requiere habilidades especializadas, lo que genera mayores costos operativos.
Los almacenes de datos generalmente tienen costos operativos más bajos. Vienen con herramientas de gestión integradas, lo que reduce la sobrecarga administrativa. Sin embargo, la configuración inicial y el ajuste continuo pueden seguir siendo costosos.
Enfoque híbrido para ganar
Dadas las ventajas y desventajas, muchas organizaciones están adoptando arquitecturas híbridas. Un enfoque híbrido utiliza un lago de datos para datos sin procesar y no estructurados y un almacén de datos para datos estructurados. Esto permite un almacenamiento rentable con análisis de alta velocidad cuando sea necesario.
Los avances recientes en los servicios en la nube han hecho que los enfoques híbridos sean más viables. Lake Formation de Amazon se integra con Redshift para un movimiento de datos fluido. De manera similar, BigQuery Omni de Google permite realizar consultas en entornos de múltiples nubes, combinando la flexibilidad de un lago de datos con el rendimiento de un almacén de datos.
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