Nel cloud computing, i data lake e i data warehouse sono essenziali. Questi sistemi aiutano a gestire enormi quantità di dati, sia strutturati che non strutturati. La scelta tra i due influisce su prestazioni, scalabilità e costi. Questo blog esplora le differenze tra data lake e data warehouse utilizzando i dati più recenti del 2024.
Comprensione delle basi dei Data Lake e dei Data Warehouse
I Data Lake archiviano dati grezzi nel loro formato nativo. Gestiscono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I Data Lake sono ideali per i data scientist che necessitano di analisi avanzate. Tuttavia, sono complessi da gestire e richiedono una solida governance dei dati.
I data warehouse archiviano dati strutturati, ottimizzati per query e report ad alta velocità. I dati devono essere puliti e strutturati prima dell'archiviazione. Questo rende i data warehouse efficienti per l'analisi, ma spesso più costosi.
Confronto delle metriche delle prestazioni
Velocità e produttività delle query
I data lake sono efficaci nell'elaborazione di grandi volumi di dati non strutturati. Piattaforme come Apache Hadoop o Amazon S3 con AWS Athena eccellono in questo ambito. Tuttavia, l'interrogazione di dati strutturati può essere più lenta a causa della mancanza di schemi predefiniti. Strumenti come Apache Parquet migliorano le prestazioni, ma richiedono un'attenta messa a punto.
I data warehouse basati su cloud, come Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake, eccellono nell'interrogazione di dati strutturati. Utilizzano l'archiviazione e l'indicizzazione a colonne, riducendo la latenza delle query. Nei test, Snowflake e BigQuery hanno superato i data lake nelle query complesse.
Scalabilità ed elasticità
I data lake sono ben scalabili, gestendo petabyte di dati senza compromettere le prestazioni. Tuttavia, scalare le prestazioni delle query può essere impegnativo, soprattutto con dati non strutturati. Soluzioni cloud-native come Azure Data Lake hanno migliorato la scalabilità, ma la gestione delle risorse rimane complessa.
Anche i data warehouse sono ben scalabili, soprattutto per quanto riguarda le risorse di calcolo. Piattaforme come Redshift e BigQuery regolano automaticamente la potenza di calcolo in base alla complessità delle query. Questa elasticità rappresenta un vantaggio importante, garantendo prestazioni costanti.
Elaborazione e trasformazione dei dati
I data lake archiviano dati grezzi, ma elaborarli in formati utilizzabili richiede notevoli risorse di calcolo. Strumenti come Apache Spark possono essere utili, ma i processi ETL (Extract, Transform, Load) possono essere lenti rispetto agli ambienti strutturati.
I data warehouse sono ottimizzati per un'efficiente trasformazione dei dati. Grazie all'ingestione di dati strutturati, i processi ETL sono più semplici, con tempi di elaborazione più rapidi. Snowpipe di Snowflake, ad esempio, migliora l'elaborazione dei dati in tempo reale.
Metriche dei costi
Costi di stoccaggio
I data lake offrono storage a basso costo, con piattaforme come Amazon S3 e Azure Blob Storage molto convenienti. Tuttavia, il recupero frequente dei dati può compensare questi risparmi, soprattutto con set di dati di grandi dimensioni.
I data warehouse presentano in genere costi di archiviazione più elevati a causa della necessità di pre-elaborazione dei dati. Tuttavia, l'archiviazione colonnare e la compressione dei dati contribuiscono a mitigare questi costi. I costi sono anche legati alla quantità di dati elaborati, che può essere elevata per analisi su larga scala.
Calcola i costi
I costi di elaborazione nei data lake sono generalmente inferiori per un semplice storage di dati. Tuttavia, eseguire analisi complesse su dati grezzi può essere costoso. Framework come Apache Spark aumentano ulteriormente questi costi se utilizzati in modo intensivo.
I data warehouse spesso comportano costi di elaborazione più elevati, soprattutto con query complesse. Piattaforme come Snowflake offrono una fatturazione al secondo, garantendo flessibilità sui costi. Tuttavia, i costi di elaborazione complessivi possono essere significativi.
Costi operativi
Gestire un data lake può essere costoso, soprattutto in termini di governance e sicurezza dei dati. La complessità della manutenzione di un data lake richiede competenze specialistiche, con conseguenti costi operativi più elevati.
I data warehouse hanno generalmente costi operativi inferiori. Sono dotati di strumenti di gestione integrati, riducendo i costi amministrativi. Tuttavia, la configurazione iniziale e la messa a punto continua possono comunque essere costose.
Approccio ibrido per la vittoria
Considerati i compromessi, molte organizzazioni stanno adottando architetture ibride. Un approccio ibrido utilizza un data lake per i dati grezzi e non strutturati e un data warehouse per i dati strutturati. Ciò consente un'archiviazione conveniente con analisi ad alta velocità, ove necessario.
I recenti progressi nei servizi cloud hanno reso gli approcci ibridi più praticabili. Lake Formation di Amazon si integra con Redshift per un trasferimento dati senza interruzioni. Allo stesso modo, BigQuery Omni di Google consente l'esecuzione di query in ambienti multi-cloud, combinando la flessibilità di un data lake con le prestazioni di un data warehouse.
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