Na computação em nuvem, data lakes e data warehouses são essenciais. Esses sistemas ajudam a gerenciar grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados. A escolha entre eles impacta o desempenho, a escalabilidade e o custo. Este blog explora as diferenças entre data lakes e data warehouses usando os dados mais recentes de 2024.
Entendendo os conceitos básicos de Data Lakes e Data Warehouses
Os Data Lakes armazenam dados brutos em seu formato nativo. Eles lidam com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os Data Lakes são ótimos para cientistas de dados que precisam de análises avançadas. No entanto, são complexos de gerenciar e exigem uma governança de dados robusta.
Os data warehouses armazenam dados estruturados otimizados para consultas e relatórios de alta velocidade. Os dados precisam ser limpos e estruturados antes do armazenamento. Isso torna os data warehouses eficientes para análise, mas geralmente mais caros.
Comparando as métricas de desempenho
Velocidade e capacidade de processamento das consultas
Os data lakes são excelentes no processamento de grandes volumes de dados não estruturados. Plataformas como Apache Hadoop ou Amazon S3 com AWS Athena se destacam nesse aspecto. No entanto, a consulta a dados estruturados pode ser mais lenta devido à falta de esquemas predefinidos. Ferramentas como o Apache Parquet melhoram o desempenho, mas exigem ajustes cuidadosos.
Os data warehouses baseados em nuvem, como o Amazon Redshift, o Google BigQuery e o Snowflake, são excelentes para consultar dados estruturados. Eles utilizam armazenamento colunar e indexação, o que reduz a latência das consultas. Em testes, o Snowflake e o BigQuery superaram os data lakes em consultas complexas.
Escalabilidade e elasticidade
Os data lakes são altamente escaláveis, lidando com petabytes de dados sem perda de desempenho. No entanto, escalar o desempenho de consultas pode ser um desafio, especialmente com dados não estruturados. Soluções nativas da nuvem, como o Azure Data Lake, melhoraram a escalabilidade, mas o gerenciamento de recursos ainda é complexo.
Os data warehouses também são altamente escaláveis, principalmente em termos de recursos computacionais. Plataformas como Redshift e BigQuery ajustam automaticamente a capacidade de processamento com base na complexidade das consultas. Essa elasticidade é uma grande vantagem, garantindo um desempenho consistente.
Processamento e transformação de dados
Os data lakes armazenam dados brutos, mas processá-los em formatos utilizáveis exige recursos computacionais significativos. Ferramentas como o Apache Spark ajudam, mas os processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) podem ser lentos em comparação com ambientes estruturados.
Os data warehouses são otimizados para uma transformação de dados eficiente. Com a ingestão de dados estruturados, os processos de ETL tornam-se mais simples, resultando em tempos de processamento mais rápidos. O Snowpipe da Snowflake, por exemplo, aprimora o processamento de dados em tempo real.
Métricas de custo
Custos de armazenamento
Os data lakes oferecem armazenamento de baixo custo, com plataformas como o Amazon S3 e o Azure Blob Storage sendo bastante acessíveis. No entanto, a recuperação frequente de dados pode anular essas economias, especialmente com grandes conjuntos de dados.
Os data warehouses geralmente têm custos de armazenamento mais elevados devido à necessidade de pré-processamento de dados. No entanto, o armazenamento em colunas e a compressão de dados ajudam a mitigar esses custos. Os custos também estão atrelados à quantidade de dados processados, que pode ser alta para análises em larga escala.
Calcular custos
Os custos computacionais em data lakes são geralmente menores para armazenamento de dados simples. No entanto, executar análises complexas em dados brutos pode ser caro. Frameworks como o Apache Spark aumentam esses custos quando usados extensivamente.
Os data warehouses geralmente incorrem em custos computacionais mais elevados, especialmente com consultas complexas. Plataformas como o Snowflake oferecem cobrança por segundo, proporcionando flexibilidade de custos. Mesmo assim, as despesas totais computacionais podem ser significativas.
Custos operacionais
Gerenciar um data lake pode ser dispendioso, especialmente em termos de governança e segurança de dados. A complexidade da manutenção de um data lake exige habilidades especializadas, o que resulta em custos operacionais mais elevados.
Os data warehouses geralmente têm custos operacionais mais baixos. Eles vêm com ferramentas de gerenciamento integradas, reduzindo a sobrecarga administrativa. No entanto, a configuração inicial e o ajuste contínuo ainda podem ser caros.
Abordagem híbrida para a vitória
Considerando as vantagens e desvantagens, muitas organizações estão adotando arquiteturas híbridas. Uma abordagem híbrida utiliza um data lake para dados brutos e não estruturados e um data warehouse para dados estruturados. Isso permite armazenamento econômico com análises de alta velocidade quando necessário.
Os recentes avanços em serviços de nuvem tornaram as abordagens híbridas mais viáveis. O Lake Formation da Amazon integra-se ao Redshift para uma movimentação de dados perfeita. Da mesma forma, o BigQuery Omni do Google permite consultas em ambientes multicloud, combinando a flexibilidade de um data lake com o desempenho de um data warehouse.
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