Na computação em nuvem, data lakes e data warehouses são essenciais. Esses sistemas ajudam a gerenciar grandes quantidades de dados, estruturados e não estruturados. A escolha entre eles afeta 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.
Compreendendo os princípios básicos de data lakes e data warehouses
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 gerir e requerem uma governação de dados robusta.
Os data warehouses armazenam dados estruturados otimizados para consultas e relatórios em alta velocidade. Os dados devem ser limpos e estruturados antes do armazenamento. Isso torna os data warehouses eficientes para análise, mas muitas vezes mais caros.
Comparando as métricas de desempenho
Velocidade de consulta e rendimento
Os data lakes são fortes no processamento de grandes volumes de dados não estruturados. Plataformas como Apache Hadoop ou Amazon S3 com AWS Athena se destacam aqui. No entanto, a consulta de dados estruturados pode ser mais lenta devido à falta de esquemas predefinidos. Ferramentas como o Apache Parquet melhoram o desempenho, mas precisam de ajuste cuidadoso.
Data warehouses baseados em nuvem, como Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake, são excelentes na consulta de dados estruturados. Eles usam armazenamento e indexação colunar, o que reduz a latência da consulta. Nos testes, o Snowflake e o BigQuery superaram os data lakes em consultas complexas.
Escalabilidade e Elasticidade
Os data lakes são bem dimensionados, lidando com petabytes de dados sem degradar o desempenho. No entanto, dimensionar o desempenho da consulta 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 escalam bem, especialmente com recursos de computação. Plataformas como Redshift e BigQuery ajustam automaticamente o poder de computação com base na complexidade da consulta. 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 requer recursos computacionais significativos. Ferramentas como o Apache Spark ajudam, mas os processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar) podem ser lentos em comparação com ambientes estruturados.
Os data warehouses são otimizados para uma transformação eficiente de dados. Com a ingestão de dados estruturados, os processos de ETL são mais simples, levando a 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 Amazon S3 e Azure Blob Storage sendo muito acessíveis. No entanto, a recuperação frequente de dados pode compensar estas poupanças, especialmente com grandes conjuntos de dados.
Os data warehouses normalmente têm custos de armazenamento mais elevados devido à necessidade de pré-processamento de dados. No entanto, o armazenamento colunar e a compactação de dados ajudam a mitigar esses custos. Os custos também estão vinculados à quantidade de dados processados, que pode ser alta para análises em larga escala.
Custos de cálculo
Os custos de computação em data lakes são geralmente mais baixos para armazenamento simples de dados. No entanto, executar análises complexas em dados brutos pode ser caro. Frameworks como o Apache Spark aumentam esses custos quando usados extensivamente.
Os armazéns de dados muitas vezes incorrem em custos de computação mais elevados, especialmente com consultas complexas. Plataformas como Snowflake oferecem faturamento por segundo, proporcionando flexibilidade de custos. Ainda assim, as despesas gerais de computação podem ser significativas.
Custos Operacionais
Gerenciar um data lake pode ser caro, especialmente em termos de governança e segurança de dados. A complexidade da manutenção de um data lake exige habilidades especializadas, levando a 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
Dadas as vantagens e desvantagens, muitas organizações estão adotando arquiteturas híbridas. Uma abordagem híbrida usa 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 avanços recentes nos serviços em nuvem tornaram as abordagens híbridas mais viáveis. O Lake Formation da Amazon se integra ao Redshift para movimentação contínua de dados. Da mesma forma, o BigQuery Omni do Google permite consultas em ambientes multinuvem, combinando a flexibilidade de um data lake com o desempenho de um data warehouse.
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