Databricks vs. Redshift: Vergleich von Datenplattformen

Databricks und Redshift sind zwei leistungsstarke Datenmanagementlösungen, die Unternehmen zur Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen einzigartige Funktionen und Möglichkeiten bieten. Obwohl beide Plattformen beliebte Optionen für die Datenverarbeitung in Unternehmen sind, unterscheiden sie sich in ihrem Ansatz und ihren Stärken.

Redshift und Databricks liefern das von Business-Intelligence-Anwendungen (BI) geforderte Volumen, die Geschwindigkeit und die Qualität. Doch zwischen diesen beiden führenden Datenplattformen gibt es ebenso viele Gemeinsamkeiten wie Unterschiede. Daher läuft die Auswahl häufig auf eine Frage der Plattformpräferenz und der Eignung für die Datenstrategie Ihres Unternehmens hinaus:

• Databricks: Am besten geeignet für die Echtzeit-Datenverarbeitung und Funktionen für maschinelles Lernen.
• AWS Redshift: Am besten geeignet für Data Warehousing im großen Maßstab und die einfache Integration mit anderen AWS-Services.

Databricks vs. Redshift: Vergleichstabelle

Databricks im Überblick

Databricks ist eine einheitliche Analytics-Plattform, die Dateningenieuren, Data Scientists und Business-Analysten eine kollaborative Umgebung bietet, in der sie gemeinsam an Big-Data- und Machine-Learning-Projekten arbeiten können. Die Plattform basiert auf Apache Spark, einer Open-Source-Engine für die Datenverarbeitung, und bietet verschiedene Tools und Services, die die Entwicklung datengetriebener Anwendungen vereinfachen und beschleunigen.

Databricks eignet sich hervorragend für Streaming, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, und Data-Science-Workloads – dank seiner Spark-Engine, die den Einsatz mehrerer Programmiersprachen ermöglicht. Databricks ist kein Data Warehouse: Seine Datenplattform ist breiter aufgestellt und bietet im Bereich ELT, Data Science und maschinelles Lernen bessere Möglichkeiten als Redshift. Nutzer speichern Daten in einem verwalteten Objektspeicher ihrer Wahl und müssen sich nicht mit dessen Preisgestaltung befassen. Die Plattform konzentriert sich auf Data-Lake-Funktionen und Datenverarbeitung. Sie richtet sich klar an Data Scientists und sehr erfahrene Analysten.

Die wichtigsten Funktionen von Databricks

Databricks befindet sich in der Cloud und basiert auf Apache Spark. Die Managementebene baut auf dem verteilten Computing-Framework Apache Spark auf, was die Verwaltung der Infrastruktur erleichtert. Zu den charakteristischen Funktionen von Databricks gehören:

Automatische Skalierung und automatische Beendigung

Databricks skaliert Cluster je nach Workload-Anforderungen automatisch nach oben oder unten und optimiert so die Ressourcennutzung und Kosteneffizienz. Cluster können außerdem beendet werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden, wodurch Leerlaufkosten sinken. Diese Funktion ist besonders für Unternehmen mit schwankenden Workloads oder dem Wunsch nach optimierten Cloud-Kosten von Vorteil.

MLflow

Databricks MLflow vereinfacht den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, indem es Tools für die Verwaltung des gesamten ML-Prozesses bereitstellt – vom Experimentieren über die Bereitstellung in der Produktion bis hin zur Überwachung. Data-Science-Teams in verschiedenen Branchen profitieren von MLflow durch Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen.

Delta Lake

Databricks Delta Lake bietet zuverlässige Data Lakes mit ACID-Transaktionen und skalierbarer Metadatenverwaltung. Dadurch wird eine effizientere Datenverwaltung ermöglicht und Data-Engineering-Workflows werden optimiert. Unternehmen, die Datenverarbeitung und Analysen im großen Maßstab durchführen, insbesondere mit Echtzeit-Datenanforderungen, profitieren von Delta Lake. Die Lösung wird häufig in Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Einzelhandel eingesetzt.

Vor- und Nachteile von Databricks

Databricks bietet einige große Stärken, darunter die Fähigkeit, riesige Mengen an Rohdaten zu verarbeiten, sowie einen Multi-Cloud-Ansatz – die Plattform arbeitet mit den führenden Cloud-Anbietern zusammen. Eine Herausforderung für manche Nutzer: Die Plattform richtet sich an fortgeschrittene Anwender; viele Anwendungsfälle erfordern umfassende Fachkenntnisse.

Vorteile

• Databricks verwendet eine Batch- und In-Stream-Datenverarbeitungs-Engine zur Verteilung über mehrere Knoten.
• Als Data Lake legt Databricks den Schwerpunkt stärker auf Anwendungsfälle wie Streaming, maschinelles Lernen, und auf Data-Science-basierte Analysen.
• Die Plattform kann für große Mengen unverarbeiteter Rohdaten eingesetzt werden.
• Databricks wird als Software-as-a-Service (SaaS) bereitgestellt und kann auf AWS, Azure und Google Cloud ausgeführt werden.
• Für Backend-Services gibt es sowohl eine Datenebene als auch eine Steuerungsebene, die sofort verfügbare Rechenleistung bereitstellt.
• Die Abfrage-Engine von Databricks soll dank einer Caching-Schicht eine hohe Leistung bieten.
• Databricks stellt Speicher bereit, indem es auf AWS S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage aufsetzt.

Nachteile

• Einige Nutzer berichten jedoch, dass die Plattform komplex und wenig benutzerfreundlich wirken kann, da sie auf einen technisch versierten Markt ausgerichtet ist und für die Anpassung der Clustergröße oder Konfigurationsänderungen mehr manuelle Eingriffe erfordert.
• Für manche kann die Lernkurve steil sein.

AWS Redshift im Überblick

Amazon Redshift ist ein vollständig verwalteter Cloud-Data-Warehouse-Service im Petabyte-Maßstab. Nutzer können große Datenmengen mithilfe von SQL-Abfragen und BI-Tools analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Große AWS-Nutzer sind mit Redshift am besten beraten, da die Integration in das gesamte Amazon-Ökosystem besser ist.

Die wichtigsten Funktionen von AWS Redshift

Redshift positioniert sich als Data-Warehouse-Service im Petabyte-Maßstab, der von BI-Tools für Analysen genutzt werden kann. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

Spaltenbasierte Speicherung und massiv parallele Verarbeitung

Amazon Redshift nutzt spaltenbasierte Speicherung und eine MPP-Architektur, um bei komplexen Abfragen großer Datensätze eine hohe Leistung zu erzielen. Der Service ist für analytische Workloads optimiert. Redshift wurde für Skalierbarkeit und Leistung entwickelt und eignet sich daher für Unternehmen, die Terabytes bis Petabytes an Daten verarbeiten.

Integration in das AWS-Ökosystem

Redshift lässt sich nahtlos in andere AWS-Services wie S3, Glue und IAM integrieren und vereinfacht so die Datenaufnahme, Transformation und Sicherheitsverwaltung innerhalb der AWS-Cloud. Unternehmen, die stark in das AWS-Ökosystem investiert haben und nach einer vollständig verwalteten Data-Warehousing-Lösung suchen, entscheiden sich häufig für Redshift.

Skalierung bei gleichzeitiger Nutzung

Die Funktion zur Skalierung bei gleichzeitiger Nutzung von Redshift fügt als Reaktion auf den Workload automatisch Rechenleistung für Abfragen hinzu oder entfernt sie. Dadurch bleibt die Abfrageleistung auch bei Spitzenlasten konstant hoch. Diese Fähigkeit ist für Unternehmen mit unvorhersehbaren Abfragemustern oder dem Bedarf an gleichbleibender Leistung unter hoher Last unerlässlich, etwa bei Business-Intelligence-Berichten.

Vor- und Nachteile von AWS Redshift

Redshift profitiert zweifellos davon, Teil der leistungsstarken AWS-Plattform zu sein – der Service bietet enorme Skalierbarkeit und eine lange Liste von Services. In manchen Fällen kann er jedoch teuer sein und unterstützt nicht alle Arten semi-strukturierter Daten.

Vorteile

• Redshift lässt sich problemlos nach oben und unten skalieren.
• Amazon bietet unabhängige Cluster für den Lastausgleich, um die Leistung zu steigern.
• Redshift bietet eine gute Abfrageleistung – dank Verbindungen mit hoher Bandbreite, der Nähe zu den Nutzern durch die vielen Amazon-Rechenzentren weltweit und maßgeschneiderter Kommunikationsprotokolle.
• Amazon stellt zahlreiche Services bereit, die einen einfachen Zugriff auf zuverlässige Backups von Redshift-Datensätzen ermöglichen.

Nachteile

• Einige Nutzer stellten fest, dass Redshift mitunter komplex einzurichten und zu verwenden sein kann und wegen des geringen Automatisierungsgrads mehr IT-Zeit für die Wartung bindet.
• Mangelnde Flexibilität in Bereichen wie der Größenanpassung kann zu zusätzlichen Kosten und langen Wartungszeiten führen.
• Die Unterstützung für einige semi-strukturierte Datentypen fehlt.

Databricks vs. Redshift: Support und einfache Implementierung

Databricks bietet eine Reihe von Supportoptionen für fortgeschrittene Anwendungsfälle, während Redshift tendenziell benutzerfreundlicher ist.

Databricks

Databricks bietet verschiedene Supportoptionen für technische Anwendungsfälle und Entwickleranwendungen:

• Databricks kann Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL und andere Plattformen ausführen.
• Die Plattform verfügt über eine eigene Benutzeroberfläche sowie Möglichkeiten zur Verbindung mit Endpunkten, etwa über Java-Database-Connectivity-(JDBC-)Konnektoren.

Redshift

Amazon Redshift gilt als benutzerfreundlich und erfordert im täglichen Betrieb nur wenig Administration:

• Einrichtung, Integration und Ausführung von Abfragen sind für Nutzer, die bereits Daten in Amazon S3 speichern, unkompliziert.
• Redshift unterstützt mehrere Datenausgabeformate, darunter JSON.
• Wer über SQL-Kenntnisse verfügt, wird PostgreSQL problemlos für die Arbeit mit Daten einsetzen können.

Sieger bei Support und Implementierung: Redshift

Diese Kategorie ist knapp, obwohl Redshift nur einen hauchdünnen Vorsprung hat. Die Plattform profitiert vom Support durch AWS. Zudem lässt sie sich vergleichsweise einfach implementieren.

Databricks vs. Redshift: Integration

Databricks erfordert in einigen Fällen Lösungen von Drittanbietern, um bestimmte Tools zu integrieren, während Redshift für bestehende AWS-Kunden natürlich eine erste Wahl ist.

Databricks

Databricks benötigt einige Tools von Drittanbietern und Konfigurationen von Application Programming Interfaces (APIs), um Governance- und Data-Lineage-Funktionen zu integrieren. Databricks unterstützt jedes Datenformat, einschließlich unstrukturierter Daten. Allerdings verfügt die Plattform nicht über die Tiefe und Breite an Anbieterpartnerschaften, die Amazon aufbieten kann.

Redshift

Wer sich bereits für die AWS-Plattformen entschieden hat, wird die Integration von Redshift mit Services wie Athena, DMS, DynamoDB und CloudWatch natürlich nahtlos finden. Der Integrationsgrad innerhalb von AWS ist hervorragend.

Sieger bei der Integration: Kommt darauf an

Redshift gewinnt in dieser Kategorie, wenn ein Unternehmen AWS-Kunde ist. Natürlich hilft Redshift dabei, ein integraler Bestandteil der AWS-Plattform zu sein. Im Gegensatz dazu lässt sich Databricks in alle großen Cloud-Anbieter integrieren (einschließlich AWS) und wird von Multi-Cloud-Kunden genutzt – die Plattform ist eindeutig nicht von AWS abhängig.

Databricks vs. Redshift: Preise

Die Preise können je nach Anwendungsfall erheblich variieren: Databricks kann für Nutzer, die Unterstützung durch Berater benötigen, teuer sein, während Redshift pro Sekunde abrechnet, wenn das tägliche Kontingent überschritten wird. Diese Kategorie ist praktisch unentschieden.

Databricks

Databricks verfolgt bei der Bündelung seiner Services einen anderen Ansatz. Die Compute-Preise für Databricks sind gestaffelt und werden pro Verarbeitungseinheit abgerechnet; die niedrigste kostenpflichtige Stufe beginnt bei 99 US-Dollar pro Monat. Es gibt jedoch eine kostenlose Version für alle, die den Service vor dem Wechsel zu einem kostenpflichtigen Tarif testen möchten.

Databricks kann für einige Nutzer günstiger ausfallen, abhängig davon, wie der Speicher genutzt wird und wie häufig die Nutzung erfolgt. So gelten beispielsweise die Beratergebühren für Nutzer, die Unterstützung benötigen, als teuer.

Redshift

Redshift stellt täglich ein bestimmtes Kontingent für die Skalierung bei gleichzeitiger Nutzung bereit. Bei einer Überschreitung wird jedoch pro Sekunde abgerechnet. Kunden können je nach Typ und Clusterknoten oder nach der Menge der gescannten Bytes einen Stundensatz zahlen. Dafür bieten die langfristigen Verträge von Redshift hohe Rabatte.

Grob gesagt hat Redshift niedrige Kosten pro Stunde. Die Nutzungsrate hängt jedoch stark vom Workload ab. Einige Nutzer sagen, dass Redshift bei On-Demand-Preisen günstiger ist und dass große Datensätze mehr kosten.

Sieger bei den Preisen: Redshift

Das ist eine knappe Entscheidung, da sie von Anwendungsfall zu Anwendungsfall unterschiedlich ausfällt, aber Amazon Redshift erhält den Zuschlag.

Die Unterschiede zwischen den beiden Plattformen machen einen vollständigen Vergleich unter identischen Bedingungen schwierig. Nutzern wird empfohlen, vor einer Kaufentscheidung die Ressourcen zu bewerten, die sie voraussichtlich benötigen, um das erwartete Datenvolumen, den Verarbeitungsumfang und die Analyseanforderungen zu bewältigen.

Databricks vs. Redshift: Sicherheit

Wie bei der Preisgestaltung ist auch diese Kategorie ein knappes Rennen. Beide Plattformen legen großen Wert auf Sicherheit.

Databricks

Databricks bietet rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), automatische Verschlüsselung und zahlreiche weitere fortschrittliche Sicherheitsfunktionen. Dazu gehören Netzwerksteuerung, Governance, Auditing und kundenseitig verwaltete Schlüssel. Die serverlosen Compute-Bereitstellungen des Unternehmens sind durch mehrere Sicherheitsebenen geschützt.

Redshift

Redshift überzeugt bei Sicherheit und Compliance. Diese Funktionen werden für alle Nutzer umfassend durchgesetzt.

Darüber hinaus stehen Tools für die Zugriffsverwaltung, die Cluster-Verschlüsselung, Sicherheitsgruppen für Cluster, die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, die Sicherheit von SSL-Verbindungen sowie die Sicherheit von Anmeldedaten zur Verfügung. Mit diesen Tools können Sicherheitsteams den Netzwerkzugriff und Datenverkehr auf Unregelmäßigkeiten überwachen, die auf einen Sicherheitsverstoß hindeuten könnten.

Zugriffsrechte lassen sich granular festlegen und lokalisieren. Dadurch macht Redshift es einfach, den eingehenden oder ausgehenden Zugriff auf Cluster zu beschränken. Das Netzwerk kann außerdem innerhalb einer Virtual Private Cloud (VPC) isoliert und über ein Virtual Private Network (VPN) mit der IT-Infrastruktur verbunden werden.

Sieger bei der Sicherheit: Unentschieden

Beide Plattformen bieten eine gute Sicherheitsleistung mit starken Compliance- und Überwachungstools. Daher gibt es in dieser Kategorie keinen eindeutigen Sieger.

Wer sollte Databricks oder AWS Redshift nicht nutzen?

Wer sollte Databricks nicht nutzen 

• Kleine Unternehmen mit geringem Datenbedarf: Für kleine Unternehmen mit relativ einfachen Anforderungen an Datenverarbeitung und -analyse kann Databricks übermäßig komplex und teuer sein.
• Unternehmen, die keine Cloud-Plattformen nutzen: Databricks ist eng in große Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und GCP integriert. Wenn eine Organisation On-Premises-Lösungen bevorzugt oder strenge Anforderungen an den Datenstandort hat, die eine Cloud-Nutzung einschränken, ist Databricks möglicherweise nicht die beste Wahl.
• Eingeschränkte Anwendungsfälle: Wenn der Schwerpunkt auf traditionellem Data Warehousing und Analytics liegt und kein umfassender Bedarf an maschinellem Lernen oder Data Engineering besteht, sind einfachere Tools wie traditionelle SQL-basierte Data Warehouses möglicherweise besser geeignet.

Wer sollte Redshift nicht nutzen

• Cloud-Nutzer außerhalb des AWS-Ökosystems: Obwohl Redshift eng in AWS-Services integriert ist, könnten Organisationen, die andere Cloud-Anbieter wie Azure oder Google Cloud Platform nutzen, bei der Interoperabilität und den Kosten für die Datenübertragung auf Herausforderungen stoßen, wenn sie Redshift in Betracht ziehen.
• Kleine Unternehmen oder Start-ups: Redshift ist eine leistungsstarke Data-Warehousing-Lösung und möglicherweise für kleinere Unternehmen mit begrenzten Datenmengen und knappen Budgets nicht kosteneffizient.

2 Top-Alternativen zu Databricks und AWS Redshift

Google Cloud Dataproc

Google Cloud Dataproc ist ein von Google Cloud Platform angebotener verwalteter Apache-Spark- und Hadoop-Service. Wie Databricks bietet der Dienst eine vollständig verwaltete Umgebung für die Ausführung von Spark- und Hadoop-Jobs. Im Gegensatz zu Databricks unterstützt Google Cloud Dataproc jedoch neben Spark eine größere Bandbreite an Open-Source-Big-Data-Tools, darunter Hadoop, Hive und Pig.

Snowflake

Snowflake ist eine cloudbasierte Data-Warehouse-Lösung mit ähnlichen Funktionen wie Redshift. Sie ist für ihre Einfachheit, Skalierbarkeit und die Trennung von Speicher und Rechenleistung bekannt. Snowflake übernimmt automatisch die Infrastrukturverwaltung, Skalierung und Leistungsoptimierung und ist dadurch einfacher zu nutzen als Redshift.

So haben wir Databricks und AWS Redshift bewertet

Für diesen Test haben wir die wichtigsten Funktionen jedes Tools anhand verschiedener Datenpunkte bewertet. Wir haben Funktionen, Implementierungsaufwand, Support, Preise und Integrationen verglichen, um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern, welche Plattform für Ihr Unternehmen die beste Option ist.

Unsere Analyse ergab, dass Databricks und Redshift bei Funktionen und Sicherheit gleichauf liegen, die Integrationskategorie unentschieden ausgeht und Redshift bei der Einfachheit der Implementierung und der Preisgestaltung vorne liegt – wobei die Preise natürlich je nach Nutzung variieren können.

Fazit: Databricks und AWS Redshift verfolgen unterschiedliche Ansätze 

Zusammenfassend lässt sich sagen: Databricks ist die bessere Wahl für ein technisches Publikum, während Amazon eher für weniger technikaffine Nutzer geeignet ist. Databricks bietet im Wesentlichen die gesamte von AWS Redshift bereitgestellte Funktionalität für das Datenmanagement. Allerdings ist die Lösung nicht so einfach zu nutzen, hat eine steile Lernkurve und erfordert viel Wartung. Dafür kann sie ein breiteres Spektrum an Daten-Workloads und Programmiersprachen abdecken. Und wer mit Apache Spark vertraut ist, wird sich tendenziell eher für Databricks entscheiden.

AWS Redshift eignet sich am besten für Nutzer auf der AWS-Plattform, die einfach schnell ein gutes Data Warehouse bereitstellen möchten, ohne sich mit Konfigurationen, Details der Data Science oder einer manuellen Einrichtung aufzuhalten. Die Lösung ist bei Weitem nicht so anspruchsvoll wie Databricks, das eher auf komplexes Data Engineering, ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden), Data Science und Streaming-Workloads ausgerichtet ist. Redshift lässt sich jedoch auch in verschiedene Tools zum Laden von Daten und für ETL sowie in BI-, Data-Mining- und Analytics-Tools integrieren. Dass Databricks Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL und mehr ausführen kann, macht die Plattform für Entwickler in diesen Bereichen sicherlich attraktiv.