Snowflake vs. Redshift: Der Data-Warehouse-Vergleich 2025

Die Wahl des richtigen Data Warehouse ist für jedes datengesteuerte Unternehmen eine große Sache. Es ist der Motor für all Ihre Analysen, Berichte und strategischen Überlegungen. In der Welt der Cloud-Data-Warehouses tauchen immer wieder zwei Namen auf: Snowflake und Amazon Redshift. Beide sind Kraftpakete, die für die Verarbeitung atemberaubender Informationsmengen konzipiert sind.

Dieser Leitfaden ist ein direkter Vergleich von Snowflake vs. Redshift. Wir werden auf die wirklichen Unterschiede in ihrer Architektur, ihrer Leistung, ihren Kosten und ihrer Benutzerfreundlichkeit im Alltag eingehen. Ihre Daten an einem Ort zu sammeln, ist ein guter Anfang, aber der eigentliche Trick besteht darin, diese Informationen den Personen zukommen zu lassen, die sie am dringendsten benötigen, wie z. B. Ihrem Kundensupport-Team, das schnelle und zuverlässige Antworten auf die Schnelle braucht.

Was ist Snowflake?

Snowflake ist eine Cloud-Datenplattform, die als Service bereitgestellt wird, was bedeutet, dass Sie keine Hardware- oder Software-Installationen verwalten müssen. Ihr entscheidendes Merkmal ist eine Architektur, die Rechenleistung vollständig von der Datenspeicherung trennt. Dieses Design bietet Ihnen eine unglaubliche Flexibilität und macht das Skalieren nach oben oder unten zum Kinderspiel.

Snowflake wurde so entwickelt, dass es auf allen drei großen Cloud-Anbietern funktioniert: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP). Es ist darauf ausgelegt, Ihnen erstklassige Leistung ohne viel manuellen Aufwand zu bieten und die Kopfschmerzen der Datenbankadministration zu beseitigen, damit sich Ihr Team voll und ganz auf das Finden nützlicher Erkenntnisse in Ihren Daten konzentrieren kann.

Was ist Amazon Redshift?

Amazon Redshift ist der hauseigene, vollständig verwaltete Data-Warehouse-Service von AWS für massive Datenmengen. Er basiert auf einem traditionelleren Design und verwendet einen Cluster von Maschinen (sogenannte Knoten), die zusammenarbeiten, um Daten mit einer Methode namens Massively Parallel Processing (MPP) zu verarbeiten.

Als AWS-Produkt lässt sich Redshift nahtlos in das restliche AWS-Universum integrieren, das Tools für die Datenaufnahme, Speicherung und maschinelles Lernen umfasst. Dies macht es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen, die bereits stark in AWS investiert sind, da es eine solide Mischung aus Leistung und Kosteneffizienz bietet.

Hauptunterschiede: Ein tiefer Einblick in Snowflake vs. Redshift

Obwohl beide Plattformen versuchen, das gleiche Problem zu lösen, führt ihre unterschiedliche Bauweise zu einigen wesentlichen Unterschieden in ihrer Funktionsweise, ihrem Wachstum und ihrer täglichen Verwaltung.

Architektur: Getrennt vs. gebündelt

Der größte Unterschied zwischen Snowflake und Redshift liegt in ihrem fundamentalen Design.

• Snowflake: Das Setup von Snowflake besteht aus drei separaten Schichten: eine für die Speicherung, eine für die Verarbeitung von Abfragen (sogenannte „virtuelle Warehouses“) und eine für Cloud-Services. Das Wichtigste hierbei ist, dass Speicherung und Rechenleistung vollständig getrennt sind. Das bedeutet, dass Sie Ihre Rechenleistung für eine hohe Arbeitslast erhöhen können, ohne für mehr Speicherplatz bezahlen zu müssen, den Sie nicht benötigen. Es bedeutet auch, dass verschiedene Teams mit ihren eigenen dedizierten virtuellen Warehouses auf dieselben Daten zugreifen können, ohne sich gegenseitig zu verlangsamen.

• Redshift: Redshift verwendet einen eher klassischen clusterbasierten Ansatz, bei dem Rechenleistung und Speicher auf jeder Maschine miteinander verbunden sind. Obwohl ihre neueren „RA3“-Knoten begonnen haben, diese zu trennen, um mit Snowflake mitzuhalten, ist die Kernidee immer noch auf den Cluster ausgerichtet. Um Redshift zu skalieren, müssen Sie normalerweise den gesamten Cluster durch Hinzufügen weiterer Knoten vergrößern, was langsam sein und manchmal Ausfallzeiten erfordern kann. Die Fähigkeit von Snowflake, seine virtuellen Warehouses fast augenblicklich zu skalieren, ist eine völlig andere Erfahrung.

Skalierbarkeit und Leistung

Wie diese beiden Plattformen mit Wachstum umgehen, ist ein direktes Ergebnis ihrer Architektur.

• Snowflake: Hier sticht Snowflake wirklich heraus. Seine Architektur ermöglicht eine, wie sie es nennen, „sofortige und nahezu unbegrenzte“ Skalierung. Sie können ein virtuelles Warehouse in Sekunden starten, die Größe ändern oder herunterfahren. Funktionen wie die Multi-Cluster-Parallelität fügen automatisch weitere Rechencluster hinzu, wenn die Benutzernachfrage stark ansteigt, und halten die Abfragegeschwindigkeiten auch in den geschäftigsten Zeiten konstant.

• Redshift: Redshift skaliert mit einer Funktion namens „Elastic Resize“, mit der Sie Knoten hinzufügen oder entfernen können. Der Haken ist, dass dies zwischen einigen Minuten und über einer Stunde dauern kann und oft während eines geplanten Wartungsfensters durchgeführt werden muss. Um plötzliche Verkehrsspitzen zu bewältigen, verfügt Redshift über „Concurrency Scaling“, das temporäre Kapazität hinzufügt. Es funktioniert, wurde aber eher als Patch für eine architektonische Einschränkung entwickelt, anstatt ein Kernbestandteil des Designs zu sein. Bei Arbeitslasten, die ständig schwanken, fühlt sich die integrierte Elastizität von Snowflake einfach reibungsloser an.

Wartung und Benutzerfreundlichkeit

Hier werden Sie den größten Unterschied in Ihrer täglichen Arbeit spüren.

• Snowflake: Als echte „Software-as-a-Service“-Plattform ist Snowflake auf geringen Wartungsaufwand ausgelegt. Es erledigt automatisch Hintergrundaufgaben wie das Bereinigen von Speicherplatz („Vacuuming“), das Aktualisieren von Statistiken und das Organisieren von Daten. Für viele Teams bedeutet dies, dass sie es quasi einrichten und vergessen können, was Daten-Ingenieuren mehr Zeit für wichtigere Aufgaben gibt.

• Redshift: Redshift erfordert einen praxisorientierteren Ansatz. Während AWS die Hardware verwaltet, liegt es in der Regel an Ihnen, Wartungsbefehle wie „VACUUM“ und „ANALYZE“ auszuführen. Es ist ein häufiges Problem, dass Teams diese Aufgaben vernachlässigen, was im Laufe der Zeit zu einem Leistungsabfall führen kann. Es erfordert einfach eine sorgfältigere Überwachung.

Das Hauptverkaufsargument von Snowflake (abgesehen von der Trennung von Rechenleistung und Speicher) ist, dass es sich um einen Managed Service handelt. Als Endbenutzer müssen Sie Ihre Tabellen nicht mit VACUUM oder ANALYZE bearbeiten, Sie müssen keine Verteilungsschlüssel oder Komprimierungscodierungen angeben ... Redshift hat im Laufe der Jahre viele 'AUTO'-Funktionen hinzugefügt, aber es ist immer noch nicht auf dem gleichen 'Zero-Touch'-Niveau wie Snowflake.

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Der laufende Aufwand, der selbst für die Verwaltung moderner Datenplattformen erforderlich ist, unterstreicht den Wert von Tools, die wirklich Self-Service sind. Für etwas wie die Vereinheitlichung von Support-Wissen aus verschiedenen Quellen bringt Sie eine Plattform wie eesel AI in wenigen Minuten zum Laufen, ohne dass Ingenieure erforderlich sind, was Welten von der Einrichtung und ständigen Feinabstimmung entfernt ist, die ein Data Warehouse erfordert.

Datenunterstützung und Ökosystem

• Datentypen: Snowflake war schon immer hervorragend im Umgang mit halbstrukturierten Daten wie JSON, Avro und Parquet direkt ab Werk. Dadurch können Sie sie direkt abfragen, ohne sie vorher transformieren zu müssen. Redshift hat hart daran gearbeitet, mit seinem „SUPER“-Datentyp aufzuholen, aber Snowflake fühlt sich im Allgemeinen immer noch etwas nativer mit einer größeren Vielfalt von Formaten an.

• Ökosystem: Die größte Stärke von Redshift ist die nahtlose Integration mit der gesamten AWS-Dienstfamilie, wie S3, Glue und Kinesis. Wenn Sie ein AWS-First-Unternehmen sind, ist dies ein riesiger Vorteil. Der Vorteil von Snowflake ist, dass es Cloud-agnostisch ist und auf AWS, Azure und GCP läuft. Dies hilft Ihnen, sich nicht an einen Anbieter zu binden, und hat ihm geholfen, ein riesiges Ökosystem von Technologiepartnern aufzubauen.

Eine vollständige Aufschlüsselung der Preise von Snowflake vs. Redshift

Ein Verständnis der Preismodelle ist super wichtig, da beide kompliziert werden und zu unerwarteten Rechnungen führen können, wenn man nicht aufpasst.

Das Snowflake-Preismodell

Die Preisgestaltung von Snowflake ist vollständig getrennt: Sie zahlen für Rechenleistung und Speicher einzeln.

• Speicher: Sie erhalten eine monatliche Rechnung für die durchschnittliche Menge an komprimierten Daten, die Sie speichern. Dies beläuft sich in der Regel auf etwa 23 US-Dollar pro TB pro Monat in US-Regionen.

• Rechenleistung: Dies ist der knifflige Teil. Sie zahlen für die Rechenzeit pro Sekunde (mit einem Minimum von 60 Sekunden) mit „Snowflake Credits“. Ein virtuelles Warehouse verbraucht Credits, wann immer es läuft, und die Rate hängt von seiner Größe ab (X-Small, Small, usw.).

Hinweis: Dies sind Schätzungen von der Snowflake-Preisseite und können je nach Region und Cloud-Anbieter variieren.

Dieses Modell ist flexibel, kann aber die Kosten schwer vorhersagbar machen. Eine einzige, schlecht geschriebene Abfrage auf einem großen Warehouse kann eine überraschende Menge an Credits verbrauchen, daher ist es wichtig, die Kosten im Auge zu behalten.

Das Redshift-Preismodell

Redshift bietet Ihnen zwei Hauptzahlungsmöglichkeiten: Provisioned Clusters und Serverless.

• Provisioned Clusters: Sie zahlen einen vorhersehbaren Stundensatz für jeden Knoten in Ihrem Cluster. Dies ist ideal für stetige, vorhersehbare Arbeitslasten. Sie können nach Verbrauch zahlen oder mit Reserved Instances eine Menge sparen (bis zu 75 %), wenn Sie sich für eine Laufzeit von 1 oder 3 Jahren entscheiden.

• Redshift Serverless: Dieses Modell ähnelt dem von Snowflake. Sie zahlen für die Rechenkapazität in Redshift Processing Units (RPUs) pro Sekunde, aber nur, wenn sie aktiv ist. Es ist eine gute Wahl für unregelmäßige oder intermittierende Arbeitslasten, bei denen Sie nicht für ungenutzte Maschinen bezahlen möchten.

• Sonstige Kosten: Beachten Sie, dass Sie auch separate Gebühren für Dinge wie Managed Storage (für RA3-Knoten) und die Verwendung von Redshift Spectrum zur direkten Abfrage von Daten aus S3 sehen werden.

Hinweis: Die Preise sind ungefähre Angaben und stammen von der AWS Redshift-Preisseite.

Diese mehrteiligen Preispläne können die Budgetierung erschweren. Im Gegensatz dazu haben Tools, die für einen bestimmten Zweck entwickelt wurden, wie eesel AI, oft viel klarere und vorhersehbarere Preise. Ohne Gebühren pro Lösung müssen sich Support-Teams keine Sorgen machen, dass die Kosten in einem geschäftigen Monat in die Höhe schnellen – eine reale Befürchtung bei vielen nutzungsbasierten Plattformen.

Wann man sich für Snowflake vs. Redshift entscheiden sollte: Eine Zusammenfassung

Die richtige Wahl hängt wirklich von den spezifischen Bedürfnissen Ihres Unternehmens, Ihrem aktuellen Tech-Stack und Ihrem Budget ab.

Entscheiden Sie sich für Snowflake, wenn:

• Ihre Arbeitslast stark schwankt, in einer Stunde extrem hoch und in der nächsten kaum vorhanden ist, und Sie eine sofortige und problemlose Skalierung benötigen.

• Sie über mehrere Clouds (AWS, Azure, GCP) hinweg arbeiten oder einfach nur Ihre Optionen offen halten möchten.

• Sie etwas wollen, das einfach zu bedienen ist und so wenig manuelle Wartung wie möglich erfordert.

• Sie ständig mit halbstrukturierten Daten wie JSON oder Parquet arbeiten.

Entscheiden Sie sich für Redshift, wenn:

• Ihr Unternehmen vollständig auf AWS setzt und Sie die Vorteile dieser engen Integrationen nutzen möchten.

• Sie eine stetige, vorhersehbare Arbeitslast haben und mit Reserved Instances große Einsparungen erzielen möchten.

• Ihr Team eine granulare Kontrolle über die Konfiguration und Feinabstimmung des Data Warehouse wünscht.

• Vorhersehbare Kosten für eine konsistente, ständig verfügbare Arbeitslast Ihre Hauptsorge sind.

Jenseits der Snowflake-vs-Redshift-Debatte: Ihr Wissen für den Kundensupport nutzen

Sie haben also alle Ihre Geschäftsdaten in Snowflake oder Redshift zusammengeführt. Das ist großartig für Analysen. Aber was ist mit all dem Wissen, das Ihr Support-Team verwendet? Bei den meisten Unternehmen ist es ein Chaos, verstreut über Helpdesks wie Zendesk, Wikis in Confluence, zufällige Google Docs und endlose Threads in Slack.

Genau hier kommt eesel AI ins Spiel. Es tut für Ihr Support-Wissen, was ein Data Warehouse für Ihre Geschäftsdaten tut: Es bringt alles zusammen.

eesel AI verbindet sich mit all Ihren Unternehmensanwendungen, um eine einzige Wissensquelle für Ihr Support-Team zu schaffen.

Indem es sich mit all diesen verschiedenen Quellen verbindet, einschließlich Ihrer vergangenen Support-Tickets, baut eesel AI eine einzige Wissensquelle auf. Damit können Sie:

• Einen KI-Agenten starten, der Kundenanfragen an vorderster Front selbstständig und rund um die Uhr bearbeiten kann.

• Ihrem Team einen KI-Copiloten zur Verfügung stellen, der sofortige, genaue Antworten direkt in Ihrem Helpdesk entwirft.

• Einen internen KI-Chat in Slack oder MS Teams einrichten, der Ihrem gesamten Unternehmen einen zentralen Ort bietet, um Antworten aus all Ihren internen Dokumenten zu erhalten.

Der eesel AI Copilot entwirft sofortige, genaue Antworten für Support-Mitarbeiter direkt in ihrem Helpdesk.

Das Beste daran ist, dass Sie es in wenigen Minuten live schalten und mit einem Simulationsmodus sicher testen können – ein himmelweiter Unterschied zu den monatelangen Projekten und den technischen Ressourcen, die für die Einrichtung eines Data Warehouse erforderlich sind.

Snowflake vs. Redshift: Das endgültige Urteil

Die ganze Debatte „Snowflake vs. Redshift“ läuft letztlich auf einen Kompromiss hinaus. Snowflake bietet Ihnen erstaunliche Flexibilität, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit, was perfekt für dynamische, schnelllebige Unternehmen ist. Redshift bietet eine tiefe AWS-Integration und kosteneffiziente Leistung für vorhersehbarere, groß angelegte Arbeiten. Die richtige Antwort hängt vollständig von Ihrer Situation, Ihren vorhandenen Werkzeugen und Ihren langfristigen Datenzielen ab.

Dieses Video bietet einen tiefen Einblick in die wichtigsten Unterschiede zwischen Snowflake und Redshift, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Sobald Ihre Daten organisiert sind, ist der nächste logische Schritt, Ihre Teams mit dem Wissen auszustatten, das sie benötigen. Sehen Sie, wie eesel AI Ihr Support-Wissen zusammenführen und Ihnen helfen kann, Ihren Frontline-Support zu automatisieren.