Snowflake vs Redshift : Comparaison des entrepôts de données 2025

Choisir le bon entrepôt de données est une décision capitale pour toute entreprise qui s'appuie sur les données. C'est le moteur de toutes vos analyses, rapports et réflexions stratégiques. Dans le monde des entrepôts de données cloud, deux noms reviennent sans cesse : Snowflake et Amazon Redshift. Tous deux sont des géants conçus pour gérer des quantités d'informations stupéfiantes.

Ce guide est une comparaison directe entre Snowflake et Redshift. Nous examinerons les véritables différences dans leur conception, leurs performances, leur mode de tarification et leur facilité d'utilisation au quotidien. Centraliser vos données est un excellent début, mais le véritable enjeu est de transmettre ces informations aux personnes qui en ont le plus besoin, comme votre équipe de support client, qui a besoin de réponses rapides et fiables à la volée.

Qu'est-ce que Snowflake ?

Snowflake est une plateforme de données cloud fournie en tant que service, ce qui signifie que vous n'avez à gérer aucune installation matérielle ou logicielle. Sa caractéristique principale est une architecture qui sépare complètement la puissance de calcul du stockage de données. Cette conception vous offre une flexibilité incroyable et facilite grandement la mise à l'échelle, à la hausse comme à la baisse.

Snowflake a été conçu pour fonctionner sur n'importe lequel des trois principaux fournisseurs de cloud : Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Il est conçu pour vous offrir des performances de premier ordre sans nécessiter beaucoup de travail manuel, vous soulageant des maux de tête de l'administration de base de données pour que votre équipe puisse se concentrer sur la recherche d'informations utiles dans vos données.

Qu'est-ce qu'Amazon Redshift ?

Amazon Redshift est le service d'entrepôt de données entièrement géré et à très grande échelle d'AWS. Il repose sur une conception plus traditionnelle, utilisant un groupe de machines (appelées nœuds) qui travaillent ensemble pour traiter les données à l'aide d'une méthode appelée Traitement massivement parallèle (MPP).

En tant que produit AWS, Redshift se connecte de manière transparente avec le reste de l'univers AWS, qui comprend des outils pour l'ingestion de données, leur stockage et l'exécution de l'apprentissage automatique. Cela en fait un choix de prédilection pour les entreprises qui sont déjà fortement investies dans AWS, car il offre un solide équilibre entre performance et rentabilité.

Différences clés : une analyse approfondie de Snowflake vs Redshift

Bien que les deux plateformes tentent de résoudre le même problème, la manière dont elles sont conçues entraîne des différences majeures dans leur fonctionnement, leur évolution et leur gestion au quotidien.

Architecture : séparée ou groupée

La plus grande différence entre Snowflake et Redshift réside dans leur conception fondamentale.

• Snowflake : La configuration de Snowflake comporte trois couches distinctes : une pour le stockage, une pour le traitement des requêtes (appelée « entrepôts virtuels ») et une pour les services cloud. L'élément clé à retenir est que le stockage et le calcul sont complètement séparés. Cela signifie que vous pouvez augmenter votre puissance de calcul pour une charge de travail importante sans avoir à payer pour plus de stockage dont vous n'avez pas besoin. Cela signifie également que différentes équipes peuvent accéder aux mêmes données avec leurs propres entrepôts virtuels dédiés sans se ralentir mutuellement.

• Redshift : Redshift utilise une approche plus classique basée sur des clusters où la puissance de calcul et le stockage sont liés sur chaque machine. Bien que leurs nœuds plus récents de type « RA3 » aient commencé à les séparer pour rivaliser avec Snowflake, l'idée de base reste centrée sur le cluster. Pour faire évoluer Redshift, il faut généralement redimensionner l'ensemble du cluster en ajoutant plus de nœuds, ce qui peut être lent et nécessite parfois un temps d'arrêt. La capacité de Snowflake à mettre à l'échelle ses entrepôts virtuels quasi instantanément offre une expérience totalement différente.

Scalabilité et performance

La manière dont ces deux plateformes gèrent la croissance est un résultat direct de leur architecture.

• Snowflake : C'est là que Snowflake se distingue vraiment. Son architecture permet une mise à l'échelle qu'ils qualifient d'« instantanée et quasi illimitée ». Vous pouvez démarrer, redimensionner ou arrêter un entrepôt virtuel en quelques secondes. Des fonctionnalités comme la simultanéité multi-cluster ajoutent automatiquement plus de clusters de calcul lorsque la demande des utilisateurs augmente, maintenant des vitesses de requête constantes même pendant les périodes les plus chargées.

• Redshift : Redshift se met à l'échelle grâce à une fonctionnalité appelée « Redimensionnement élastique », qui vous permet d'ajouter ou de supprimer des nœuds. L'inconvénient est que cela peut prendre de quelques minutes à plus d'une heure et doit souvent être fait pendant une fenêtre de maintenance planifiée. Pour gérer les pics de trafic soudains, Redshift dispose de la « Mise à l'échelle de la simultanéité », qui ajoute une capacité temporaire. Cela fonctionne, mais a été conçu pour pallier une limitation architecturale plutôt que d'être une partie intégrante de la conception. Pour les charges de travail qui fluctuent constamment, l'élasticité intégrée de Snowflake semble tout simplement plus fluide.

Maintenance et facilité d'utilisation

C'est là que vous ressentirez la plus grande différence dans votre travail quotidien.

• Snowflake : En tant que véritable plateforme « logiciel en tant que service », Snowflake est conçue pour nécessiter peu de maintenance. Elle gère automatiquement les tâches en arrière-plan comme le nettoyage de l'espace de stockage (« vacuuming »), la mise à jour des statistiques et l'organisation des données. Pour de nombreuses équipes, cela leur permet de le configurer et de l'oublier, libérant ainsi les ingénieurs de données pour des tâches plus importantes.

• Redshift : Redshift nécessite une approche plus manuelle. Bien qu'AWS gère le matériel, c'est généralement à vous d'exécuter des commandes de maintenance comme « VACUUM » et « ANALYZE ». Il est courant que les équipes négligent ces tâches, ce qui peut entraîner une chute des performances au fil du temps. Cela requiert simplement une surveillance plus attentive.

Le principal argument de vente de Snowflake (outre la séparation du calcul et du stockage) est qu'il s'agit d'un service géré. En tant qu'utilisateur final, vous n'avez pas besoin de faire de VACUUM ou d'ANALYZE sur vos tables, vous n'avez pas besoin de spécifier des clés de distribution ou des encodages de compression... Redshift a ajouté de nombreuses fonctionnalités « AUTO » au fil des ans, mais il n'est toujours pas au même niveau de « zéro intervention » que Snowflake.

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Le travail continu nécessaire pour gérer même les plateformes de données modernes souligne la valeur des outils qui sont véritablement en libre-service. Pour une tâche comme l'unification des connaissances de support provenant de différentes sources, une plateforme comme eesel AI vous permet d'être opérationnel en quelques minutes sans avoir besoin d'ingénieurs, ce qui est à des années-lumière de la configuration et de l'ajustement constants qu'exige un entrepôt de données.

Prise en charge des données et écosystème

• Types de données : Snowflake a toujours été excellent pour gérer les données semi-structurées comme JSON, Avro et Parquet dès le départ. Cela vous permet de les interroger directement sans avoir besoin de les transformer au préalable. Redshift a beaucoup travaillé pour rattraper son retard avec son type de données « SUPER », mais Snowflake semble généralement encore un peu plus natif avec une plus grande variété de formats.

• Écosystème : La plus grande force de Redshift est son intégration transparente avec toute la famille de services AWS, comme S3, Glue et Kinesis. Si vous êtes une entreprise axée sur AWS, c'est un avantage énorme. L'avantage de Snowflake est qu'il est agnostique au cloud, fonctionnant sur AWS, Azure et GCP. Cela vous aide à éviter d'être enfermé dans un seul fournisseur et lui a permis de construire un écosystème massif de partenaires technologiques.

Une analyse complète de la tarification de Snowflake vs Redshift

Comprendre les modèles de tarification est super important car les deux peuvent devenir compliqués et entraîner des factures surprises si vous n'êtes pas prudent.

Le modèle de tarification de Snowflake

La tarification de Snowflake est complètement séparée : vous payez le calcul et le stockage individuellement.

• Stockage : Vous recevez une facture mensuelle pour la quantité moyenne de données compressées que vous stockez. Cela revient généralement à environ 23 $ par To et par mois dans les régions américaines.

• Calcul : C'est la partie délicate. Vous payez le temps de calcul à la seconde (avec un minimum de 60 secondes) en utilisant des « Crédits Snowflake ». Un entrepôt virtuel consomme des crédits chaque fois qu'il est en cours d'exécution, et le tarif dépend de sa taille (X-Small, Small, etc.).

Note : Il s'agit d'estimations provenant de la page de tarification de Snowflake et peuvent varier en fonction de la région et du fournisseur de cloud.

Ce modèle est flexible, mais il peut rendre les coûts difficiles à prévoir. Une seule requête mal écrite sur un grand entrepôt peut consommer une quantité surprenante de crédits, il est donc essentiel de surveiller les coûts.

Le modèle de tarification de Redshift

Redshift vous offre deux principaux modes de paiement : les clusters provisionnés et le mode sans serveur (Serverless).

• Clusters provisionnés : Vous payez un tarif horaire prévisible pour chaque nœud de votre cluster. C'est idéal pour des charges de travail stables et prévisibles. Vous pouvez payer à l'utilisation ou économiser beaucoup (jusqu'à 75 %) avec les instances réservées si vous vous engagez pour une durée de 1 ou 3 ans.

• Redshift Serverless : Ce modèle ressemble davantage à celui de Snowflake. Vous payez la capacité de calcul en unités de traitement Redshift (RPU) par seconde, mais uniquement lorsqu'elle est active. C'est une bonne option pour les charges de travail avec des pics ou intermittentes où vous ne voulez pas payer pour des machines inactives.

• Autres coûts : Gardez à l'esprit que vous verrez également des frais distincts pour des éléments comme le stockage géré (pour les nœuds RA3) et l'utilisation de Redshift Spectrum pour interroger directement les données depuis S3.

Note : Les prix sont approximatifs et proviennent de la page de tarification d'AWS Redshift.

Ces plans de tarification en plusieurs parties peuvent rendre la budgétisation difficile. En revanche, les outils conçus pour une tâche spécifique, comme eesel AI, ont souvent une tarification beaucoup plus claire et prévisible. Sans frais par résolution, les équipes de support n'ont pas à s'inquiéter des pics de coûts pendant un mois chargé, une crainte réelle avec de nombreuses plateformes basées sur l'utilisation.

Quand choisir Snowflake vs Redshift : un résumé

Le bon choix dépend vraiment des besoins spécifiques de votre entreprise, de votre pile technologique actuelle et de votre budget.

Optez pour Snowflake si :

• Votre charge de travail est très fluctuante, extrêmement chargée à une heure et calme la suivante, et vous avez besoin d'une mise à l'échelle instantanée et sans douleur.

• Vous travaillez sur plusieurs clouds (AWS, Azure, GCP) ou vous voulez simplement garder vos options ouvertes.

• Vous voulez quelque chose de facile à utiliser et qui nécessite le moins de maintenance manuelle possible.

• Vous travaillez constamment avec des données semi-structurées comme JSON ou Parquet.

Optez pour Redshift si :

• Votre entreprise est entièrement investie dans AWS et vous voulez profiter de ces intégrations étroites.

• Vous avez une charge de travail stable et prévisible et souhaitez réaliser d'importantes économies avec les instances réservées.

• Votre équipe souhaite un contrôle granulaire sur la configuration et l'optimisation de l'entrepôt de données.

• Votre principale préoccupation est d'avoir des coûts prévisibles pour une charge de travail constante et toujours active.

Au-delà du débat Snowflake vs Redshift : mettre vos connaissances au service du support client

Alors, vous avez rassemblé toutes les données de votre entreprise dans Snowflake ou Redshift. C'est génial pour l'analyse. Mais qu'en est-il de toutes les connaissances que votre équipe de support utilise ? Pour la plupart des entreprises, c'est un chaos, dispersé entre des services d'assistance comme Zendesk, des wikis dans Confluence, des Google Docs aléatoires et des fils de discussion sans fin dans Slack.

C'est là qu'eesel AI entre en jeu. Il fait pour vos connaissances de support ce qu'un entrepôt de données fait pour vos données d'entreprise : il rassemble tout.

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• Mettre en place un Chat interne IA dans Slack ou MS Teams, offrant à toute votre entreprise un seul endroit pour obtenir des réponses à partir de tous vos documents internes.

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Le meilleur de tout, c'est que vous pouvez le mettre en service en quelques minutes et le tester en toute sécurité avec un mode de simulation, bien loin des projets de plusieurs mois et des ressources d'ingénierie nécessaires pour mettre en place un entrepôt de données.

Snowflake vs Redshift : Le verdict final

Tout le débat « Snowflake vs Redshift » se résume en réalité à un compromis. Snowflake vous offre une flexibilité, une scalabilité et une facilité d'utilisation incroyables, ce qui est parfait pour les entreprises dynamiques et en évolution rapide. Redshift offre une intégration profonde avec AWS et une puissance rentable pour des travaux plus prévisibles et à grande échelle. La bonne réponse dépend entièrement de votre situation, de vos outils existants et de vos objectifs de données à long terme.

Cette vidéo propose une analyse approfondie des principales différences entre Snowflake et Redshift pour vous aider à prendre une décision éclairée.

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