Tomar decisões inteligentes com base em dados já não é apenas um luxo; é a forma como as empresas modernas se mantêm na vanguarda. O motor por trás de tudo isto é um data warehouse na nuvem, o único lugar onde todos os seus dados de análise residem. Quando começa a procurar por um, dois nomes surgem constantemente: Amazon Redshift e Google BigQuery. Ambos são pesos pesados, mas foram construídos com ideias muito diferentes em mente.
_Tentar escolher entre eles pode parecer um pouco esmagador. A melhor escolha resume-se realmente às necessidades da sua equipa, ao orçamento e ao nível de intervenção que pretende ter. Este guia irá simplificar o debate entre BigQuery e Redshift, comparando-os em termos de arquitetura, desempenho, preço e como é usá-los no dia a dia, para que possa descobrir qual deles é o mais adequado para si.
O que é um data warehouse na nuvem?
_Pense num data warehouse como a biblioteca central de todos os dados da sua empresa. Ele recolhe informações de todo o lado — o seu CRM, ferramentas de vendas, plataformas de suporte — e organiza-as para um propósito específico: análise.
_Não há muito tempo, as empresas tinham de manter estes warehouses nos seus próprios servidores, algures num armário. Era caro, pouco prático e um verdadeiro pesadelo para escalar. A mudança para a nuvem alterou as regras do jogo, oferecendo uma forma muito mais barata e flexível de lidar com enormes conjuntos de dados.
_Para entender por que isto é importante, ajuda saber a diferença entre sistemas OLTP (Online Transaction Processing) e OLAP (Online Analytical Processing). As suas aplicações do dia a dia, como um sistema de ponto de venda a registar uma compra, são OLTP. Elas são construídas para muitas transações pequenas e rápidas. Os data warehouses são sistemas OLAP. Eles são projetados para analisar grandes quantidades de dados para responder a perguntas grandes e complexas, como: "Qual campanha de marketing trouxe os nossos clientes mais valiosos no ano passado?"
O que é o Google BigQuery?
_O Google BigQuery é o data warehouse totalmente gerido e serverless da Google Cloud. A palavra mágica aqui é serverless. Não precisa de provisionar, configurar ou gerir qualquer infraestrutura. De todo. Apenas carrega os seus dados e começa a escrever consultas SQL. Nos bastidores, o motor Dremel da Google descobre quanta potência precisa, ativa-a e faz o trabalho. Isto torna-o incrível para escalar dinamicamente e executar consultas enormes e pontuais sem qualquer preparação.
O que é o Amazon Redshift?
_O Amazon Redshift é o gigantesco data warehouse à escala de petabytes da AWS. Ao contrário do BigQuery, é um sistema baseado em clusters, o que significa que tem de provisionar um "cluster" escolhendo o número e o tipo de servidores (ou nós) de que precisa. Esta abordagem dá-lhe um controlo enorme sobre o desempenho e o custo, tornando-o uma escolha sólida para cargas de trabalho previsíveis e com muitos relatórios. Também está ligado ao enorme ecossistema da AWS, o que é uma grande vantagem se a sua empresa já estiver nesse ambiente.
Comparando arquitetura e escalabilidade
_A maior diferença entre estes dois é a forma como são construídos. A sua arquitetura é o que molda a forma como escalam, como os gere e, em última análise, se os achará um prazer de trabalhar ou uma dor de cabeça constante.
O modelo serverless 'simplesmente funciona' do BigQuery
_O BigQuery foi projetado para ser simples. Ele mantém o seu armazenamento e o seu poder de computação completamente separados. Quando executa uma consulta, a Google simplesmente atribui os recursos necessários (chamados "slots") para a executar. Quando termina, esses recursos desaparecem.
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A vantagem: Escalar é fácil, especialmente se a sua carga de trabalho for irregular ou imprevisível. Não tem de gerir qualquer infraestrutura, redimensionar clusters ou preocupar-se com tempo de inatividade. Simplesmente funciona.
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A desvantagem: Esta abordagem de "mãos livres" significa que tem menos controlo direto. Para cargas de trabalho muito específicas e consistentes, pode achar que o seu desempenho não é tão previsível como o de um cluster que afinou você mesmo.
O modelo de cluster 'você no controlo' do Redshift
_O Redshift usa um cluster provisionado mais tradicional. Você decide quantos nós precisa e de que tipo devem ser. Mesmo com versões mais recentes como os nós RA3 que separam armazenamento e computação, continua a gerir a parte da computação como um cluster distinto que escala para cima ou para baixo você mesmo.
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A vantagem: Obtém um controlo muito detalhado sobre o desempenho e o custo. É perfeito para relatórios de BI estáveis onde precisa que as mesmas consultas sejam executadas à mesma velocidade, todos os dias.
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A desvantagem: Com esse controlo vem mais responsabilidade. Fica encarregado do escalonamento manual e de pausar e retomar clusters para poupar dinheiro. Isto adiciona uma camada de gestão e requer alguma perícia técnica para otimizar coisas como chaves de distribuição e executar tarefas de manutenção para manter tudo a funcionar perfeitamente.
_Embora ter esse nível de controlo seja ótimo para alguns, a tendência geral no software é para ferramentas mais simples que não exigem uma equipa de engenheiros para as operar. Por exemplo, plataformas como a eesel AI permitem que as equipas de suporte construam e lancem agentes de IA em minutos sem tocar numa única linha de código, um trabalho que costumava levar semanas de tempo de desenvolvimento.
Desempenho e casos de uso comuns
_Essas diferenças arquitetónicas têm um grande impacto no desempenho de cada plataforma. Não há uma única que seja "mais rápida"; depende realmente do que está a fazer.
Quando o BigQuery se destaca na exploração de grandes conjuntos de dados
_O BigQuery foi construído para alocar uma tonelada de recursos paralelos a uma única consulta. Isso torna-o incrivelmente rápido para análises ad-hoc e exploratórias em quantidades massivas de dados. Se a sua equipa de dados está constantemente a fazer perguntas novas e complicadas que exigem a análise de tabelas gigantes, o BigQuery provavelmente parecerá um foguetão.
- Perfeito para: Mineração de dados, preparação de dados para modelos de machine learning e execução daquelas consultas ocasionais, mas muito pesadas. É um favorito dos cientistas de dados que apenas querem mergulhar nos dados sem se preocuparem com a infraestrutura.
Onde o Redshift se sobressai com BI consistente e dashboards
_A força do Redshift é a sua consistência. Como reservou uma porção dedicada de recursos, ele foi construído para oferecer um desempenho fiável e rápido para as mesmas consultas, repetidamente. Também pode afiná-lo com coisas como chaves de ordenação para tornar essas consultas repetitivas ainda mais rápidas.
- Perfeito para: Alimentar dashboards de BI em ferramentas como o Tableau ou o Amazon QuickSight, gerar relatórios financeiros diários e lidar com muitos utilizadores concorrentes onde a velocidade previsível é tudo. É muitas vezes a escolha principal para equipas de business intelligence empresariais.
Gestão e facilidade de utilização
_Para além da velocidade pura, vale a pena pensar em como é conviver com cada plataforma.
A simplicidade do BigQuery
_O BigQuery foi projetado para necessitar de quase nenhuma administração de base de dados. Não há índices para criar, nem comandos de limpeza para executar, nem clusters para configurar. Pode estar a carregar dados e a executar consultas em minutos. Ele também lida nativamente com dados aninhados como JSON, que muitas vezes tem de achatar antes de carregar para o Redshift.
A abordagem prática do Redshift
_O Redshift coloca-o no lugar do condutor, o que também significa que é o mecânico. Estará a escolher tipos de nós, a configurar chaves de distribuição e ordenação para otimizar consultas, e a executar tarefas de manutenção de vez em quando. Isto dá aos utilizadores avançados muitas alavancas para puxar, mas também significa uma curva de aprendizagem mais acentuada e muitas vezes requer alguém com competências de DBA na equipa.
Uma análise detalhada dos preços do BigQuery vs Redshift
_Vamos falar de dinheiro. O preço é um fator enorme, e ambas as plataformas têm modelos que podem ser muito baratos ou surpreendentemente caros, tudo dependendo de como os utiliza.
O modelo pague-pelo-uso do BigQuery
_O BigQuery divide os seus preços em duas categorias: computação (execução de consultas) e armazenamento.
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Preços de Computação (Análise):
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On-demand: Paga pela quantidade de dados que as suas consultas analisam. A taxa padrão é de $6.25 por terabyte (TiB), e recebe o primeiro TiB gratuito a cada mês. Isto é ótimo quando está a começar ou tem necessidades imprevisíveis.
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Capacidade (Edições): Para custos mais previsíveis, pode reservar uma quantidade fixa de poder de processamento (medido em "slot-horas"). Isto começa em $0.04 por slot-hora e faz sentido para cargas de trabalho consistentes e de alto volume.
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Preços de Armazenamento:
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Armazenamento Ativo: Pagará cerca de $0.02 por GB por mês por dados em tabelas que foram alteradas nos últimos 90 dias.
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Armazenamento a Longo Prazo: Se uma tabela não for tocada por 90 dias, o preço cai automaticamente para cerca de $0.01 por GB por mês.
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_Lembre-se apenas que a transmissão de dados para o BigQuery ou o uso de outros serviços relacionados podem ter os seus próprios custos.
O modelo de preços provisionado do Redshift
_Com o Redshift, está a pagar principalmente pelo cluster de computação que configurou.
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Preços de Computação (Nó):
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On-demand: Paga uma taxa horária com base no tipo e número de nós no seu cluster. Um nó popular "ra3.xlplus", por exemplo, custa $1.086 por hora. Uma grande vantagem aqui é que pode pausar o seu cluster quando não o está a usar para poupar dinheiro.
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Instâncias Reservadas: Se a sua carga de trabalho for estável, pode comprometer-se com um período de 1 ou 3 anos para obter grandes descontos, por vezes até 75% sobre a taxa on-demand.
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Preços de Armazenamento Gerido (para nós RA3):
- Isto é faturado separadamente dos seus nós de computação, a cerca de $0.024 por GB por mês.
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Opção Serverless: Para competir melhor com a simplicidade do BigQuery, o Redshift oferece agora uma opção serverless. É faturada em "Unidades de Processamento Redshift" (RPUs) por hora, a partir de $0.36 por RPU-hora.
| Característica | Google BigQuery | Amazon Redshift |
|---|---|---|
| Modelo Principal | Pague-por-consulta (computação) + armazenamento | Pague-por-hora (cluster provisionado) + armazenamento |
| Computação On-Demand | $6.25 por TiB analisado | A partir de ~$0.543/hora por nó |
| Computação de Taxa Fixa | Sim (Edições, por slot-hora) | Sim (Instâncias Reservadas, termos de 1-3 anos) |
| Custo de Armazenamento | ~$0.02/GB/mês (ativo) | ~$0.024/GB/mês (armazenamento gerido) |
| Ideal para | Cargas de trabalho imprevisíveis e irregulares | Cargas de trabalho consistentes e previsíveis |
Este vídeo fornece uma comparação concisa e detalhada entre BigQuery e Redshift, cobrindo as principais diferenças em arquitetura, desempenho e muito mais.
BigQuery vs Redshift: Qual é o data warehouse certo para si?
_Então, depois de tudo isto, qual deve escolher? A decisão BigQuery vs Redshift resume-se realmente a um compromisso: quer simplicidade ou quer controlo?
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Escolha o BigQuery se: Quer passar menos tempo a gerir infraestrutura e mais tempo a analisar dados. É perfeito se os seus padrões de consulta são muito variados, a sua equipa vive no ecossistema Google Cloud, ou se tem cientistas de dados que precisam de executar consultas massivas e exploratórias sem abrir um ticket com um DBA.
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Escolha o Redshift se: Precisa de um desempenho sólido e previsível para os seus dashboards e relatórios de BI. É a melhor escolha se as suas cargas de trabalho são estáveis, quer um controlo detalhado sobre os recursos para gerir custos, e já está fortemente investido na AWS.
_No final de contas, não existe um único data warehouse "melhor". O certo é aquele que se adequa às competências da sua equipa, ao orçamento da sua empresa e aos seus objetivos reais.
Para além da análise: Conectar o conhecimento da sua equipa
_Enquanto o BigQuery e o Redshift são incríveis para lidar com os seus dados estruturados, uma grande parte da verdadeira sabedoria da sua empresa — antigos tickets de suporte, wikis internos, documentos de projetos — está espalhada por todo o lado em formatos não estruturados. É aqui que uma plataforma de conhecimento de IA pode fazer uma diferença enorme.
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Perguntas Frequentes
O modelo serverless e pague-pelo-uso do BigQuery é geralmente mais tolerante para volumes de dados desconhecidos e padrões de consulta imprevisíveis. Você paga pelo que usa, sem necessidade de provisionar infraestrutura antecipadamente ou preocupar-se com o excesso de provisionamento.
O preço on-demand do BigQuery, baseado nos dados analisados, é melhor para uso inconsistente, pois só paga quando as consultas são executadas. O modelo provisionado tradicional do Redshift, faturado por hora, pode ser mais caro durante os períodos de inatividade, a menos que pause manualmente o cluster ou utilize a sua opção serverless.
O Redshift destaca-se em relatórios de BI consistentes devido ao seu modelo de cluster provisionado, que oferece um desempenho previsível para consultas repetitivas. O seu controlo detalhado permite a otimização (como chaves de ordenação) adaptada para as necessidades estáveis e diárias dos dashboards.
O BigQuery foi projetado para uma administração mínima, não exigindo quase nenhuma competência de DBA para configuração ou manutenção. O Redshift, sendo um sistema baseado em clusters, requer uma gestão mais prática, incluindo a escolha de tipos de nós e a otimização do desempenho, o que muitas vezes beneficia da experiência de um DBA.
O BigQuery oferece um escalonamento fácil devido à sua arquitetura serverless, alocando recursos automaticamente conforme necessário. O Redshift requer o escalonamento manual dos seus clusters, embora os seus nós RA3 e a opção serverless ofereçam mais flexibilidade do que as versões mais antigas.
Se a sua empresa já está profundamente inserida no ecossistema da AWS, o Redshift oferece integração perfeita com outros serviços da AWS como S3, EC2 e QuickSight. Embora o BigQuery possa conectar-se a dados da AWS, a integração nativa no seu ambiente de nuvem existente muitas vezes simplifica as operações.
O BigQuery é particularmente adequado para análises exploratórias em conjuntos de dados massivos, especialmente se contiverem estruturas aninhadas como JSON. A sua arquitetura permite-lhe alocar recursos paralelos significativos a consultas complexas e ad-hoc, tornando-o um favorito dos cientistas de dados.
