Snowflake vs Redshift: A comparação de data warehouses em 2025

Escolher o data warehouse certo é uma decisão crucial para qualquer negócio que depende de dados. É o motor para todas as suas análises, relatórios e visão estratégica. No mundo dos data warehouses em nuvem, dois nomes surgem constantemente: Snowflake e Amazon Redshift. Ambos são gigantes construídos para lidar com volumes impressionantes de informação.

Este guia é uma comparação direta entre Snowflake e Redshift. Vamos abordar as diferenças reais em como são construídos, como se comportam, como são cobrados e quão fáceis são de gerir no dia a dia. Centralizar os seus dados é um ótimo começo, mas o verdadeiro desafio é fazer essa informação chegar às pessoas que mais precisam dela, como a sua equipa de apoio ao cliente, que necessita de respostas rápidas e fiáveis em tempo real.

O que é o Snowflake?

O Snowflake é uma plataforma de dados na nuvem que é fornecida como um serviço, o que significa que não precisa de gerir qualquer hardware ou instalação de software. A sua característica principal é uma arquitetura que separa completamente o poder de computação do armazenamento de dados. Este design oferece uma flexibilidade incrível e torna o dimensionamento (scaling) para cima ou para baixo extremamente simples.

O Snowflake foi construído para funcionar em qualquer um dos três grandes fornecedores de nuvem: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Foi projetado para oferecer desempenho de topo com um mínimo de trabalho manual, eliminando as dores de cabeça da administração de bases de dados para que a sua equipa se possa focar apenas em extrair insights úteis dos seus dados.

O que é o Amazon Redshift?

O Amazon Redshift é o serviço de data warehouse totalmente gerido da AWS, em larga escala. É construído com base num design mais tradicional, utilizando um cluster de máquinas (chamadas nós) que trabalham em conjunto para processar dados através de um método chamado Processamento Massivamente Paralelo (MPP).

Sendo um produto da AWS, o Redshift conecta-se perfeitamente com o resto do universo AWS, que inclui ferramentas para ingestão de dados, armazenamento e execução de machine learning. Isto torna-o uma escolha preferencial para empresas que já estão fortemente investidas na AWS, pois oferece uma combinação sólida de desempenho e custo-benefício.

Principais diferenças: Uma análise aprofundada de Snowflake vs Redshift

Apesar de ambas as plataformas tentarem resolver o mesmo problema, a forma como são construídas leva a algumas diferenças importantes na sua operação, crescimento e gestão diária.

Arquitetura: Separada vs. Agregada

A maior diferença entre o Snowflake e o Redshift reside no seu design fundamental.

• Snowflake: A configuração do Snowflake tem três camadas separadas: uma para armazenamento, uma para processamento de consultas (chamados "armazéns virtuais") e uma para serviços de nuvem. O ponto chave aqui é que o armazenamento e a computação são completamente separados. Isto significa que pode aumentar o seu poder de computação para uma carga de trabalho pesada sem ter de pagar por mais armazenamento de que não precisa. Significa também que equipas diferentes podem aceder aos mesmos dados com os seus próprios armazéns virtuais dedicados sem se atrasarem umas às outras.

• Redshift: O Redshift utiliza uma abordagem mais clássica baseada em cluster onde a computação e o armazenamento estão ligados em cada máquina. Embora os seus nós mais recentes "RA3" tenham começado a separar estes elementos para competir com o Snowflake, a ideia central ainda gira em torno do cluster. Para escalar o Redshift, geralmente é preciso redimensionar todo o cluster adicionando mais nós, o que pode ser lento e, por vezes, requer tempo de inatividade. A capacidade do Snowflake de escalar os seus armazéns virtuais quase instantaneamente é uma experiência completamente diferente.

Escalabilidade e desempenho

A forma como estas duas plataformas lidam com o crescimento é um resultado direto da sua arquitetura.

• Snowflake: É aqui que o Snowflake realmente se destaca. A sua arquitetura permite o que eles chamam de escalabilidade "instantânea e quase ilimitada". Pode iniciar, redimensionar ou desligar um armazém virtual em segundos. Funcionalidades como a concorrência multi-cluster adicionam automaticamente mais clusters de computação quando a procura dos utilizadores aumenta, mantendo a velocidade das consultas consistente mesmo nos momentos de maior movimento.

• Redshift: O Redshift escala usando uma funcionalidade chamada "Elastic Resize," que permite adicionar ou remover nós. O problema é que isto pode levar de alguns minutos a mais de uma hora e muitas vezes precisa de ser feito durante uma janela de manutenção planeada. Para lidar com picos de tráfego repentinos, o Redshift tem o "Concurrency Scaling", que adiciona capacidade temporária. Funciona, mas foi realmente projetado para remediar uma limitação arquitetónica em vez de ser uma parte central do design. Para cargas de trabalho que estão constantemente a flutuar, a elasticidade integrada do Snowflake parece simplesmente mais fluida.

Manutenção e facilidade de uso

É aqui que sentirá a maior diferença no seu trabalho diário.

• Snowflake: Como uma verdadeira plataforma de "software-as-a-service", o Snowflake foi construído para exigir pouca manutenção. Ele trata automaticamente de tarefas em segundo plano como a limpeza do espaço de armazenamento ("vacuuming"), a atualização de estatísticas e a organização de dados. Para muitas equipas, isto permite-lhes essencialmente "configurar e esquecer", libertando os engenheiros de dados para se dedicarem a tarefas mais importantes.

• Redshift: O Redshift requer uma abordagem mais prática. Embora a AWS faça a gestão do hardware, normalmente é da sua responsabilidade executar comandos de manutenção como "VACUUM" e "ANALYZE". É um problema comum as equipas negligenciarem estas tarefas, o que pode levar a uma queda de desempenho ao longo do tempo. Simplesmente requer uma monitorização mais cuidadosa.

O principal argumento de venda do Snowflake (além de separar a computação do armazenamento) é que é um serviço gerido. Como utilizador final, não precisa de fazer VACUUM ou ANALYZE nas suas tabelas, não precisa de especificar chaves de distribuição ou codificações de compressão... O Redshift adicionou muitas funcionalidades 'AUTO' ao longo dos anos, mas ainda não está ao mesmo nível de 'zero-toque' do Snowflake.

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O trabalho contínuo necessário para gerir até mesmo as plataformas de dados mais modernas realça o valor de ferramentas que são verdadeiramente self-service. Para algo como unificar o conhecimento de suporte de diferentes locais, uma plataforma como a eesel AI permite-lhe começar a funcionar em minutos sem precisar de engenheiros, o que está a um mundo de distância da configuração e ajuste constante que um data warehouse exige.

Suporte de dados e ecossistema

• Tipos de Dados: O Snowflake sempre foi excelente a lidar com dados semiestruturados como JSON, Avro e Parquet de forma nativa. Isto permite-lhe consultá-los diretamente sem necessidade de os transformar primeiro. O Redshift tem trabalhado arduamente para se equiparar com o seu tipo de dados "SUPER", mas o Snowflake geralmente ainda parece um pouco mais nativo com uma maior variedade de formatos.

• Ecossistema: A maior força do Redshift é a sua integração perfeita com toda a família de serviços da AWS, como S3, Glue e Kinesis. Se for uma empresa focada na AWS, esta é uma enorme vantagem. A vantagem do Snowflake é que é agnóstico em relação à nuvem, funcionando na AWS, Azure e GCP. Isto ajuda a evitar a dependência de um único fornecedor e contribuiu para construir um vasto ecossistema de parceiros tecnológicos.

Uma análise completa dos preços de Snowflake vs Redshift

Compreender os modelos de preços é super importante porque ambos podem tornar-se complicados e levar a faturas inesperadas se não tiver cuidado.

O modelo de preços do Snowflake

Os preços do Snowflake são completamente separados: paga pela computação e pelo armazenamento individualmente.

• Armazenamento: Recebe uma fatura mensal pela quantidade média de dados comprimidos que armazena. Isto geralmente fica em torno de 23 dólares por TB por mês nas regiões dos EUA.

• Computação: Esta é a parte complicada. Paga pelo tempo de computação ao segundo (com um mínimo de 60 segundos) usando "Créditos Snowflake". Um armazém virtual consome créditos sempre que está em execução, e a taxa depende do seu tamanho (X-Small, Small, etc.).

Nota: Estes são valores estimados da página de preços do Snowflake e podem variar com base na região e no fornecedor de nuvem.

Este modelo é flexível, mas pode tornar os custos difíceis de prever. Uma única consulta mal escrita num grande armazém pode consumir uma quantidade surpreendente de créditos, por isso é essencial estar atento aos custos.

O modelo de preços do Redshift

O Redshift oferece duas formas principais de pagamento: Clusters Provisionados e Serverless.

• Clusters Provisionados: Paga uma taxa horária previsível por cada nó no seu cluster. Isto é ótimo para cargas de trabalho estáveis e previsíveis. Pode pagar conforme o uso ou poupar bastante (até 75%) com Instâncias Reservadas se se comprometer com um termo de 1 ou 3 anos.

• Redshift Serverless: Este modelo é mais parecido com o do Snowflake. Paga pela capacidade de computação em Unidades de Processamento Redshift (RPUs) por segundo, mas apenas quando está ativo. É uma boa opção para cargas de trabalho com picos ou intermitentes, onde não quer pagar por máquinas inativas.

• Outros Custos: Tenha em mente que também verá cobranças separadas por coisas como Armazenamento Gerido (para nós RA3) e o uso do Redshift Spectrum para consultar dados diretamente do S3.

Nota: Os preços são aproximados e provêm da página de preços do AWS Redshift.

Estes planos de preços multifacetados podem dificultar o orçamento. Em contraste, ferramentas criadas para um trabalho específico, como a eesel AI, têm frequentemente preços muito mais claros e previsíveis. Sem taxas por resolução, as equipas de suporte não precisam de se preocupar com o aumento dos custos durante um mês movimentado, um medo real com muitas plataformas baseadas no uso.

Quando escolher Snowflake vs Redshift: Um resumo

A escolha certa resume-se realmente às necessidades específicas da sua empresa, à sua stack tecnológica atual e ao seu orçamento.

Opte pelo Snowflake se:

• A sua carga de trabalho é muito variável, com picos de atividade numa hora e inatividade na seguinte, e precisa que a escalabilidade seja instantânea e sem complicações.

• Trabalha em várias nuvens (AWS, Azure, GCP) ou simplesmente quer manter as suas opções em aberto.

• Quer algo que seja fácil de usar e que exija o mínimo de manutenção manual possível.

• Está constantemente a trabalhar com dados semiestruturados como JSON ou Parquet.

Opte pelo Redshift se:

• A sua empresa está totalmente investida na AWS e quer tirar partido dessas integrações estreitas.

• Tem uma carga de trabalho estável e previsível e quer garantir grandes poupanças com Instâncias Reservadas.

• A sua equipa quer controlo granular sobre a configuração e otimização do data warehouse.

• Custos previsíveis para uma carga de trabalho consistente e sempre ativa são a sua principal preocupação.

Para além do debate Snowflake vs Redshift: Colocar o seu conhecimento ao serviço do apoio ao cliente

Então, conseguiu organizar todos os dados da sua empresa no Snowflake ou no Redshift. Isso é fantástico para análises. Mas e todo o conhecimento que a sua equipa de suporte utiliza? Para a maioria das empresas, é uma confusão, espalhado por helpdesks como o Zendesk, wikis no Confluence, documentos aleatórios no Google Docs e conversas intermináveis no Slack.

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Snowflake vs Redshift: O veredito final

Todo o debate "Snowflake vs Redshift" resume-se a um trade-off. O Snowflake oferece uma flexibilidade, escalabilidade e facilidade de uso incríveis, o que é perfeito para empresas dinâmicas e em rápido movimento. O Redshift oferece uma integração profunda com a AWS e um poder económico para trabalhos mais previsíveis e de grande escala. A resposta certa depende inteiramente da sua situação, das suas ferramentas existentes e dos seus objetivos de dados a longo prazo.

Este vídeo oferece uma análise aprofundada das principais diferenças entre Snowflake e Redshift para o ajudar a tomar uma decisão informada.

Uma vez que os seus dados estejam organizados, o próximo passo lógico é armar as suas equipas com o conhecimento de que necessitam. Veja como a eesel AI pode unificar o seu conhecimento de suporte e ajudar a automatizar o seu suporte de linha da frente hoje mesmo.