Oracle Data Warehouse vs Redshift: Jämför programvara för datalager

Datalagerlösningar gör det möjligt för användare att bearbeta sin organisationsdata och få fler insikter från sin dataanalys. Men med så många olika typer och leverantörer av datalösningar på marknaden kan det vara utmanande att identifiera den bästa datalagringsprodukten för ditt team. Genom att lära dig om dataanvändningsmöjligheterna för dina datalösningsalternativ kan du avgöra vilka aspekter av varje verktyg som bättre skulle tillfredsställa dina databehov. Den här artikeln kommer att diskutera funktionerna och funktionerna hos två populära datalagerlösningar: Oracle Data Warehouse och Amazon Redshift.

SE: Policy för programvaruinstallation (TechRepublic Premium)

Vad är Oracle Data Warehouse?

Oracle Data Warehouse är en molnbaserad analys- och datalagringslösning. Dess funktioner och möjligheter förenklar datalagerhantering för användare genom automatisering och stöd för affärsinformationsaktiviteter.

Vad är Redshift?

Amazon Redshift är ett datalagerverktyg som använder SQL för att analysera data. Dess programvara hjälper användare att hantera sina databasmigreringar och storskaliga datamängder.

Jämförelse av funktioner i Oracle Data Warehouse vs. Redshift

Datasynkronisering

Oracle Data Warehouse kan ansluta och ladda data från Oracle Object Store, AWS S3 eller lokala datakällor. Det kan konsolidera data från flera datakällor som applikationer och kalkylblad till ett frågeoptimerat datalager med hjälp av självbetjäningsdataverktyg så att användare kan få praktiska insikter. Med Oracle SQL Developer-verktyget kan data snabbt och enkelt överföras till Oracle Cloud, och migreringsarbetsbänksverktygen stöder många databasleverantörer. Dessutom kan användare utnyttja och få data från tredjepartslösningar, eftersom Oracle Cloud-modellen stödjer detta. All data kan laddas och hanteras inom plattformen, och kunder kan effektivt använda dra-och-släpp-funktioner för dataanslutningar, datamodeller, tredjepartsintegrationer och mer.

Amazon Redshift gör det möjligt för användare att programmatiskt komma åt sina data inom plattformen med Data API. Programvaran kan använda strukturerad och semistrukturerad data från molnbaserade, traditionella, containeriserade, serverlösa webbtjänster baserade och händelsedrivna applikationer över alla operativa databaser, datalager och datasjöar. Dess integrationer tillåter användare att synkronisera och transformera data från tredjepartskällor med Data Integration Partners. Dessutom kan verktyget strömma och mata in data från flera Kinesis-dataströmmar samtidigt. Redshifts API möjliggör dataanalys i olika format och programmeringsspråk. Dessa inkluderar data från TSV, HSON, Apache-loggar och CSV-datakällformat, och data på plattformar som stöds som Ruby, Go, PHP, C++, Java och mer.

Dataanalys

Oracles datalagerlösning har inbyggt stöd för dataarbetsbelastningar, inklusive maskininlärning i databasen, rumslig, grafisk och analytisk SQL. Verktyget gör det möjligt för användare att få insikter genom att ställa frågor om deras data. Programvarans högpresterande analyser och stöd för andra populära BI-verktyg gör att användare kan få handlingskraftiga insikter från sina data omedelbart. Användare kan transformera, hantera, styra, visualisera, analysera och bygga maskininlärningsmodeller för att få insikter från sina datauppsättningar genom Oracle-lösningen.

Den levereras med inbyggt stöd för att optimera data från flera källor och utföra flera arbetsbelastningar, inklusive analytisk SQL, maskininlärning i databasen, Oracle Spatial och Graph. Grafanalys kan göra det möjligt för användare att hantera relationer i data för djupare analys och upptäckt av insikter. Användare kan också dra nytta av att använda de enkla integrationerna med Oracle Analytics Cloud eller andra populära BI-verktyg. Att bygga och distribuera sina egna maskininlärningsmodeller är möjligt för ett bredare utbud av analysmöjligheter som är finjusterade efter behoven i användarorganisationen. Genom att tillämpa datavetenskapliga funktioner och analyser kan användare förstå sammanhanget för handlingsbara händelser och skapa ett välinformerat svar.

Redshift-programvaran kan analysera exabyte av data och köra komplexa analytiska frågor på data med hjälp av AWS-designad hårdvara, maskininlärning och SQL. Användare behöver bara ladda och fråga data i datalagret för att få värdefull information genom dataanalys. Programvaran kan sedan köra analytiska arbetsbelastningar. Dessutom kan den bearbeta data och ge användarna värdefulla insikter genom ad-hoc-analysmetoder, såsom anomalidetektering, vad-om-analys och maskininlärningsbaserad prognos.

Systemets rapportering kan också ge praktiska insikter. Med Redshift kan användare köra frågor inom Redshift-plattformen eller ansluta SQL-klientverktyg, bibliotek eller datavetenskapliga verktyg för större funktionalitet. Redshift gör det till och med möjligt för användare att använda maskininlärning med Redshift ML för att utveckla och hantera Amazon SageMaker-modeller med SQL för prediktiva analyser, prognoser, riskpoäng och mer. Redshift stöder standard skalära datatyper och inbyggt stöd för olika processer för avancerad analys. Och för en mer förenklad analysupplevelse låter Query Editor v2-funktionen användare visualisera frågeresultat snabbt med bara ett klick.

SER: Anställningssats: Molningenjör (TechRepublic Premium)

Automationsmöjligheter

Oracle Data Warehouse använder automatisering på många sätt för att hjälpa användare att hantera och få insikter från deras data. Analysverktyg kan automatisera datahantering för enklare analys, modellering och visualisering. Till exempel möjliggör Graph Studio automatiserad grafmodellering, installation, uppgradering, provisionering, autosave, schemalagda analysfunktioner och mer. Användare behöver inte oroa sig för att felaktigt hantera och underhålla sin datalagerlösning med den autonoma databasmolntjänsten, som är självjusterande och förkonfigurerad med automatiserad självpatch och uppgraderingar för optimal prestanda. Dessutom, genom sin maskininlärningsfunktion, optimerar programvaran automatiskt cachning och indexering för att minska CPU-förbrukningen och hjälper användare att spara kostnader och minska risker.

Amazon Redshift har många automationsfunktioner och funktioner för att ta hand om provisioner och hantera infrastrukturen för analytiska arbetsbelastningar. Till exempel kan verktyget automatiskt skala datalagerkapaciteten, så prestandan är alltid snabb och effektiv. Användare kan också dra nytta av kostnadsoptimering eftersom produkten automatiskt skalar upp kapaciteten när den är upptagen och skalar ner när den inte är upptagen, vilket resulterar i mindre utgifter. Redshifts automatiska tabelloptimering konfigurerar sorterings- och distributionsinställningarna för att förbättra klustrets prestanda och optimera frågehastigheter utan att administratörsåtgärder krävs. Andra sätt som Redshift hanterar arbetsbelastningar med sofistikerade algoritmer för att förbättra layouten av data involverar funktioner som Automatisk tabellsortering, Automatisk analys och Automatisk vakuumborttagning.

Så vilken är den bättre lösningen — Oracle Data Warehouse eller Redshift?

Det bättre verktyget för datalagring och analys är inte alltid självklart, och svaret kan ändras från en organisation till en annan baserat på deras specifika behov. Till exempel kan en organisation som redan använder många Oracle-applikationer och verktyg välja Oracle Data Warehouse som det bästa alternativet för enkla integrationer med andra Oracle-produkter. Men andra användare kan kräva avancerade frågeprestandafunktioner som tillhandahålls av Redshift genom dess distributionsnycklar och sorteringsnycklar. Genom att analysera behoven och aspekterna av deras organisationsdatauppsättningar, datakällor och BI-lösningar kan användare jämföra datalösningsalternativ för att hitta det bästa verktyget för deras organisation.