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Microsoft Azure SQL Data Warehouse und Amazon Redshift im Vergleich

Amazon Redshift ist Marktführer für Data Warehousing in der Cloud. Microsoft hat mit Azure SQL Data Warehouse eine vergleichbare Lösung entwickelt.

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Datenbanksysteme

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Data Warehouses in der Cloud werden populärer, da Anbieter Data-Warehousing-Services zu immer geringeren Kosten anbieten. Und auch wenn Amazon Redshift den Data-Warehouse-Markt in der Cloud dominiert, bietet Microsoft mit Azure SQL Data Warehouse eine wettbewerbsfähige Plattform an, die Unternehmen ebenfalls in Betracht ziehen sollten.

Microsoft Azure SQL Data Warehouse baut auf der SQL-Server-Plattform von Microsoft auf und ist vor allem für Firmen interessant, die mit Microsoft T-SQL und Power BI vertraut sind. Der Data-Warehouse-Service verwendet spaltenorientierte Data Stores, so dass er für Abfragen optimiert ist, die typischerweise in BI-Anwendungen (Business-Intelligence) eingesetzt werden. Amazon Redshift, das auf PostgreSQL basiert, verwendet ebenfalls spaltenorientierte Data Stores.

Doch wie unterscheiden sich Azure SQL Data Warehouse und Redshift? Der größte Unterschied zwischen Azure SQL Data Warehouse und Amazon Redshift ist die Entkopplung von Storage und Rechenressourcen. Bei der Erstellung eines Redshift-Clusters wählen Nutzer die Instanzen mit der benötigten Speichermenge aus. Wenn die Anwender längere Zeiträume keine Cluster benötigen, können sie sie herunterfahren. Allerdings müssen sie vorher den Inhalt des Data Warehouses auf die AWS Simple Storage Services exportieren. Erstellen sie zu einem späteren Zeitpunkt ein anderes Cluster, müssen sie die Daten wieder neu hinein laden.

Im Gegensatz dazu skalieren Anwender bei Microsoft Azure SQL Data Warehouse Rechenressourcen und Storage unabhängig voneinander. Wenn keine Abfragen ausgeführt werden, lassen sich die Computerressourcen herunterfahren, während die Daten auf dem gleichen Cloud-Storage verbleiben.

Ein weiteres Feature in SQL Data Warehouse ist PolyBase, das Nutzern die Abfrage nicht-relationaler Quellen ermöglicht. Entwickler und Analysten können Daten aus verschiedenen Quellen ziehen, zum Beispiel dem BLOB-Speicher von Microsoft Azure, Hadoop HDFS und getrennte (CSV) sowie OCR-Dateiformate.

Die Kosten für Azure SQL Data Warehouse setzen sich aus separaten Gebühren für Rechen- und Speicherressourcen zusammen. Die Rechenressourcen werden in Data-Warehouse-Einheiten abgerechnet, einer Microsoft-Metrik, die auf der benötigten Abfrageleistung der Daten basiert. Die Kosten für den verwendeten Speicher basieren wiederum auf den Standardkosten für Azure Storage.

Auch wenn Azure SQL Data Warehouse noch im Preview-Modus ist, wird es wohl künftig vor allem bei Microsoft-Anhängern und Data-Warehouse-Nutzern anklang finden, die Speicher- und Rechenressourcen separat verwalten möchten. Darüber hinaus dürfte die Fähigkeit, sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenbanken abfragen zu können, für Unternehmen interessant sein, die mit NoSQL-Anwendungen sowie Big-Data-Plattformen wie Hadoop arbeiten.

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Artikel wurde zuletzt im Oktober 2015 aktualisiert

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