S3 vs Redshift

Einführung

Amazon Web Services (AWS) bietet zwei starke Optionen zum Speichern und Analysieren von Daten in der Cloud an. Diese Optionen sind der Simple Storage Service (S3) und Redshift. Beide Systeme können große Datenmengen verarbeiten, haben jedoch unterschiedliche Zwecke. S3 vs Redshift ist das Hauptthema dieses Artikels.

Dieser Artikel soll Ihnen dabei helfen zu bestimmen, welche Option besser für Ihre Bedürfnisse geeignet ist. Ein Vergleich von Data Warehouse und Speicher basierend auf dem Hauptkonzept, dem Zweck und den Sicherheitsmaßnahmen.

Was ist Amazon S3?

Um S3 und Redshift zu vergleichen, beschreiben wir zunächst kurz beide. Amazon S3 ist ein Objektspeicher-Dienst, der skalierbare, langlebige und hochverfügbare Datenspeicherung bietet. Er ermöglicht es Ihnen, beliebige Datenmengen von überall im Internet zu speichern und abzurufen. Viele verwenden S3 für Backups und Archivierungen, Content-Distribution, das Hosting statischer Websites und Big Data-Analysen.

Einige Hauptmerkmale von S3 sind:

Unbegrenzte Speicherkapazität
Hohe Langlebigkeit (99.999999999%)
Skalierbare Leistung
Zugriffskontroll- und Verschlüsselungsoptionen
Integration mit anderen AWS-Diensten

Hier ist ein Beispiel, wie Sie einen S3-Bucket mit der AWS CLI erstellen können:

aws s3 mb s3://my-bucket

Dieser Befehl erstellt einen neuen Bucket mit dem Namen “my-bucket” im S3-Cloud-Speicherdienst.

Ein Amazon S3-Bucket ist ein Container zum Speichern von Objekten im Amazon Simple Storage Service (S3). Es ist die grundlegende Speichereinheit in S3, ähnlich wie ein Ordner in einem Dateisystem. Allerdings, im Gegensatz zu einem Ordner, ist ein S3-Bucket flach, das heißt, er kann keine anderen Buckets enthalten.

Wichtige Punkte zu S3-Buckets:

Einzigartige Namensgebung: Jeder Bucket muss einen einzigartigen Namen in ganz Amazon S3 haben, nicht nur innerhalb Ihres AWS-Kontos.

Der Objektspeicher verwendet Buckets zum Speichern von Daten als Objekte, einschließlich der Daten, Metadaten und einer eindeutigen Kennung.

Unbegrenzte Objekte: Ein einzelner Bucket kann eine unbegrenzte Anzahl von Objekten speichern.

Sie können verwalten, wer auf einen Bucket und dessen Elemente zugreifen kann, indem Sie IAM-Richtlinien, Bucket-Richtlinien und ACLs verwenden. Sie können festlegen, wer Berechtigungen zum Zugriff auf einen Bucket und dessen Objekte hat. IAM-Richtlinien, Bucket-Richtlinien und ACLs sind Werkzeuge, die Sie zur Zugriffskontrolle verwenden können.

Versionierung: Buckets können mehrere Versionen eines Objekts speichern, sodass Sie bei Bedarf leicht frühere Versionen wiederherstellen können.

Statisches Website-Hosting: Sie können Buckets so konfigurieren, dass statische Websites bedient werden.

Amazon S3 ist eine beliebte Wahl zur Implementierung von Data Lakes aufgrund seiner Skalierbarkeit, Langlebigkeit und Kosteneffizienz.

In einem auf S3 basierenden Data Lake werden Buckets zur Organisation und Speicherung der Daten verwendet. Jeder Bucket kann eine andere Datenquelle, einen anderen Datentyp oder eine andere Verarbeitungsebene darstellen. Beispielsweise könnten Sie separate Buckets für Rohdaten, verarbeitete Daten und Ausgabedaten haben.

Was ist Amazon Redshift?

Amazon Redshift ist ein vollständig verwalteter, Petabyte-skalierbarer Cloud-Data-Warehouse-Dienst. Er ist dafür ausgelegt, große Datensätze mit SQL schnell abzufragen und zu analysieren. Redshift baut auf dem industrieweit genutzten PostgreSQL auf, optimiert jedoch für analytische Prozesse.

Hauptmerkmale von Redshift sind:

Columnar-Speichersystem für effiziente Abfragen der Geschäftsdaten
Parallele Verarbeitungsarchitektur zur Datenanalyse
Skalierbarkeit (bis zu Petabytes an Daten)
Integration mit anderen AWS-Diensten
Unterstützung für standardmäßiges SQL

Um einen Redshift-Cluster zu erstellen, können Sie die AWS Management Console oder die AWS CLI verwenden. Hier ist ein Beispiel mit der CLI:

aws redshift create-cluster --node-type dc2.large --number-of-nodes 2 --master-username admin --master-user-password Password123 --cluster-identifier mycluster

Dieser Befehl erstellt einen neuen Redshift-Cluster mit 2 Knoten des Typs dc2.large. Er setzt auch den Admin-Benutzernamen und das Passwort für den Cluster. Schließlich benennen Sie den Cluster “mycluster”.

Vergleich von S3 und Redshift

Beide, S3 und Redshift, speichern Daten für unterschiedliche Zwecke. Hier sind einige wesentliche Unterschiede:

Datenstruktur

S3 funktioniert als Objektspeicher und speichert Daten als Objekte in Buckets. Jedes Objekt besteht aus den Daten selbst, Metadaten und einer einzigartigen Kennung.
Redshift ist eine relationale Datenbank, die Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten speichert. Die Daten sind strukturiert und schema-definiert.

Abfragefunktionen

S3 bietet keine integrierten Abfragefunktionen. Zum Analysieren von in S3 gespeicherten Daten verwenden Sie typischerweise andere Tools wie AWS Athena oder Amazon EMR.
Redshift ist für komplexe Abfragen und Aggregationen mit SQL optimiert. Es bietet eine schnelle Abfrageleistung bei großen Datensätzen.

Skalierbarkeit

S3 skaliert automatisch und kann praktisch unbegrenzte Datenmengen speichern.
Redshift kann auf Petabytes von Daten skaliert werden, indem Knoten zum Cluster hinzugefügt werden, erfordert jedoch manuelle Bereitstellung.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung von S3 basiert auf der Menge der gespeicherten Daten, den gestellten Anfragen und dem Datentransfer aus der Region.
Die Preisgestaltung von Redshift basiert auf der Anzahl und dem Typ der Knoten in Ihrem Cluster, pro Stunde abgerechnet. Sie zahlen auch für den Backup-Speicher und den Datentransfer.

S3 vs Redshift: Unterstützung der Infrastruktur als Code (IaC)

Beide, S3 und Redshift, unterstützen Infrastruktur als Code (IaC) durch AWS CloudFormation-Templates und das AWS CDK (Cloud Development Kit).

Beispielsweise können Sie einen S3-Bucket in einem CloudFormation-Template wie folgt definieren:

Resources:
    MyBucket:
        Type: AWS::S3::Bucket
        Properties:
            BucketName: my-bucket

Und einen Redshift-Cluster wie folgt:

Resources:
    MyCluster:
        Type: AWS::Redshift::Cluster
        Properties:
            ClusterIdentifier: mycluster
            NodeType: dc2.large
            NumberOfNodes: 2
            MasterUsername: admin
            MasterUserPassword: Password123

Infrastruktur als Code (IaC) ist eine Methode zur Verwaltung und Bereitstellung von Infrastruktur durch Code, anstatt durch manuelle Prozesse. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, Ihre AWS-Ressourcen, wie Server, Datenbanken und Netzwerkkomponenten, mittels Code zu definieren, der leicht versionskontrolliert und in verschiedenen Umgebungen wiederholt werden kann.

Mit IaC können Sie sicherstellen, dass Ihre Infrastruktur-Bereitstellungen konsistent und zuverlässig sind. Sie können auch Änderungen leicht verfolgen und bei Bedarf zu vorherigen Versionen zurückkehren.

Diese Methode hilft Ihnen, die Einrichtung und Verwaltung Ihrer Ressourcen zu automatisieren, was Zeit spart und die Fehlermöglichkeiten reduziert. IaC ist ein nützliches Werkzeug für effizientes Management von AWS-Ressourcen im großen Maßstab. Es ist entscheidend für die moderne Cloud-Infrastrukturverwaltung.

Sicherheitsfunktionen

Beide, S3 und Redshift, bieten robuste Sicherheitsmerkmale zum Schutz Ihrer Daten.

S3 Sicherheit

Zugriffskontrolle: S3 bietet feingranulare Zugriffskontrolle durch IAM-Richtlinien, Bucket-Richtlinien und Access Control Lists (ACLs).
Verschlüsselung: Sie können Daten im Ruhezustand mit serverseitiger Verschlüsselung (SSE) mit von Amazon S3 verwalteten Schlüsseln (SSE-S3), AWS KMS-Schlüsseln (SSE-KMS) oder vom Kunden bereitgestellten Schlüsseln (SSE-C) verschlüsseln. Sie können auch clientseitige Verschlüsselung verwenden.
Versionierung: S3 unterstützt die Versionierung, sodass Sie frühere Versionen von Objekten beibehalten und wiederherstellen können.
MFA-Delete: Sie können die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für Löschvorgänge aktivieren, um eine zusätzliche Sicherheitsebene zu bieten.

Redshift Sicherheit

Netzwerkisolation: Redshift-Cluster laufen in einer Virtual Private Cloud (VPC), die eine Isolation auf Netzwerkebene bietet.
Verschlüsselung: Redshift bietet Verschlüsselung für Daten im Ruhezustand und während der Übertragung. Sie können AWS KMS-Schlüssel oder ein Hardware-Sicherheitsmodul (HSM) verwenden, um Verschlüsselungsschlüssel zu verwalten.
Zugriffskontrolle: Redshift verwendet IAM-Richtlinien und Redshift-spezifische Benutzerzugriffskontrollen, um Berechtigungen zu verwalten.
Auditing: Redshift protokolliert alle SQL-Operationen und Verbindungsversuche, sodass Sie Aktivitäten überwachen und prüfen können.

S3 und Redshift verfügen über Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle. Sie haben jedoch auch spezielle Sicherheitsfunktionen, die auf ihre spezifischen Zwecke zugeschnitten sind.

S3 vs Redshift: Fazit

Zusammenfassend sind S3 und Redshift beide leistungsstarke Cloud-Datenspeicherlösungen von AWS, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. S3 eignet sich gut zur Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten. Redshift eignet sich am besten zur Analyse strukturierter Daten mit komplexen Abfragen.

Bei der Entscheidung zwischen S3 und Redshift sollten Sie Ihren spezifischen Anwendungsfall, die Datenstruktur, die Abfrageanforderungen und die Skalierbarkeitsbedürfnisse berücksichtigen. Beide Dienste bieten starke Sicherheitsmerkmale und unterstützen Infrastruktur als Code für einfache Bereitstellung und Verwaltung.

Erwägen Sie, das Team von DataSunrise zu kontaktieren, um mehr über die Sicherung von S3 und Redshift zu erfahren. DataSunrise bietet benutzerfreundliche und flexible Tools für Datenbanksicherheit, Audits und Compliance. Folgen Sie dem Link, um eine Online-Demo zu planen und zu sehen, wie DataSunrise Ihre Daten auf AWS und darüber hinaus schützen kann.