Redshift y Athena
Introducción
Las empresas están utilizando cada vez más los servicios en la nube para almacenar, trabajar y analizar sus datos en el mundo basado en datos de hoy. Los servicios en la nube proporcionan una forma conveniente y segura para que las empresas gestionen grandes cantidades de información. Confían en los servicios en la nube para almacenar datos, colaborar en proyectos y obtener información a partir de su análisis de datos. Esta tendencia refleja la creciente importancia de los datos en el mundo empresarial. Dos servicios populares ofrecidos por Amazon Web Services (AWS) son Amazon Redshift y Athena. Ambas herramientas son buenas para trabajar con datos en la nube. Sin embargo, tienen métodos y propósitos diferentes.
Este artículo comparará Redshift y Athena, analizando cómo guardan datos en la nube, gestionan el acceso y rastrean el uso. Examinaremos las principales diferencias entre los dos servicios. La comparación destacará sus enfoques en el almacenamiento de datos, el control de acceso y la auditoría del uso. Al elegir una herramienta para sus necesidades de datos, es importante tomar decisiones informadas.
Comprender las fortalezas y limitaciones de cada servicio es crucial. Esto le ayudará a seleccionar la herramienta adecuada para sus requisitos específicos. Elegir la opción correcta satisfará sus necesidades de datos de manera efectiva.
¿Qué es Amazon Redshift?
Amazon Redshift es un servicio de almacenamiento de datos totalmente gestionado y a escala petabyte diseñado para el almacenamiento y análisis de datos a gran escala.
Se basa en PostgreSQL y proporciona una solución rentable para ejecutar consultas complejas en grandes conjuntos de datos. Redshift almacena datos en columnas y usa muchos procesadores para ejecutar consultas rápidamente y desempeñarse bien. Está bien configurado para almacenamiento de datos, inteligencia empresarial y cargas de trabajo de informes.
¿Qué es Amazon Athena?
Amazon Athena es un servicio que le permite analizar datos desde Amazon S3 utilizando SQL estándar. Es sin servidor, lo que significa que no necesita aprovisionar ni gestionar ninguna infraestructura.
Athena permite a los usuarios realizar consultas ad-hoc y explorar datos almacenados en S3. Admite una amplia gama de formatos de datos, incluidos CSV, JSON, ORC, Avro y Parquet.
Athena es ideal para analizar datos rápidamente sin tener que lidiar con procesos ETL complejos o almacenamiento de datos.
Es ideal para situaciones que requieren un análisis de datos rápido. Athena elimina la necesidad de procesos ETL complicados y almacenamiento de datos.
Almacenamiento de Datos en la Nube
Cuando se trata de almacenamiento de datos en la nube, Redshift y Athena tienen enfoques diferentes. Redshift almacena datos en su propia capa de almacenamiento gestionado, la cual optimiza para consultas y análisis rápidos.
Carga datos en clústeres de Redshift, que consisten en nodos que almacenan y procesan los datos. Redshift distribuye automáticamente los datos en los nodos según el estilo de distribución que seleccione, como incluso, clave o todos. Esto permite un procesamiento paralelo eficiente y la ejecución de consultas.
Ejemplo
Para almacenar datos en Redshift, primero crea un clúster con el número deseado de nodos y tipos de nodos. Luego, puede usar el comando COPY para cargar datos desde S3 en tablas de Redshift. Por ejemplo, para cargar datos desde un archivo CSV en S3 en una tabla de Redshift llamada “usuarios”, puede usar el siguiente comando:
COPY users FROM 's3://your-bucket/path/to/file.csv' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/RedshiftLoadRole' FORMAT AS CSV;
Athena, por otro lado, no almacena datos por sí mismo. En cambio, usa Amazon S3 como la capa de almacenamiento subyacente. Define tablas en Athena que se mapean a los datos almacenados en S3, especificando el esquema y el formato de los datos. Athena usa este metadato para consultar los datos directamente desde S3 sin necesidad de carga o transformación.
Ejemplo
Para crear una tabla en Athena que se mapea a los datos en S3, puede usar la declaración CREATE EXTERNAL TABLE. Aquí tienes un ejemplo:
CREATE EXTERNAL TABLE users ( id INT, name STRING, age INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION 's3://your-bucket/path/to/data/';
Esto crea una tabla externa llamada “usuarios” que se mapea a datos CSV almacenados en la ubicación especificada en S3. Athena ahora puede consultar estos datos utilizando SQL estándar.
Control de Acceso y Seguridad
Tanto Redshift como Athena tienen fuertes características de seguridad para proteger sus datos.
Redshift ofrece varios mecanismos de seguridad, que incluyen:
- Aislamiento de red: Los clústeres de Redshift pueden lanzarse en una Nube Privada Virtual (VPC), proporcionando seguridad y aislamiento a nivel de red.
- Cifrado: Redshift admite cifrado en reposo utilizando el Servicio de Gestión de Claves (KMS) de AWS y cifrado en tránsito utilizando SSL/TLS.
- Control de acceso: Redshift se integra con AWS Identity and Access Management (IAM) para gestionar la autenticación y autorización de usuarios. Puede definir políticas de acceso detalladas para controlar quién puede acceder y manipular datos dentro de Redshift.
- Auditoría: Redshift proporciona un detallado registro de auditoría e integración con AWS CloudTrail para rastrear actividades de usuarios y cambios realizados en el clúster.
Ejemplo: Para conceder a un usuario acceso de solo lectura a una tabla específica de Redshift, puede crear una política de IAM como esta:
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "redshift:GetClusterCredentials", "redshift:DescribeTable", "redshift:SelectFromTable" ], "Resource": [ "arn:aws:redshift:us-west-2:123456789012:cluster:your-cluster-name", "arn:aws:redshift:us-west-2:123456789012:table:your-schema-name/your-table-name" ] } ] }
Athena aprovecha las características de seguridad de Amazon S3, que incluyen:
- Control de acceso: Athena usa políticas de IAM para controlar el acceso a los buckets y objetos de S3. Puede definir políticas para restringir el acceso a rutas específicas de S3 o acciones de Athena.
- Cifrado: Athena admite la consulta de datos cifrados en reposo en S3 utilizando AWS KMS.
- Auditoría: Athena se integra con AWS CloudTrail para registrar todas las llamadas API y actividades de usuarios, proporcionando una pista de auditoría para fines de cumplimiento y seguridad.
Para que un usuario ejecute consultas en una tabla específica de Athena, puede crear una política de IAM.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "athena:StartQueryExecution", "athena:GetQueryExecution", "athena:GetQueryResults" ], "Resource": [ "arn:aws:athena:us-west-2:123456789012:workgroup/your-workgroup-name" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::your-bucket-name", "arn:aws:s3:::your-bucket-name/*" ] } ] }
Esta política permite al usuario ejecutar consultas en el grupo de trabajo de Athena elegido y ver los objetos de S3 necesarios.
Auditoría y Cumplimiento de Datos en la Nube
La auditoría es crucial para mantener el cumplimiento y rastrear las actividades de los usuarios tanto en Redshift como en Athena.
Redshift proporciona las siguientes capacidades de auditoría
- Tablas del sistema: Redshift mantiene tablas del sistema que contienen información sobre conexiones de usuarios, consultas ejecutadas y cambios realizados en la configuración del clúster.
- Integración con AWS CloudTrail: Redshift se integra con CloudTrail para registrar llamadas de API y eventos de gestión, proporcionando una pista de auditoría completa.
- Registro: Redshift puede registrar la actividad de los usuarios, las conexiones y las consultas en Amazon S3 o Amazon CloudWatch Logs para su análisis y monitoreo.
Para registrar conexiones y actividad de usuarios en Redshift, ajuste el grupo de parámetros del clúster y configure parámetros específicos.
enable_user_activity_logging = true enable_user_activity_logging_level = STANDARD
Athena, como servicio sin servidor, depende de AWS CloudTrail para la auditoría
- Integración con AWS CloudTrail: Athena registra automáticamente todas las llamadas API y actividades de usuarios en CloudTrail, proporcionando una pista de auditoría detallada.
- Registro de acceso al servidor de S3: Puede habilitar el registro de acceso al servidor en los buckets de S3 utilizados por Athena para rastrear el acceso y operaciones a nivel de objeto.
Ejemplo: Para analizar consultas de Athena utilizando registros de CloudTrail, puede usar el propio Amazon Athena para consultar los registros almacenados en S3. Primero, cree una tabla de Athena que se mapea a los registros de CloudTrail:
CREATE EXTERNAL TABLE cloudtrail_logs ( eventversion STRING, useridentity STRUCT< type: STRING, principalid: STRING, arn: STRING, accountid: STRING, invokedby: STRING >, eventtime STRING, eventsource STRING, eventname STRING, awsregion STRING, sourceipaddress STRING, useragent STRING, errorcode STRING, errormessage STRING, requestparameters STRING, responseelements STRING, additionaleventdata STRING, requestid STRING, eventid STRING, resources ARRAY<STRUCT< arn: STRING, accountid: STRING, type: STRING >>, eventtype STRING, apiversion STRING, readonly STRING, recipientaccountid STRING, serviceeventdetails STRING, sharedeventid STRING, vpcendpointid STRING ) ROW FORMAT SERDE 'com.amazon.emr.hive.serde.CloudTrailSerde' STORED AS INPUTFORMAT 'com.amazon.emr.cloudtrail.CloudTrailInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION 's3://your-cloudtrail-bucket/AWSLogs/123456789012/CloudTrail/';
Tenga en cuenta que el uso de < y > para definir tipos de datos de estructura es específico del dialecto SQL de Amazon Athena.
Athena utiliza una variante de SQL llamada Presto SQL, que se basa en el motor de consultas SQL distribuido Presto. Presto SQL introduce algunas extensiones y diferencias de sintaxis en comparación con SQL estándar.
Luego, puede consultar los registros de CloudTrail para analizar el uso de Athena:
SELECT useridentity.arn, eventtime, eventsource, eventname, requestparameters FROM cloudtrail_logs WHERE eventsource = 'athena.amazonaws.com' AND eventname LIKE 'Start%' ORDER BY eventtime DESC LIMIT 100;
Esta consulta recupera los últimos 100 eventos de ejecución de consultas de Athena, incluyendo el ARN del usuario, la hora del evento, la fuente del evento, el nombre del evento y los parámetros de la solicitud.
Redshift vs Athena: Conclusión
Ambos son soluciones poderosas ofrecidas por AWS para trabajar con datos en la nube. Redshift es una solución de almacenamiento de datos gestionada para almacenar y consultar grandes conjuntos de datos. Athena es un servicio de consultas sin servidor para analizar datos desde S3 utilizando SQL. Ambos servicios proporcionan capacidades robustas de control de acceso, seguridad y auditoría para garantizar la protección y el cumplimiento de sus datos.
Al elegir entre Redshift y Athena, considere su caso de uso específico y sus requisitos. Si necesita consultas complejas, almacenamiento de datos a gran escala y análisis de alto rendimiento, Redshift puede ser la mejor opción. Por otro lado, si tiene datos almacenados en S3 y necesita consultas ad-hoc y exploración sin la sobrecarga de gestionar infraestructura, Athena es una excelente opción.
Es importante tener controles de acceso adecuados, cifrado y auditoría para proteger sus datos. No importa lo que elija, estas medidas son cruciales para la seguridad e integridad de sus datos.
Los controles de acceso adecuados garantizan que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos. El cifrado ayuda a proteger los datos contra el acceso no autorizado. La auditoría ayuda a monitorear y rastrear cualquier cambio o acceso a los datos.
Puede mantener sus datos seguros en la nube utilizando características de seguridad y siguiendo las mejores prácticas. Esto asegurará que sus datos se mantengan seguros y cumplan con las regulaciones.
DataSunrise ofrece herramientas fáciles de usar y flexibles para la seguridad de datos en Redshift y Athena, reglas de auditoría, enmascaramiento y cumplimiento. Nuestras soluciones se integran perfectamente con los servicios de AWS, proporcionando una capa adicional de seguridad y control sobre sus datos.
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