BigQuery হল বড় ডেটা সঞ্চয় করার একটি গুদাম এবং এটি সেই ডেটাকে দক্ষতার সাথে কল্পনা ও বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে। এথেনাও একই কাজ করে তবে AWS ক্লাউড প্রদানকারী প্ল্যাটফর্মের সাথে এবং উভয়ই স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ (SQL) এর সাহায্যে ডেটা বিশ্লেষণ করে। এই পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে ক্লাউডে সঞ্চিত বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করা যেতে পারে।
BigQuery এবং Athena এর মধ্যে পার্থক্য দিয়ে শুরু করা যাক।
BigQuery কি?
ডেভেলপার, ডেটা বিশ্লেষক এবং অন্যদের মতো অনেকেই অনেক সময় ডেটা নিয়ে কাজ করেন এবং এত ডেটা পরিচালনা করা বেশ কঠিন হয়ে যায়। অনেক ডেটা বিশ্লেষণ করা বেশ জটিল হয়ে ওঠে এবং এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য BigQuery ডিজাইন করা হয়েছিল। এটি সহজ প্রশ্নগুলি ব্যবহার করে বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার একটি কার্যকর উপায়:
BigQuery-এর সুবিধা
BigQuery এর কিছু সুবিধা নিচে উল্লেখ করা হল:
ডেটা গুদামজাতকরণ পরিষেবা : BigQuery ডিজাইন করা হয়েছে গুদামগুলি ব্যবহার করে বড় ডেটা পরিচালনা করার এবং তারপর দক্ষতার সাথে বিশ্লেষণ করার পরিষেবা প্রদান করার জন্য৷
দক্ষ : এটি পরিচিত এসকিউএল কোয়েরি ব্যবহার করে বিপুল পরিমাণ ডেটা দ্রুত প্রক্রিয়া করে।
বাস্তবায়ন সহজ : সাধারণ SQL কোয়েরি সহ BigQuery পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা সহজ৷ প্রথমে ডেটা লোড করুন এবং আপনি যা ব্যবহার করেন তার জন্য অর্থ প্রদান করুন:
AWS এথেনা কি?
AWS Athena হল একটি সার্ভারহীন বিগ ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন পরিষেবা যা অ্যামাজন প্ল্যাটফর্ম দ্বারা প্রদত্ত বড় ডেটা ব্যবহার করার জন্য। এটির কোনো অবকাঠামো বা রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন নেই এবং এটি S3 বালতিতে সঞ্চিত কাঁচা ডেটাতে পরিচিত SQL কোয়েরিও ব্যবহার করে। ডেটা S3-এ JSON, CSV, Parquet, এবং অন্যান্য ফর্ম্যাট হিসাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। প্রক্রিয়ায় দক্ষতা পেতে এটি দ্রুত কর্মক্ষমতার জন্য স্বয়ংক্রিয় সমান্তরাল সম্পাদন ব্যবহার করে:
AWS Athena এর সুবিধা
AWS এথেনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি নীচে উল্লেখ করা হয়েছে:
- এটি অন্যান্য AWS পরিষেবাগুলির সাথে ভালভাবে সংহত করে৷
- মূল্য নির্ধারণের মডেলটি বেশ বিনয়ী কারণ এটি প্রতি-কোয়েরি-পে-ব্যবহার করে এবং S3-তে ডেটা সংরক্ষণের জন্য কোনও খরচ নেই
- এটি সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা প্রদান করে এবং বড় ডেটাসেটের সাথে আপস করা হয় না
- ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাধারণ SQL কোয়েরি ব্যবহার করা যেতে পারে
BigQuery বনাম এথেনা
নীচে উল্লিখিত কয়েকটি পয়েন্টারের সাথে উভয় পরিষেবার তুলনা করা:
স্থাপত্য : এথেনা AWS ক্লাউড এবং অবকাঠামো সমর্থন করে যেখানে BigQuery Google ক্লাউড ব্যবহার করে এবং উভয়ই সার্ভারহীন সিস্টেম যা কম্পিউট পরিষেবার উপর কোন নিয়ন্ত্রণ নেই।
পরিমাপযোগ্যতা : BigQuery 100টি সমসাময়িক প্রশ্নের অনুমতি দেয় যেখানে অ্যাথেনা ডিফল্টরূপে 20টি প্রশ্নের অনুমতি দেয় এবং উভয়ই সম্পূর্ণ বিমূর্ত থাকে তাই তারা স্লট বা সংস্থানগুলির সংখ্যা নির্ধারণ করে
মূল্য নির্ধারণ : BigQuery এবং AWS Athena-এর মূল্য নির্ধারণের মডেলগুলি অনেকটা একই কারণ তাদের উভয় চার্জই ব্যবহৃত প্রশ্নের জন্য যা ডেটার প্রতি টেরাবাইট 5 ডলার।
কর্মক্ষমতা : Athena স্টোরেজের জন্য S3 ব্লক ব্যবহার করে এবং BigQuery কলামার এবং কম্প্রেসড স্টোরেজ ব্যবহার করে যাকে ক্যাপাসিটর বলা হয় এবং উভয়েরই প্রতিটি প্রশ্নের জন্য কতগুলি রিসোর্স ব্যবহার করা হবে তার পছন্দ নেই।
উপসংহার
AWS প্ল্যাটফর্ম BigQuery পরিষেবা অফার করে না; পরিবর্তে, এটি এসকিউএল কোয়েরি ব্যবহার করে বড় ডেটার সাথে কাজ করতে এথেনা ব্যবহার করে। অ্যাথেনা প্ল্যাটফর্মে চালানো যেতে পারে এমন প্রশ্নের সাহায্যে S3 বালতিতে সংরক্ষিত ডেটা থেকে ব্যবহারকারীর জন্য অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারে। সমস্ত এবং সমস্ত উভয় পরিষেবাই বিভিন্ন ক্লাউড পরিষেবা প্রদানকারীদের সাথে একই রকম কাজ করে।