Was sind die Fallstricke bei der Verwendung von BigQuery gegenüber einer selbst gehosteten On-Premise-Datenlösung? Wenn du so viele Details wie möglich zu Leistung, Kosten und Komplexität beider Lösungen angeben könntest, wäre das ideal. Der wichtigste Aspekt sind die Kosten, da die aktuelle Anforderung eine günstige Lösung erfordert.
Google BigQuery ist eine vollständig verwaltete, serverlose Datenlösung für Data Warehousing, die einige Vorteile gegenüber selbst gehosteten On-Premise-Datenlösungen bieten kann. Es gibt jedoch bestimmte Fallstricke, die bei der Auswahl zwischen diesen Optionen beachtet werden sollten. Hier ist ein Vergleich der beiden Optionen, der sich auf Leistung, Kosten und Komplexität konzentriert:

1. Leistung:
    - BigQuery: Es ist hochskalierbar und für die Verarbeitung großer Datenmengen und Abfragen ausgelegt. BigQuery ist jedoch nicht so optimiert für kleine, häufige Updates und kann im Vergleich zu einigen On-Premise-Lösungen eine etwas höhere Latenz aufweisen.
    - On-Premise: Je nach Hardware und Infrastruktur kann die Leistung variieren. Bei hoch optimierten Systemen können On-Premise-Lösungen eine geringere Abfrage-Latenz bieten. Skalierung kann jedoch im Vergleich zu BigQuery komplizierter und zeitaufwändiger sein.
1. Kosten:
    - BigQuery: Die Preisgestaltung von BigQuery basiert auf einem Pay-as-you-go-Modell, das sowohl Speicher- als auch Abfragekosten umfasst. Dies kann kosteneffektiv für unvorhersehbare oder schwankende Workloads sein, aber die Kosten können schnell steigen, wenn Daten- und Abfragevolumen zunehmen. Zusätzlich fallen Kosten für den Datentransfer aus BigQuery an, wenn große Datenmengen übertragen werden, was die Gesamtkosten erheblich erhöhen kann.
    - On-Premise: Eine On-Premise-Lösung kann aufgrund von Hardware, Software-Lizenzen und Infrastrukturaufbau höhere Anfangskosten verursachen. Die langfristigen Kosten können jedoch niedriger sein, insbesondere für vorhersehbare und stabile Workloads. Du kannst wiederkehrende Kosten vermeiden und mehr Kontrolle über die Ausgaben haben.
1. Komplexität:
    - BigQuery: Einer der Hauptvorteile von BigQuery ist seine Benutzerfreundlichkeit und minimale Setup-Anforderungen. Du musst dir keine Gedanken über die Infrastrukturverwaltung machen und die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten ist nahtlos. Es kann jedoch eine Lernkurve geben, wenn du mit der Google Cloud Platform nicht vertraut bist.
    - On-Premise: Die Einrichtung eines On-Premise-Datenlagers kann komplex, zeitaufwändig und erfordert erhebliche interne Expertise sein. Du musst Hardware, Software, Netzwerk und Sicherheitsaspekte verwalten. Darüber hinaus erfordert die Integration mit anderen Diensten und Tools möglicherweise mehr Aufwand im Vergleich zu BigQuery.

Basierend auf deinem Bedarf an einer günstigen Lösung könnte ein On-Premise-Datenlager besser geeignet sein, wenn du bereits über die erforderliche Infrastruktur verfügst und die Kosten langfristig optimieren kannst. Wenn jedoch dein Daten- und Abfragevolumen unvorhersehbar oder schwankend ist, könnte das Pay-as-you-go-Modell von BigQuery kosteneffektiver sein. Berücksichtige neben den Kosten für Daten- und Abfrageverarbeitung auch Faktoren wie Anfangskosten, laufendes Management und Skalierbarkeit.