Lakehouse und Data Warehouse sind zwei Ansätze für die analytische Infrastruktur. Lakehouse bietet Flexibilität und niedrigere Kosten, Warehouse Leistung und Einfachheit. Wann welches wählen?
Data Warehouse¶
- Managed Service — Snowflake, BigQuery, Redshift
- Optimierte Leistung — Sub-Second-Abfragen out of the box
- Einfachheit — SQL, keine Infrastruktur
- Kosten — Compute + Storage gekoppelt (teurer)
Lakehouse¶
- Open Source — Spark + Delta Lake/Iceberg
- Flexibilität — Multi-Engine, Multi-Format
- Getrenntes Compute/Storage — günstigere Skalierung
- Komplexität — mehr Komponenten zu verwalten
Entscheidungskriterien¶
# Lakehouse vs Data Warehouse — Wann welchen Ansatz wählen
# - Kleines/mittleres Team ohne Infra-Ingenieure
# - Primär SQL-Workloads
# - Schneller Start hat Priorität
# - Budget für Managed Service
# Lakehouse wählen wenn:
# - Großes Team mit Infra-Erfahrung
# - Mix SQL + ML + Streaming
# - Kostenoptimierung hat Priorität
# - Multi-Engine-Anforderung
# - Vendor Lock-in ist ein Problem
Hybrider Ansatz¶
Viele Organisationen kombinieren beides — Lakehouse für Storage und Heavy Processing, Warehouse für BI und Ad-hoc-Abfragen.
Zusammenfassung¶
Warehouse für Einfachheit und schnellen Start. Lakehouse für Flexibilität und Kostenoptimierung. Hybrider Ansatz oft am besten.
lakehousewarehouseArchitekturVergleich