Честное сравнение двух подходов к корпоративной аналитике. Без рекламных утверждений — только измеримые различия, которые проявляются на горизонте 3–5 лет владения.
Oracle Exadata · Teradata · SAP BW · Vertica · SQL Server PDW
Лицензионная стоимостьна горизонте 5 лет
Преимущество Open-source core. Расходы — на железо, поддержку и кастомизацию. Отсутствие лицензий per-core и per-user.
Проблема Лицензии на ядра и объёмы данных. Ежегодные расходы растут пропорционально росту данных. Vendor upgrade-циклы.
Vendor lock-inвозможность замены компонента
Преимущество Каждый слой заменяем независимо. Данные в Iceberg + Parquet — открытые форматы, мигрируют без переписывания.
Проблема Проприетарные форматы, stored procedures, диалект SQL. Миграция — проект на 12–24 месяца.
Масштабированиераздельное compute / storage
Преимущество Compute и storage масштабируются независимо. Можно держать холодные данные в object storage, compute поднимать под нагрузку.
Ограничение Shared-nothing MPP с зацеплением compute и storage. Апгрейд — замена аппаратных модулей целиком.
Гибкость нагрузокOLAP, ML, streaming, ad-hoc
Преимущество Под каждый тип нагрузки — свой движок: ClickHouse для суб-секундного OLAP, Trino для federated SQL, Spark для ML, Flink для streaming.
Проблема Один движок на все задачи. Streaming и ML требуют отдельных систем, которые интегрируются с DWH через ETL.
Time-to-productionновый источник → витрина
Преимущество NiFi + dbt + готовые ANG-шаблоны. Типовой источник подключается за недели, не месяцы. Schema evolution без down-time.
Ограничение Классический ETL через вендорский тулкит. Изменение схемы требует координации с вендором и простоев.
Соответствие требованиям РФимпортозамещение, реестр ПО
Преимущество Компоненты open-source с международной поддержкой или форками. Развёртывание полностью on-premise.
Проблема Зарубежные проприетарные продукты недоступны для новых закупок в госсекторе и критической инфраструктуре.
Экосистема и кадрыдоступность специалистов
Преимущество Широкий рынок инженеров по Kafka, Spark, ClickHouse, Trino. Знания переносимы между проектами и работодателями.
Проблема Узкая экспертиза по конкретному вендору. Специалисты дорогие, миграция на другой стек обесценивает инвестиции в обучение.
Где монолит всё ещё разуменчестная оценка
Ограничение Если команда маленькая, объёмы данных < 5 ТБ и типовые задачи — модульность избыточна. Тогда ClickHouse standalone или PostgreSQL проще.
Преимущество Готовое решение под ключ для команд без data-инженерии. Один контракт, один вендор, один support. Меньше компонентов — меньше точек отказа.
Оценочный TCO на горизонте 5 лет
Модель для сравнения. Реальные цифры зависят от объёмов данных, профиля нагрузки, конфигурации железа и условий контракта. Настройте ползунок под ваш кейс.
Модель оценивает порядок величин, не является коммерческим предложением. Для монолита учтены лицензии, железо, поддержка вендора. Для ANG — железо, поддержка, внедрение. Стоимость команды эксплуатации примерно сопоставима и не включена.