As gevolg van die toenemende belangrikheid van data-analise en databestuur vir ondernemings, is 'n vergelyking van die dataplatforms Snowflake en Databricks nodig vir vandag se mark.
Organisasies het 'n meganisme nodig om al die data wat hulle nodig het om te evalueer in te samel op een plek waar dit gereed kan wees vir data-ontginning namate die hoeveelheid data wat bestudeer moet word, geleidelik groei.
Sonder twyfel is die bekroonde wolkgebaseerde datastelsels Snowflake en Databricks albei industrieleiers. Watter dataplatform is egter ideaal vir jou onderneming?
Die hoeveelheid, spoed en kwaliteit wat sake-intelligensie-toepassings vereis, word alles deur Snowflake en Databricks verskaf.
Alhoewel daar afwykings is, is daar ook baie parallelle. Hulle het 'n duidelike oriëntasie, wat duidelik is wanneer dit noukeurig ondersoek word.
Die stigters van Apache Spark het die ondernemingsagteware-onderneming Databricks gestig.
Dit is bekend vir die samesmelting van die grootste aspekte van data mere en datapakhuise in 'n meerhuisargitektuur.
Datapakhuisonderneming Snowflake bied wolkgebaseerde berging en toegangsdienste met minimale moeite. Dit vestig sy status as 'n oplossing wat veilige toegang tot jou data bied terwyl dit amper min onderhoud vereis.
Hierdie artikel bied u 'n gedetailleerde vergelyking van Snowflake vs. Databricks en verduidelik elke produk se voordele sodat jy kan besluit wat die beste vir jou besigheid is. Kom ons begin met hul inleiding.
Wat is Snowflake?
Snowflake is 'n volledig bestuurde diens wat kliënte byna onbeperkte skaalbaarheid van gelyktydige werkladings bied vir eenvoudige data-integrasie, laai, ontleding en deel.
Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science, en veilige verbruik van gedeelde data is van die tipiese gebruike daarvan.
Rekenaar en berging word natuurlik geskei deur Snowflake se kenmerkende ontwerp.
Met die hulp van hierdie argitektuur kan jy feitlik al jou gebruikers en data-werkladings toegang gee tot 'n enkele kopie van jou data sonder om enige negatiewe prestasie-effekte te ly.
Vir 'n konsekwente gebruikerservaring, stel Snowflake jou in staat om jou data-oplossing onsigbaar oor verskeie liggings en wolke uit te voer.
Deur die kompleksiteit van die onderliggende Wolk-infrastruktuur te verwyder, maak Snowflake dit haalbaar.
Die Snowflake Data Marketplace, wat baie opsies bied om met duisende Snowflake-kliënte te kommunikeer, stel jou ook in staat om toegang tot gedeelde datastelle en datadienste te verkry.
Kenmerke
- Meer effektiewe data-gedrewe besluitneming: Met Snowflake kan jy datasilo's uitskakel en almal in die besigheid toegang gee tot nuttige insigte. Dit is 'n noodsaaklike eerste stap in die verbetering van vennootverhoudings, die optimalisering van pryse, besnoeiing van uitgawes verbonde aan bedrywighede, die verhoging van verkoopseffektiwiteit en vele ander dinge.
- Verbeter Analytics-spoed en kwaliteit: Jy kan jou analitiese pyplyn met Snowflake versterk deur van nagladings na intydse datastrome oor te skakel. Deur almal in jou besigheid veilige, gelyktydige en beheerde toegang tot jou datapakhuis toe te laat, kan jy die kwaliteit van analise by die werk verbeter. Dit verminder uitgawes en hande-arbeid, wat firmas in staat stel om hulpbronne optimaal te versprei om inkomste te maksimeer.
- Data-uitruiling met aanpassing: Jy kan jou eie data-uitruiling met Snowflake skep, sodat jy regstreekse, gereguleerde data op 'n veilige manier kan oordra. Daarbenewens dien dit as 'n motivering om sterker dataverbindings met vennote, kliënte en ander besigheidseenhede te ontwikkel. Dit bereik dit deur 'n 360-grade perspektief van jou verbruiker te verkry, wat inligting bied oor belangrike klanteienskappe, insluitend belangstellings, beroep en vele meer.
- Groter produk- en gebruikerservarings: Jy kan gebruikersgedrag en produkgebruik beter verstaan met Snowflake in plek. Boonop kan u die hele datastel gebruik om kliënte tevrede te stel, u produkreeks aansienlik te verbeter en datawetenskapinnovasie te bevorder.
- Sterk Sekuriteit: Alle voldoenings- en kuberveiligheidsdata kan in 'n veilige datameer gesentraliseer word. Die vinnige insidentreaksie word gewaarborg deur sneeuvlokdatamere. Deur groot hoeveelhede logdata op een plek te kombineer en vinnig jare se logdata te evalueer, stel jou in staat om die volle prentjie van 'n gebeurtenis te kry. Semi-gestruktureerde logs en gestruktureerde ondernemingsdata kan nou in 'n enkele datameer gekombineer word. Sonder enige indeksering stel Snowflake jou in staat om jou voet in die deur te kry terwyl dit maklik is om data te redigeer en te verander sodra dit ingevoer is.
Wat is Datablaaie?
Databricks is 'n wolkgebaseerde dataplatform wat deur Apache Spark aangedryf word. Dit fokus hoofsaaklik op Big Data Analytics en Samewerking.
Jy kan 'n volledige Data Science-werkspasie vir Besigheidsontleders, Data Scientists en Data Engineers om met behulp van Databricks se Machine Learning Runtime, beheerde ML Flow en Collaborative Notebooks te kommunikeer.
Datarame en Spark SQL-biblioteke, wat jou toelaat om gestruktureerde data te hanteer, word by Databricks gehuisves.
Benewens om jou te help skep Kunsmatige Intelligensie oplossings, Databricks maak dit maklik om gevolgtrekkings uit jou huidige data te maak.
Daarbenewens bied Databricks 'n verskeidenheid biblioteke vir machine learning, insluitend Tensorflow, Pytorch, en ander, vir die bou en opleiding van masjienleermodelle.
'n Wye verskeidenheid besigheidskliënte gebruik Databricks om massiewe produksieprosesse oor 'n groot verskeidenheid gebruiksgevalle en sektore uit te voer, insluitend gesondheidsorg, media en vermaak, finansiële dienste, kleinhandel, en soveel meer.
Kenmerke
- Delta-meer: Databricks het 'n transaksionele bergingslaag wat oopbron is en ontwerp is om oor die hele datalewensiklus gebruik te word. Hierdie laag kan gebruik word om dataskaalbaarheid en betroubaarheid aan jou huidige datameer te verskaf.
- Interaktiewe notaboeke: Jy kan vinnig toegang tot jou data kry, dit ontleed, modelle met ander bou en vars, nuttige insigte deel wanneer jy die regte gereedskap en taal het. Scala, R, SQL en Python is net 'n paar van die tale wat deur Databricks ondersteun word.
- Masjienleer: Met behulp van die nuutste raamwerke soos Tensorflow, Scikit-Learn en Pytorch, gee Databricks jou een-klik toegang tot vooraf gekonfigureerde Machine Learning-omgewings. U kan eksperimente deel en monitor, modelle saam bestuur en lopies alles vanaf een sentrale bewaarplek herhaal.
- Verbeterde Spark Engine: Jy kan die nuutste weergawes van Apache Spark kry deur Databricks te gebruik. Verskeie oopbronbiblioteke kan ook naatloos met Databricks geïntegreer word. Jy kan vinnig trosse opstel en 'n volledig bestuurde Apache Spark-omgewing skep as jy toegang het tot die beskikbaarheid en skaalbaarheid van verskeie Wolk-diensverskaffers. Klusters kan met Databricks gekonfigureer, opgestel en verfyn word sonder die behoefte aan deurlopende monitering om optimale werkverrigting en betroubaarheid te handhaaf.
Kernverskille tussen Snowflake en Databricks
argitektuur
Snowflake is 'n ANSI SQL-gebaseerde bedienerlose stelsel met heeltemal duidelike berging en verwerkingslae.
Elke virtuele pakhuis (dws rekenaargroepering) in Snowflake stoor 'n subset van die hele datastel plaaslik terwyl massiewe parallelle verwerking (MPP) gebruik word om navrae uit te voer.
Vir interne data-organisasie en optimalisering in 'n saamgeperste kolomformaat wat in die wolk gestoor kan word, gebruik Snowflake mikropartisies.
Die feit dat Snowflake alle aspekte van databestuur handhaaf, insluitend lêergrootte, kompressie, struktuur, metadata, statistieke en ander data-items wat nie onmiddellik vir gebruikers sigbaar is nie en slegs deur SQL-navrae verkry kan word, maak dit alles moontlik om te doen outomaties.
Virtuele pakhuise, wat berekende groepe is wat uit baie MPP-nodusse bestaan, word gebruik om alle verwerking binne Snowflake te doen.
Snowflake en Databricks is albei SaaS-oplossings, maar Databricks se argitektuur verskil baie omdat dit op Spark gebou is.
'n Veeltalige enjin genaamd Spark kan in die wolk geïnstalleer word en is gebaseer op enkele nodusse of trosse. Databricks gebruik tans AWS, GCP en Azure, net soos Snowflake.
'n Beheervlak en 'n datavlak vorm die struktuur daarvan. Alle verwerkte data is in die datavlak vervat, terwyl alle backend-dienste wat deur Databricks Serverless rekenaars bestuur word, in die beheervlak gevind word.
Bedienerlose rekenaars stel administrateurs in staat om bedienerlose SQL-eindpunte te skep wat volledig deur Databricks bestuur word en kitsrekenaar bied.
Terwyl rekenaarhulpbronne vir die meeste ander Databricks-berekeninge binne die wolkrekening of tradisionele datavlak gedeel word, word hierdie hulpbronne in 'n bedienerlose datavlak gedeel.
Die argitektuur van Databricks bestaan uit verskeie belangrike dele:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Datastruktuur
Beide semi-gestruktureerde en gestruktureerde lêers kan gestoor en opgelaai word met Snowflake sonder dat 'n ETL-instrument nodig is om eers die data te rangskik voordat dit in die EDW ingevoer word.
Snowflake skakel die data onmiddellik na sy eie interne, georganiseerde formaat om wanneer die data ingedien word. In teenstelling met 'n Data Lake, het Snowflake nie nodig dat jy struktuur aan jou ongestruktureerde data verskaf voordat jy dit kan laai en daarmee kan kommunikeer nie.
Die datatipes kan almal saam met Databricks in hul oorspronklike formaat gebruik word. Om jou ongestruktureerde datastruktuur te gee sodat dit deur ander instrumente soos Snowflake gebruik kan word, kan jy selfs Databricks as 'n ETL-instrument gebruik.
In die debat tussen Databricks en Snowflake seëvier Databricks bo Snowflake in terme van Data Struktuur.
Data-eienaarskap
Verwerking en berging lae word geskei in Snowflake, sodat hulle onafhanklik kan groei op die wolk. Dit dui aan dat hulle almal onafhanklik in die Wolk kan skaal op grond van jou vereistes.
Jou finansies sal hierby baat. Daarbenewens word beide lae se eienaarskap behou. Snowflake verseker toegang tot data en masjienhulpbronne deur die rolgebaseerde toegangsbeheertegniek (RBAC) te gebruik.
Die dataverwerking en stoorlae van Databricks is heeltemal ontkoppel, in teenstelling met die ontkoppelde lae in Snowflake.
Gebruikers kan hul data waar ook al in enige formaat plaas, en Databricks sal dit doeltreffend hanteer omdat die primêre doel daarvan datatoepassing is.
Databricks is die duidelike wenner in die debat tussen Databricks en Snowflake, aangesien jy dit eenvoudig kan gebruik om die data te verwerk.
data Protection
Tydreis en Fail-safe is twee spesiale kenmerke van Snowflake. Die Time Travel-funksie van Snowflake hou data in 'n toestand voor 'n opdatering.
Terwyl Enterprise-kliënte 'n tydreeks van tot 90 dae kan kies, word Tydreis dikwels tot een dag beperk. Databasisse, skemas en tabelle kan almal hierdie vermoë gebruik.
Wanneer die Tydreis-behoudtermyn verstryk, begin 'n 7-dae faalveilige tydperk, wat ontwerp is om vorige data te beskerm en te herstel.
Databricks Soortgelyk aan hoe Snowflake se Time Travel-funksie werk, doen Delta Lake's ook. Data wat in Delta Lake gehou word, word outomaties weergegee, wat gebruikers in staat stel om vroeëre dataweergawes vir toekomstige gebruik te herwin.
Databricks werk op Spark, en aangesien Spark gebou is op objekvlakberging, stoor Databricks nooit werklik enige data nie.
Dit is een van sy belangrikste voordele. Dit impliseer ook dat Databricks gebruiksgevalle vir stelsels op die perseel kan hanteer.
Sekuriteit
Alle data word outomaties tydens rus binne Snowflake geïnkripteer.
Alle kommunikasie tussen die beheervlak en datavlak vind plaas binne die private netwerk van die wolkverskaffer, en alle data wat binne Databricks gestoor is, is beveilig.
Albei opsies bied RBAC (rolgebaseerde toegangsbeheer). Snowflake en Databricks voldoen aan verskeie wette en sertifisering, insluitend SOC 2 Tipe II, ISO 27001, HIPAA en GDPR.
Aangesien Databricks egter bo-op objekvlakberging werk soos AWS S3, Azure Blob Storage, Google Wolk Berging, ens., dit het nie 'n bergingslaag nie in teenstelling met Snowflake.
Prestasie
Wat prestasie betref, is Snowflake en Databricks so radikaal verskillende oplossings dat dit nogal uitdagend is om hulle te vergelyk.
Dit is moontlik om elke maatstaf te verander om 'n effens ander verhaal aan te bied. 'n Perfekte voorbeeld hiervan is die onlangse studie uitgevoer deur Databricks oor die TPC-DS-maatstaf.
In terme van 'n kop-aan-kop-vergelyking, ondersteun Snowflake en Databricks effens verskillende gebruiksgevalle, en nie een is inherent beter as die ander nie.
Snowflake kan egter 'n voorkeuropsie vir interaktiewe navrae wees, aangesien dit alle berging vir datatoegang op die oomblik van inname optimaliseer.
Gebruiksgeval
BI en SQL gebruik gevalle word goed ondersteun deur Databricks en Snowflake.
Snowflake verskaf JDBC- en ODBC-bestuurders wat maklik is om met ander sagteware te integreer.
Aangesien kliënte nie die program hoef te administreer nie, is dit meestal bekend vir sy gebruiksgevalle in BI en vir besighede wat 'n eenvoudige analitiese platform kies.
Die oopbron Delta Lake wat Databricks vrygestel het, voeg intussen 'n bykomende laag stabiliteit by hul Data Lake. Kliënte kan SQL-navrae na Delta Lake stuur met uitstekende werkverrigting.
Gegewe hul verskeidenheid en voortreflike tegnologie, is Databricks bekend vir hul gebruiksgevalle wat verskaffer-insluiting verminder, beter geskik is vir ML-werkladings en tegnologiereuse bystaan.
pryse
Kliënte het toegang tot vier ondernemingsvlak-aansigte met Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical en Virtual Private Snowflake is die vier weergawes wat beskikbaar is. Die volledige prysinligting is beskikbaar na hierdie skakel.
Aan die ander kant is die drie kommersiële prysvlakke wat deur Databricks aangebied word basies, premium en onderneming. Jy kan die hele pryslys reg sien na hierdie skakel.
Gevolgtrekking
Uitstekende data-analise-instrumente sluit Snowflake en Databricks in.
Daar is voordele en nadele aan elkeen. Gebruikspatrone, datavolumes, werkladings en datastrategie kom almal ter sprake wanneer jy besluit watter platform ideaal is vir jou besigheid.
Snowflake is beter geskik vir diegene wat ervare is met SQL en vir tipiese datatransformasie en -analise.
Stroom-, ML-, AI- en datawetenskap-werkladings is beter geskik vir Databricks vanweë sy Spark-enjin, wat die gebruik van talle tale ondersteun.
Om ander tale in te haal, het Snowflake ondersteuning vir Python, Java en Scala bekendgestel.
Sommige beweer dat Snowflake berging tydens inname verminder, so dit is beter vir interaktiewe navrae.
Boonop is dit uitstekend om verslae en kontroleskerms te produseer en BI-werkladings te bestuur. Wat 'n datapakhuis betref, presteer dit goed.
Sommige gebruikers het egter opgemerk dat dit gebuk gaan onder groot hoeveelhede data, soos dié wat in stroomtoepassings gesien word. Snowflake seëvier in 'n direkte kompetisie gebaseer op datapakhuisvaardighede.
Databricks is egter nie eintlik 'n datapakhuis nie. Sy dataplatform is meer omvattend en het beter ELT-, datawetenskap- en masjienleervermoëns as Snowflake.
Gebruikers beheer nie die koste van bestuurde voorwerpberging waar hulle hul data stoor nie. Die datameer en dataverwerking is die hoofonderwerpe.
Dit is egter spesifiek gerig op datawetenskaplikes en uiters bekwame ontleders.
Ten slotte triomfeer Databricks vir 'n tegniese gehoor. Beide tegnies vaardige en nie-tegnies vaardige gebruikers kan Snowflake maklik gebruik.
Byna al die databestuurfunksies wat Snowflake bied, is beskikbaar deur Databricks en nog baie meer. Maar dit is moeiliker om te bedryf, behels 'n hoë leerkurwe en benodig meer instandhouding.
Dit kan egter 'n veel groter reeks datawerkladings en -tale hanteer. En diegene wat bekend is met Apache Spark, sal na Databricks leun.
Snowflake is beter geskik vir kliënte wat vinnig 'n goeie datapakhuis en analitiese platform wil installeer sonder om vas te loop in opstellings, datawetenskapbesonderhede of handmatige opstelling.
Dit is ook nie om te beweer dat Snowflake 'n eenvoudige hulpmiddel of vir nuwe gebruikers is nie. Glad nie.
Dit is nie so hoogstaande soos Databricks nie; daardie platform is meer geskik vir ingewikkelde data-ingenieurswese, ETL, datawetenskap en stroomtoepassings.
Snowflake is 'n datapakhuis vir analise wat produksiedata stoor. Boonop is dit voordelig vir individue wat klein wil begin en geleidelik wil verhoog, sowel as vir beginners.
Lewer Kommentaar