نظرًا للأهمية المتزايدة لتحليلات البيانات وإدارة البيانات للمؤسسات ، فإن المقارنة بين منصات البيانات Snowflake و Databricks ضرورية لسوق اليوم.
تحتاج المؤسسات إلى آلية لجمع كل البيانات التي تحتاج إلى تقييمها في مكان واحد حيث يمكن أن تكون جاهزة للتنقيب في البيانات مع تزايد كمية البيانات المراد دراستها تدريجياً.
لا شك في أن أنظمة البيانات المستندة إلى السحابة ، Snowflake و Databricks ، كلاهما من رواد الصناعة. ومع ذلك ، ما هي منصة البيانات المثالية لشركتك؟
يتم توفير الكمية والسرعة والجودة التي تتطلبها تطبيقات ذكاء الأعمال بواسطة Snowflake و Databricks.
في حين أن هناك تباينات ، هناك أيضًا الكثير من أوجه التشابه. لديهم توجه واضح ، وهو أمر واضح عند التفتيش عن كثب.
أسس مؤسسو Apache Spark مؤسسة Databricks لبرامج الأعمال التجارية.
تشتهر بدمج أعظم جوانب بحيرات البيانات و مستودعات البيانات في هندسة معمارية بحيرة.
تقدم شركة Snowflake لتخزين البيانات خدمات التخزين والوصول إلى السحابة بأقل قدر من المتاعب. إنه يثبت مكانته كحل يوفر وصولاً آمنًا إلى بياناتك بينما يتطلب القليل من الصيانة تقريبًا.
تقدم لك هذه المقالة مقارنة مفصلة بين Snowflake مقابل. قواعد البيانات وتشرح فوائد كل منتج حتى تتمكن من تحديد الأفضل لعملك. لنبدأ بمقدمتهم.
ما هي تفاصيل ندفة الثلج?
Snowflake هي خدمة مُدارة بالكامل توفر للعملاء قابلية تطوير غير محدودة تقريبًا لأحمال العمل المتزامنة لتكامل البيانات وتحميلها وتحليلها ومشاركتها بشكل بسيط.
تعد بحيرات البيانات ، وهندسة البيانات ، وتطوير تطبيقات البيانات ، وعلوم البيانات ، والاستهلاك الآمن للبيانات المشتركة بعضًا من استخداماتها النموذجية.
يتم فصل الحوسبة والتخزين بشكل طبيعي بواسطة تصميم Snowflake المميز.
بمساعدة هذه البنية ، يمكنك عمليًا تزويد جميع المستخدمين وأحمال عمل البيانات لديك بإمكانية الوصول إلى نسخة واحدة من بياناتك دون التعرض لأي تأثيرات سلبية على الأداء.
للحصول على تجربة مستخدم متسقة ، يمكّنك Snowflake من تنفيذ حل البيانات الخاص بك بشكل غير مرئي عبر مختلف المواقع والسحابة.
من خلال إزالة تعقيد البنى التحتية السحابية الأساسية ، يجعل Snowflake ذلك ممكنًا.
يتيح لك Snowflake Data Marketplace ، الذي يوفر العديد من الخيارات للتفاعل مع الآلاف من عملاء Snowflake ، الوصول إلى مجموعات البيانات وخدمات البيانات المشتركة.
المميزات
- اتخاذ قرارات أكثر فاعلية تعتمد على البيانات: باستخدام Snowflake ، يمكنك التخلص من صوامع البيانات وتزويد كل فرد في مجال الأعمال بإمكانية الوصول إلى رؤى مفيدة. هذه خطوة أولية حاسمة في تعزيز العلاقات مع الشركاء ، وتحسين الأسعار ، وخفض النفقات المرتبطة بالعمليات ، وزيادة فعالية المبيعات ، والعديد من الأشياء الأخرى.
- تحسين سرعة التحليلات وجودتها: يمكنك تقوية خط أنابيب التحليلات الخاص بك باستخدام Snowflake عن طريق التبديل من أحمال الدُفعات الليلية إلى تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. من خلال السماح للجميع في عملك بالوصول الآمن والمتزامن والتحكم إلى مستودع البيانات الخاص بك ، يمكنك تحسين جودة التحليلات في العمل. هذا يقلل من النفقات والعمل اليدوي ، مما يمكّن الشركات من توزيع الموارد على النحو الأمثل لزيادة الدخل.
- تبادل البيانات مع التخصيص: يمكنك إنشاء تبادل البيانات الخاص بك مع Snowflake ، مما يسمح لك بنقل البيانات الحية المنظمة بطريقة آمنة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو بمثابة حافز لتطوير اتصالات بيانات أقوى مع الشركاء والعملاء ووحدات الأعمال الأخرى. يحقق ذلك من خلال الحصول على منظور 360 درجة للمستهلك الخاص بك ، والذي يقدم معلومات حول خصائص العملاء المهمة بما في ذلك الاهتمامات والوظيفة وغير ذلك الكثير.
- المزيد من المنتجات وتجارب المستخدمين: يمكنك فهم سلوك المستخدم واستخدام المنتج بشكل أفضل مع وضع Snowflake في مكانه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك الاستفادة من مجموعة البيانات الكاملة لإرضاء العملاء ، وتحسين خط إنتاجك بشكل كبير ، وتعزيز ابتكار علوم البيانات.
- أمن قوي: يمكن مركزية جميع بيانات الامتثال والأمن السيبراني في بحيرة بيانات آمنة. يتم ضمان رد الفعل السريع للحادث من خلال بحيرات بيانات ندفة الثلج. يتيح لك الجمع بين كميات هائلة من بيانات السجل في مكان واحد والتقييم السريع لبيانات السجل لسنوات الحصول على صورة كاملة لحدث ما. يمكن الآن دمج السجلات شبه المنظمة وبيانات المؤسسة المهيكلة في بحيرة بيانات واحدة. بدون أي فهرسة ، يتيح لك Snowflake وضع قدمك في الباب مع تسهيل تحرير البيانات وتغييرها بمجرد استيرادها.
ما هي تفاصيل Databricks?
Databricks هي منصة بيانات قائمة على السحابة يقودها Apache Spark. يركز على تحليلات البيانات الضخمة والتعاون بشكل رئيسي.
يمكنك توفير مساحة عمل كاملة لعلوم البيانات لـ محللون الأعمالوعلماء البيانات ومهندسي البيانات للتفاعل باستخدام وقت تشغيل التعلم الآلي في Databricks ، و ML Flow الخاضع للتحكم ، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة التعاونية.
توجد مكتبات Dataframes و Spark SQL ، والتي تتيح لك التعامل مع البيانات المنظمة ، في Databricks.
بالإضافة إلى مساعدتك في إنشاء ملفات الذكاء الاصطناعي الحلول ، Databricks يجعل من السهل استخلاص النتائج من بياناتك الحالية.
بالإضافة إلى ذلك ، تقدم Databricks مجموعة متنوعة من المكتبات لـ آلة التعلم، بما في ذلك Tensorflow و Pytorch وغيرهما لبناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها.
تستخدم مجموعة واسعة من العملاء التجاريين Databricks لتنفيذ عمليات إنتاج ضخمة عبر مجموعة كبيرة من حالات الاستخدام والقطاعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والإعلام والترفيه والخدمات المالية وتجارة التجزئة وغير ذلك الكثير.
المميزات
- دلتا ليك: Databricks لديها طبقة تخزين معاملات مفتوحة المصدر ومصممة لاستخدامها عبر دورة حياة البيانات بأكملها. يمكن استخدام هذه الطبقة لتوفير قابلية توسيع البيانات والموثوقية لبحيرة البيانات الحالية.
- مفكرات تفاعلية: يمكنك الوصول بسرعة إلى بياناتك وتحليلها وإنشاء نماذج مع الآخرين ومشاركة رؤى جديدة ومفيدة عندما يكون لديك الأدوات واللغة المناسبة. Scala و R و SQL و Python ليست سوى عدد قليل من اللغات التي يدعمها Databricks.
- تعلم الآلة: بمساعدة الأطر المتطورة مثل Tensorflow و Scikit-Learn و Pytorch ، تمنحك Databricks الوصول بنقرة واحدة إلى بيئات التعلم الآلي مسبقة التكوين. يمكنك مشاركة التجارب ومراقبتها وإدارة النماذج معًا وتكرار عمليات التشغيل من مستودع مركزي واحد.
- محرك شرارة محسّن: يمكنك الحصول على أحدث إصدارات Apache Spark باستخدام Databricks. يمكن أيضًا دمج العديد من المكتبات مفتوحة المصدر بسلاسة مع Databricks. يمكنك إعداد مجموعات بسرعة وإنشاء بيئة Apache Spark مُدارة بالكامل إذا كان لديك وصول إلى مدى توفر وقابلية التوسع للعديد من موفري الخدمات السحابية. يمكن تكوين المجموعات وإعدادها وضبطها باستخدام Databricks دون الحاجة إلى المراقبة المستمرة للحفاظ على الأداء الأمثل والاعتمادية.
الاختلافات الأساسية بين Snowflake و Databricks
معمار
Snowflake هو نظام بدون خادم يعتمد على ANSI SQL مع تخزين متميز تمامًا وطبقات معالجة حسابية.
يخزن كل مستودع افتراضي (على سبيل المثال ، مجموعة الحوسبة) في Snowflake مجموعة فرعية من مجموعة البيانات بأكملها محليًا أثناء استخدام المعالجة المتوازية على نطاق واسع (MPP) لإجراء الاستعلامات.
من أجل تنظيم البيانات الداخلية وتحسينها إلى تنسيق عمودي مضغوط يمكن تخزينه في السحابة ، يستخدم Snowflake أقسامًا صغيرة.
حقيقة أن Snowflake تحافظ على جميع جوانب إدارة البيانات ، بما في ذلك حجم الملف ، والضغط ، والهيكل ، والبيانات الوصفية ، والإحصاءات ، وعناصر البيانات الأخرى التي لا تكون مرئية على الفور للمستخدمين ولا يمكن الوصول إليها إلا من خلال استعلامات SQL ، تتيح القيام بكل ذلك تلقائيا.
تُستخدم المستودعات الافتراضية ، وهي مجموعات محسوبة تتكون من العديد من عقد MPP ، للقيام بجميع عمليات المعالجة داخل Snowflake.
يعتبر كل من Snowflake و Databricks كلاهما من الحلول SaaS ، ومع ذلك ، فإن بنية Databricks مختلفة تمامًا لأنها مبنية على Spark.
يمكن تثبيت محرك متعدد اللغات يسمى Spark في السحابة ويعتمد على عقد أو مجموعات فردية. تستخدم Databricks حاليًا AWS و GCP و Azure ، تمامًا مثل Snowflake.
يشكل مستوى التحكم ومستوى البيانات هيكله. يتم تضمين جميع البيانات التي تمت معالجتها في مستوى البيانات ، بينما توجد جميع خدمات الواجهة الخلفية التي تتم إدارتها بواسطة حوسبة Databricks Serverless في مستوى التحكم.
تتيح الحوسبة بدون خادم للمسؤولين إنشاء نقاط نهاية SQL بدون خادم تتم إدارتها بالكامل بواسطة Databricks وتوفر الحوسبة الفورية.
بينما تتم مشاركة الموارد الحسابية لغالبية حسابات Databricks الأخرى داخل الحساب السحابي أو مستوى البيانات التقليدي ، تتم مشاركة هذه الموارد في مستوى بيانات بدون خادم.
تتكون بنية Databricks من عدة أجزاء مهمة:
- داتابريكس دلتا ليك
- محرك دلتا داتابريكس
- MLFlow
هيكل البيانات
يمكن حفظ وتحميل كل من الملفات شبه المهيكلة والمنظمة باستخدام Snowflake دون الحاجة إلى أداة ETL لترتيب البيانات أولاً قبل استيرادها إلى EDW.
تقوم Snowflake على الفور بتحويل البيانات إلى تنسيقها الداخلي المنظم عند إرسال البيانات. على عكس Data Lake ، لا يحتاج Snowflake منك إلى توفير بنية لبياناتك غير المهيكلة قبل أن تتمكن من تحميلها والتفاعل معها.
يمكن استخدام جميع أنواع البيانات مع Databricks بتنسيقها الأصلي. لإعطاء بنية بياناتك غير المهيكلة بحيث يمكن استخدامها بواسطة أدوات أخرى مثل Snowflake ، يمكنك حتى استخدام Databricks كأداة ETL.
في النقاش بين Databricks و Snowflake ، تسود Databricks على Snowflake من حيث بنية البيانات.
ملكية البيانات
يتم فصل طبقات المعالجة والتخزين في Snowflake ، مما يسمح لها بالنمو بشكل مستقل على السحابة. يشير هذا إلى أنه يمكنهم جميعًا التوسع بشكل مستقل في السحابة بناءً على متطلباتك.
سوف تستفيد أموالك من هذا. بالإضافة إلى ذلك ، يتم الاحتفاظ بملكية كلتا الطبقتين. يؤمن Snowflake الوصول إلى البيانات وموارد الجهاز باستخدام تقنية التحكم في الوصول المستند إلى الدور (RBAC).
يتم فصل طبقات معالجة البيانات وتخزينها في Databricks تمامًا ، على عكس الطبقات المنفصلة في Snowflake.
يمكن للمستخدمين وضع بياناتهم في أي مكان وبأي تنسيق ، وسوف تتعامل Databricks معها بشكل فعال لأن هدفها الأساسي هو تطبيق البيانات.
Databricks هو الفائز الواضح في النقاش بين Databricks و Snowflake حيث يمكنك ببساطة استخدامه لمعالجة البيانات.
حماية البيانات
السفر عبر الزمن و Fail-safe هما سمتان خاصتان لـ Snowflake. وظيفة السفر عبر الزمن في Snowflake تحافظ على البيانات في حالة قبل التحديث.
بينما يمكن لعملاء Enterprise اختيار نطاق زمني يصل إلى 90 يومًا ، غالبًا ما يقتصر السفر عبر الزمن على يوم واحد. يمكن لقواعد البيانات والمخططات والجداول استخدام هذه الإمكانية.
عند انتهاء فترة الاحتفاظ بالسفر عبر الزمن ، تبدأ فترة آمنة من الفشل مدتها 7 أيام ، وهي مصممة لحماية البيانات السابقة واستعادتها.
Databricks على غرار كيفية عمل ميزة Snowflake's Time Travel ، تعمل Delta Lake أيضًا. يتم تعيين إصدار للبيانات المحفوظة في Delta Lake تلقائيًا ، مما يسمح للمستخدمين باسترداد إصدارات البيانات السابقة للاستخدام في المستقبل.
تعمل Databricks على Spark ، وبما أن Spark مبنية على تخزين على مستوى الكائن ، فإن Databricks لا تخزن أبدًا أي بيانات.
هذه واحدة من مزاياها الرئيسية. هذا يعني أيضًا أن Databricks قد تتعامل مع حالات الاستخدام للأنظمة المحلية.
حماية
يتم تشفير جميع البيانات تلقائيًا في وضع عدم التشغيل داخل Snowflake.
تحدث جميع الاتصالات بين مستوى التحكم ومستوى البيانات داخل الشبكة الخاصة لمزود السحابة ، ويتم تأمين جميع البيانات المحفوظة داخل Databricks.
يوفر كلا الخيارين RBAC (التحكم في الوصول المستند إلى الدور). تلتزم Snowflake و Databricks بالعديد من القوانين والشهادات ، بما في ذلك SOC 2 Type II و ISO 27001 و HIPAA و GDPR.
ومع ذلك ، نظرًا لأن Databricks تعمل فوق التخزين على مستوى الكائن مثل AWS S3 و Azure Blob Storage و سحابة جوجل التخزين ، وما إلى ذلك ، فإنه يفتقر إلى طبقة تخزين على عكس ندفة الثلج.
الأداء
من حيث الأداء ، تعتبر Snowflake و Databricks من الحلول المتباينة جذريًا بحيث يصعب مقارنتها.
من الممكن تعديل كل معيار لتقديم قصة مختلفة قليلاً. خير مثال على ذلك هو دراسة حديثة أجرته Databricks حول معيار TPC-DS.
من حيث المقارنة وجهاً لوجه ، يدعم Snowflake و Databricks حالات استخدام مختلفة قليلاً ، ولا يتفوق أي منها بطبيعته على الآخر.
ومع ذلك ، قد يكون Snowflake خيارًا مفضلًا للاستعلامات التفاعلية نظرًا لأنه يحسن كل مساحة التخزين للوصول إلى البيانات في لحظة الاستيعاب.
استخدام القضية
يتم دعم حالات استخدام BI و SQL بشكل جيد بواسطة Databricks و Snowflake.
يوفر Snowflake برامج تشغيل JDBC و ODBC سهلة التكامل مع البرامج الأخرى.
نظرًا لأن العملاء ليسوا مضطرين لإدارة البرنامج ، فهو مشهور في الغالب بحالات استخدامه في ذكاء الأعمال وللشركات التي تختار نظامًا تحليليًا مباشرًا.
تضيف بحيرة دلتا مفتوحة المصدر التي أطلقها Databricks طبقة إضافية من الاستقرار إلى Data Lake في هذه الأثناء. يمكن للعملاء إرسال استعلامات SQL إلى Delta Lake بأداء رائع.
نظرًا لتنوعها وتقنياتها الفائقة ، تشتهر Databricks بحالات الاستخدام التي تقلل من قفل البائع ، وهي مناسبة بشكل أفضل لأعباء عمل ML ، ومساعدة عمالقة التكنولوجيا.
التسعير
يمكن للعملاء الوصول إلى أربعة عروض على مستوى المؤسسة باستخدام Snowflake. Standard و Enterprise و Business Critical و Virtual Private Snowflake هي الإصدارات الأربعة المتاحة. معلومات السعر الكاملة متاحة هنا.
من ناحية أخرى ، فإن مستويات الأسعار التجارية الثلاثة التي تقدمها Databricks هي أساسية ومتميزة ومؤسسة. يمكنك عرض قائمة الأسعار بالكامل بشكل صحيح هنا.
وفي الختام
تشمل أدوات تحليل البيانات الممتازة Snowflake و Databricks.
هناك مزايا وعيوب لكل منها. تلعب أنماط الاستخدام وأحجام البيانات وأعباء العمل واستراتيجية البيانات دورًا عند تحديد النظام الأساسي المثالي لعملك.
تعتبر Snowflake مناسبة بشكل أفضل لأولئك الذين لديهم خبرة في SQL ولتحويل البيانات وتحليلها بشكل نموذجي.
تعتبر أعباء العمل المتدفقة و ML و AI وعلوم البيانات أكثر ملاءمة لأدوات Databricks بسبب محرك Spark الخاص بها ، والذي يدعم استخدام العديد من اللغات.
من أجل اللحاق باللغات الأخرى ، قدم Snowflake دعمًا لـ Python و Java و Scala.
يدعي البعض أن Snowflake يقلل من التخزين أثناء الاستيعاب ، لذلك فهو متفوق على الاستعلامات التفاعلية.
بالإضافة إلى ذلك ، فهو ممتاز في إنتاج التقارير ولوحات المعلومات وإدارة أحمال عمل ذكاء الأعمال. من حيث مستودع البيانات ، فإنه يعمل بشكل جيد.
ومع ذلك ، فقد لاحظ بعض المستخدمين أنه يعاني من كميات كبيرة من البيانات ، مثل تلك التي تظهر في تطبيقات البث. تنتصر ندفة الثلج في منافسة مباشرة تعتمد على مهارات تخزين البيانات.
ومع ذلك ، فإن Databricks ليس في الواقع مستودع بيانات. تعتبر منصة البيانات الخاصة بها أكثر شمولاً ولديها إمكانات فائقة في تدريس اللغة الإنجليزية وعلوم البيانات وتعلم الآلة مقارنةً بـ Snowflake.
لا يتحكم المستخدمون في تكلفة تخزين العناصر المُدارة حيث يقومون بتخزين بياناتهم. بحيرة البيانات ومعالجة البيانات هما الموضوعان الرئيسيان.
ومع ذلك ، فهو يستهدف على وجه التحديد علماء البيانات والمحللين المهرة للغاية.
في الختام ، ينتصر Databricks للجمهور التقني. يمكن لكل من المستخدمين المتمرسين تقنيًا وغير البارعين تقنيًا استخدام Snowflake بسهولة.
تتوفر جميع ميزات إدارة البيانات التي يقدمها Snowflake تقريبًا من خلال Databricks وغير ذلك الكثير. لكن تشغيله أكثر صعوبة ، وينطوي على منحنى تعليمي عالٍ ، ويحتاج إلى مزيد من الصيانة.
ومع ذلك ، يمكنه التعامل مع نطاق أكبر بكثير من أحمال عمل البيانات واللغات. وأولئك الذين هم على دراية بأباتشي سبارك سوف يميلون نحو Databricks.
يعد Snowflake مناسبًا بشكل أفضل للعملاء الذين يرغبون في تثبيت مستودع بيانات جيد ومنصة تحليلات بسرعة دون التورط في الإعدادات أو تفاصيل علوم البيانات أو الإعداد اليدوي.
هذا أيضًا لا يدعي أن Snowflake أداة بسيطة أو للمستخدمين الجدد. لا على الإطلاق.
إنها ليست راقية مثل Databricks ؛ هذا النظام الأساسي أكثر ملاءمة لهندسة البيانات المعقدة ، و ETL ، وعلوم البيانات ، وتطبيقات البث.
Snowflake هو مستودع بيانات للتحليلات التي تخزن بيانات الإنتاج. بالإضافة إلى ذلك ، فهو مفيد للأفراد الذين يرغبون في البدء صغيرًا والتقدم تدريجيًا وكذلك للمبتدئين.
اترك تعليق