У сувязі з ростам важнасці аналітыкі даных і кіравання данымі для прадпрыемстваў параўнанне платформ даных Snowflake і Databricks неабходна для сучаснага рынку.
Арганізацыям неабходны механізм для збору ўсіх даных, неабходных для ацэнкі, у адным месцы, дзе яны могуць быць гатовыя да здабычы даных, паколькі аб'ём даных для вывучэння паступова расце.
Без сумневу, вядомыя воблачныя сістэмы даных Snowflake і Databricks з'яўляюцца лідэрамі галіны. Якая платформа перадачы дадзеных ідэальна падыходзіць для вашай кампаніі?
Колькасць, хуткасць і якасць, якія патрабуюць прыкладанні бізнес-аналітыкі, забяспечваюцца Snowflake і Databricks.
Хоць ёсць адрозненні, ёсць і шмат паралеляў. Яны маюць выразную арыентацыю, якая прыкметна пры ўважлівым разглядзе.
Заснавальнікі Apache Spark стварылі прадпрыемства па вытворчасці карпаратыўнага праграмнага забеспячэння Databricks.
Ён славіцца тым, што аб'ядноўвае найвялікшыя аспекты азёр даных і сховішчы даных у архітэктуру Lakehouse.
Бізнэс па сховішчах дадзеных Snowflake прапануе паслугі воблачнага захоўвання і доступу з мінімальнымі клопатамі. Ён замацоўвае сваю пазіцыю як рашэнне, якое забяспечвае бяспечны доступ да вашых даных і пры гэтым патрабуе практычна невялікага абслугоўвання.
Гэты артыкул прапануе вам падрабязнае параўнанне Snowflake Vs. Databricks і тлумачыць перавагі кожнага прадукту, каб вы маглі вырашыць, які лепш для вашага бізнесу. Пачнем з іх знаёмства.
Што такое Сняжынка?
Snowflake - гэта цалкам кіраваны сэрвіс, які прапануе кліентам практычна бязмежную маштабаванасць адначасовых працоўных нагрузак для простай інтэграцыі даных, загрузкі, аналізу і сумеснага выкарыстання.
Возера даных, інжынірынг даных, распрацоўка даных, навука аб даных і бяспечнае спажыванне агульных даных - некаторыя з яго тыповых ужыванняў.
Вылічэнні і захоўванне натуральным чынам падзеленыя адметным дызайнам Snowflake.
З дапамогай гэтай архітэктуры вы можаце практычна забяспечыць усім сваім карыстальнікам і працоўным нагрузкам даных доступ да адной копіі вашых даных без якіх-небудзь негатыўных наступстваў для прадукцыйнасці.
Для стабільнага карыстацкага досведу Snowflake дазваляе незаўважна выконваць рашэнне для перадачы дадзеных у розных месцах і ў розных воблаках.
Выдаляючы складанасць асноўных хмарных інфраструктур, Snowflake робіць гэта магчымым.
Snowflake Data Marketplace, які прапануе мноства варыянтаў узаемадзеяння з тысячамі кліентаў Snowflake, таксама дае вам доступ да агульных набораў даных і сэрвісаў даных.
Асаблівасці
- Больш эфектыўнае прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных: З дапамогай Snowflake вы можаце ліквідаваць бункеры дадзеных і даць кожнаму ў бізнэсе доступ да карыснай інфармацыі. Гэта важны пачатковы крок у паляпшэнні партнёрскіх адносін, аптымізацыі цэнаўтварэння, скарачэнні аперацыйных выдаткаў, павышэнні эфектыўнасці продажаў і многім іншым.
- Палепшыце хуткасць і якасць аналітыкі: Вы можаце ўзмацніць канвеер аналітыкі з дапамогай Snowflake, пераключыўшыся з начных пакетных загрузак на патокі даных у рэальным часе. Дазваляючы кожнаму ў вашым бізнэсе бяспечны, адначасовы і кантраляваны доступ да вашага сховішча даных, вы можаце палепшыць якасць аналітыкі на працы. Гэта зніжае выдаткі і ручную працу, дазваляючы фірмам аптымальна размяркоўваць рэсурсы для максімізацыі прыбытку.
- Абмен дадзенымі з наладай: Вы можаце стварыць свой уласны абмен дадзенымі са Snowflake, што дазваляе бяспечна перадаваць рэгламентаваныя даныя ў рэжыме рэальнага часу. Акрамя таго, гэта служыць матывацыяй для развіцця больш моцных злучэнняў перадачы дадзеных з партнёрамі, кліентамі і іншымі бізнес-падраздзяленнямі. Гэта дасягаецца шляхам атрымання 360-градуснай перспектывы вашага спажыўца, якая прапануе інфармацыю аб важных характарыстыках кліента, уключаючы інтарэсы, род заняткаў і многае іншае.
- Лепшы прадукт і карыстацкі досвед: Вы можаце лепш зразумець паводзіны карыстальнікаў і выкарыстанне прадукту з дапамогай Snowflake. Акрамя таго, вы можаце выкарыстоўваць увесь набор даных, каб задаволіць кліентаў, значна палепшыць сваю лінейку прадуктаў і прасоўваць інавацыі ў галіне навукі аб дадзеных.
- высокая бяспеку: Усе даныя аб адпаведнасці і кібербяспецы можна цэнтралізаваць у бяспечным возеры даных. Хуткая рэакцыя на інцыдэнт гарантуецца азёрамі дадзеных сняжынак. Аб'яднанне велізарных аб'ёмаў журналаў у адным месцы і хуткая ацэнка дадзеных журналаў за гады дазваляюць атрымаць поўную карціну здарэння. Паўструктураваныя часопісы і структураваныя карпаратыўныя даныя цяпер можна аб'ядноўваць у адно возера даных. Без усялякай індэксацыі Snowflake дазваляе вам уступіць у дзверы, адначасова спрашчаючы рэдагаванне і змяненне дадзеных пасля іх імпарту.
Што такое Збор дадзеных?
Databricks - гэта воблачная платформа дадзеных, якая кіруецца Apache Spark. Ён сканцэнтраваны ў асноўным на аналітыцы вялікіх даных і супрацоўніцтве.
Вы можаце прадаставіць поўную працоўную прастору Data Science для Бізнес-аналітыкі, навукоўцы па апрацоўцы дадзеных і інжынеры па апрацоўцы дадзеных для ўзаемадзеяння з выкарыстаннем Databricks' Machine Learning Runtime, кантраляванай ML Flow і Collaborative Notebooks.
Бібліятэкі Dataframes і Spark SQL, якія дазваляюць працаваць са структураванымі дадзенымі, знаходзяцца ў Databricks.
У дадатак да дапамогі ў стварэнні Штучны Інтэлект рашэнні, Databricks дазваляе лёгка рабіць высновы з вашых бягучых даных.
Акрамя таго, Databricks прапануе мноства бібліятэк для навучанне з дапамогай машыны, у тым ліку Tensorflow, Pytorch і іншыя, для стварэння і навучання мадэляў машыннага навучання.
Шырокі спектр бізнес-кліентаў выкарыстоўвае Databricks для выканання маштабных вытворчых працэсаў у самых розных варыянтах выкарыстання і сектарах, уключаючы ахову здароўя, медыя і забавы, фінансавыя паслугі, рознічны гандаль і многае іншае.
Асаблівасці
- Возера Дэльта: Databricks мае ўзровень захоўвання транзакцый з адкрытым зыходным кодам і прызначаны для выкарыстання на працягу ўсяго жыццёвага цыкла даных. Гэты ўзровень можна выкарыстоўваць для забеспячэння маштабаванасці даных і надзейнасці вашага бягучага возера даных.
- Інтэрактыўныя сшыткі: Вы можаце хутка атрымліваць доступ да сваіх даных, аналізаваць іх, ствараць мадэлі з іншымі і дзяліцца свежай, карыснай інфармацыяй, калі ў вас ёсць патрэбныя інструменты і мова. Scala, R, SQL і Python - гэта толькі некаторыя з моў, якія падтрымліваюцца Databricks.
- навучанне з дапамогай машыны: З дапамогай перадавых фрэймворкаў, такіх як Tensorflow, Scikit-Learn і Pytorch, Databricks дае вам доступ у адзін клік да папярэдне сканфігураваных асяроддзяў машыннага навучання. Вы можаце дзяліцца эксперыментамі і кантраляваць іх, сумесна кіраваць мадэлямі і паўтараць запускі з аднаго цэнтральнага сховішча.
- Палепшаны рухавік Spark: Вы можаце атрымаць самыя апошнія версіі Apache Spark з дапамогай Databricks. Розныя бібліятэкі з адкрытым зыходным кодам таксама можна бесперашкодна інтэграваць з Databricks. Вы можаце хутка наладзіць кластары і стварыць цалкам кіраванае асяроддзе Apache Spark, калі ў вас ёсць доступ да даступнасці і маштабаванасці некалькіх пастаўшчыкоў воблачных паслуг. Кластары можна сканфігураваць, наладзіць і наладзіць з дапамогай Databricks без неабходнасці пастаяннага маніторынгу для падтрымання аптымальнай прадукцыйнасці і надзейнасці.
Асноўныя адрозненні паміж Snowflake і Databricks
Архітэктура
Snowflake - гэта бессерверная сістэма на аснове ANSI SQL з цалкам адрозным сховішчам і ўзроўнямі апрацоўкі вылічэнняў.
Кожнае віртуальнае сховішча (напрыклад, вылічальны кластар) у Snowflake захоўвае падмноства ўсяго набору даных лакальна, выкарыстоўваючы масавую паралельную апрацоўку (MPP) для выканання запытаў.
Для ўнутранай арганізацыі даных і іх аптымізацыі ў сціснуты слупковы фармат, які можна захоўваць у воблаку, Snowflake выкарыстоўвае мікрападзелы.
Той факт, што Snowflake падтрымлівае ўсе аспекты кіравання данымі, уключаючы памер файла, сціск, структуру, метададзеныя, статыстыку і іншыя элементы даных, якія не адразу бачныя карыстальнікам і да якіх можна атрымаць доступ толькі праз запыты SQL, дазваляе зрабіць усё гэта аўтаматычна.
Віртуальныя сховішчы, якія ўяўляюць сабой вылічальныя кластары, якія складаюцца з мноства вузлоў MPP, выкарыстоўваюцца для выканання ўсёй апрацоўкі ў Snowflake.
Snowflake і Databricks з'яўляюцца рашэннямі SaaS, аднак архітэктура Databricks моцна адрозніваецца, таму што яна пабудавана на Spark.
Шматмоўны рухавік пад назвай Spark можа быць усталяваны ў воблаку і заснаваны на адзіночных вузлах або кластарах. У цяперашні час Databricks выкарыстоўвае AWS, GCP і Azure, як і Snowflake.
Плоскасць кіравання і плоскасць дадзеных складаюць яго структуру. Усе апрацаваныя даныя змяшчаюцца ў плоскасці даных, у той час як усе бэкэнд-сэрвісы, якімі кіруе Databricks Serverless computing, знаходзяцца ў плоскасці кіравання.
Бессерверныя вылічэнні дазваляюць адміністратарам ствараць бессерверныя канчатковыя кропкі SQL, якія цалкам кіруюцца Databricks і прапануюць імгненныя вылічэнні.
У той час як вылічальныя рэсурсы для большасці іншых разлікаў Databricks выкарыстоўваюцца ў воблачным уліковым запісе або традыцыйнай плоскасці даных, гэтыя рэсурсы выкарыстоўваюцца ў бессервернай плоскасці даных.
Архітэктура Databricks складаецца з некалькіх важных частак:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Структура дадзеных
Як паўструктураваныя, так і структураваныя файлы можна захоўваць і загружаць з дапамогай Snowflake без неабходнасці выкарыстання інструмента ETL для ўпарадкавання даных перад іх імпартам у EDW.
Snowflake імгненна пераўтворыць даныя ў свой унутраны арганізаваны фармат пры адпраўцы. У адрозненне ад Data Lake, Snowflake не патрабуе, каб вы забяспечвалі структуру вашых неструктураваных даных, перш чым вы зможаце загрузіць іх і ўзаемадзейнічаць з імі.
Усе тыпы даных можна выкарыстоўваць з Databricks у іх зыходным фармаце. Каб надаць вашай неструктураванай структуры дадзеных так, каб яе маглі выкарыстоўваць іншыя інструменты, такія як Snowflake, вы нават можаце выкарыстоўваць Databricks як інструмент ETL.
У спрэчцы паміж Databricks і Snowflake Databricks пераважае над Snowflake з пункту гледжання структуры даных.
Права ўласнасці на дадзеныя
Слаі апрацоўкі і захоўвання падзеленыя ў Snowflake, што дазваляе ім расці незалежна ў воблаку. Гэта азначае, што ўсе яны могуць самастойна маштабавацца ў воблаку ў адпаведнасці з вашымі патрабаваннямі.
Вашы фінансы выйграюць ад гэтага. Акрамя таго, права ўласнасці абодвух слаёў захоўваецца. Snowflake забяспечвае доступ да дадзеных і машынных рэсурсаў з дапамогай метаду кіравання доступам на аснове роляў (RBAC).
Узроўні апрацоўкі і захоўвання даных Databricks цалкам раз'яднаныя, у адрозненне ад развязаных слаёў у Snowflake.
Карыстальнікі могуць размяшчаць свае даныя куды заўгодна ў любым фармаце, і Databricks будзе эфектыўна з імі апрацоўваць, таму што яго асноўнай мэтай з'яўляецца прымяненне даных.
Databricks з'яўляецца відавочным пераможцам у дэбатах паміж Databricks і Snowflake, паколькі вы можаце проста выкарыстоўваць яго для апрацоўкі даных.
Абарона дадзеных
Падарожжа ў часе і безадмоўнасць - дзве асаблівыя характарыстыкі Snowflake. Функцыя "Падарожжа ў часе" Snowflake захоўвае даныя ў стане перад абнаўленнем.
У той час як карпаратыўныя кліенты могуць выбраць часовы дыяпазон да 90 дзён, падарожжа ў часе часта абмежавана адным днём. Базы даных, схемы і табліцы могуць выкарыстоўваць гэтую магчымасць.
Па заканчэнні тэрміну захоўвання Time Travel пачынаецца 7-дзённы бяспечны перыяд, які прызначаны для абароны і аднаўлення папярэдніх даных.
Databricks Падобна таму, як працуе функцыя «Падарожжа ў часе» Snowflake, функцыя Delta Lake працуе таксама. Версіі даных, якія захоўваюцца ў Delta Lake, аўтаматычна ствараюцца, што дазваляе карыстальнікам атрымліваць больш раннія версіі даных для далейшага выкарыстання.
Databricks працуе на Spark, і паколькі Spark пабудаваны на аб'ектным сховішчы, Databricks ніколі не захоўвае ніякіх даных.
Гэта адна з галоўных яго пераваг. Гэта таксама азначае, што Databricks можа апрацоўваць выпадкі выкарыстання для лакальных сістэм.
бяспекі
Усе даныя аўтаматычна шыфруюцца ў спакоі ў Snowflake.
Усе сувязі паміж плоскасцю кіравання і плоскасцю даных адбываюцца ў прыватнай сетцы воблачнага пастаўшчыка, і ўсе даныя, якія захоўваюцца ў Databricks, абаронены.
Абодва варыянты прапануюць RBAC (кантроль доступу на аснове роляў). Snowflake і Databricks прытрымліваюцца некалькіх законаў і сертыфікатаў, у тым ліку SOC 2 тыпу II, ISO 27001, HIPAA і GDPR.
Аднак, паколькі Databricks працуе па-над сховішчам аб'ектнага ўзроўню, такім як AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Захоўванне і г.д., у адрозненне ад Snowflake у яго адсутнічае пласт захоўвання.
прадукцыйнасць
З пункту гледжання прадукцыйнасці Snowflake і Databricks настолькі кардынальна непадобныя рашэнні, што параўноўваць іх даволі складана.
Можна змяніць кожны эталон, каб прадставіць крыху іншую гісторыю. Выдатным прыкладам гэтага з'яўляецца Нядаўняе даследаванне праведзены Databricks адносна тэсту TPC-DS.
З пункту гледжання непасрэднага параўнання, Snowflake і Databricks падтрымліваюць некалькі розныя варыянты выкарыстання, і ні адзін па сваёй сутнасці не пераўзыходзіць іншы.
Аднак Snowflake можа быць пераважным варыянтам для інтэрактыўных запытаў, паколькі ён аптымізуе ўсё сховішча для доступу да даных у момант прыёму.
Use Case
Выпадкі выкарыстання BI і SQL добра падтрымліваюцца Databricks і Snowflake.
Snowflake забяспечвае драйверы JDBC і ODBC, якія лёгка інтэграваць з іншым праграмным забеспячэннем.
Улічваючы, што кліентам не трэба адміністраваць праграму, яна ў асноўным вядомая сваімі варыянтамі выкарыстання ў BI і для прадпрыемстваў, якія выбіраюць простую аналітычную платформу.
Delta Lake з адкрытым зыходным кодам, які Databricks выпусціла, тым часам дадае дадатковы ўзровень стабільнасці іх Data Lake. Кліенты могуць адпраўляць SQL-запыты ў Delta Lake з высокай прадукцыйнасцю.
Улічваючы разнастайнасць і выдатную тэхналогію, Databricks добра вядомы сваімі варыянтамі выкарыстання, якія мінімізуюць прывязку да пастаўшчыка, лепш падыходзяць для працоўных нагрузак ML і дапамагаюць тэхналагічным гігантам.
Цэннiк
Кліенты маюць доступ да чатырох відаў карпаратыўнага ўзроўню са Snowflake. Даступныя чатыры версіі: Standard, Enterprise, Business Critical і Virtual Private Snowflake. Уся інфармацыя пра цэны даступная тут.
З іншага боку, Databricks прапануе тры камерцыйныя цэнавыя ўзроўні: базавы, прэміум і карпаратыўны. Вы можаце прагледзець увесь прайс-ліст прама тут.
заключэнне
Выдатныя інструменты аналізу даных ўключаюць Snowflake і Databricks.
У кожнага ёсць перавагі і недахопы. Шаблоны выкарыстання, аб'ёмы даных, працоўныя нагрузкі і стратэгія даных - усё гэта ўваходзіць у гульню пры прыняцці рашэння аб тым, якая платформа ідэальна падыходзіць для вашага бізнесу.
Snowflake лепш падыходзіць для тых, хто мае вопыт працы з SQL і для тыповага пераўтварэння і аналізу даных.
Рабочыя нагрузкі па струменевай перадачы, ML, AI і data science лепш падыходзяць для Databricks дзякуючы механізму Spark, які падтрымлівае выкарыстанне шматлікіх моў.
Каб дагнаць іншыя мовы, Snowflake прадставіла падтрымку Python, Java і Scala.
Некаторыя сцвярджаюць, што Snowflake мінімізуе захоўванне падчас прыёму, таму лепш падыходзіць для інтэрактыўных запытаў.
Акрамя таго, ён выдатна спраўляецца з стварэннем справаздач і прыборных панэляў і кіраваннем працоўнымі нагрузкамі BI. З пункту гледжання сховішча дадзеных, ён працуе добра.
Тым не менш, некаторыя карыстальнікі адзначылі, што ён пакутуе ад вялікіх аб'ёмаў даных, такіх як тыя, якія можна ўбачыць у струменевых праграмах. Сняжынка трыумфуе ў прамым спаборніцтве, заснаваным на навыках захоўвання дадзеных.
Аднак Databricks насамрэч не з'яўляецца сховішчам дадзеных. Яго платформа дадзеных больш поўная і мае лепшыя магчымасці ELT, навукі аб дадзеных і машыннага навучання, чым у Snowflake.
Карыстальнікі не кантралююць кошт сховішча кіраваных аб'ектаў, дзе яны захоўваюць свае даныя. Галоўныя тэмы - возера даных і апрацоўка даных.
Аднак ён спецыяльна арыентаваны на навукоўцаў па дадзеных і надзвычай кваліфікаваных аналітыкаў.
У заключэнне, Databricks трыумфуе для тэхнічнай аўдыторыі. Як тэхнічна падкаваныя, так і не тэхнічна падкаваныя карыстальнікі могуць лёгка выкарыстоўваць Snowflake.
Амаль усе функцыі кіравання дадзенымі, якія прапануе Snowflake, даступныя праз Databricks і многае іншае. Але з ім больш складана працаваць, ён патрабуе доўгага навучання і патрабуе большага абслугоўвання.
Тым не менш, ён можа апрацоўваць значна большы дыяпазон працоўных нагрузак дадзеных і моў. А тыя, хто знаёмы з Apache Spark, будуць схіляцца да Databricks.
Snowflake лепш падыходзіць для кліентаў, якія жадаюць хутка ўсталяваць добрае сховішча даных і платформу аналітыкі, не загразнуўшы ў наладах, дэталях навукі аб даных або ўручную.
Гэта таксама не азначае, што Snowflake з'яўляецца простым інструментам або для новых карыстальнікаў. Зусім няма.
Гэта не такі высокі клас, як Databricks; гэтая платформа больш падыходзіць для складанай інжынерыі дадзеных, ETL, навукі аб дадзеных і струменевых прыкладанняў.
Snowflake - гэта сховішча дадзеных для аналітыкі, якое захоўвае вытворчыя даныя. Акрамя таго, гэта карысна для асоб, якія хочуць пачаць з малога і паступова нарошчваць, а таксама для пачаткоўцаў.
Пакінуць каментар