Поради нарастващото значение на анализа на данни и управлението на данни за предприятията, сравнението на платформите за данни Snowflake и Databricks е необходимо за днешния пазар.
Организациите се нуждаят от механизъм за събиране на всички данни, които трябва да оценят, на едно място, където могат да бъдат готови за извличане на данни, тъй като количеството данни, които трябва да бъдат проучени, нараства постепенно.
Без съмнение, всепризнатите облачно базирани системи за данни Snowflake и Databricks са лидери в индустрията. Коя платформа за данни обаче е идеална за вашата компания?
Количеството, скоростта и качеството, които приложенията за бизнес разузнаване изискват, се предоставят от Snowflake и Databricks.
Въпреки че има различия, има и много паралели. Те имат отчетлива ориентация, която е очевидна при внимателно разглеждане.
Основателите на Apache Spark създадоха корпоративния софтуерен бизнес Databricks.
Той е известен с това, че обединява най-великите аспекти на езерата от данни и складове за данни в архитектура на Lakehouse.
Бизнесът за съхранение на данни Snowflake предлага базирани на облак услуги за съхранение и достъп с минимални проблеми. Той установява репутацията си на решение, което предлага сигурен достъп до вашите данни, като същевременно изисква почти малко поддръжка.
Тази статия ви предлага подробно сравнение на Snowflake Vs. Databricks и обяснява предимствата на всеки продукт, така че да можете да решите кой е най-добрият за вашия бизнес. Да започнем с тяхното представяне.
Какво е Снежинка?
Snowflake е напълно управлявана услуга, която предлага на клиентите почти неограничена мащабируемост на едновременни работни натоварвания за проста интеграция на данни, зареждане, анализ и споделяне.
Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science и безопасното потребление на споделени данни са някои от типичните му приложения.
Компютрите и съхранението са естествено разделени от отличителния дизайн на Snowflake.
С помощта на тази архитектура можете на практика да предоставите на всички ваши потребители и натоварвания с данни достъп до едно копие на вашите данни, без да страдате от отрицателни ефекти върху производителността.
За последователно потребителско изживяване Snowflake ви позволява да изпълнявате вашето решение за данни невидимо в различни местоположения и облаци.
Чрез премахване на сложността на основните облачни инфраструктури, Snowflake го прави осъществимо.
Пазарът на данни на Snowflake, който предлага много опции за взаимодействие с хиляди клиенти на Snowflake, също така ви дава достъп до споделени набори от данни и услуги за данни.
Характеристики:
- По-ефективно вземане на решения, базирани на данни: Със Snowflake можете да елиминирате изоставените данни и да предоставите на всеки в бизнеса достъп до полезна информация. Това е решаваща начална стъпка за подобряване на партньорските взаимоотношения, оптимизиране на цените, намаляване на разходите, свързани с операциите, повишаване на ефективността на продажбите и много други неща.
- Подобрете скоростта и качеството на анализа: Можете да подсилите своя тръбопровод за анализ със Snowflake, като превключите от нощни пакетни зареждания към потоци от данни в реално време. Като позволите на всеки във вашия бизнес безопасен, едновременен и контролиран достъп до вашето хранилище за данни, можете да подобрите качеството на анализа на работа. Това намалява разходите и ръчния труд, позволявайки на фирмите да разпределят ресурсите оптимално, за да увеличат максимално приходите.
- Обмен на данни с персонализиране: Можете да създадете свой собствен обмен на данни със Snowflake, което ви позволява да предавате живи, регулирани данни по безопасен начин. Освен това служи като мотивация за развитие на по-силни връзки за данни с партньори, клиенти и други бизнес единици. Той постига това чрез получаване на 360-градусова перспектива на вашия потребител, която предлага информация за важни характеристики на клиента, включително интереси, професия и много други.
- По-добро продуктово и потребителско изживяване: Можете да разберете по-добре поведението на потребителите и употребата на продукта със Snowflake на място. Освен това можете да използвате целия набор от данни, за да удовлетворите клиентите, значително да подобрите продуктовата си линия и да насърчите иновациите в науката за данните.
- Силна сигурност: Всички данни за съответствие и киберсигурност могат да бъдат централизирани в защитено езеро от данни. Бързата реакция при инцидент е гарантирана от езера с данни за снежинки. Комбинирането на огромни количества регистрационни данни на едно място и бързата оценка на регистрационни данни за години ви позволява да получите пълната картина на дадено събитие. Полуструктурирани регистрационни файлове и структурирани корпоративни данни вече могат да се комбинират в едно езеро от данни. Без никакво индексиране, Snowflake ви позволява да влезете във вратата, като същевременно улеснява редактирането и промяната на данни, след като бъдат импортирани.
Какво е Датчици за данни?
Databricks е базирана на облак платформа за данни, управлявана от Apache Spark. Фокусира се главно върху анализа на големи данни и сътрудничеството.
Можете да предоставите пълно работно пространство Data Science за Бизнес анализатори, Data Scientists и Data Engineers за взаимодействие с помощта на Databricks' Machine Learning Runtime, контролиран ML Flow и Collaborative Notebooks.
Dataframes и Spark SQL библиотеки, които ви позволяват да работите със структурирани данни, се намират в Databricks.
Освен че ви помага да създавате Изкуствен интелект решения, Databricks улеснява извличането на заключения от вашите текущи данни.
Освен това Databricks предлага разнообразие от библиотеки за машинно обучение, включително Tensorflow, Pytorch и други, за изграждане и обучение на модели за машинно обучение.
Широка гама от бизнес клиенти използва Databricks за извършване на масивни производствени процеси в огромно разнообразие от случаи на употреба и сектори, включително здравеопазване, медии и развлечения, финансови услуги, търговия на дребно и много други.
Характеристики:
- Езерото Делта: Databricks има транзакционен слой за съхранение, който е с отворен код и е проектиран да се използва през целия жизнен цикъл на данните. Този слой може да се използва за осигуряване на мащабируемост на данните и надеждност на вашето текущо езеро от данни.
- Интерактивни тетрадки: Можете бързо да осъществявате достъп до вашите данни, да ги анализирате, да конструирате модели с други хора и да споделяте свежи, полезни прозрения, когато разполагате с правилните инструменти и език. Scala, R, SQL и Python са само някои от езиците, които се поддържат от Databricks.
- машина обучение: С помощта на авангардни рамки като Tensorflow, Scikit-Learn и Pytorch, Databricks ви дава достъп с едно кликване до предварително конфигурирани среди за машинно обучение. Можете да споделяте и наблюдавате експерименти, да управлявате модели заедно и да копирате изпълнения, всичко това от едно централно хранилище.
- Подобрен Spark Engine: Можете да получите най-новите версии на Apache Spark с помощта на Databricks. Различни библиотеки с отворен код също могат да бъдат безпроблемно интегрирани с Databricks. Можете бързо да настроите клъстери и да създадете напълно управлявана среда на Apache Spark, ако имате достъп до наличността и скалируемостта на няколко доставчици на облачни услуги. Клъстерите могат да бъдат конфигурирани, настройвани и фино настроени с Databricks без необходимост от непрекъснато наблюдение, за да се поддържа оптимална производителност и надеждност.
Основни разлики между Snowflake и Databricks
архитектура
Snowflake е ANSI SQL-базирана безсървърна система с напълно отделно съхранение и изчислителни слоеве за обработка.
Всеки виртуален склад (т.е. изчислителен клъстер) в Snowflake съхранява подмножество от целия набор от данни локално, докато използва масивна паралелна обработка (MPP) за извършване на заявки.
За вътрешна организация на данните и оптимизиране в компресиран колонен формат, който може да се съхранява в облака, Snowflake използва микро дялове.
Фактът, че Snowflake поддържа всички аспекти на управление на данни, включително размер на файла, компресия, структура, метаданни, статистика и други елементи от данни, които не са незабавно видими за потребителите и могат да бъдат достъпни само чрез SQL заявки, позволява всичко това да бъде направено автоматично.
Виртуалните складове, които са изчислени клъстери, съставени от много MPP възли, се използват за извършване на цялата обработка в рамките на Snowflake.
Snowflake и Databricks са SaaS решения, но архитектурата на Databricks е много различна, защото е изградена върху Spark.
Многоезичен двигател, наречен Spark, може да бъде инсталиран в облака и е базиран на единични възли или клъстери. В момента Databricks използва AWS, GCP и Azure, подобно на Snowflake.
Контролна равнина и равнина на данни съставляват неговата структура. Всички обработени данни се съдържат в равнината на данните, докато всички бекенд услуги, управлявани от Databricks Serverless computing, се намират в контролната равнина.
Безсървърното изчисление позволява на администраторите да създават безсървърни SQL крайни точки, които се управляват изцяло от Databricks и предлагат незабавно изчисление.
Докато изчислителните ресурси за повечето други изчисления на Databricks се споделят в облачния акаунт или традиционната равнина на данни, тези ресурси се споделят в равнина на данни без сървър.
Архитектурата на Databricks се състои от няколко важни части:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Структура на данни
Както полуструктурираните, така и структурираните файлове могат да бъдат запазени и качени с помощта на Snowflake, без да е необходим ETL инструмент, който първо да подреди данните, преди да ги импортирате в EDW.
Snowflake незабавно преобразува данните в свой собствен вътрешен, организиран формат, когато данните бъдат изпратени. За разлика от Data Lake, Snowflake не се нуждае от вас да предоставяте структура на вашите неструктурирани данни, преди да можете да ги заредите и взаимодействате с тях.
Всички типове данни могат да се използват с Databricks в техния оригинален формат. За да дадете на вашата неструктурирана структура от данни, така че да може да се използва от други инструменти като Snowflake, можете дори да използвате Databricks като ETL инструмент.
В дебата между Databricks и Snowflake, Databricks надделява над Snowflake по отношение на структурата на данните.
Собственост на данните
Слоевете за обработка и съхранение са разделени в Snowflake, което им позволява да растат независимо в облака. Това показва, че всички те могат да се мащабират независимо в облака въз основа на вашите изисквания.
Вашите финанси ще се възползват от това. Освен това собствеността на двата слоя се запазва. Snowflake осигурява достъп до данни и машинни ресурси с помощта на техниката за контрол на достъпа, базиран на роли (RBAC).
Слоевете за обработка на данни и съхранение на Databricks са напълно отделени, за разлика от отделените слоеве в Snowflake.
Потребителите могат да поставят своите данни навсякъде във всеки формат и Databricks ще се справи ефективно с тях, тъй като основната му цел е приложението на данни.
Databricks е категоричният победител в дебата между Databricks и Snowflake, тъй като можете просто да го използвате за обработка на данните.
Защита на данните
Пътуването във времето и безопасността са две специални характеристики на Snowflake. Функцията за пътуване във времето на Snowflake поддържа данните в състояние преди актуализация.
Докато корпоративните клиенти могат да избират времеви диапазон до 90 дни, пътуването във времето често е ограничено до един ден. Базите данни, схемите и таблиците могат да използват тази възможност.
Когато срокът на съхранение на Time Travel изтече, започва 7-дневен период на безопасност, който е предназначен да защити и възстанови предишни данни.
Databricks Подобно на начина, по който работи функцията за пътуване във времето на Snowflake, работи и тази на Delta Lake. Данните, съхранявани в Delta Lake, се управляват автоматично, което позволява на потребителите да извличат по-ранни версии на данни за бъдеща употреба.
Databricks работи на Spark и тъй като Spark е изграден върху съхранение на ниво обект, Databricks никога не съхранява никакви данни.
Това е едно от основните му предимства. Това също предполага, че Databricks може да обработва случаи на употреба за локални системи.
Охрана
Всички данни се криптират автоматично в покой в Snowflake.
Всички комуникации между контролната равнина и равнината на данни се осъществяват в рамките на частната мрежа на доставчика на облак и всички данни, записани в Databricks, са защитени.
И двете опции предлагат RBAC (контрол на достъпа, базиран на роли). Snowflake и Databricks се придържат към няколко закона и сертификати, включително SOC 2 тип II, ISO 27001, HIPAA и GDPR.
Въпреки това, тъй като Databricks работи върху съхранение на ниво обект като AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Съхранение и т.н., липсва слой за съхранение за разлика от Snowflake.
Производителност
По отношение на производителността, Snowflake и Databricks са толкова коренно различни решения, че е доста предизвикателство да ги сравняваме.
Възможно е да модифицирате всеки бенчмарк, за да представите малко по-различна история. Идеален пример за това е Неотдавнашно проучване проведено от Databricks относно бенчмарка TPC-DS.
От гледна точка на пряко сравнение, Snowflake и Databricks поддържат малко по-различни случаи на употреба и никой не е присъщо по-добър от другия.
Snowflake обаче може да бъде предпочитана опция за интерактивни заявки, тъй като оптимизира цялото съхранение за достъп до данни в момента на поглъщане.
Използвайте делото
Случаите на използване на BI и SQL се поддържат добре от Databricks и Snowflake.
Snowflake предоставя JDBC и ODBC драйвери, които са лесни за интегриране с друг софтуер.
Като се има предвид, че клиентите не трябва да администрират програмата, тя е известна най-вече със своите случаи на използване в BI и за бизнеса, който избира проста аналитична платформа.
Delta Lake с отворен код, който Databricks пусна междувременно, добавя допълнителен слой стабилност към тяхното Data Lake. Клиентите могат да изпращат SQL заявки до Delta Lake с голяма производителност.
Като се има предвид тяхното разнообразие и превъзходна технология, Databricks е добре известен със своите случаи на употреба, които минимизират блокирането на доставчика, са по-подходящи за работни натоварвания на ML и подпомагат технологичните гиганти.
Планове
Клиентите имат достъп до четири изгледа на корпоративно ниво със Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical и Virtual Private Snowflake са четирите налични версии. Цялата информация за цената е налична тук.
От друга страна, трите търговски ценови нива, предлагани от Databricks, са основни, премиум и корпоративни. Можете да видите цялата ценова листа вдясно тук.
Заключение
Отличните инструменти за анализ на данни включват Snowflake и Databricks.
Всеки има предимства и недостатъци. Моделите на използване, обемите на данни, работните натоварвания и стратегията за данни влизат в игра, когато решавате коя платформа е идеална за вашия бизнес.
Snowflake е по-подходящ за тези, които имат опит с SQL и за типична трансформация и анализ на данни.
Работните натоварвания за стрийминг, ML, AI и наука за данни са по-подходящи за Databricks поради неговия двигател Spark, който поддържа използването на множество езици.
За да настигне останалите езици, Snowflake въведе поддръжка за Python, Java и Scala.
Някои твърдят, че Snowflake минимизира съхранението по време на приема, така че е по-добър за интерактивни заявки.
Освен това той е отличен при изготвянето на отчети и табла за управление и управлението на BI натоварвания. По отношение на склад за данни, той се представя добре.
Въпреки това, някои потребители отбелязаха, че страда от големи количества данни, като тези, наблюдавани в стрийминг приложения. Snowflake триумфира в пряка конкуренция, базирана на умения за съхранение на данни.
Databricks обаче всъщност не е склад за данни. Неговата платформа за данни е по-всеобхватна и има превъзходни възможности за ELT, наука за данни и машинно обучение спрямо Snowflake.
Потребителите не контролират разходите за съхранение на управлявани обекти, където съхраняват своите данни. Езерото от данни и обработката на данни са основните теми.
Въпреки това, той е специално насочен към специалисти по данни и изключително квалифицирани анализатори.
В заключение, Databricks триумфира за техническа аудитория. Както технически разбиращите, така и нетехническите потребители могат лесно да използват Snowflake.
Почти всички функции за управление на данни, които Snowflake предлага, са достъпни чрез Databricks и много други. Но е по-трудно да се работи, включва дълга крива на обучение и се нуждае от повече поддръжка.
Въпреки това, той може да се справи с много по-голям набор от натоварвания с данни и езици. А тези, които са запознати с Apache Spark, ще се насочат към Databricks.
Snowflake е по-подходящ за клиенти, които искат бързо да инсталират добро хранилище на данни и платформа за анализ, без да се затъват в настройки, подробности за науката за данни или ръчна настройка.
Това също не означава, че Snowflake е прост инструмент или за нови потребители. Ни най-малко.
Не е от висок клас като Databricks; тази платформа е по-подходяща за сложно инженерство на данни, ETL, наука за данни и стрийминг приложения.
Snowflake е склад за данни за анализи, който съхранява производствени данни. Освен това е от полза за хора, които желаят да започнат с малко и да се развиват постепенно, както и за начинаещи.
Оставете коментар