A causa de la creixent importància de l'anàlisi de dades i la gestió de dades per a les empreses, és necessària una comparació de les plataformes de dades Snowflake i Databricks per al mercat actual.
Les organitzacions necessiten un mecanisme per reunir totes les dades que necessiten per avaluar en un lloc on pugui estar llest per a la mineria de dades a mesura que la quantitat de dades a estudiar creix gradualment.
Sens dubte, els aclamats sistemes de dades basats en núvol Snowflake i Databricks són tots dos líders del sector. Tanmateix, quina plataforma de dades és ideal per a la vostra empresa?
La quantitat, la velocitat i la qualitat que requereixen les aplicacions d'intel·ligència empresarial les proporcionen Snowflake i Databricks.
Tot i que hi ha diferències, també hi ha molts paral·lels. Tenen una orientació diferent, que és evident quan s'inspecciona de prop.
Els fundadors d'Apache Spark van establir el negoci de programari empresarial Databricks.
És conegut per fusionar els aspectes més importants dels llacs de dades i magatzems de dades en una arquitectura de lakehouse.
El negoci d'emmagatzematge de dades Snowflake ofereix serveis d'accés i emmagatzematge basats en núvol amb una molèstia mínima. Estableix la seva posició com una solució que ofereix accés segur a les vostres dades alhora que requereix gairebé poc manteniment.
Aquest article us ofereix una comparació detallada de Snowflake vs. Databricks i explica els avantatges de cada producte perquè pugueu decidir quin és el millor per al vostre negoci. Comencem per la seva presentació.
Què és Floc de neu?
Snowflake és un servei completament gestionat que ofereix als clients una escalabilitat gairebé il·limitada de càrregues de treball simultànies per a una integració, càrrega, anàlisi i compartició de dades senzilles.
Els llacs de dades, l'enginyeria de dades, el desenvolupament d'aplicacions de dades, la ciència de dades i el consum segur de dades compartides són alguns dels seus usos habituals.
La informàtica i l'emmagatzematge estan separats de manera natural pel disseny distintiu de Snowflake.
Amb l'ajuda d'aquesta arquitectura, pràcticament podeu proporcionar a tots els vostres usuaris i càrregues de treball de dades accés a una única còpia de les vostres dades sense patir cap efecte negatiu en el rendiment.
Per a una experiència d'usuari coherent, Snowflake us permet executar la vostra solució de dades de manera invisible a diverses ubicacions i núvols.
En eliminar la complexitat de les infraestructures de núvol subjacents, Snowflake ho fa factible.
El mercat de dades de Snowflake, que ofereix moltes opcions per interactuar amb milers de clients de Snowflake, també us permet accedir a conjunts de dades i serveis de dades compartits.
Característiques
- Presa de decisions més eficaç basada en dades: Amb Snowflake, podeu eliminar les sitges de dades i proporcionar a tothom l'accés a informació útil. Aquest és un pas inicial crucial per millorar les relacions amb els socis, optimitzar els preus, reduir les despeses associades a les operacions, augmentar l'eficàcia de les vendes i moltes altres coses.
- Millora la velocitat i la qualitat d'Analytics: podeu reforçar el vostre canal d'anàlisi amb Snowflake canviant de càrregues per lots nocturnes a fluxos de dades en temps real. En permetre a tothom a la vostra empresa un accés segur, simultània i controlat al vostre magatzem de dades, podeu millorar la qualitat de l'anàlisi a la feina. Això redueix les despeses i el treball manual, permetent a les empreses distribuir els recursos de manera òptima per maximitzar els ingressos.
- Intercanvi de dades amb personalització: Podeu crear el vostre propi intercanvi de dades amb Snowflake, que us permetrà transmetre dades regulades en directe de manera segura. A més, serveix com a motivació per desenvolupar connexions de dades més sòlides amb socis, clients i altres unitats de negoci. Això ho aconsegueix obtenint una perspectiva de 360 graus del vostre consumidor, que ofereix informació sobre característiques importants del client, com ara interessos, ocupació i molts més.
- Majors experiències de producte i d'usuari: podeu comprendre millor el comportament dels usuaris i l'ús del producte amb Snowflake al seu lloc. A més, podeu fer ús de tot el conjunt de dades per satisfer els clients, millorar molt la vostra línia de productes i promoure la innovació en ciències de dades.
- Seguretat forta: Totes les dades de compliment i ciberseguretat es poden centralitzar en un llac de dades segur. La ràpida reacció a l'incident està garantida pels llacs de dades de flocs de neu. La combinació de grans quantitats de dades de registre en un sol lloc i l'avaluació ràpida de dades de registre d'anys us permeten obtenir una imatge completa d'un esdeveniment. Els registres semiestructurats i les dades empresarials estructurades ara es poden combinar en un únic llac de dades. Sense cap indexació, Snowflake us permet posar el peu a la porta alhora que facilita l'edició i el canvi de dades un cop s'han importat.
Què és Maquetes de dades?
Databricks és una plataforma de dades basada en núvol impulsada per Apache Spark. Se centra principalment en l'anàlisi i la col·laboració de Big Data.
Podeu proporcionar un espai de treball complet de Data Science per Analistes de negocis, científics de dades i enginyers de dades per interactuar mitjançant el temps d'execució d'aprenentatge automàtic de Databricks, el flux de ML controlat i els quaderns col·laboratius.
Databricks s'allotgen els marcs de dades i les biblioteques Spark SQL, que us permeten tractar dades estructurades.
A més d'ajudar-te a crear Intel·ligència Artificial solucions, Databricks facilita extreure conclusions de les vostres dades actuals.
A més, Databricks ofereix una varietat de biblioteques per màquina d'aprenentatge, inclosos Tensorflow, Pytorch i altres, per crear i entrenar models d'aprenentatge automàtic.
Una àmplia gamma de clients empresarials utilitzen Databricks per dur a terme processos de producció massius en una gran varietat de casos d'ús i sectors, inclosos l'assistència sanitària, els mitjans de comunicació i l'entreteniment, els serveis financers, el comerç minorista i molt més.
Característiques
- Llac Delta: Databricks té una capa d'emmagatzematge transaccional que és de codi obert i està dissenyada per utilitzar-se durant tot el cicle de vida de les dades. Aquesta capa es pot utilitzar per proporcionar escalabilitat i fiabilitat de les dades al vostre llac de dades actual.
- Quaderns interactius: podeu accedir ràpidament a les vostres dades, analitzar-les, construir models amb altres persones i compartir informació útil i fresca quan disposeu de les eines i el llenguatge adequats. Scala, R, SQL i Python són només alguns dels idiomes compatibles amb Databricks.
- L'aprenentatge automàtic: Amb l'ajut de marcs d'avantguarda com Tensorflow, Scikit-Learn i Pytorch, Databricks us ofereix accés amb un sol clic a entorns d'aprenentatge automàtic preconfigurats. Podeu compartir i supervisar experiments, gestionar models junts i replicar execucions des d'un dipòsit central.
- Motor Spark millorat: Podeu obtenir les versions més recents d'Apache Spark mitjançant Databricks. Diverses biblioteques de codi obert també es poden integrar perfectament amb Databricks. Podeu configurar ràpidament clústers i crear un entorn Apache Spark totalment gestionat si teniu accés a la disponibilitat i escalabilitat de diversos proveïdors de serveis al núvol. Els clústers es poden configurar, configurar i ajustar amb Databricks sense necessitat d'un seguiment continu per mantenir un rendiment i una fiabilitat òptims.
Diferències bàsiques entre Floquet de neu i Databricks
arquitectura
Snowflake és un sistema sense servidor basat en SQL ANSI amb capes d'emmagatzematge i processament de càlcul totalment diferents.
Cada magatzem virtual (és a dir, clúster de càlcul) a Snowflake emmagatzema un subconjunt de tot el conjunt de dades localment mentre utilitza el processament massivament paral·lel (MPP) per realitzar consultes.
Per organitzar i optimitzar les dades internes en un format de columna comprimit que es pot emmagatzemar al núvol, Snowflake utilitza microparticions.
El fet que Snowflake mantingui tots els aspectes de la gestió de dades, incloses la mida del fitxer, la compressió, l'estructura, les metadades, les estadístiques i altres elements de dades que no són immediatament visibles per als usuaris i que només es poden accedir mitjançant consultes SQL, permet fer-ho tot. automàticament.
Els magatzems virtuals, que són clústers computats formats per molts nodes MPP, s'utilitzen per fer tot el processament dins de Snowflake.
Snowflake i Databricks són solucions SaaS, però, l'arquitectura de Databricks és molt diferent perquè està construïda a Spark.
Es pot instal·lar al núvol un motor multi-idioma anomenat Spark i es basa en nodes o clústers únics. Actualment, Databricks utilitza AWS, GCP i Azure, igual que Snowflake.
Un pla de control i un pla de dades conformen la seva estructura. Totes les dades processades es troben al pla de dades, mentre que tots els serveis de backend gestionats per la informàtica sense servidor de Databricks es troben al pla de control.
La informàtica sense servidor permet als administradors crear punts finals SQL sense servidor totalment gestionats per Databricks i que ofereixen una informàtica instantània.
Tot i que els recursos computacionals per a la majoria dels altres càlculs de Databricks es comparteixen dins del compte de núvol o del pla de dades tradicional, aquests recursos es comparteixen en un pla de dades sense servidor.
L'arquitectura de Databricks es compon de diverses parts importants:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Estructura de dades
Tant els fitxers semiestructurats com els estructurats es poden desar i carregar amb Snowflake sense necessitat d'una eina ETL per organitzar primer les dades abans d'importar-les a l'EDW.
Snowflake converteix instantàniament les dades al seu propi format intern i organitzat quan s'envien les dades. A diferència d'un Data Lake, Snowflake no necessita que proporcioneu una estructura a les vostres dades no estructurades abans de poder carregar-hi i interactuar-hi.
Tots els tipus de dades es poden utilitzar amb Databricks en el seu format original. Per donar una estructura de dades no estructurades perquè puguin ser utilitzades per altres eines com Snowflake, fins i tot podeu utilitzar Databricks com a eina ETL.
En el debat entre Databricks i Snowflake, Databricks preval sobre Snowflake pel que fa a l'estructura de dades.
data Ownership
Les capes de processament i emmagatzematge estan separades a Snowflake, cosa que els permet créixer de manera independent al núvol. Això indica que tots poden escalar de manera independent al núvol en funció dels vostres requisits.
Les vostres finances es beneficiaran d'això. A més, es manté la propietat de les dues capes. Snowflake assegura l'accés a les dades i als recursos de la màquina mitjançant la tècnica de control d'accés basat en rols (RBAC).
Les capes de processament i emmagatzematge de dades de Databricks estan completament desacoblades, en contrast amb les capes desacoblades a Snowflake.
Els usuaris poden posar les seves dades a qualsevol lloc en qualsevol format, i Databricks les gestionarà de manera eficaç perquè el seu objectiu principal és l'aplicació de dades.
Databricks és el clar guanyador del debat entre Databricks i Snowflake, ja que simplement podeu utilitzar-lo per processar les dades.
Protecció de Dades
El viatge en el temps i la seguretat contra errors són dues característiques especials de Floquet de neu. La funció de viatge en el temps de Snowflake manté les dades en un estat abans d'una actualització.
Tot i que els clients Enterprise poden triar un interval de temps de fins a 90 dies, el viatge en el temps sovint es limita a un dia. Les bases de dades, els esquemes i les taules poden utilitzar aquesta capacitat.
Quan caduca el termini de retenció de Time Travel, s'inicia un període de seguretat de 7 dies, dissenyat per salvaguardar i restaurar les dades anteriors.
Databricks De manera semblant a com funciona la funció de viatge en el temps de Snowflake, Delta Lake també ho fa. Les dades conservades a Delta Lake es versionen automàticament, cosa que permet als usuaris recuperar versions de dades anteriors per a un ús futur..
Databricks s'executa a Spark i, com que Spark es basa en emmagatzematge a nivell d'objecte, Databricks mai emmagatzema cap dada.
Aquest és un dels seus principals avantatges. Això també implica que Databricks podria gestionar casos d'ús per a sistemes locals.
Seguretat
Totes les dades es xifren automàticament en repòs a Snowflake.
Totes les comunicacions entre el pla de control i el pla de dades es produeixen a la xarxa privada del proveïdor del núvol i totes les dades desades a Databricks estan protegides.
Ambdues opcions ofereixen RBAC (control d'accés basat en rols). Snowflake i Databricks compleixen diverses lleis i certificacions, com ara SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA i GDPR.
Tanmateix, com que Databricks funciona a la part superior de l'emmagatzematge a nivell d'objecte com AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Emmagatzematge, etc., no té una capa d'emmagatzematge en contrast amb Floquet de neu.
Rendiment
Pel que fa al rendiment, Snowflake i Databricks són solucions tan radicalment diferents que és bastant difícil comparar-les.
És possible modificar cada punt de referència per presentar una història una mica diferent. Un exemple perfecte d'això és el estudi recent realitzat per Databricks sobre el punt de referència TPC-DS.
Pel que fa a una comparació de cap a cap, Snowflake i Databricks admeten casos d'ús lleugerament diferents, i cap és inherentment superior a l'altre.
Snowflake, però, pot ser una opció preferible per a consultes interactives, ja que optimitza tot l'emmagatzematge per a l'accés a les dades en el moment de la ingestió.
Cas d'ús
Els casos d'ús de BI i SQL estan ben recolzats per Databricks i Snowflake.
Snowflake proporciona controladors JDBC i ODBC que són senzills d'integrar amb altres programaris.
Atès que els clients no han d'administrar el programa, és conegut sobretot pels seus casos d'ús en BI i per les empreses que trien una plataforma analítica senzilla.
Mentrestant, el Delta Lake de codi obert que Databricks ha llançat afegeix una capa addicional d'estabilitat al seu Data Lake. Els clients poden enviar consultes SQL a Delta Lake amb un gran rendiment.
Donada la seva varietat i tecnologia superior, Databricks és molt conegut pels seus casos d'ús que minimitzen el bloqueig del proveïdor, s'adapten més a les càrregues de treball de ML i ajuden els gegants tecnològics.
Preus
Els clients tenen accés a quatre vistes a nivell empresarial amb Snowflake. Estàndard, Enterprise, Business Critical i Virtual Private Snowflake són les quatre versions disponibles. Tota la informació de preus està disponible aquí.
D'altra banda, els tres nivells de preus comercials que ofereix Databricks són bàsics, premium i empresarials. Podeu veure tota la llista de preus correctament aquí.
Conclusió
Les excel·lents eines d'anàlisi de dades inclouen Snowflake i Databricks.
Hi ha avantatges i inconvenients per a cadascun. Els patrons d'ús, els volums de dades, les càrregues de treball i l'estratègia de dades entren en joc a l'hora de decidir quina plataforma és ideal per al vostre negoci.
Snowflake és més adequat per a aquells que tenen experiència amb SQL i per a la transformació i l'anàlisi de dades típics.
Les càrregues de treball de transmissió en temps real, ML, AI i ciència de dades són més adequades per a Databricks a causa del seu motor Spark, que admet l'ús de nombrosos idiomes.
Per tal de posar-se al dia amb altres idiomes, Snowflake ha introduït suport per a Python, Java i Scala.
Alguns afirmen que Snowflake minimitza l'emmagatzematge durant la ingesta, de manera que és superior per a consultes interactives.
A més, és excel·lent per produir informes i taulers de control i gestionar càrregues de treball de BI. Pel que fa a un magatzem de dades, funciona bé.
Tanmateix, alguns usuaris han observat que pateix amb grans quantitats de dades, com les que es veuen a les aplicacions de streaming. Snowflake triomfa en una competició directa basada en habilitats d'emmagatzematge de dades.
Tanmateix, Databricks no és realment un magatzem de dades. La seva plataforma de dades és més completa i té capacitats ELT, ciència de dades i aprenentatge automàtic superiors a Snowflake.
Els usuaris no controlen el cost de l'emmagatzematge d'objectes gestionats on emmagatzemen les seves dades. El llac de dades i el tractament de dades són els temes principals.
Tanmateix, està dirigit específicament a científics de dades i analistes extremadament qualificats.
En conclusió, Databricks triomfa per a un públic tècnic. Tant els usuaris amb coneixements tècnics com els no tècnics poden utilitzar fàcilment Snowflake.
Gairebé totes les funcions de gestió de dades que ofereix Snowflake estan disponibles a través de Databricks i molt més. Però és més difícil d'operar, implica una gran corba d'aprenentatge i necessita més manteniment.
Tanmateix, pot gestionar una gamma molt més gran de càrregues de treball de dades i idiomes. I els que estiguin familiaritzats amb Apache Spark s'inclinaran cap a Databricks.
Snowflake és més adequat per als clients que volen instal·lar ràpidament un bon magatzem de dades i una plataforma d'anàlisi sense quedar-se encallats en configuracions, detalls de ciència de dades o configuració manual.
Això tampoc vol dir que Snowflake és una eina senzilla o per a usuaris nous. No, en absolut.
No és tan de gamma alta com Databricks; aquesta plataforma és més adequada per a aplicacions complicades d'enginyeria de dades, ETL, ciència de dades i streaming.
Snowflake és un magatzem de dades per analítiques que emmagatzema dades de producció. A més, és beneficiós per a persones que volen començar de mica en mica i augmentar gradualment, així com per a novells.
Deixa un comentari