Tungod sa nagkadako nga importansya sa data analytics ug pagdumala sa datos sa mga negosyo, ang pagtandi sa mga platform sa datos nga Snowflake ug Databricks gikinahanglan alang sa merkado karon.
Ang mga organisasyon nanginahanglan usa ka mekanismo aron makolekta ang tanan nga mga datos nga kinahanglan nila nga susihon sa usa ka lokasyon diin mahimo kini nga andam alang sa pagmina sa datos samtang ang gidaghanon sa mga datos nga tun-an anam-anam nga motubo.
Sa walay duhaduha, ang giila nga cloud-based nga mga sistema sa datos nga Snowflake ug Databricks parehong mga lider sa industriya. Unsang plataporma sa datos, bisan pa, ang sulundon alang sa imong kompanya?
Ang gidaghanon, katulin, ug kalidad nga gikinahanglan sa mga aplikasyon sa paniktik sa negosyo gihatag tanan sa Snowflake ug Databricks.
Samtang adunay mga kalainan, adunay daghan usab nga mga parallel. Adunay sila usa ka lahi nga oryentasyon, nga klaro kung gisusi pag-ayo.
Ang mga nagtukod sa Apache Spark nagtukod sa negosyo sa software nga Databricks.
Nailhan kini sa paghiusa sa labing kadaghan nga aspeto sa mga lawa sa datos ug mga bodega sa datos ngadto sa usa ka arkitektura sa lakehouse.
Ang negosyo sa data warehousing nga Snowflake nagtanyag sa cloud-based storage ug mga serbisyo sa pag-access nga adunay gamay nga kahasol. Kini nagtukod sa iyang baruganan ingon nga usa ka solusyon nga nagtanyag luwas nga pag-access sa imong data samtang nanginahanglan hapit gamay nga pag-atiman.
Kini nga artikulo nagtanyag kanimo usa ka detalyado nga pagtandi sa Snowflake Vs. Databricks ug gipatin-aw ang mga benepisyo sa matag produkto aron makahukom ka kung unsa ang labing maayo alang sa imong negosyo. Magsugod ta sa ilang introduksiyon.
Unsa ang snowflake?
Ang Snowflake usa ka hingpit nga pagdumala nga serbisyo nga nagtanyag sa mga kostumer nga halos walay kinutuban nga scalability sa dungan nga mga workloads alang sa yano nga data integration, loading, analysis, ug sharing.
Ang Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science, ug luwas nga pagkonsumo sa gipaambit nga datos mao ang pipila sa kasagarang gamit niini.
Ang pag-compute ug pagtipig natural nga gibulag sa lahi nga disenyo sa Snowflake.
Sa tabang sa kini nga arkitektura, mahimo nimong mahatagan ang tanan nimo nga mga tiggamit ug mga workload sa data nga pag-access sa usa ka kopya sa imong data nga wala mag-antos sa bisan unsang negatibo nga epekto sa pasundayag.
Alang sa usa ka makanunayon nga kasinatian sa tiggamit, ang Snowflake makapahimo kanimo nga ipatuman ang imong solusyon sa datos nga dili makita sa lainlaing mga lokasyon ug Clouds.
Pinaagi sa pagtangtang sa pagkakomplikado sa nagpahiping mga imprastraktura sa Cloud, gihimo kini sa Snowflake nga mahimo.
Ang Snowflake Data Marketplace, nga nagtanyag daghang mga kapilian aron makig-uban sa libu-libo nga mga kostumer sa Snowflake, mahimo usab nimo nga ma-access ang gipaambit nga mga datos ug serbisyo sa datos.
Features
- Mas epektibo nga data-driven nga paghimog desisyon: Uban sa Snowflake, mahimo nimong wagtangon ang mga data silos ug mahatagan ang tanan sa negosyo og access sa mapuslanon nga mga panabut. Kini usa ka hinungdanon nga inisyal nga lakang sa pagpauswag sa mga relasyon sa kauban, pag-optimize sa presyo, pagputol sa mga gasto nga may kalabotan sa mga operasyon, pagdugang sa pagkaepektibo sa pagpamaligya, ug uban pang mga butang.
- Pauswaga ang Katulin ug Kalidad sa Analytics: Mahimo nimong palig-onon ang imong analytics pipeline gamit ang Snowflake pinaagi sa pagbalhin gikan sa matag gabii nga batch load ngadto sa real-time nga mga stream sa datos. Pinaagi sa pagtugot sa tanan sa imong negosyo nga luwas, dungan, ug kontrolado nga pag-access sa imong data warehouse, mahimo nimong mapauswag ang kalidad sa analytics sa trabaho. Kini makapamenos sa mga galastuhan ug manwal nga pagtrabaho, nga makapahimo sa mga kompaniya sa pag-apod-apod sa mga kahinguhaan sa labing maayo aron mapadako ang kita.
- Pagbinayloay sa datos nga adunay pag-customize: Makahimo ka sa imong kaugalingon nga pagbinayloay sa datos sa Snowflake, nga nagtugot kanimo sa pagpadala sa live, regulated data sa luwas nga paagi. Dugang pa, nagsilbi kini nga panukmod sa pagpalambo sa mas lig-on nga koneksyon sa datos sa mga kauban, kliyente, ug uban pang mga yunit sa negosyo. Kini makab-ot pinaagi sa pagkuha sa usa ka 360-degree nga panglantaw sa imong konsumidor, nga nagtanyag impormasyon sa importante nga mga kinaiya sa customer lakip na ang mga interes, trabaho, ug daghan pa.
- Daghang Produkto ug Mga Kasinatian sa Gumagamit: Mas masabtan nimo ang pamatasan sa gumagamit ug ang paggamit sa produkto gamit ang Snowflake sa lugar. Dugang pa, mahimo nimong gamiton ang tibuuk nga set sa datos aron matagbaw ang mga kostumer, labi nga mapaayo ang imong linya sa produkto, ug mapauswag ang pagbag-o sa data science.
- Kusog nga Seguridad: Ang tanan nga pagsunod ug cybersecurity data mahimong sentralisado sa usa ka luwas nga data lake. Ang paspas nga reaksyon sa insidente gigarantiyahan sa mga snowflake data lakes. Ang paghiusa sa daghang mga datos sa log sa usa ka lugar ug dali nga pagtimbang-timbang sa mga tuig nga kantidad sa data sa log, makapahimo kanimo nga makuha ang tibuuk nga litrato sa usa ka panghitabo. Ang semi-structured logs ug structured enterprise data mahimo na nga ikombinar sa usa ka data lake. Kung wala’y bisan unsang pag-indeks, ang Snowflake makapahimo kanimo nga masulod ang imong tiil sa pultahan samtang gihimo nga yano ang pag-edit ug pagbag-o sa datos kung kini na-import.
Unsa ang Mga Databricks?
Ang Databricks usa ka cloud-based nga data platform nga gimaneho ni Apache Spark. Gipunting niini ang Dakong Data Analytics ug Kolaborasyon sa kadaghanan.
Makahatag ka ug bug-os nga Data Science workspace para sa Mga Analista sa Negosyo, Data Scientists, ug Data Engineers aron makig-interact gamit ang Databricks' Machine Learning Runtime, kontrolado nga ML Flow, ug Collaborative Notebook.
Ang Dataframes ug Spark SQL nga mga librarya, nga nagtugot kanimo sa pag-atubang sa structured data, anaa sa Databricks.
Dugang sa pagtabang kanimo sa paghimo Artipisyal nga Intelligence mga solusyon, gihimo sa Databricks nga yano ang paghimog mga konklusyon gikan sa imong karon nga datos.
Dugang pa, ang Databricks nagtanyag usa ka lainlaing mga librarya alang sa pagkat-on sa makina, lakip ang Tensorflow, Pytorch, ug uban pa, alang sa pagtukod ug pagbansay sa mga modelo sa pagkat-on sa makina.
Ang usa ka halapad nga mga kliyente sa negosyo naggamit sa Databricks aron ipatuman ang daghang mga proseso sa produksiyon sa daghang lainlaing mga kaso ug sektor sa paggamit, lakip ang Healthcare, Media & Entertainment, Serbisyo sa Pinansyal, Retail, ug daghan pa.
Features
- Lanaw ang Delta: Ang Databricks adunay transactional storage layer nga open-source ug gidisenyo nga gamiton sa tibuok data lifecycle. Kini nga layer mahimong magamit sa paghatag sa data scalability ug kasaligan sa imong kasamtangan nga data lake.
- Interactive nga mga Notebook: Mahimo nimong paspas nga ma-access ang imong datos, analisahon kini, maghimo mga modelo sa uban, ug makapaambit sa bag-o, mapuslanon nga mga panabut kung naa ka sa husto nga mga himan ug sinultian. Ang Scala, R, SQL, ug Python pipila lang sa mga pinulongan nga gisuportahan sa Databricks.
- Pagtuon sa makina: Uban sa tabang sa cutting-edge nga mga frameworks sama sa Tensorflow, Scikit-Learn, ug Pytorch, ang Databricks naghatag kanimo og usa ka click nga access sa preconfigured Machine Learning environment. Mahimo nimong ipaambit ug bantayan ang mga eksperimento, pagdumala sa mga modelo nga magkauban, ug pagkopya sa tanan gikan sa usa ka sentro nga tipiganan.
- Gipauswag nga Spark Engine: Makuha nimo ang pinakabag-o nga bersyon sa Apache Spark gamit ang Databricks. Ang lainlaing mga librarya sa Open-source mahimo usab nga hapsay nga i-integrate sa Databricks. Madali nimo nga ma-set up ang mga cluster ug maghimo usa ka hingpit nga pagdumala nga palibot sa Apache Spark kung adunay ka access sa pagkaanaa ug pagkadako sa daghang mga naghatag serbisyo sa Cloud. Ang mga kumpol mahimong ma-configure, ma-set up, ug ma-fine-tuned sa Databricks nga dili kinahanglan ang padayon nga pag-monitor aron mapadayon ang labing maayo nga pasundayag ug kasaligan.
Panguna nga mga Kalainan tali sa Snowflake ug Databricks
arkitektura
Ang Snowflake usa ka sistema nga walay server nga nakabase sa ANSI SQL nga adunay hingpit nga lahi nga pagtipig ug pagkalkula sa mga layer sa pagproseso.
Ang matag virtual nga bodega (ie, compute cluster) sa Snowflake nagtipig usa ka subset sa tibuok data set sa lokal samtang naggamit sa massively parallel processing (MPP) sa paghimo og mga pangutana.
Alang sa internal nga organisasyon sa datos ug pag-optimize sa usa ka compressed columnar format nga mahimong tipigan sa panganod, ang Snowflake naggamit og mga micro partition.
Ang kamatuoran nga ang Snowflake nagmintinar sa tanang aspeto sa pagdumala sa datos, lakip ang gidak-on sa file, kompresiyon, istruktura, metadata, estadistika, ug uban pang mga butang sa datos nga dili dayon makita sa mga tiggamit ug ma-access lamang pinaagi sa mga pangutana sa SQL, makapahimo niining tanan nga mahimo. awtomatiko.
Ang mga virtual nga bodega, nga gikuwenta nga mga cluster nga gilangkoban sa daghang mga MPP node, gigamit sa pagbuhat sa tanan nga pagproseso sulod sa Snowflake.
Ang Snowflake ug Databricks pareho nga mga solusyon sa SaaS, bisan pa, ang arkitektura sa Databricks lahi kaayo tungod kay kini gitukod sa Spark.
Ang usa ka makina nga multi-language nga gitawag og Spark mahimong ma-install sa panganod ug gibase sa usa ka node o cluster. Ang Databricks sa pagkakaron naggamit sa AWS, GCP, ug Azure, sama sa Snowflake.
Ang usa ka control plane ug usa ka data plane naglangkob sa istruktura niini. Ang tanan nga naproseso nga datos anaa sa data plane, samtang ang tanan nga backend services nga gidumala sa Databricks Serverless computing makita sa control plane.
Ang serverless computing makapahimo sa mga administrador sa paghimo og serverless SQL endpoints nga hingpit nga gidumala sa Databricks ug nagtanyag og instant computing.
Samtang ang mga kapanguhaan sa pagkalkula alang sa kadaghanan sa ubang mga kalkulasyon sa Databricks gipaambit sa sulod sa cloud account o tradisyonal nga data plane, kini nga mga kapanguhaan gipaambit sa usa ka Serverless data plane.
Ang arkitektura sa Databricks gilangkoban sa daghang importanteng bahin:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Istruktura sa datos
Ang duha ka semi-structured ug structured nga mga file mahimong ma-save ug ma-upload gamit ang Snowflake nga wala magkinahanglan ug ETL nga himan aron una nga mahikay ang datos sa dili pa kini i-import ngadto sa EDW.
Gi-convert dayon sa Snowflake ang datos sa kaugalingon nga internal, organisado nga format kung isumite ang datos. Sukwahi sa usa ka Data Lake, ang Snowflake wala magkinahanglan kanimo nga maghatag istruktura sa imong wala ma-istruktura nga datos sa dili ka pa maka-load ug makig-uban niini.
Ang mga tipo sa datos mahimong magamit tanan sa Databricks sa ilang orihinal nga pormat. Aron mahatagan ang imong dili istruktura nga istruktura sa datos aron magamit kini sa ubang mga himan sama sa Snowflake, mahimo nimong magamit ang Databricks ingon usa ka himan sa ETL.
Sa debate tali sa Databricks ug Snowflake, ang Databricks mipatigbabaw sa Snowflake sa termino sa Data Structure.
Pagpanag-iya sa Data
Ang mga layer sa pagproseso ug pagtipig gibulag sa Snowflake, nga gitugotan sila nga motubo nga independente sa panganod. Kini nagpakita nga silang tanan mahimo nga mag-scale nga independente sa Cloud base sa imong mga kinahanglanon.
Ang imong panalapi makabenepisyo niini. Dugang pa, ang pagpanag-iya sa duha ka layer gitipigan. Ang Snowflake nagsiguro sa pag-access sa datos ug mga kahinguhaan sa makina gamit ang role-based access control (RBAC) nga teknik.
Ang pagproseso sa datos ug mga lut-od sa pagtipig sa Databricks hingpit nga gibuak, sukwahi sa gibuak nga mga lut-od sa Snowflake.
Mahimong ibutang sa mga tiggamit ang ilang datos bisan asa sa bisan unsang pormat, ug epektibong dumalahon kini sa Databricks tungod kay ang panguna nga katuyoan niini mao ang aplikasyon sa datos.
Ang Databricks mao ang tin-aw nga mananaog sa debate tali sa Databricks ug Snowflake tungod kay magamit ra nimo kini sa pagproseso sa datos.
Pagpanalipod sa Data
Ang Time Travel ug Fail-safe maoy duha ka espesyal nga kinaiya sa Snowflake. Ang Time Travel function sa Snowflake nagtipig sa datos sa usa ka estado sa wala pa ang usa ka update.
Samtang ang mga kliyente sa Enterprise makapili usa ka sakup sa oras hangtod sa 90 ka adlaw, ang Pagbiyahe sa Oras kanunay nga gilimitahan sa usa ka adlaw. Ang mga database, eskema, ug mga lamesa tanan makagamit niini nga kapabilidad.
Kung matapos na ang termino sa pagpadayon sa Oras sa Pagbiyahe, magsugod ang 7 ka adlaw nga dili luwas nga panahon, nga gilaraw aron mapanalipdan ug ibalik ang miaging datos.
Mga Databricks Sama sa kung giunsa ang bahin sa Pagbiyahe sa Oras sa Snowflake, ingon usab ang gibuhat sa Delta Lake. Ang mga datos nga gitipigan sa Delta Lake awtomatik nga gi-bersyon, nga nagtugot sa mga tiggamit sa pagkuha sa naunang mga bersyon sa datos alang sa umaabot nga paggamit.
Ang Databricks nagdagan sa Spark, ug tungod kay ang Spark gitukod sa lebel sa butang nga pagtipig, ang Databricks wala gyud magtipig bisan unsang datos.
Kini mao ang usa sa mga nag-unang bentaha niini. Nagpasabot usab kini nga ang Databricks mahimong magdumala sa mga kaso sa paggamit alang sa on-premise nga mga sistema.
Security
Ang tanan nga datos awtomatik nga na-encrypt sa pahulay sulod sa Snowflake.
Ang tanan nga komunikasyon tali sa control plane ug data plane mahitabo sulod sa pribadong network sa cloud provider, ug ang tanang data nga na-save sulod sa Databricks gisiguro.
Ang duha ka mga kapilian nagtanyag RBAC (role-based access control). Ang Snowflake ug Databricks nagsunod sa daghang mga balaod ug sertipikasyon, lakip ang SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA, ug GDPR.
Bisan pa, samtang ang Databricks naglihok sa ibabaw sa lebel sa lebel sa butang sama sa AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Pagtipig, ug uban pa, wala kini usa ka layer sa pagtipig sukwahi sa Snowflake.
performance
Sa mga termino sa pasundayag, ang Snowflake ug Databricks mga lahi kaayo nga mga solusyon nga lisud kaayo itandi kini.
Posible nga usbon ang matag benchmark aron mapresentar ang usa ka gamay nga lahi nga istorya. Ang usa ka hingpit nga pananglitan niini mao ang bag-o nga pagtuon gipahigayon sa Databricks mahitungod sa TPC-DS benchmark.
Sa mga termino sa usa ka head-to-head nga pagtandi, ang Snowflake ug Databricks nagsuporta sa gamay nga lainlaing mga kaso sa paggamit, ug wala’y usa nga labi ka maayo sa lain.
Ang snowflake, bisan pa, mahimo’g usa ka kapilian nga kapilian alang sa mga interactive nga pangutana tungod kay gi-optimize niini ang tanan nga pagtipig alang sa pag-access sa datos sa higayon nga matunaw.
Gamita ang Kaso
Ang mga kaso sa paggamit sa BI ug SQL maayo nga gisuportahan sa Databricks ug Snowflake.
Naghatag ang Snowflake og mga driver sa JDBC ug ODBC nga yano nga i-integrate sa ubang software.
Gihatag nga ang mga kostumer dili kinahanglan nga magdumala sa programa, kasagaran kini nabantog sa mga kaso sa paggamit niini sa BI ug alang sa mga negosyo nga nagpili usa ka prangka nga plataporma nga analitikal.
Ang open-source nga Delta Lake nga gipagawas sa Databricks nagdugang usa ka dugang nga layer sa kalig-on sa ilang Data Lake sa kasamtangan. Makapadala ang mga kustomer sa mga pangutana sa SQL sa Delta Lake nga adunay maayo nga pasundayag.
Tungod sa ilang pagkalainlain ug superyor nga teknolohiya, ang Databricks nabantog sa ilang mga kaso sa paggamit nga nagpamenos sa lock-in sa vendor, mas haum sa mga workload sa ML, ug nagtabang sa mga higante sa teknolohiya.
pagbili
Ang mga kustomer adunay access sa upat ka lebel sa negosyo nga pagtan-aw sa Snowflake. Ang Standard, Enterprise, Business Critical, ug Virtual Private Snowflake mao ang upat nga mga bersyon nga magamit. Ang tibuok impormasyon sa presyo anaa dinhi.
Sa laing bahin, ang tulo ka komersyal nga lebel sa presyo nga gitanyag sa Databricks mao ang sukaranan, premium, ug negosyo. Mahimo nimong tan-awon ang tibuuk nga lista sa presyo nga husto dinhi.
Panapos
Ang maayo kaayo nga mga himan sa pagtuki sa datos naglakip sa Snowflake ug Databricks.
Adunay mga kaayohan ug kakulian sa matag usa. Ang mga sumbanan sa paggamit, gidaghanon sa datos, mga karga sa trabaho, ug estratehiya sa datos ang tanan magamit kung magdesisyon kung unsang plataporma ang angay alang sa imong negosyo.
Ang snowflake mas haum alang sa mga eksperyensiyado sa SQL ug alang sa tipikal nga pagbag-o ug pagtuki sa datos.
Ang streaming, ML, AI, ug data science workloads mas haum alang sa Databricks tungod sa Spark engine niini, nga nagsuporta sa paggamit sa daghang pinulongan.
Aron makaapas sa ubang mga pinulongan, ang Snowflake nagpaila sa suporta alang sa Python, Java, ug Scala.
Ang uban nag-angkon nga ang Snowflake nagpamenos sa pagtipig sa panahon sa pag-inom, mao nga mas maayo kini alang sa interactive nga mga pangutana.
Dugang pa, kini maayo kaayo sa paghimo og mga taho ug dashboard ug pagdumala sa mga workload sa BI. Sa mga termino sa usa ka bodega sa datos, maayo ang pagbuhat niini.
Bisan pa, ang pipila nga mga tiggamit nakamatikod nga kini nag-antus sa daghang mga datos, sama sa nakita sa mga aplikasyon sa streaming. Ang snowflake midaog sa usa ka direkta nga kompetisyon base sa mga kahanas sa data warehousing.
Bisan pa, ang Databricks dili usa ka bodega sa datos. Ang plataporma sa datos niini mas komprehensibo ug adunay labaw nga ELT, data science, ug kapabilidad sa pagkat-on sa makina sa Snowflake.
Ang mga tiggamit dili makontrol ang gasto sa gidumala nga pagtipig sa butang diin ilang gitipigan ang ilang datos. Ang data lake ug pagproseso sa datos mao ang nag-unang mga hilisgutan.
Bisan pa, kini espesipikong gipunting sa mga siyentipiko sa datos ug labi ka hanas nga mga analista.
Sa konklusyon, ang Databricks midaog alang sa usa ka teknikal nga mamiminaw. Ang mga tiggamit sa teknikal ug dili teknikal nga kahibalo dali nga makagamit sa Snowflake.
Hapit tanan nga mga bahin sa pagdumala sa datos nga gitanyag sa Snowflake magamit pinaagi sa Databricks ug daghan pa. Apan mas lisud ang pag-operate, naglakip sa taas nga kurba sa pagkat-on, ug nagkinahanglan og dugang nga pag-atiman.
Bisan pa, kini makahimo sa pagdumala sa usa ka mas dako nga hanay sa mga workload sa datos ug mga pinulongan. Ug kadtong pamilyar sa Apache Spark mosandig sa Databricks.
Ang snowflake mas haum alang sa mga kustomer nga gusto nga dali nga mag-install sa usa ka maayong data warehouse ug analytics nga plataporma nga dili masamok sa mga setup, mga detalye sa data science, o manual setup.
Dili usab kini ang pag-angkon nga ang Snowflake usa ka yano nga himan o alang sa mga bag-ong tiggamit. Dili sa tanan.
Dili kini ingon ka high-end sama sa Databricks; kana nga plataporma mas haum alang sa komplikadong data engineering, ETL, data science, ug streaming nga mga aplikasyon.
Ang Snowflake usa ka bodega sa datos alang sa analytics nga nagtipig sa datos sa produksiyon. Dugang pa, kini mapuslanon alang sa mga indibidwal nga gusto magsugod sa gamay ug hinayhinay nga pag-uswag ingon man sa mga bag-ohan.
Leave sa usa ka Reply