Vzhledem k rostoucímu významu datové analýzy a správy dat pro podniky je srovnání datových platforem Snowflake a Databricks pro dnešní trh nezbytné.
Organizace potřebují mechanismus pro shromažďování všech dat, která potřebují k vyhodnocení, na jednom místě, kde mohou být připravena pro dolování dat, protože množství dat ke studiu postupně roste.
Bezpochyby jsou uznávané cloudové datové systémy Snowflake a Databricks oba lídry v oboru. Která datová platforma je však pro vaši společnost ideální?
Množství, rychlost a kvalitu, které aplikace business intelligence vyžadují, to vše poskytuje Snowflake a Databricks.
I když existují rozdíly, existuje také spousta paralel. Mají zřetelnou orientaci, která je patrná při bližším prozkoumání.
Zakladatelé Apache Spark založili podnikový software Databricks.
Je známý tím, že spojuje největší aspekty datových jezer a datové sklady do architektury lakehouse.
Datové sklady Snowflake nabízí cloudové úložiště a služby přístupu s minimálními problémy. Zakládá si své postavení jako řešení, které nabízí bezpečný přístup k vašim datům a přitom vyžaduje téměř minimální údržbu.
Tento článek vám nabízí podrobné srovnání Snowflake vs. Databricks a vysvětluje výhody každého produktu, takže se můžete rozhodnout, který je pro vaši firmu nejlepší. Začněme jejich představením.
Co je to Sněhová vločka?
Snowflake je kompletně spravovaná služba, která zákazníkům nabízí téměř neomezenou škálovatelnost souběžných úloh pro jednoduchou integraci dat, načítání, analýzu a sdílení.
Data Lakes, datové inženýrství, vývoj datových aplikací, datová věda a bezpečná spotřeba sdílených dat jsou některé z jeho typických použití.
Výpočetní technika a úložiště jsou přirozeně odděleny výrazným designem Snowflake.
S pomocí této architektury můžete prakticky poskytnout všem svým uživatelům a datovým pracovním zátěžím přístup k jediné kopii vašich dat, aniž by utrpěli jakékoli negativní dopady na výkon.
Pro konzistentní uživatelský zážitek vám Snowflake umožňuje spouštět vaše datové řešení neviditelně napříč různými umístěními a cloudy.
Odstraněním složitosti základních cloudových infrastruktur to Snowflake umožňuje.
Datový trh Snowflake, který nabízí mnoho možností pro interakci s tisíci zákazníků Snowflake, vám také umožňuje přístup ke sdíleným datovým sadám a datovým službám.
Funkce
- Efektivnější rozhodování založené na datech: S Snowflake můžete eliminovat datová sila a poskytnout všem v podniku přístup k užitečným informacím. Jedná se o zásadní počáteční krok při zlepšování partnerských vztahů, optimalizaci cen, snižování nákladů spojených s provozem, zvyšování efektivity prodeje a mnoha dalších věcech.
- Zlepšete rychlost a kvalitu analýzy: Pomocí Snowflake můžete posílit svůj analytický kanál přepnutím z nočního dávkového načítání na datové toky v reálném čase. Tím, že všem ve vaší firmě umožníte bezpečný, souběžný a řízený přístup do vašeho datového skladu, můžete zlepšit kvalitu analýzy v práci. To snižuje náklady a manuální práci, což firmám umožňuje optimálně rozdělovat zdroje s cílem maximalizovat příjem.
- Výměna dat s přizpůsobením: Můžete si vytvořit vlastní výměnu dat se Snowflake, což vám umožní přenášet živá, regulovaná data bezpečným způsobem. Kromě toho slouží jako motivace k rozvoji silnějších datových spojení s partnery, klienty a dalšími obchodními jednotkami. Dosahuje toho získáním 360stupňové perspektivy vašeho spotřebitele, která nabízí informace o důležitých charakteristikách zákazníků včetně zájmů, povolání a mnoha dalších.
- Lepší produktové a uživatelské zkušenosti: Díky Snowflake můžete lépe porozumět chování uživatelů a používání produktu. Navíc můžete využít celý soubor dat k uspokojení zákazníků, výraznému vylepšení produktové řady a podpoře inovací v oblasti datové vědy.
- Silná bezpečnost: Všechna data o souladu a kybernetické bezpečnosti lze centralizovat v zabezpečeném datovém jezeře. Rychlá reakce na incident je zaručena datovými jezery sněhových vloček. Kombinace obrovského množství dat protokolu na jednom místě a rychlé vyhodnocení dat protokolu za roky vám umožňuje získat úplný obrázek o události. Polostrukturované protokoly a strukturovaná podniková data lze nyní kombinovat v jediném datovém jezeře. Bez jakéhokoli indexování vám Snowflake umožňuje dostat nohu do dveří a zároveň zjednodušit úpravu a změnu dat, jakmile byla importována.
Co je to Databricky?
Databricks je cloudová datová platforma řízená Apache Spark. Zaměřuje se především na analýzu a spolupráci velkých dat.
Můžete poskytnout úplný pracovní prostor Data Science Obchodní analytici, Data Scientists a Data Engineers k interakci pomocí Databricks' Machine Learning Runtime, řízenému ML Flow a Collaborative Notebooks.
Dataframes a knihovny Spark SQL, které vám umožňují pracovat se strukturovanými daty, jsou umístěny v Databricks.
Kromě toho, že vám pomůže tvořit Umělá inteligence Databricks usnadňuje vyvozování závěrů z vašich aktuálních dat.
Databricks navíc nabízí různé knihovny pro strojové učení, včetně Tensorflow, Pytorch a dalších, pro vytváření a trénování modelů strojového učení.
Široká škála obchodních klientů využívá Databricks k provádění masivních produkčních procesů v široké škále případů použití a sektorů, včetně zdravotnictví, médií a zábavy, finančních služeb, maloobchodu a mnoha dalších.
Funkce
- Delta jezero: Databricks má vrstvu transakčního úložiště, která je open-source a je navržena tak, aby ji bylo možné využívat v průběhu celého životního cyklu dat. Tuto vrstvu lze použít k zajištění škálovatelnosti a spolehlivosti dat vašemu aktuálnímu datovému jezeru.
- Interaktivní notebooky: Máte-li ty správné nástroje a jazyk, můžete rychle přistupovat ke svým datům, analyzovat je, vytvářet modely s ostatními a sdílet čerstvé, užitečné poznatky. Scala, R, SQL a Python jsou jen některé z jazyků, které Databricks podporuje.
- Strojové učení: S pomocí špičkových rámců, jako je Tensorflow, Scikit-Learn a Pytorch, vám Databricks poskytuje přístup k předkonfigurovaným prostředím strojového učení jedním kliknutím. Z jednoho centrálního úložiště můžete sdílet a monitorovat experimenty, společně spravovat modely a replikovat běhy.
- Vylepšený zážehový motor: Nejnovější verze Apache Spark můžete získat pomocí Databricks. S Databricks lze také bezproblémově integrovat různé knihovny s otevřeným zdrojovým kódem. Pokud máte přístup k dostupnosti a škálovatelnosti několika poskytovatelů cloudových služeb, můžete rychle nastavit clustery a vytvořit plně spravované prostředí Apache Spark. Clustery lze konfigurovat, nastavovat a dolaďovat pomocí Databricks bez nutnosti průběžného monitorování pro udržení optimálního výkonu a spolehlivosti.
Základní rozdíly mezi Snowflake a Databricks
Architektura
Snowflake je bezserverový systém založený na ANSI SQL se zcela odlišnými vrstvami úložiště a zpracování výpočtů.
Každý virtuální sklad (tj. výpočetní cluster) ve Snowflake ukládá lokálně podmnožinu celé datové sady, přičemž k provádění dotazů používá masivně paralelní zpracování (MPP).
Pro interní organizaci dat a optimalizaci do komprimovaného sloupcového formátu, který lze uložit v cloudu, využívá Snowflake mikro oddíly.
To vše umožňuje skutečnost, že Snowflake udržuje všechny aspekty správy dat, včetně velikosti souboru, komprese, struktury, metadat, statistik a dalších datových položek, které nejsou pro uživatele okamžitě viditelné a lze k nim přistupovat pouze prostřednictvím SQL dotazů. automaticky.
Virtuální sklady, což jsou výpočetní clustery složené z mnoha uzlů MPP, se používají k provádění veškerého zpracování v rámci Snowflake.
Snowflake i Databricks jsou řešení SaaS, nicméně architektura Databricks je velmi odlišná, protože je postavena na Sparku.
Vícejazyčný engine s názvem Spark lze nainstalovat do cloudu a je založen na jednotlivých uzlech nebo clusterech. Databricks v současnosti využívá AWS, GCP a Azure, podobně jako Snowflake.
Řídicí rovina a datová rovina tvoří její strukturu. Všechna zpracovaná data jsou obsažena v datové rovině, zatímco všechny backendové služby spravované Databricks Serverless computingem se nacházejí v řídicí rovině.
Bezserverové výpočty umožňují administrátorům vytvářet bezserverové koncové body SQL, které jsou plně spravovány Databricks a nabízejí okamžité výpočty.
Zatímco výpočetní zdroje pro většinu ostatních výpočtů Databricks jsou sdíleny v rámci cloudového účtu nebo tradiční datové roviny, tyto zdroje jsou sdíleny v datové rovině bez serveru.
Architektura Databricks se skládá z několika důležitých částí:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Datová struktura
Jak polostrukturované, tak strukturované soubory lze ukládat a nahrávat pomocí Snowflake, aniž by bylo potřeba, aby nástroj ETL nejprve uspořádal data před jejich importem do EDW.
Snowflake okamžitě převede data do svého vlastního interního organizovaného formátu, když jsou data odeslána. Na rozdíl od Data Lake, Snowflake nepotřebuje, abyste poskytli strukturu vašim nestrukturovaným datům, než je budete moci načíst a pracovat s nimi.
Datové typy lze všechny použít s Databricks v jejich původním formátu. Chcete-li dát své nestrukturované datové struktuře, aby ji mohly používat další nástroje, jako je Snowflake, můžete dokonce použít Databricks jako nástroj ETL..
V debatě mezi Databricks a Snowflake Databricks převažuje nad Snowflake, pokud jde o datovou strukturu.
Vlastnictví údajů
Vrstvy zpracování a úložiště jsou ve Snowflake odděleny, což jim umožňuje růst nezávisle na cloudu. To znamená, že se mohou všechny nezávisle škálovat v cloudu na základě vašich požadavků.
Vaše finance z toho budou mít prospěch. Navíc je zachováno vlastnictví obou vrstev. Snowflake zabezpečuje přístup k datům a zdrojům strojů pomocí techniky řízení přístupu založeného na rolích (RBAC).
Vrstvy zpracování dat a ukládání dat Databricks jsou zcela odděleny, na rozdíl od oddělených vrstev ve Snowflake.
Uživatelé mohou svá data umístit kamkoli v jakémkoli formátu a Databricks s nimi bude efektivně nakládat, protože jeho primárním cílem je datová aplikace.
Databricks je jasným vítězem v debatě mezi Databricks a Snowflake, protože je můžete jednoduše použít ke zpracování dat.
Ochrana dat
Cestování časem a Fail-safe jsou dvě speciální vlastnosti Snowflake. Funkce Time Travel (Sněhová vločka) uchovává data ve stavu před aktualizací.
Zatímco Enterprise klienti si mohou vybrat časový rozsah až 90 dní, Time Travel je často omezen na jeden den. Tuto schopnost mohou využívat databáze, schémata a tabulky.
Když vyprší doba uchování Time Travel, začíná 7denní bezpečnostní období, které je určeno k ochraně a obnově předchozích dat.
Databricks Podobně jako u Snowflake's Time Travel funguje i Delta Lake's. Data uchovávaná v Delta Lake jsou automaticky verzována, což uživatelům umožňuje načíst starší verze dat pro budoucí použití.
Databricks běží na Sparku, a protože je Spark postaven na úložišti na úrovni objektů, Databricks nikdy neukládá žádná data.
To je jedna z jeho hlavních výhod. To také znamená, že Databricks může zpracovávat případy použití pro místní systémy.
Bezpečnost
Všechna data jsou automaticky šifrována v klidu v rámci Snowflake.
Veškerá komunikace mezi řídicí rovinou a datovou rovinou probíhá v rámci privátní sítě poskytovatele cloudu a všechna data uložená v Databricks jsou zabezpečena.
Obě možnosti nabízejí RBAC (role-based access control). Snowflake a Databricks dodržují několik zákonů a certifikací, včetně SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA a GDPR.
Protože však Databricks funguje nad úložištěm na úrovni objektů, jako je AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Úložný atd. postrádá na rozdíl od Snowflake odkládací vrstvu.
Výkon
Z hlediska výkonu jsou Snowflake a Databricks tak radikálně nepodobná řešení, že je docela náročné je porovnávat.
Každý benchmark je možné upravit tak, aby představoval trochu jiný příběh. Dokonalým příkladem toho je Nedávná studie provedla Databricks o benchmarku TPC-DS.
Pokud jde o přímé srovnání, Snowflake a Databricks podporují mírně odlišné případy použití a žádný není ze své podstaty lepší než druhý.
Snowflake však může být vhodnější volbou pro interaktivní dotazy, protože optimalizuje veškeré úložiště pro přístup k datům v okamžiku příjmu.
Použijte pouzdro
Databricks a Snowflake dobře podporují případy použití BI a SQL.
Snowflake poskytuje ovladače JDBC a ODBC, které lze snadno integrovat s jiným softwarem.
Vzhledem k tomu, že zákazníci nemusejí program spravovat, je známý především pro své případy použití v BI a pro podniky, které volí přímou analytickou platformu.
Open-source Delta Lake, které Databricks vydala, mezitím přidává další vrstvu stability k jejich Data Lake. Zákazníci mohou odesílat dotazy SQL do Delta Lake s velkým výkonem.
Vzhledem ke své rozmanitosti a vynikající technologii jsou Databricks dobře známé pro své případy použití, které minimalizují uzamčení dodavatele, jsou vhodnější pro pracovní zátěže ML a pomáhají technologickým gigantům.
CENY
Zákazníci mají pomocí Snowflake přístup ke čtyřem pohledům na podnikové úrovni. Standardní, Enterprise, Business Critical a Virtual Private Snowflake jsou čtyři dostupné verze. K dispozici jsou veškeré informace o ceně zde.
Na druhou stranu, tři úrovně komerčních cen nabízené společností Databricks jsou základní, prémiová a podniková. Celý ceník si můžete prohlédnout vpravo zde.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Mezi vynikající nástroje pro analýzu dat patří Snowflake a Databricks.
Každý má své výhody a nevýhody. Při rozhodování o tom, která platforma je pro vaši firmu ideální, hrají roli vzorce využití, objemy dat, pracovní vytížení a datová strategie.
Snowflake je vhodnější pro ty, kteří mají zkušenosti s SQL a pro typickou transformaci a analýzu dat.
Streamování, ML, AI a datová věda jsou pro Databricks vhodnější díky enginu Spark, který podporuje použití mnoha jazyků.
Abychom dohnali ostatní jazyky, Snowflake zavedl podporu pro Python, Java a Scala.
Někteří tvrdí, že Snowflake minimalizuje skladování během příjmu, takže je lepší pro interaktivní dotazy.
Kromě toho je vynikající při vytváření sestav a dashboardů a správě úloh BI. Co se týče datového skladu, funguje dobře.
Někteří uživatelé si však všimli, že trpí velkými objemy dat, jako jsou ty, které lze vidět ve streamovacích aplikacích. Sněhová vločka triumfuje v přímé konkurenci založené na dovednostech ukládání dat.
Databricks však ve skutečnosti není datovým skladem. Jeho datová platforma je komplexnější a má lepší schopnosti ELT, datové vědy a strojového učení než Snowflake.
Uživatelé nemají pod kontrolou náklady na úložiště spravovaných objektů, kam ukládají svá data. Hlavním tématem je datové jezero a zpracování dat.
Je však specificky zaměřena na datové vědce a extrémně kvalifikované analytiky.
Závěrem lze říci, že Databricks triumfuje u technického publika. Sněhovou vločku mohou snadno využívat jak technicky zdatní, tak technicky nezkušení uživatelé.
Téměř všechny funkce správy dat, které Snowflake nabízí, jsou dostupné prostřednictvím Databricks a mnohem více. Je však obtížnější jej provozovat, vyžaduje vysokou křivku učení a vyžaduje více údržby.
Zvládne však daleko větší rozsah datové zátěže a jazyků. A ti, kteří znají Apache Spark, se přikloní k Databricks.
Snowflake je vhodnější pro zákazníky, kteří chtějí rychle nainstalovat dobrý datový sklad a analytickou platformu, aniž by se zabředli do nastavení, podrobností o vědě o datech nebo ručního nastavení.
To také neznamená, že Snowflake je jednoduchý nástroj nebo pro nové uživatele. Vůbec ne.
Není tak špičkový jako Databricks; tato platforma je vhodnější pro složité datové inženýrství, ETL, datovou vědu a streamovací aplikace.
Snowflake je datový sklad pro analýzu, který ukládá produkční data. Navíc je to výhodné pro jednotlivce, kteří chtějí začít v malém a postupně se rozšiřovat, stejně jako pro nováčky.
Napsat komentář