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Debido a la creciente importancia del análisis y la gestión de datos para las empresas, es necesaria una comparación de las plataformas de datos Snowflake y Databricks para el mercado actual.
Las organizaciones necesitan un mecanismo para recopilar todos los datos que necesitan para evaluar en una ubicación donde puedan estar listos para la extracción de datos a medida que la cantidad de datos a estudiar crece gradualmente.
Sin duda, los aclamados sistemas de datos basados en la nube Snowflake y Databricks son líderes en la industria. Sin embargo, ¿qué plataforma de datos es ideal para su empresa?
Snowflake y Databricks proporcionan la cantidad, la velocidad y la calidad que requieren las aplicaciones de inteligencia empresarial.
Si bien hay variaciones, también hay muchos paralelos. Tienen una orientación distinta, que es obvia cuando se inspeccionan de cerca.
Los fundadores de Apache Spark establecieron el negocio de software empresarial Databricks.
Es conocido por fusionar los mejores aspectos de los lagos de datos y almacenes de datos en una arquitectura de lago.
El negocio de almacenamiento de datos Snowflake ofrece servicios de almacenamiento y acceso basados en la nube con un mínimo de molestias. Establece su posición como una solución que ofrece acceso seguro a sus datos y requiere casi poco mantenimiento.
Este artículo le ofrece una comparación detallada de Snowflake vs. Databricks y explica los beneficios de cada producto para que pueda decidir cuál es mejor para su negocio. Comencemos con su introducción.
Que es Copo de nieve?
Snowflake es un servicio completamente administrado que ofrece a los clientes una escalabilidad casi ilimitada de cargas de trabajo simultáneas para una integración, carga, análisis y uso compartido de datos simples.
Los lagos de datos, la ingeniería de datos, el desarrollo de aplicaciones de datos, la ciencia de datos y el consumo seguro de datos compartidos son algunos de sus usos típicos.
La computación y el almacenamiento están naturalmente separados por el diseño distintivo de Snowflake.
Con la ayuda de esta arquitectura, prácticamente puede proporcionar a todos sus usuarios y cargas de trabajo de datos acceso a una sola copia de sus datos sin sufrir efectos negativos en el rendimiento.
Para una experiencia de usuario uniforme, Snowflake le permite ejecutar su solución de datos de forma invisible en varias ubicaciones y nubes.
Al eliminar la complejidad de las infraestructuras de la nube subyacentes, Snowflake lo hace factible.
Snowflake Data Marketplace, que ofrece muchas opciones para interactuar con miles de clientes de Snowflake, también le permite acceder a conjuntos de datos y servicios de datos compartidos.
Caracteristicas
- Toma de decisiones más eficaz basada en datos: Con Snowflake, puede eliminar los silos de datos y proporcionar a todos en el negocio acceso a información útil. Este es un paso inicial crucial para mejorar las relaciones con los socios, optimizar los precios, reducir los gastos asociados con las operaciones, aumentar la efectividad de las ventas y muchas otras cosas.
- Mejore la velocidad y la calidad de los análisis: puede fortalecer su flujo de análisis con Snowflake al cambiar de cargas por lotes nocturnas a flujos de datos en tiempo real. Al permitir que todos en su negocio tengan acceso seguro, simultáneo y controlado a su almacén de datos, puede mejorar la calidad de los análisis en el trabajo. Esto reduce los gastos y el trabajo manual, lo que permite a las empresas distribuir los recursos de manera óptima para maximizar los ingresos.
- Intercambio de datos con personalización: Puede crear su propio intercambio de datos con Snowflake, lo que le permite transmitir datos regulados en vivo de manera segura. Además, sirve como motivación para desarrollar conexiones de datos más sólidas con socios, clientes y otras unidades comerciales. Lo logra al obtener una perspectiva de 360 grados de su consumidor, que ofrece información sobre características importantes del cliente, incluidos intereses, ocupación y mucho más.
- Mayores experiencias de producto y usuario: Puede comprender mejor el comportamiento del usuario y el uso del producto con Snowflake. Además, puede utilizar todo el conjunto de datos para satisfacer a los clientes, mejorar en gran medida su línea de productos y promover la innovación en la ciencia de datos.
- Fuerte Seguridad: Todos los datos de cumplimiento y ciberseguridad se pueden centralizar en un lago de datos seguro. La rápida reacción ante incidentes está garantizada por lagos de datos de copos de nieve. La combinación de cantidades masivas de datos de registro en un solo lugar y la evaluación rápida de años de datos de registro le permite obtener una imagen completa de una ocurrencia. Los registros semiestructurados y los datos empresariales estructurados ahora se pueden combinar en un solo lago de datos. Sin ningún tipo de indexación, Snowflake le permite poner un pie en la puerta mientras simplifica la edición y el cambio de datos una vez que se han importado.
Que es Databricks?
Databricks es una plataforma de datos basada en la nube impulsada por Apache Spark. Se enfoca principalmente en Big Data Analytics y Collaboration.
Puede proporcionar un espacio de trabajo de ciencia de datos completo para ANÁLISIS DE NEGOCIO, científicos de datos e ingenieros de datos para interactuar mediante el tiempo de ejecución de aprendizaje automático de Databricks, el flujo de aprendizaje automático controlado y los cuadernos colaborativos.
Dataframes y bibliotecas Spark SQL, que le permiten manejar datos estructurados, se alojan en Databricks.
Además de ayudarte a crear Inteligencia artificial soluciones, Databricks hace que sea sencillo sacar conclusiones de sus datos actuales.
Además, Databricks ofrece una variedad de bibliotecas para máquina de aprendizaje, incluidos Tensorflow, Pytorch y otros, para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático.
Una amplia gama de clientes comerciales utiliza Databricks para llevar a cabo procesos de producción masivos en una gran variedad de casos de uso y sectores, incluidos atención médica, medios y entretenimiento, servicios financieros, venta minorista y mucho más.
Caracteristicas
- Delta Lake: Databricks tiene una capa de almacenamiento transaccional que es de código abierto y está diseñada para utilizarse en todo el ciclo de vida de los datos. Esta capa se puede usar para proporcionar escalabilidad y confiabilidad de datos a su lago de datos actual.
- Cuadernos Interactivos: puede acceder rápidamente a sus datos, analizarlos, construir modelos con otras personas y compartir conocimientos nuevos y útiles cuando tiene las herramientas y el lenguaje correctos. Scala, R, SQL y Python son solo algunos de los lenguajes que son compatibles con Databricks.
- Aprendizaje automático: Con la ayuda de marcos de trabajo de vanguardia como Tensorflow, Scikit-Learn y Pytorch, Databricks le brinda acceso con un solo clic a entornos de aprendizaje automático preconfigurados. Puede compartir y monitorear experimentos, administrar modelos juntos y replicar ejecuciones, todo desde un repositorio central.
- Motor de chispa mejorado: puede obtener las versiones más recientes de Apache Spark mediante Databricks. Varias bibliotecas de código abierto también se pueden integrar a la perfección con Databricks. Puede configurar rápidamente clústeres y crear un entorno Apache Spark completamente administrado si tiene acceso a la disponibilidad y escalabilidad de varios proveedores de servicios en la nube. Los clústeres se pueden configurar, configurar y ajustar con Databricks sin la necesidad de un monitoreo continuo para mantener un rendimiento y una confiabilidad óptimos.
Diferencias principales entre Snowflake y Databricks
Arquitectura
Snowflake es un sistema sin servidor basado en ANSI SQL con capas de procesamiento de cómputo y almacenamiento totalmente distintas.
Cada almacén virtual (es decir, clúster de cómputo) en Snowflake almacena un subconjunto del conjunto de datos completo localmente mientras utiliza el procesamiento paralelo masivo (MPP) para realizar consultas.
Para la organización y optimización de datos internos en un formato de columnas comprimido que se puede almacenar en la nube, Snowflake emplea microparticiones.
El hecho de que Snowflake mantenga todos los aspectos de la gestión de datos, incluido el tamaño del archivo, la compresión, la estructura, los metadatos, las estadísticas y otros elementos de datos que no son visibles de inmediato para los usuarios y a los que solo se puede acceder a través de consultas SQL, permite que todo esto se lleve a cabo. automáticamente.
Los almacenes virtuales, que son clústeres informáticos formados por muchos nodos MPP, se utilizan para realizar todo el procesamiento dentro de Snowflake.
Snowflake y Databricks son soluciones SaaS; sin embargo, la arquitectura de Databricks es muy diferente porque se basa en Spark.
Un motor multilingüe llamado Spark se puede instalar en la nube y se basa en nodos únicos o clústeres. Databricks actualmente utiliza AWS, GCP y Azure, al igual que Snowflake.
Un plano de control y un plano de datos conforman su estructura. Todos los datos procesados están contenidos en el plano de datos, mientras que todos los servicios de back-end administrados por la computación sin servidor de Databricks se encuentran en el plano de control.
La computación sin servidor permite a los administradores crear puntos de conexión SQL sin servidor que están completamente administrados por Databricks y ofrecen computación instantánea.
Si bien los recursos computacionales para la mayoría de los demás cálculos de Databricks se comparten dentro de la cuenta en la nube o el plano de datos tradicional, estos recursos se comparten en un plano de datos sin servidor.
La arquitectura de Databricks se compone de varias partes importantes:
- Lago Delta de los ladrillos de datos
- Motor Delta de ladrillos de datos
- MLFujo
Estructura de datos
Tanto los archivos semiestructurados como los estructurados se pueden guardar y cargar con Snowflake sin necesidad de una herramienta ETL para organizar primero los datos antes de importarlos al EDW.
Snowflake convierte instantáneamente los datos a su propio formato interno organizado cuando se envían los datos. A diferencia de un lago de datos, Snowflake no necesita que proporcione estructura a sus datos no estructurados antes de que pueda cargarlos e interactuar con ellos.
Todos los tipos de datos se pueden usar con Databricks en su formato original. Para dar a su estructura de datos no estructurados para que puedan ser utilizados por otras herramientas como Snowflake, incluso puede utilizar Databricks como una herramienta ETL.
En el debate entre Databricks y Snowflake, Databricks prevalece sobre Snowflake en términos de estructura de datos.
Propiedad de los datos
Las capas de procesamiento y almacenamiento están separadas en Snowflake, lo que les permite crecer de forma independiente en la nube. Esto indica que todos pueden escalar de forma independiente en la nube según sus requisitos.
Sus finanzas se beneficiarán de esto. Además, se mantiene la propiedad de ambas capas. Snowflake protege el acceso a los datos y los recursos de la máquina mediante la técnica de control de acceso basado en roles (RBAC).
Las capas de procesamiento y almacenamiento de datos de Databricks están completamente desacopladas, en contraste con las capas desacopladas en Snowflake.
Los usuarios pueden colocar sus datos en cualquier lugar y en cualquier formato, y Databricks los manejará de manera efectiva porque su objetivo principal es la aplicación de datos.
Databricks es el claro ganador en el debate entre Databricks y Snowflake, ya que simplemente puede usarlo para procesar los datos.
Protección de Datos
Time Travel y Fail-safe son dos características especiales de Snowflake. La función Time Travel de Snowflake mantiene los datos en un estado antes de una actualización.
Si bien los clientes de Enterprise pueden elegir un rango de tiempo de hasta 90 días, Time Travel a menudo se restringe a un día. Las bases de datos, los esquemas y las tablas pueden usar esta capacidad.
Cuando vence el plazo de retención de Time Travel, comienza un período de seguridad de 7 días, que está diseñado para salvaguardar y restaurar los datos anteriores.
Ladrillos de datos De manera similar a cómo funciona la función de viaje en el tiempo de Snowflake, Delta Lake también lo hace. Los datos guardados en Delta Lake se versionan automáticamente, lo que permite a los usuarios recuperar versiones de datos anteriores para uso futuro.
Databricks se ejecuta en Spark y, dado que Spark se basa en el almacenamiento a nivel de objeto, Databricks nunca almacena ningún dato.
Esta es una de sus principales ventajas. Esto también implica que Databricks podría manejar casos de uso para sistemas locales.
Seguridad
Todos los datos se cifran automáticamente en reposo dentro de Snowflake.
Todas las comunicaciones entre el plano de control y el plano de datos ocurren dentro de la red privada del proveedor de la nube, y todos los datos guardados en Databricks están protegidos.
Ambas opciones ofrecen RBAC (control de acceso basado en roles). Snowflake y Databricks se adhieren a varias leyes y certificaciones, incluidos SOC 2 Tipo II, ISO 27001, HIPAA y GDPR.
Sin embargo, como Databricks opera sobre el almacenamiento a nivel de objeto como AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Almacenamiento, etc., carece de una capa de almacenamiento en contraste con Snowflake.
Rendimiento
En términos de rendimiento, Snowflake y Databricks son soluciones tan radicalmente diferentes que es bastante difícil compararlas.
Es posible modificar cada punto de referencia para presentar una historia ligeramente diferente. Un ejemplo perfecto de esto es el estudio reciente realizado por Databricks sobre el benchmark TPC-DS.
En términos de una comparación directa, Snowflake y Databricks admiten casos de uso ligeramente diferentes, y ninguno es intrínsecamente superior al otro.
Snowflake, sin embargo, podría ser una opción preferible para las consultas interactivas, ya que optimiza todo el almacenamiento para el acceso a los datos en el momento de la ingesta.
Caso de uso
Los casos de uso de BI y SQL están bien respaldados por Databricks y Snowflake.
Snowflake proporciona controladores JDBC y ODBC que son fáciles de integrar con otro software.
Dado que los clientes no tienen que administrar el programa, es conocido principalmente por sus casos de uso en BI y por las empresas que eligen una plataforma analítica sencilla.
Mientras tanto, el Delta Lake de código abierto que Databricks ha lanzado agrega una capa adicional de estabilidad a su Data Lake. Los clientes pueden enviar consultas SQL a Delta Lake con un gran rendimiento.
Dada su variedad y tecnología superior, Databricks es bien conocido por sus casos de uso que minimizan el bloqueo de proveedores, son más adecuados para cargas de trabajo de ML y ayudan a los gigantes tecnológicos.
Precios
Los clientes tienen acceso a cuatro vistas de nivel empresarial con Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical y Virtual Private Snowflake son las cuatro versiones disponibles. Toda la información de precios está disponible. esta página.
Por otro lado, los tres niveles de precios comerciales que ofrece Databricks son básico, premium y empresarial. Puede ver toda la lista de precios a la derecha esta página.
Conclusión
Las excelentes herramientas de análisis de datos incluyen Snowflake y Databricks.
Hay ventajas y desventajas para cada uno. Los patrones de uso, los volúmenes de datos, las cargas de trabajo y la estrategia de datos entran en juego al decidir qué plataforma es ideal para su negocio.
Snowflake es más adecuado para aquellos que tienen experiencia con SQL y para la transformación y el análisis de datos típicos.
Las cargas de trabajo de streaming, ML, IA y ciencia de datos son más adecuadas para Databricks debido a su motor Spark, que admite el uso de numerosos idiomas.
Para ponerse al día con otros lenguajes, Snowflake ha introducido soporte para Python, Java y Scala.
Algunos afirman que Snowflake minimiza el almacenamiento durante la entrada, por lo que es superior para consultas interactivas.
Además, es excelente para producir informes y paneles y administrar cargas de trabajo de BI. En términos de un almacén de datos, funciona bien.
Sin embargo, algunos usuarios han notado que sufre con grandes cantidades de datos, como las que se ven en las aplicaciones de transmisión. Snowflake triunfa en una competencia directa basada en habilidades de almacenamiento de datos.
Sin embargo, Databricks no es en realidad un almacén de datos. Su plataforma de datos es más completa y tiene capacidades superiores de ELT, ciencia de datos y aprendizaje automático para Snowflake.
Los usuarios no controlan el costo del almacenamiento de objetos administrados donde almacenan sus datos. El lago de datos y el procesamiento de datos son los temas principales.
Sin embargo, está dirigido específicamente a científicos de datos y analistas extremadamente calificados.
En conclusión, Databricks triunfa para una audiencia técnica. Tanto los usuarios con conocimientos técnicos como los que no tienen conocimientos técnicos pueden utilizar fácilmente Snowflake.
Casi todas las funciones de administración de datos que ofrece Snowflake están disponibles a través de Databricks y mucho más. Pero es más difícil de operar, implica una gran curva de aprendizaje y necesita más mantenimiento.
Sin embargo, puede manejar una variedad mucho mayor de cargas de trabajo de datos e idiomas. Y aquellos que estén familiarizados con Apache Spark se inclinarán por Databricks.
Snowflake es más adecuado para los clientes que desean instalar rápidamente una buena plataforma de almacenamiento de datos y análisis sin atascarse en configuraciones, detalles de ciencia de datos o configuración manual.
Esto tampoco quiere decir que Snowflake sea una herramienta simple o para nuevos usuarios. No, en absoluto.
No es tan sofisticado como Databricks; esa plataforma es más adecuada para aplicaciones complicadas de ingeniería de datos, ETL, ciencia de datos y transmisión.
Snowflake es un almacén de datos para análisis que almacena datos de producción. Además, es beneficioso para las personas que desean comenzar poco a poco y aumentar gradualmente, así como para los novatos.
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