با توجه به اهمیت روزافزون تجزیه و تحلیل داده ها و مدیریت داده ها برای شرکت ها، مقایسه پلت فرم های داده Snowflake و Databricks برای بازار امروز ضروری است.
سازمانها به مکانیزمی نیاز دارند تا تمام دادههای مورد نیاز برای ارزیابی را در یک مکان جمعآوری کند تا بتواند برای دادهکاوی آماده باشد، زیرا مقدار دادههای مورد مطالعه به تدریج افزایش مییابد.
بدون شک، سیستم های داده مبتنی بر ابر تحسین شده Snowflake و Databricks هر دو پیشرو در صنعت هستند. با این حال، کدام پلت فرم داده برای شرکت شما ایده آل است؟
کمیت، سرعت و کیفیتی که برنامههای هوش تجاری به آن نیاز دارند، همگی توسط Snowflake و Databricks ارائه شدهاند.
در حالی که واریانس ها وجود دارد، مشابهت های زیادی نیز وجود دارد. آنها جهت گیری مشخصی دارند که هنگام بازرسی دقیق مشخص می شود.
بنیانگذاران آپاچی اسپارک، کسب و کار نرم افزار سازمانی Databricks را تأسیس کردند.
این به دلیل ترکیب بزرگترین جنبه های دریاچه های داده و انبارهای داده به معماری Lakehouse.
کسب و کار ذخیره سازی داده Snowflake خدمات ذخیره سازی و دسترسی مبتنی بر ابر را با حداقل دردسر ارائه می دهد. این جایگاه خود را به عنوان راه حلی تثبیت می کند که دسترسی ایمن به داده های شما را ارائه می دهد در حالی که تقریباً به نگهداری کمی نیاز دارد.
این مقاله مقایسه مفصلی از Snowflake Vs را به شما ارائه می دهد. داده ها را بررسی کرده و مزایای هر محصول را توضیح می دهد تا بتوانید تصمیم بگیرید که کدام یک برای کسب و کار شما بهترین است. بیایید با معرفی آنها شروع کنیم.
چه شده است دانه برف?
Snowflake یک سرویس کاملاً مدیریت شده است که به مشتریان مقیاس پذیری تقریباً نامحدودی از بارهای کاری همزمان را برای یکپارچه سازی ساده داده ها، بارگذاری، تجزیه و تحلیل و به اشتراک گذاری ارائه می دهد.
دریاچههای داده، مهندسی داده، توسعه برنامههای کاربردی داده، علم داده و مصرف ایمن دادههای مشترک برخی از کاربردهای معمول آن هستند.
محاسبات و ذخیره سازی به طور طبیعی با طراحی متمایز Snowflake از هم جدا شده اند.
با کمک این معماری، میتوانید عملاً به همه کاربران و حجم کاری دادههای خود دسترسی به یک کپی از دادههای خود را بدون هیچ گونه تأثیر منفی عملکردی فراهم کنید.
برای یک تجربه کاربری ثابت، Snowflake شما را قادر می سازد تا راه حل داده خود را به صورت نامرئی در مکان های مختلف و ابرها اجرا کنید.
با حذف پیچیدگی زیرساخت های ابری، Snowflake آن را امکان پذیر می کند.
Snowflake Data Marketplace، که گزینه های زیادی برای تعامل با هزاران مشتری Snowflake ارائه می دهد، همچنین شما را قادر می سازد به مجموعه داده های مشترک و خدمات داده دسترسی داشته باشید.
امکانات
- تصمیم گیری مبتنی بر داده موثرتر: با Snowflake، میتوانید سیلوهای داده را حذف کنید و برای همه افراد در کسب و کار دسترسی به اطلاعات مفید فراهم کنید. این یک گام اولیه حیاتی در تقویت روابط شریک، بهینه سازی قیمت گذاری، کاهش هزینه های مرتبط با عملیات، افزایش اثربخشی فروش و بسیاری موارد دیگر است.
- بهبود سرعت و کیفیت تجزیه و تحلیل: می توانید خط لوله تجزیه و تحلیل خود را با Snowflake با تغییر از بارهای دسته ای شبانه به جریان های داده بلادرنگ تقویت کنید. با اجازه دادن به همه افراد در کسب و کار خود دسترسی ایمن، همزمان و کنترل شده به انبار داده خود، می توانید کیفیت تجزیه و تحلیل را در محل کار بهبود بخشید. این امر هزینه ها و کار یدی را کاهش می دهد و شرکت ها را قادر می سازد تا منابع را به طور بهینه توزیع کنند تا درآمد را به حداکثر برسانند.
- تبادل داده با سفارشی سازی: می توانید تبادل داده خود را با Snowflake ایجاد کنید و به شما امکان می دهد داده های زنده و تنظیم شده را به روشی ایمن منتقل کنید. علاوه بر این، به عنوان انگیزه ای برای توسعه ارتباطات داده قوی تر با شرکا، مشتریان و سایر واحدهای تجاری عمل می کند. این امر با به دست آوردن یک دیدگاه 360 درجه از مصرف کننده شما، که اطلاعاتی در مورد ویژگی های مهم مشتری از جمله علایق، شغل و بسیاری موارد دیگر ارائه می دهد، به دست می آورد.
- محصولات و تجربیات کاربر بزرگتر: با Snowflake در جای خود می توانید رفتار کاربر و استفاده از محصول را بهتر درک کنید. علاوه بر این، میتوانید از کل مجموعه دادهها برای جلب رضایت مشتریان، ارتقای چشمگیر خط تولید خود و ارتقای نوآوری علم داده استفاده کنید.
- امنیت قوی: تمام داده های انطباق و امنیت سایبری را می توان در یک دریاچه داده ایمن متمرکز کرد. واکنش سریع حادثه توسط دریاچه های داده دانه های برف تضمین می شود. ترکیب حجم عظیمی از دادههای گزارش در یک مکان و ارزیابی سریع دادههای گزارش سالها، شما را قادر میسازد تا تصویر کاملی از یک رخداد دریافت کنید. لاگ های نیمه ساختاریافته و داده های سازمانی ساخت یافته اکنون می توانند در یک دریاچه داده واحد ترکیب شوند. بدون هیچ نمایهسازی، Snowflake شما را قادر میسازد تا پای خود را به درب ببرید و در عین حال ویرایش و تغییر دادهها را پس از وارد کردن ساده میکند.
چه شده است پایگاه داده?
Databricks یک پلت فرم داده مبتنی بر ابر است که توسط Apache Spark هدایت می شود. عمدتاً روی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و همکاری متمرکز است.
شما می توانید یک فضای کاری Data Science کامل برای آن فراهم کنید تحلیل گران تجارت، دانشمندان داده و مهندسان داده برای تعامل با استفاده از زمان اجرا یادگیری ماشین Databricks، جریان ML کنترل شده و نوت بوک های مشارکتی.
Dataframe ها و کتابخانه های Spark SQL که به شما امکان می دهند با داده های ساخت یافته سروکار داشته باشید، در Databricks قرار دارند.
علاوه بر کمک به شما در ایجاد هوش مصنوعی راه حل ها، Databricks نتیجه گیری از داده های فعلی شما را ساده می کند.
علاوه بر این، Databricks انواع کتابخانه ها را برای فراگیری ماشیناز جمله Tensorflow، Pytorch، و دیگران، برای ساخت و آموزش مدلهای یادگیری ماشین.
طیف گسترده ای از مشتریان تجاری از Databricks برای انجام فرآیندهای تولید گسترده در طیف گسترده ای از موارد و بخش ها، از جمله مراقبت های بهداشتی، رسانه و سرگرمی، خدمات مالی، خرده فروشی و موارد دیگر استفاده می کنند.
امکانات
- دریاچه دلتا: Databricks یک لایه ذخیره سازی تراکنشی دارد که منبع باز است و برای استفاده در کل چرخه عمر داده طراحی شده است. این لایه می تواند برای ارائه مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان داده ها به دریاچه داده فعلی شما استفاده شود.
- نوت بوک های تعاملی: در صورت داشتن ابزار و زبان مناسب، میتوانید به سرعت به دادههای خود دسترسی پیدا کنید، آنها را تجزیه و تحلیل کنید، مدلهایی را با دیگران بسازید، و بینشهای مفید و تازه را به اشتراک بگذارید. Scala، R، SQL و Python تنها تعدادی از زبان هایی هستند که توسط Databricks پشتیبانی می شوند.
- فراگیری ماشین: با کمک فریمورک های پیشرفته مانند Tensorflow، Scikit-Learn و Pytorch، Databricks به شما امکان دسترسی با یک کلیک به محیط های یادگیری ماشینی از پیش پیکربندی شده را می دهد. میتوانید آزمایشها را به اشتراک بگذارید و نظارت کنید، مدلها را با هم مدیریت کنید، و همه اجراها را از یک مخزن مرکزی تکرار کنید.
- موتور اسپارک پیشرفته: با استفاده از Databricks می توانید جدیدترین نسخه های Apache Spark را دریافت کنید. کتابخانه های متن باز مختلف نیز می توانند به طور یکپارچه با Databricks یکپارچه شوند. اگر به در دسترس بودن و مقیاس پذیری چندین ارائه دهنده خدمات Cloud دسترسی دارید، می توانید به سرعت خوشه ها را راه اندازی کنید و یک محیط کاملاً مدیریت شده Apache Spark ایجاد کنید. خوشه ها را می توان با Databricks بدون نیاز به نظارت مداوم پیکربندی، راه اندازی و تنظیم کرد تا عملکرد و قابلیت اطمینان بهینه را حفظ کند.
تفاوت اصلی بین Snowflake و Databricks
معماری
Snowflake یک سیستم بدون سرور مبتنی بر ANSI SQL با لایههای پردازش و ذخیرهسازی کاملاً متمایز است.
هر انبار مجازی (یعنی خوشه محاسباتی) در Snowflake زیرمجموعه ای از کل مجموعه داده را به صورت محلی ذخیره می کند در حالی که از پردازش موازی انبوه (MPP) برای انجام پرس و جوها استفاده می کند.
برای سازماندهی داخلی داده ها و بهینه سازی در قالب ستونی فشرده که می تواند در ابر ذخیره شود، Snowflake از پارتیشن های میکرو استفاده می کند.
این واقعیت که Snowflake تمام جنبههای مدیریت دادهها، از جمله اندازه فایل، فشردهسازی، ساختار، ابرداده، آمار و سایر موارد داده را که بلافاصله برای کاربران قابل مشاهده نیستند و فقط از طریق پرسوجوهای SQL قابل دسترسی هستند را حفظ میکند، همه اینها را امکانپذیر میکند. بطور خودکار.
انبارهای مجازی، که خوشه های محاسبه شده ای هستند که از گره های MPP زیادی تشکیل شده اند، برای انجام تمام پردازش ها در Snowflake استفاده می شوند.
Snowflake و Databricks هر دو راه حل های SaaS هستند، با این حال، معماری Databricks بسیار متفاوت است زیرا بر روی Spark ساخته شده است.
یک موتور چند زبانه به نام Spark را می توان در فضای ابری نصب کرد و بر اساس گره ها یا خوشه های منفرد است. Databricks در حال حاضر از AWS، GCP و Azure مانند Snowflake استفاده می کند.
یک صفحه کنترل و یک صفحه داده ساختار آن را تشکیل می دهند. تمام دادههای پردازش شده در صفحه داده وجود دارد، در حالی که تمام خدمات پشتیبان مدیریت شده توسط محاسبات بدون سرور Databricks در صفحه کنترل یافت میشوند.
محاسبات بدون سرور مدیران را قادر می سازد تا نقاط پایانی SQL بدون سرور ایجاد کنند که به طور کامل توسط Databricks مدیریت می شوند و محاسبات فوری را ارائه می دهند.
در حالی که منابع محاسباتی برای اکثر محاسبات Databricks در داخل حساب ابری یا صفحه داده سنتی به اشتراک گذاشته می شود، این منابع در یک صفحه داده بدون سرور به اشتراک گذاشته می شوند.
معماری Databricks از چند بخش مهم تشکیل شده است:
- دریاچه دلتا دیتابریکس
- دیتابریکس دلتا موتور
- MLFlow
ساختار داده ها
فایل های نیمه ساختاریافته و ساخت یافته را می توان با استفاده از Snowflake بدون نیاز به ابزار ETL ذخیره و آپلود کرد تا ابتدا داده ها را قبل از وارد کردن به EDW مرتب کند.
Snowflake بلافاصله پس از ارسال داده ها، داده ها را به قالب سازماندهی شده داخلی خود تبدیل می کند. برخلاف دریاچه داده، Snowflake نیازی ندارد که قبل از بارگیری و تعامل با دادههای بدون ساختار، ساختاری را برای دادههای بدون ساختار خود فراهم کنید.
همه انواع داده ها را می توان با Databricks در قالب اصلی خود استفاده کرد. برای اینکه ساختار داده های بدون ساختار خود را به گونه ای ارائه دهید که بتواند توسط ابزارهای دیگری مانند Snowflake استفاده شود، حتی می توانید از Databricks به عنوان یک ابزار ETL استفاده کنید..
در بحث بین Databricks و Snowflake، Databricks از نظر ساختار داده بر Snowflake برتری دارد.
مالکیت داده ها
لایههای پردازش و ذخیرهسازی در Snowflake از هم جدا شدهاند و به آنها اجازه میدهد به طور مستقل روی ابر رشد کنند. این نشان می دهد که همه آنها می توانند به طور مستقل در Cloud بر اساس نیازهای شما مقیاس شوند.
امور مالی شما از این موضوع سود خواهد برد. علاوه بر این، مالکیت هر دو لایه حفظ می شود. Snowflake دسترسی به داده ها و منابع ماشین را با استفاده از تکنیک کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) ایمن می کند.
لایههای پردازش و ذخیرهسازی دادههای Databricks بر خلاف لایههای جداشده در Snowflake کاملاً جدا شدهاند.
کاربران میتوانند دادههای خود را در هر کجا و با هر قالبی قرار دهند و Databricks به طور موثر با آنها مدیریت میکند زیرا هدف اصلی آن کاربرد داده است.
Databricks برنده واضح بحث بین Databricks و Snowflake است زیرا می توانید به سادگی از آن برای پردازش داده ها استفاده کنید.
حفاظت از داده ها
سفر در زمان و Fail-safe دو ویژگی خاص Snowflake هستند. عملکرد سفر در زمان Snowflake داده ها را قبل از به روز رسانی در وضعیت نگه می دارد.
در حالی که مشتریان Enterprise می توانند محدوده زمانی حداکثر 90 روز را انتخاب کنند، سفر در زمان اغلب به یک روز محدود می شود. پایگاه داده ها، طرحواره ها و جداول همگی می توانند از این قابلیت استفاده کنند.
هنگامی که مدت زمان نگهداری سفر در زمان منقضی می شود، یک دوره 7 روزه بدون خطر شروع می شود که برای محافظت و بازیابی داده های قبلی طراحی شده است.
Databricks مشابه نحوه عملکرد ویژگی سفر در زمان Snowflake، Delta Lake نیز این کار را انجام می دهد. دادههای نگهداری شده در دلتا لیک بهطور خودکار نسخهبندی میشوند و به کاربران اجازه میدهند نسخههای داده قبلی را برای استفاده در آینده بازیابی کنند..
Databricks بر روی Spark اجرا می شود، و از آنجایی که Spark بر روی ذخیره سازی در سطح شی ساخته شده است، Databricks هرگز هیچ داده ای را ذخیره نمی کند.
این یکی از مزایای اصلی آن است. این همچنین نشان میدهد که Databricks ممکن است موارد استفاده را برای سیستمهای داخلی مدیریت کند.
دوربین های مداربسته
تمام داده ها به طور خودکار در حالت استراحت در Snowflake رمزگذاری می شوند.
تمام ارتباطات بین صفحه کنترل و صفحه داده در شبکه خصوصی ارائه دهنده ابر رخ می دهد و تمام داده های ذخیره شده در Databricks ایمن می شوند.
هر دو گزینه RBAC (کنترل دسترسی مبتنی بر نقش) را ارائه می دهند. Snowflake و Databricks به چندین قانون و گواهینامه، از جمله SOC 2 Type II، ISO 27001، HIPAA و GDPR پایبند هستند.
با این حال، از آنجایی که Databricks در بالای حافظه های سطح شی مانند AWS S3، Azure Blob Storage کار می کند. Google Cloud ذخیره سازی و غیره، برخلاف Snowflake فاقد لایه ذخیره سازی است.
عملکرد
از نظر عملکرد، Snowflake و Databricks راه حل های کاملاً متفاوتی هستند که مقایسه آنها بسیار چالش برانگیز است.
این امکان وجود دارد که هر معیار را تغییر دهید تا داستان کمی متفاوت ارائه شود. یک مثال کامل از این است مطالعه اخیر توسط Databricks در مورد معیار TPC-DS انجام شده است.
از نظر مقایسه سر به سر، Snowflake و Databricks از موارد استفاده کمی متفاوت پشتیبانی می کنند و هیچ کدام ذاتا برتر از دیگری نیست.
با این حال، Snowflake ممکن است یک گزینه ارجح برای پرس و جوهای تعاملی باشد زیرا تمام فضای ذخیره سازی را برای دسترسی به داده ها در لحظه دریافت بهینه می کند.
استفاده از مورد
موارد استفاده BI و SQL به خوبی توسط Databricks و Snowflake پشتیبانی می شوند.
Snowflake درایورهای JDBC و ODBC را ارائه می دهد که به سادگی با سایر نرم افزارها ادغام می شوند.
با توجه به اینکه مشتریان مجبور نیستند این برنامه را مدیریت کنند، این برنامه بیشتر به دلیل موارد استفاده در BI و برای کسب و کارهایی که یک پلت فرم تحلیلی ساده را انتخاب می کنند مشهور است.
در همین حین، دریاچه دلتا منبع باز که Databricks منتشر کرده است، یک لایه پایداری اضافی به دریاچه داده آنها اضافه می کند. مشتریان می توانند پرس و جوهای SQL را با عملکرد عالی به دلتا لیک ارسال کنند.
با توجه به تنوع و فناوری برتر، Databricks به دلیل موارد استفاده خود که قفل شدن فروشنده را به حداقل می رساند، برای بارهای کاری ML مناسب تر است و به غول های فناوری کمک می کند، مشهور است.
قیمت گذاری
مشتریان با Snowflake به چهار نمای سطح سازمانی دسترسی دارند. Standard، Enterprise، Business Critical و Virtual Private Snowflake چهار نسخه موجود هستند. کل اطلاعات قیمت موجود است اینجا کلیک نمایید.
از سوی دیگر، سه سطح قیمت تجاری ارائه شده توسط Databricks عبارتند از پایه، پریمیوم و سازمانی. شما می توانید کل لیست قیمت را به درستی مشاهده کنید اینجا کلیک نمایید.
نتیجه
ابزارهای عالی تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از Snowflake و Databricks.
هر کدام مزایا و معایبی دارند. الگوهای استفاده، حجم داده ها، بار کاری و استراتژی داده، همگی در هنگام تصمیم گیری در مورد پلتفرم ایده آل برای کسب و کار شما نقش دارند.
Snowflake برای کسانی که با SQL و برای تبدیل و تجزیه و تحلیل داده های معمولی تجربه دارند مناسب تر است.
حجم کاری جریان، ML، AI و علم داده به دلیل موتور Spark که از استفاده از زبان های متعدد پشتیبانی می کند، برای Databricks مناسب تر است.
Snowflake به منظور عقب افتادن از زبان های دیگر، پشتیبانی از پایتون، جاوا و اسکالا را معرفی کرده است.
برخی ادعا می کنند که Snowflake ذخیره سازی را در حین مصرف به حداقل می رساند، بنابراین برای پرس و جوهای تعاملی برتر است.
علاوه بر این، در تولید گزارش ها و داشبوردها و مدیریت بارهای کاری BI عالی است. از نظر انبار داده، عملکرد خوبی دارد.
با این حال، برخی از کاربران خاطرنشان کردهاند که با مقادیر زیاد داده، مانند مواردی که در برنامههای پخش جریانی مشاهده میشود، رنج میبرد. Snowflake در یک رقابت مستقیم بر اساس مهارت های ذخیره سازی داده پیروز می شود.
با این حال، Databricks در واقع یک انبار داده نیست. پلت فرم داده آن جامع تر است و دارای قابلیت های برتر ELT، علم داده و یادگیری ماشین نسبت به Snowflake است.
کاربران هزینه ذخیره سازی شی مدیریت شده را در جایی که داده های خود را ذخیره می کنند کنترل نمی کنند. دریاچه داده و پردازش داده ها موضوعات اصلی هستند.
با این حال، به طور خاص دانشمندان داده و تحلیلگران بسیار ماهر را هدف قرار داده است.
در نتیجه، Databricks برای مخاطب فنی پیروز می شود. هم کاربران با دانش فنی و هم غیر فنی می توانند به راحتی از Snowflake استفاده کنند.
تقریباً تمام ویژگی های مدیریت داده که Snowflake ارائه می دهد از طریق Databricks و بسیاری موارد دیگر در دسترس هستند. اما کار کردن با آن دشوارتر است، منحنی یادگیری بالایی دارد و نیاز به نگهداری بیشتری دارد.
با این حال، می تواند دامنه بسیار بیشتری از حجم کاری داده ها و زبان ها را مدیریت کند. و کسانی که با Apache Spark آشنا هستند به Databricks متمایل می شوند.
Snowflake برای مشتریانی که می خواهند به سرعت یک انبار داده و پلت فرم تجزیه و تحلیل خوب را بدون گرفتار شدن در تنظیمات، جزئیات علم داده یا راه اندازی دستی نصب کنند، مناسب تر است.
این نیز به این معنی نیست که Snowflake یک ابزار ساده یا برای کاربران جدید است. نه در همه.
به اندازه Databricks پیشرفته نیست. آن پلتفرم برای مهندسی داده های پیچیده، ETL، علم داده و برنامه های کاربردی پخش مناسب تر است.
Snowflake یک انبار داده برای تجزیه و تحلیل است که داده های تولید را ذخیره می کند. علاوه بر این، برای افرادی که میخواهند به تدریج شروع کنند و به تدریج پیشرفت کنند و همچنین برای تازهکاران مفید است.
پاسخ دهید