Koska data-analytiikan ja tiedonhallinnan merkitys yrityksille kasvaa, tietoalustojen Snowflake ja Databricks vertailu on tarpeen tämän päivän markkinoilla.
Organisaatiot tarvitsevat mekanismin kerätäkseen kaikki arvioitavansa tiedot yhteen paikkaan, jossa se voi olla valmis tiedon louhintaan tutkittavan tiedon määrän kasvaessa asteittain.
Kiitetyt pilvipohjaiset tietojärjestelmät Snowflake ja Databricks ovat epäilemättä alan johtajia. Mikä tietoalusta on kuitenkin ihanteellinen yrityksellesi?
Business Intelligence -sovellusten vaatiman määrän, nopeuden ja laadun tarjoavat Snowflake ja Databricks.
Vaikka eroja on, on myös paljon yhtäläisyyksiä. Niillä on selkeä suuntaus, joka on ilmeistä tarkasti tarkasteltuna.
Apache Sparkin perustajat perustivat yritysohjelmistoliiketoiminnan Databricks.
Se on tunnettu siitä, että se yhdistää datajärvien parhaat puolet ja tietovarastot Lakehouse-arkkitehtuuriksi.
Tietovarastointiliiketoiminta Snowflake tarjoaa pilvipohjaisia tallennus- ja käyttöpalveluita vaivattomasti. Se vahvistaa asemansa ratkaisuna, joka tarjoaa turvallisen pääsyn tietoihisi ja vaatii lähes vähän ylläpitoa.
Tämä artikkeli tarjoaa sinulle yksityiskohtaisen vertailun Snowflake Vs. Kertoo ja selittää kunkin tuotteen edut, jotta voit päättää, mikä on paras yrityksellesi. Aloitetaan heidän esittelystään.
Mikä on Lumihiutale?
Snowflake on täysin hallittu palvelu, joka tarjoaa asiakkaille lähes rajattoman samanaikaisten työkuormien skaalautuvuuden tietojen yksinkertaista integrointia, lataamista, analysointia ja jakamista varten.
Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science ja jaetun tiedon turvallinen kulutus ovat joitakin sen tyypillisiä käyttötarkoituksia.
Lumihiutaleen omaleimainen muotoilu erottaa tietojenkäsittelyn ja tallennustilan luonnollisesti toisistaan.
Tämän arkkitehtuurin avulla voit käytännössä tarjota kaikille käyttäjillesi ja tietotyökuormillesi pääsyn yhteen kopioon tiedoistasi kärsimättä kielteisistä suorituskykyvaikutuksista.
Johdonmukaisen käyttökokemuksen takaamiseksi Snowflake antaa sinun suorittaa tietoratkaisusi näkymättömästi eri paikoissa ja pilvissä.
Poistamalla taustalla olevien pilviinfrastruktuurien monimutkaisuuden, Snowflake tekee siitä toteutettavissa.
Snowflake Data Marketplace, joka tarjoaa monia vaihtoehtoja vuorovaikutukseen tuhansien Snowflake-asiakkaiden kanssa, mahdollistaa myös jaettujen tietojoukkojen ja datapalvelujen käytön.
Ominaisuudet
- Tehokkaampaa datalähtöistä päätöksentekoa: Snowflaken avulla voit poistaa tietosiilot ja tarjota kaikille yrityksen toimijoille hyödyllisiä tietoja. Tämä on ratkaiseva alkuvaihe kumppanisuhteiden parantamisessa, hinnoittelun optimoinnissa, operatiivisten kulujen leikkaamisessa, myynnin tehokkuuden lisäämisessä ja monissa muissa asioissa.
- Paranna Analyticsin nopeutta ja laatua: Voit vahvistaa analytiikkaputkistoasi Snowflaken avulla vaihtamalla öisistä erälatauksista reaaliaikaisiin tietovirtoihin. Antamalla kaikille yrityksesi työntekijöille turvallisen, samanaikaisen ja valvotun pääsyn tietovarastoon, voit parantaa analytiikan laatua työssäsi. Tämä vähentää kustannuksia ja manuaalista työtä, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden jakaa resurssit optimaalisesti tulojen maksimoimiseksi.
- Tiedonvaihto räätälöitynä: Voit luoda oman tiedonvaihdon Snowflaken kanssa, jolloin voit siirtää reaaliaikaista, säänneltyä dataa turvallisesti. Lisäksi se toimii motivaationa kehittää vahvempia datayhteyksiä kumppaneiden, asiakkaiden ja muiden liiketoimintayksiköiden kanssa. Se saavuttaa tämän hankkimalla 360 asteen näkökulman kuluttajastasi, joka tarjoaa tietoa tärkeistä asiakkaan ominaisuuksista, kuten kiinnostuksen kohteista, ammatista ja monista muista.
- Paremmat tuote- ja käyttökokemukset: Ymmärrät käyttäjien käyttäytymistä ja tuotteiden käyttöä paremmin, kun Snowflake on paikallaan. Lisäksi voit hyödyntää koko tietojoukkoa asiakkaiden tyydyttämiseen, tuotevalikoiman parantamiseen ja datatieteen innovaatioiden edistämiseen.
- Vahva turvallisuus: Kaikki vaatimustenmukaisuus- ja kyberturvallisuustiedot voidaan keskittää suojattuun datajärveen. Nopean tapahtumareaktion takaavat lumihiutaledatajärvet. Yhdistämällä valtavia määriä lokitietoa yhteen paikkaan ja arvioimalla nopeasti vuosien lokitietoja, saat täydellisen kuvan tapahtumasta. Puolistrukturoidut lokit ja strukturoidut yritystiedot voidaan nyt yhdistää yhdeksi tietojärveksi. Ilman indeksointia Snowflaken avulla voit saada jalkasi oven väliin ja helpottaa tietojen muokkaamista ja muuttamista sen jälkeen, kun ne on tuotu.
Mikä on Tietokannat?
Databricks on Apache Sparkin ohjaama pilvipohjainen tietoalusta. Se keskittyy pääasiassa Big Data Analyticsiin ja yhteistyöhön.
Voit tarjota täyden Data Science -työtilan Liiketoiminta-analyytikot, Data Scientists ja Data Engineers voivat olla vuorovaikutuksessa Databricksin koneoppimissuorituksen, ohjatun ML Flow:n ja Collaborative Notebookien avulla.
Datakehykset ja Spark SQL -kirjastot, joiden avulla voit käsitellä strukturoitua dataa, sijaitsevat Databricksissä.
Sen lisäksi, että autat sinua luomaan Tekoäly Databricksin avulla on helppo tehdä johtopäätöksiä nykyisistä tiedoistasi.
Lisäksi Databricks tarjoaa erilaisia kirjastoja koneoppiminen, mukaan lukien Tensorflow, Pytorch ja muut, koneoppimismallien rakentamiseen ja kouluttamiseen.
Laaja joukko yritysasiakkaita käyttää Databricksiä massiivisten tuotantoprosessien toteuttamiseen useilla eri käyttötapauksilla ja aloilla, mukaan lukien terveydenhuolto, media ja viihde, rahoituspalvelut, vähittäiskauppa ja paljon muuta.
Ominaisuudet
- Delta-järvi: Databricksillä on avoimen lähdekoodin tapahtumien tallennuskerros, joka on suunniteltu käytettäväksi koko tietojen elinkaaren ajan. Tätä kerrosta voidaan käyttää tarjoamaan datan skaalautuvuutta ja luotettavuutta nykyiselle datajärvelle.
- Interaktiiviset muistikirjat: Voit nopeasti käyttää tietojasi, analysoida niitä, rakentaa malleja muiden kanssa ja jakaa tuoreita, hyödyllisiä oivalluksia, kun sinulla on oikeat työkalut ja kieli. Scala, R, SQL ja Python ovat vain muutamia Databricksin tukemista kielistä.
- Koneen oppiminen: Edistyksellisten kehysten, kuten Tensorflow, Scikit-Learn ja Pytorch, avulla Databricks antaa sinulle pääsyn esikonfiguroituihin koneoppimisympäristöihin yhdellä napsautuksella. Voit jakaa ja seurata kokeiluja, hallita malleja yhdessä ja replikoida suorituksia yhdestä keskusvarastosta.
- Parannettu Spark Engine: Saat uusimmat Apache Spark -versiot Databricksin avulla. Useita avoimen lähdekoodin kirjastoja voidaan myös integroida saumattomasti Databricksiin. Voit nopeasti perustaa klustereita ja luoda täysin hallitun Apache Spark -ympäristön, jos sinulla on pääsy useiden pilvipalveluntarjoajien saatavuuteen ja skaalautumiseen. Klusterit voidaan konfiguroida, määrittää ja hienosäätää Databricksin avulla ilman jatkuvaa valvontaa optimaalisen suorituskyvyn ja luotettavuuden ylläpitämiseksi.
Lumihiutaleen ja databricksin keskeiset erot
arkkitehtuuri
Snowflake on ANSI SQL -pohjainen palvelimeton järjestelmä, jossa on täysin erilliset tallennus- ja laskennankäsittelykerrokset.
Jokainen Snowflaken virtuaalivarasto (eli laskentaklusteri) tallentaa osan koko tietojoukosta paikallisesti samalla, kun se käyttää massiivisesti rinnakkaista käsittelyä (MPP) kyselyjen suorittamiseen.
Snowflake käyttää mikroosioita sisäiseen tietojen organisointiin ja optimointiin pakattuun sarakemuotoon, joka voidaan tallentaa pilveen.
Se, että Snowflake ylläpitää kaikkia tiedonhallinnan näkökohtia, mukaan lukien tiedostokoko, pakkaus, rakenne, metatiedot, tilastot ja muut tietokohteet, jotka eivät ole heti näkyvissä käyttäjille ja joita voidaan käyttää vain SQL-kyselyjen kautta, mahdollistaa tämän kaiken toteuttamisen. automaattisesti.
Virtuaalivarastoja, jotka ovat monista MPP-solmuista koostuvia laskettuja klustereita, käytetään kaikkeen käsittelyyn Snowflaken sisällä.
Snowflake ja Databricks ovat molemmat SaaS-ratkaisuja, mutta Databricksin arkkitehtuuri on hyvin erilainen, koska se on rakennettu Sparkille.
Spark-niminen monikielinen moottori voidaan asentaa pilveen, ja se perustuu yksittäisiin solmuihin tai klustereihin. Databricks käyttää tällä hetkellä AWS:ää, GCP:tä ja Azurea, aivan kuten Snowflake.
Ohjaustaso ja datataso muodostavat sen rakenteen. Kaikki käsitellyt tiedot sisältyvät tietotasoon, kun taas kaikki Databricks Serverless Computingin hallitsemat taustapalvelut löytyvät ohjaustasosta.
Palvelimeton tietojenkäsittely antaa järjestelmänvalvojille mahdollisuuden luoda palvelimettomia SQL-päätepisteitä, joita Databricks hallitsee täysin ja jotka tarjoavat välitöntä tietojenkäsittelyä.
Vaikka useimpien muiden Databricks-laskelmien laskentaresurssit jaetaan pilvitilin tai perinteisen tietotason sisällä, nämä resurssit jaetaan palvelimettomalla datatasolla.
Databricksin arkkitehtuuri koostuu useista tärkeistä osista:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Tietorakenne
Sekä puolirakenteiset että strukturoidut tiedostot voidaan tallentaa ja ladata Snowflaken avulla ilman ETL-työkalua tietojen järjestämiseen ennen niiden tuomista EDW:hen.
Snowflake muuntaa tiedot välittömästi omaan sisäiseen, järjestettyyn muotoonsa, kun tiedot lähetetään. Toisin kuin Data Lake, Snowflake ei tarvitse sinun luovan rakennetta jäsentämättömälle tiedollesi ennen kuin voit ladata ja olla vuorovaikutuksessa sen kanssa.
Kaikkia tietotyyppejä voidaan käyttää Databricksin kanssa niiden alkuperäisessä muodossa. Jos haluat antaa jäsentämättömälle tietorakenteellesi niin, että sitä voivat käyttää muut työkalut, kuten Snowflake, voit jopa käyttää Databricksiä ETL-työkaluna..
Databricksin ja Snowflaken välisessä keskustelussa Databricks voittaa Snowflaken tietorakenteen suhteen.
Tietojen omistajuus
Käsittely- ja tallennuskerrokset on erotettu Snowflakessa, jolloin ne voivat kasvaa itsenäisesti pilvessä. Tämä osoittaa, että ne kaikki voivat skaalata itsenäisesti pilvessä tarpeidesi mukaan.
Taloutesi hyötyy tästä. Lisäksi molempien tasojen omistusoikeus säilyy. Snowflake turvaa pääsyn tietoihin ja koneresursseihin käyttämällä roolipohjaista pääsynhallintatekniikkaa (RBAC).
Databricksin tietojenkäsittely- ja tallennuskerrokset on täysin irrotettu toisistaan, toisin kuin Snowflaken irrotetut kerrokset.
Käyttäjät voivat sijoittaa tietonsa minne tahansa missä tahansa muodossa, ja Databricks käsittelee niitä tehokkaasti, koska sen ensisijainen tavoite on datasovellus.
Databricks on selvä voittaja Databricksin ja Snowflaken välisessä keskustelussa, koska voit yksinkertaisesti käyttää sitä tietojen käsittelyyn.
Tietosuojaseloste
Time Travel ja Fail-safe ovat kaksi Snowflaken erityispiirrettä. Snowflaken aikamatkustustoiminto pitää tiedot tilassa ennen päivitystä.
Yritysasiakkaat voivat valita enintään 90 päivän ajanjakson, mutta aikamatkailu on usein rajoitettu yhteen päivään. Tietokannat, skeemat ja taulukot voivat kaikki käyttää tätä ominaisuutta.
Kun Aikamatkan säilytysaika umpeutuu, alkaa 7 päivän vikaturvajakso, joka on suunniteltu suojaamaan ja palauttamaan aikaisemmat tiedot.
Databricks Samoin kuin Snowflaken aikamatka-ominaisuus toimii, myös Delta Lake's toimii. Delta Lakessa säilytettävät tiedot versioitetaan automaattisesti, jolloin käyttäjät voivat hakea aiempia dataversioita tulevaa käyttöä varten.
Databricks toimii Sparkissa, ja koska Spark on rakennettu objektitason tallennustilaan, Databricks ei koskaan tallenna mitään tietoja.
Tämä on yksi sen tärkeimmistä eduista. Tämä tarkoittaa myös, että Databricks saattaa käsitellä paikan päällä olevien järjestelmien käyttötapauksia.
Turvallisuus
Kaikki tiedot salataan automaattisesti lepotilassa Snowflakessa.
Kaikki ohjaustason ja datatason välinen tiedonsiirto tapahtuu pilvipalvelun tarjoajan yksityisessä verkossa, ja kaikki Databricksiin tallennetut tiedot on suojattu.
Molemmat vaihtoehdot tarjoavat RBAC:n (role-based access control). Snowflake ja Databricks noudattavat useita lakeja ja sertifikaatteja, mukaan lukien SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA ja GDPR.
Koska Databricks kuitenkin toimii objektitason tallennustilan päällä, kuten AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Säilytys jne., siitä puuttuu säilytyskerros toisin kuin Snowflake.
Suorituskyky
Suorituskyvyltään Snowflake ja Databricks ovat niin radikaalisti erilaisia ratkaisuja, että niiden vertailu on melko haastavaa.
Jokaista vertailuarvoa on mahdollista muokata esittämään hieman erilainen tarina. Täydellinen esimerkki tästä on Tuoreen tutkimuksen Databricksin suorittama TPC-DS-benchmark.
Vertailun kannalta Snowflake ja Databricks tukevat hieman erilaisia käyttötapauksia, eikä mikään ole luonnostaan toista parempi.
Lumihiutale saattaa kuitenkin olla parempi vaihtoehto interaktiivisille kyselyille, koska se optimoi kaiken tallennustilan tietojen käyttöä varten.
Käytä asiaa
Databricks ja Snowflake tukevat hyvin BI- ja SQL-käyttötapauksia.
Snowflake tarjoaa JDBC- ja ODBC-ohjaimet, jotka on helppo integroida muihin ohjelmistoihin.
Koska asiakkaiden ei tarvitse hallinnoida ohjelmaa, se tunnetaan enimmäkseen BI:n käyttötapauksistaan ja yrityksistä, jotka valitsevat suoraviivaisen analyyttisen alustan.
Avoimen lähdekoodin Delta Lake, jonka Databricks on julkaissut, lisää samalla lisävakautta Data Lake -ohjelmaan. Asiakkaat voivat lähettää SQL-kyselyitä Delta Lakeen erinomaisesti.
Databricks on monimuotoisuuden ja erinomaisen teknologiansa vuoksi tunnettu käyttötapauksistaan, jotka minimoivat toimittajan lukkiutumisen, sopivat paremmin ML-työkuormiin ja auttavat teknologiajättiläisiä.
Hinnasto
Asiakkailla on käytettävissään neljä yritystason näkymää Snowflaken avulla. Standard, Enterprise, Business Critical ja Virtual Private Snowflake ovat neljä saatavilla olevaa versiota. Koko hintatieto löytyy tätä.
Toisaalta Databricksin kolme kaupallista hintatasoa ovat perus-, premium- ja yrityshintataso. Voit katsoa koko hinnaston oikealta tätä.
Yhteenveto
Erinomaisia data-analyysityökaluja ovat Snowflake ja Databricks.
Jokaisessa on etuja ja haittoja. Käyttötavat, datamäärät, työmäärät ja datastrategia vaikuttavat kaikki, kun päätetään, mikä alusta sopii yrityksellesi.
Snowflake sopii paremmin SQL:n kanssa kokeneille ja tyypilliseen tiedon muuntamiseen ja analysointiin.
Streaming-, ML-, AI- ja datatieteen työmäärät sopivat paremmin Databricksille sen Spark-moottorin ansiosta, joka tukee useiden kielten käyttöä.
Muiden kielten saavuttamiseksi Snowflake on ottanut käyttöön tuen Pythonille, Javalle ja Scalalle.
Jotkut väittävät, että Snowflake minimoi varastoinnin oton aikana, joten se on parempi interaktiivisiin kyselyihin.
Lisäksi se on erinomainen tuottamaan raportteja ja kojetauluja sekä hallitsemaan BI-työkuormia. Tietovaraston kannalta se toimii hyvin.
Jotkut käyttäjät ovat kuitenkin havainneet, että se kärsii suurista datamääristä, kuten suoratoistosovelluksissa nähdyistä. Snowflake voittaa suorassa kilpailussa, joka perustuu tietovarastointitaitoon.
Databricks ei kuitenkaan itse asiassa ole tietovarasto. Sen tietoalusta on kattavampi, ja siinä on ylivoimaiset ELT-, datatiede- ja koneoppimisominaisuudet kuin Snowflake.
Käyttäjät eivät hallitse hallinnoitujen objektien tallennuksen kustannuksia, johon he tallentavat tietonsa. Tietojärvi ja tietojenkäsittely ovat pääaiheita.
Se on kuitenkin suunnattu erityisesti datatieteilijöille ja erittäin taitaville analyytikoille.
Lopuksi Databricks voittaa teknisen yleisön. Sekä teknisesti taitavat että ei-tekniset käyttäjät voivat helposti hyödyntää Snowflakea.
Lähes kaikki Snowflaken tarjoamat tiedonhallintaominaisuudet ovat saatavilla Databricksin kautta ja paljon muuta. Mutta sitä on vaikeampi käyttää, siihen liittyy korkea oppimiskäyrä ja se vaatii enemmän huoltoa.
Se pystyy kuitenkin käsittelemään paljon laajempaa datatyökuormaa ja -kieliä. Ja ne, jotka tuntevat Apache Sparkin, kallistuvat Databricksiin.
Snowflake sopii paremmin asiakkaille, jotka haluavat nopeasti asentaa hyvän tietovaraston ja analytiikkaalustan takertumatta asetuksiin, datatieteen yksityiskohtiin tai manuaaliseen asennukseen.
Tämä ei myöskään tarkoita, että Snowflake olisi yksinkertainen työkalu tai uusille käyttäjille. Ei ollenkaan.
Se ei ole niin huippuluokkaa kuin Databricks; tämä alusta sopii paremmin monimutkaisiin tietotekniikka-, ETL-, datatieteisiin ja suoratoistosovelluksiin.
Snowflake on analytiikan tietovarasto, joka tallentaa tuotantotietoja. Lisäksi se on hyödyllinen henkilöille, jotka haluavat aloittaa pienestä ja nousta asteittain, sekä aloittelijoille.
Jätä vastaus