Debido á crecente importancia da análise de datos e da xestión de datos para as empresas, é necesaria unha comparación das plataformas de datos Snowflake e Databricks para o mercado actual.
As organizacións necesitan un mecanismo para reunir todos os datos que necesitan para avaliar nun lugar onde poidan estar preparados para a minería de datos a medida que a cantidade de datos a estudar crece gradualmente.
Sen dúbida, os aclamados sistemas de datos baseados na nube Snowflake e Databricks son ambos os líderes da industria. Non obstante, que plataforma de datos é ideal para a túa empresa?
Snowflake e Databricks proporcionan a cantidade, velocidade e calidade que requiren as aplicacións de intelixencia empresarial.
Aínda que hai variacións, tamén hai moitos paralelismos. Teñen unha orientación distinta, que é obvia cando se inspeccionan detidamente.
Os fundadores de Apache Spark estableceron o negocio de software empresarial Databricks.
É coñecido por fusionar os mellores aspectos dos lagos de datos e data warehouses nunha arquitectura de lakehouse.
A empresa de almacenamento de datos Snowflake ofrece servizos de acceso e almacenamento baseados na nube cun mínimo problema. Establece a súa posición como unha solución que ofrece acceso seguro aos seus datos mentres require case pouco mantemento.
Este artigo ofrécelle unha comparación detallada de Snowflake vs. Databricks e explica os beneficios de cada produto para que poida decidir cal é o mellor para a súa empresa. Imos comezar coa súa introdución.
O que é Folerpa de neve?
Snowflake é un servizo totalmente xestionado que ofrece aos clientes unha escalabilidade case ilimitada de cargas de traballo simultáneas para unha integración sinxela, carga, análise e compartición de datos.
Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science e o consumo seguro de datos compartidos son algúns dos seus usos típicos.
A informática e o almacenamento están separados naturalmente polo deseño distintivo de Snowflake.
Coa axuda desta arquitectura, practicamente pode proporcionar a todos os seus usuarios e cargas de traballo de datos acceso a unha única copia dos seus datos sen sufrir ningún efecto negativo no rendemento.
Para unha experiencia de usuario consistente, Snowflake permítelle executar a súa solución de datos de forma invisible en varias localizacións e nubes.
Ao eliminar a complexidade das infraestruturas de nube subxacentes, Snowflake faino viable.
O mercado de datos de Snowflake, que ofrece moitas opcións para interactuar con miles de clientes de Snowflake, tamén che permite acceder a conxuntos de datos e servizos de datos compartidos.
características
- Toma de decisións máis efectiva baseada en datos: Con Snowflake, pode eliminar os silos de datos e ofrecer a todos os membros da empresa acceso a información útil. Este é un paso inicial crucial para mellorar as relacións cos socios, optimizar os prezos, reducir os gastos asociados ás operacións, aumentar a eficacia das vendas e moitas outras cousas.
- Mellora a velocidade e a calidade da analítica: pode reforzar a súa canalización de análise con Snowflake cambiando de cargas nocturnas por lotes a fluxos de datos en tempo real. Ao permitir a todos os membros da túa empresa un acceso seguro, simultáneo e controlado ao teu almacén de datos, podes mellorar a calidade das análises no traballo. Isto reduce os gastos e o traballo manual, o que permite ás empresas distribuír os recursos de forma óptima para maximizar os ingresos.
- Intercambio de datos con personalización: Podes crear o teu propio intercambio de datos con Snowflake, o que che permite transmitir datos en directo e regulados de forma segura. Ademais, serve como motivación para desenvolver conexións de datos máis fortes con socios, clientes e outras unidades de negocio. Conségueo ao obter unha perspectiva de 360 graos do teu consumidor, que ofrece información sobre as características importantes do cliente, incluíndo intereses, ocupación e moitos máis.
- Maior experiencia de produto e usuario: Podes comprender mellor o comportamento dos usuarios e o uso do produto con Snowflake no seu lugar. Ademais, podes facer uso de todo o conxunto de datos para satisfacer aos clientes, mellorar moito a túa liña de produtos e promover a innovación en ciencia de datos.
- Seguridade forte: Todos os datos de cumprimento e de ciberseguridade pódense centralizar nun lago de datos seguro. A rápida reacción do incidente está garantida polos lagos de datos de copos de neve. A combinación de grandes cantidades de datos de rexistro nun só lugar e a avaliación rápida de datos de rexistro de anos permítelle obter a imaxe completa dunha ocorrencia. Os rexistros semiestruturados e os datos empresariais estruturados agora pódense combinar nun único lago de datos. Sen ningunha indexación, Snowflake permítelle poñer un pé na porta ao tempo que facilita editar e cambiar os datos unha vez importados.
O que é ladrillos de datos?
Databricks é unha plataforma de datos baseada na nube impulsada por Apache Spark. Céntrase principalmente na análise e colaboración de Big Data.
Podes proporcionar un espazo de traballo completo de Data Science para Analistas de empresas, científicos de datos e enxeñeiros de datos para interactuar mediante o tempo de execución de aprendizaxe automática de Databricks, o fluxo de ML controlado e os cadernos colaborativos.
Databricks atópanse os marcos de datos e as bibliotecas Spark SQL, que che permiten xestionar datos estruturados.
Ademais de axudarche a crear Intelixencia Artificial solucións, Databricks facilita extraer conclusións dos seus datos actuais.
Ademais, Databricks ofrece unha variedade de bibliotecas para aprendizaxe de máquina, incluíndo Tensorflow, Pytorch e outros, para crear e adestrar modelos de aprendizaxe automática.
Unha ampla gama de clientes empresariais utiliza Databricks para levar a cabo procesos de produción masivos nunha gran variedade de casos de uso e sectores, incluíndo a saúde, medios e entretemento, servizos financeiros, venda polo miúdo e moito máis.
características
- Lago Delta: Databricks ten unha capa de almacenamento transaccional de código aberto e deseñada para ser utilizada durante todo o ciclo de vida dos datos. Esta capa pódese usar para proporcionar escalabilidade e fiabilidade dos datos ao teu lago de datos actual.
- Cadernos interactivos: Podes acceder rapidamente aos teus datos, analizalos, construír modelos con outras persoas e compartir información útil e fresca cando tes as ferramentas e a linguaxe adecuadas. Scala, R, SQL e Python son só algúns dos idiomas que admite Databricks.
- Aprendizaxe automática: Coa axuda de marcos de vangarda como Tensorflow, Scikit-Learn e Pytorch, Databricks ofrécelle acceso cun só clic a contornos de Machine Learning preconfigurados. Podes compartir e supervisar experimentos, xestionar modelos xuntos e replicar execucións desde un repositorio central.
- Motor Spark mellorado: Podes obter as versións máis recentes de Apache Spark usando Databricks. Varias bibliotecas de código aberto tamén se poden integrar perfectamente con Databricks. Podes configurar rapidamente clústeres e crear un ambiente Apache Spark totalmente xestionado se tes acceso á dispoñibilidade e escalabilidade de varios provedores de servizos na nube. Os clústeres pódense configurar, configurar e perfeccionarse con Databricks sen necesidade de realizar un seguimento continuo para manter un rendemento e unha fiabilidade óptimos.
Diferenzas básicas entre Snowflake e Databricks
arquitectura
Snowflake é un sistema sen servidor baseado en SQL ANSI con capas de almacenamento e procesamento de computación totalmente distintas.
Cada almacén virtual (é dicir, clúster de computación) en Snowflake almacena un subconxunto de todo o conxunto de datos localmente mentres usa o procesamento masivamente paralelo (MPP) para realizar consultas.
Para a organización e optimización de datos internos nun formato columnar comprimido que se pode almacenar na nube, Snowflake emprega microparticións.
O feito de que Snowflake manteña todos os aspectos da xestión de datos, incluíndo o tamaño do ficheiro, a compresión, a estrutura, os metadatos, as estatísticas e outros elementos de datos que non son inmediatamente visibles para os usuarios e que só se poden acceder mediante consultas SQL, permite que todo isto se faga. automaticamente.
Os almacéns virtuais, que son clústeres computados formados por moitos nodos MPP, úsanse para facer todo o procesamento dentro de Snowflake.
Snowflake e Databricks son ambas solucións SaaS, pero a arquitectura de Databricks é moi diferente porque está construída en Spark.
Na nube pódese instalar un motor multilingüe chamado Spark e está baseado en nodos ou clústeres únicos. Databricks utiliza actualmente AWS, GCP e Azure, tanto como Snowflake.
Un plano de control e un plano de datos conforman a súa estrutura. Todos os datos procesados están contidos no plano de datos, mentres que todos os servizos de backend xestionados por Databricks Serverless computing atópanse no plano de control.
A informática sen servidor permite aos administradores crear puntos finais de SQL sen servidor que están totalmente xestionados por Databricks e ofrecen computación instantánea.
Aínda que os recursos computacionais para a maioría dos outros cálculos de Databricks compártense dentro da conta na nube ou do plano de datos tradicional, estes recursos compártense nun plano de datos sen servidor.
A arquitectura de Databricks está formada por varias partes importantes:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Estrutura de datos
Tanto os ficheiros estruturados como os semiestruturados pódense gardar e cargar usando Snowflake sen necesidade dunha ferramenta ETL para organizar primeiro os datos antes de importalos no EDW.
Snowflake converte instantáneamente os datos ao seu propio formato interno e organizado cando se envían os datos. A diferenza dun Data Lake, Snowflake non precisa que proporciones estrutura aos teus datos non estruturados antes de poder cargalos e interactuar con eles.
Todos os tipos de datos pódense usar con Databricks no seu formato orixinal. Para dar a súa estrutura de datos non estruturados para que poidan ser usados por outras ferramentas como Snowflake, incluso pode utilizar Databricks como ferramenta ETL.
No debate entre Databricks e Snowflake, Databricks prevalece sobre Snowflake en termos de Data Structure.
Propiedade de datos
As capas de procesamento e almacenamento están separadas en Snowflake, o que lles permite crecer de forma independente na nube. Isto indica que todos poden escalar de forma independente na nube en función dos teus requisitos.
As túas finanzas beneficiaranse diso. Ademais, mantense a propiedade de ambas capas. Snowflake asegura o acceso aos datos e aos recursos da máquina mediante a técnica de control de acceso baseado en roles (RBAC).
As capas de procesamento de datos e almacenamento de Databricks están completamente desacopladas, en contraste coas capas desacopladas en Snowflake.
Os usuarios poden poñer os seus datos onde queira que sexa en calquera formato, e Databricks trataráaos de forma eficaz porque o seu obxectivo principal é a aplicación de datos.
Databricks é o claro vencedor no debate entre Databricks e Snowflake xa que simplemente podes usalo para procesar os datos.
Protección de datos
Time Travel e Fail-safe son dúas características especiais de Snowflake. A función de viaxe no tempo de Snowflake mantén os datos nun estado antes dunha actualización.
Aínda que os clientes Enterprise poden escoller un intervalo de tempo de ata 90 días, a viaxe no tempo adoita restrinxirse a un día. As bases de datos, os esquemas e as táboas poden usar esta capacidade.
Cando expira o prazo de retención de Time Travel, comeza un período de seguridade de 7 días, que está deseñado para salvagardar e restaurar os datos anteriores.
Databricks Semellante a como funciona a función de viaxe no tempo de Snowflake, a de Delta Lake tamén o fai. Os datos gardados en Delta Lake son versionados automaticamente, o que permite aos usuarios recuperar versións de datos anteriores para o seu uso futuro.
Databricks execútase en Spark, e dado que Spark está construído sobre almacenamento a nivel de obxectos, Databricks nunca almacena realmente ningún dato.
Esta é unha das súas principais vantaxes. Isto tamén implica que Databricks pode xestionar casos de uso para sistemas locais.
seguridade
Todos os datos cífranse automaticamente en repouso en Snowflake.
Todas as comunicacións entre o plano de control e o plano de datos prodúcense dentro da rede privada do provedor de nube e todos os datos gardados en Databricks están protexidos.
Ambas opcións ofrecen RBAC (control de acceso baseado en roles). Snowflake e Databricks cumpren varias leis e certificacións, incluíndo SOC 2 Tipo II, ISO 27001, HIPAA e GDPR.
Non obstante, como Databricks funciona sobre o almacenamento a nivel de obxectos como AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Almacenamento, etc., carece dunha capa de almacenamento en contraste con Snowflake.
actuación
En termos de rendemento, Snowflake e Databricks son solucións tan radicalmente diferentes que resulta bastante difícil comparalas.
É posible modificar cada punto de referencia para presentar un conto lixeiramente diferente. Un exemplo perfecto disto é o estudo recente realizado por Databricks sobre o benchmark TPC-DS.
En termos de comparación cara a cara, Snowflake e Databricks admiten casos de uso lixeiramente diferentes e ningún é inherentemente superior ao outro.
Snowflake, con todo, pode ser unha opción preferible para consultas interactivas xa que optimiza todo o almacenamento para o acceso aos datos no momento da inxestión.
Usar caso
Os casos de uso de BI e SQL están ben apoiados por Databricks e Snowflake.
Snowflake ofrece controladores JDBC e ODBC que son sinxelos de integrar con outro software.
Dado que os clientes non teñen que administrar o programa, é coñecido principalmente polos seus casos de uso en BI e polas empresas que elixen unha plataforma analítica sinxela.
Mentres tanto, o Delta Lake de código aberto que Databricks lanzou engade unha capa adicional de estabilidade ao seu Data Lake. Os clientes poden enviar consultas SQL a Delta Lake cun gran rendemento.
Dada a súa variedade e tecnoloxía superior, Databricks é moi coñecido polos seus casos de uso que minimizan o bloqueo de provedores, son máis adecuados para cargas de traballo de ML e axudan aos xigantes da tecnoloxía.
prezos
Os clientes teñen acceso a catro vistas de nivel empresarial con Snowflake. Estándar, Enterprise, Business Critical e Virtual Private Snowflake son as catro versións dispoñibles. Toda a información de prezos está dispoñible aquí.
Por outra banda, os tres niveis de prezos comerciais que ofrece Databricks son básicos, premium e empresariales. Podes ver a lista de prezos completa aquí.
Conclusión
As excelentes ferramentas de análise de datos inclúen Snowflake e Databricks.
Hai vantaxes e inconvenientes para cada un. Os patróns de uso, os volumes de datos, as cargas de traballo e a estratexia de datos entran en xogo á hora de decidir que plataforma é ideal para a túa empresa.
Snowflake é máis axeitado para aqueles que teñen experiencia con SQL e para a transformación e análise de datos típicas.
As cargas de traballo de streaming, ML, AI e ciencia de datos son máis adecuadas para Databricks debido ao seu motor Spark, que admite o uso de numerosos idiomas.
Para poñerse ao día con outras linguaxes, Snowflake introduciu soporte para Python, Java e Scala.
Algúns afirman que Snowflake minimiza o almacenamento durante a inxestión, polo que é superior para consultas interactivas.
Ademais, é excelente para producir informes e paneis e xestionar cargas de traballo de BI. En canto a un almacén de datos, funciona ben.
Non obstante, algúns usuarios sinalaron que sofre con grandes cantidades de datos, como as que se ven nas aplicacións de streaming. Snowflake triunfa nunha competición directa baseada nas habilidades de almacenamento de datos.
Non obstante, Databricks non é realmente un almacén de datos. A súa plataforma de datos é máis completa e ten capacidades de ELT, ciencia de datos e aprendizaxe automática superiores ás de Snowflake.
Os usuarios non controlan o custo do almacenamento de obxectos xestionados onde almacenan os seus datos. O lago de datos e o tratamento de datos son os temas principais.
Non obstante, está dirixido específicamente a científicos de datos e analistas extremadamente cualificados.
En conclusión, Databricks triunfa para un público técnico. Tanto os usuarios con coñecementos técnicos como os non expertos poden utilizar Snowflake facilmente.
Case todas as funcións de xestión de datos que ofrece Snowflake están dispoñibles a través de Databricks e moito máis. Pero é máis difícil de operar, implica unha alta curva de aprendizaxe e necesita máis mantemento.
Non obstante, pode xestionar unha gama moito maior de cargas de traballo de datos e idiomas. E aqueles que estean familiarizados con Apache Spark inclinaranse por Databricks.
Snowflake é máis axeitado para os clientes que queren instalar rapidamente un bo almacén de datos e unha plataforma de análise sen atascarse en configuracións, detalles de ciencia de datos ou configuración manual.
Isto tampouco pretende afirmar que Snowflake é unha ferramenta simple ou para novos usuarios. Nin un pouco.
Non é tan de gama alta como Databricks; esa plataforma é máis axeitada para aplicacións complicadas de enxeñería de datos, ETL, ciencia de datos e streaming.
Snowflake é un almacén de datos para análises que almacena datos de produción. Ademais, é beneficioso para as persoas que desexan comezar de forma pequena e aumentar gradualmente, así como para os novatos.
Deixe unha resposta