એન્ટરપ્રાઇઝ માટે ડેટા એનાલિટિક્સ અને ડેટા મેનેજમેન્ટના વધતા મહત્વને કારણે, ડેટા પ્લેટફોર્મ સ્નોફ્લેક અને ડેટાબ્રિક્સની સરખામણી આજના બજાર માટે જરૂરી છે.
સંસ્થાઓને એક મિકેનિઝમની જરૂર હોય છે જે તેઓને મૂલ્યાંકન કરવા માટે જરૂરી તમામ ડેટાને એક જગ્યાએ એકત્ર કરે છે જ્યાં તે ડેટા માઇનિંગ માટે તૈયાર થઈ શકે કારણ કે અભ્યાસ કરવા માટેના ડેટાની માત્રા ધીમે ધીમે વધે છે.
કોઈ શંકા વિના, વખાણાયેલી ક્લાઉડ-આધારિત ડેટા સિસ્ટમ્સ સ્નોફ્લેક અને ડેટાબ્રિક્સ બંને ઉદ્યોગ અગ્રણી છે. જો કે, તમારી કંપની માટે કયું ડેટા પ્લેટફોર્મ આદર્શ છે?
બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ એપ્લીકેશન માટે જરૂરી જથ્થો, ઝડપ અને ગુણવત્તા બધું જ Snowflake અને Databricks દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે છે.
જ્યારે ભિન્નતા છે, ત્યાં પુષ્કળ સમાનતાઓ પણ છે. તેમની પાસે એક વિશિષ્ટ અભિગમ છે, જે નજીકથી નિરીક્ષણ કરવામાં આવે ત્યારે સ્પષ્ટ છે.
અપાચે સ્પાર્કના સ્થાપકોએ એન્ટરપ્રાઇઝ સોફ્ટવેર બિઝનેસ ડેટાબ્રિક્સની સ્થાપના કરી.
તે ડેટા લેકના સૌથી મહાન પાસાઓને ફ્યુઝ કરવા માટે પ્રખ્યાત છે અને લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચરમાં ડેટા વેરહાઉસ.
ડેટા વેરહાઉસિંગ બિઝનેસ સ્નોફ્લેક ન્યૂનતમ મુશ્કેલી સાથે ક્લાઉડ-આધારિત સ્ટોરેજ અને ઍક્સેસ સેવાઓ પ્રદાન કરે છે. તે એક ઉકેલ તરીકે તેની સ્થિતિ સ્થાપિત કરે છે જે તમારા ડેટાની સુરક્ષિત ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે જ્યારે લગભગ થોડી જાળવણીની જરૂર પડે છે.
આ લેખ તમને Snowflake Vs ની વિગતવાર સરખામણી આપે છે. ડેટાબ્રિક્સ અને દરેક ઉત્પાદનના ફાયદા સમજાવે છે જેથી તમે નક્કી કરી શકો કે તમારા વ્યવસાય માટે કયું શ્રેષ્ઠ છે. ચાલો તેમના પરિચયથી શરૂઆત કરીએ.
શું છે Snowflake?
સ્નોફ્લેક એ એક સંપૂર્ણ વ્યવસ્થાપિત સેવા છે જે ગ્રાહકોને સરળ ડેટા એકીકરણ, લોડિંગ, વિશ્લેષણ અને શેરિંગ માટે સહવર્તી વર્કલોડની લગભગ અમર્યાદિત માપનીયતા પ્રદાન કરે છે.
ડેટા લેક્સ, ડેટા એન્જીનીયરીંગ, ડેટા એપ્લિકેશન ડેવલપમેન્ટ, ડેટા સાયન્સ અને શેર કરેલ ડેટાનો સુરક્ષિત વપરાશ તેના કેટલાક વિશિષ્ટ ઉપયોગો છે.
કમ્પ્યુટિંગ અને સ્ટોરેજ કુદરતી રીતે સ્નોફ્લેકની વિશિષ્ટ ડિઝાઇન દ્વારા અલગ પડે છે.
આ આર્કિટેક્ચરની મદદથી, તમે વ્યવહારીક રીતે તમારા બધા વપરાશકર્તાઓ અને ડેટા વર્કલોડને તમારા ડેટાની એક જ નકલની ઍક્સેસ કોઈપણ નકારાત્મક પ્રભાવ અસરોનો ભોગ બન્યા વિના પ્રદાન કરી શકો છો.
સાતત્યપૂર્ણ વપરાશકર્તા અનુભવ માટે, સ્નોફ્લેક તમને તમારા ડેટા સોલ્યુશનને અદૃશ્ય રીતે વિવિધ સ્થળો અને ક્લાઉડ્સ પર ચલાવવા માટે સક્ષમ કરે છે.
અંતર્ગત ક્લાઉડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની જટિલતાને દૂર કરીને, સ્નોવફ્લેક તેને શક્ય બનાવે છે.
સ્નોવફ્લેક ડેટા માર્કેટપ્લેસ, જે હજારો સ્નોવફ્લેક ગ્રાહકો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે ઘણા વિકલ્પો પ્રદાન કરે છે, તે તમને શેર કરેલ ડેટાસેટ્સ અને ડેટા સેવાઓને ઍક્સેસ કરવામાં પણ સક્ષમ બનાવે છે.
વિશેષતા
- વધુ અસરકારક ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવા: સ્નોવફ્લેક સાથે, તમે ડેટા સિલોસને દૂર કરી શકો છો અને વ્યવસાયમાં દરેકને ઉપયોગી આંતરદૃષ્ટિની ઍક્સેસ પ્રદાન કરી શકો છો. ભાગીદાર સંબંધોને વધારવા, કિંમતોને શ્રેષ્ઠ બનાવવા, કામગીરી સાથે સંકળાયેલા ખર્ચમાં ઘટાડો, વેચાણની અસરકારકતા વધારવા અને અન્ય ઘણી બાબતોમાં આ એક નિર્ણાયક પ્રારંભિક પગલું છે.
- ઍનલિટિક્સ ઝડપ અને ગુણવત્તા સુધારો: તમે રાત્રિના બેચ લોડમાંથી રીઅલ-ટાઇમ ડેટા સ્ટ્રીમ પર સ્વિચ કરીને સ્નોફ્લેક સાથે તમારી વિશ્લેષણાત્મક પાઇપલાઇનને મજબૂત બનાવી શકો છો. તમારા વ્યવસાયમાં દરેકને તમારા ડેટા વેરહાઉસની સલામત, સહવર્તી અને નિયંત્રિત ઍક્સેસની મંજૂરી આપીને, તમે કાર્યસ્થળે એનાલિટિક્સની ગુણવત્તામાં સુધારો કરી શકો છો. આનાથી ખર્ચ અને મેન્યુઅલ મજૂરીમાં ઘટાડો થાય છે, જે કંપનીઓને આવક વધારવા માટે શ્રેષ્ઠ રીતે સંસાધનોનું વિતરણ કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
- કસ્ટમાઇઝેશન સાથે ડેટા એક્સચેન્જ: તમે સ્નોફ્લેક સાથે તમારું પોતાનું ડેટા એક્સચેન્જ બનાવી શકો છો, જેનાથી તમે સુરક્ષિત રીતે લાઇવ, રેગ્યુલેટેડ ડેટા ટ્રાન્સમિટ કરી શકો છો. વધુમાં, તે ભાગીદારો, ગ્રાહકો અને અન્ય વ્યવસાય એકમો સાથે મજબૂત ડેટા જોડાણો વિકસાવવા માટે પ્રેરણા તરીકે સેવા આપે છે. તે તમારા ઉપભોક્તાનો 360-ડિગ્રી પરિપ્રેક્ષ્ય મેળવીને આ હાંસલ કરે છે, જે રુચિઓ, વ્યવસાય અને અન્ય ઘણા બધા સહિત મહત્વપૂર્ણ ગ્રાહક લાક્ષણિકતાઓ પર માહિતી પ્રદાન કરે છે.
- વધુ ઉત્પાદન અને વપરાશકર્તા અનુભવો: તમે સ્નોવફ્લેકની જગ્યાએ વપરાશકર્તાની વર્તણૂક અને ઉત્પાદનના ઉપયોગને વધુ સારી રીતે સમજી શકો છો. વધુમાં, તમે ગ્રાહકોને સંતુષ્ટ કરવા, તમારી પ્રોડક્ટ લાઇનને મોટા પ્રમાણમાં વધારવા અને ડેટા સાયન્સ ઇનોવેશનને પ્રોત્સાહન આપવા માટે સમગ્ર ડેટા સેટનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
- મજબૂત સુરક્ષા: તમામ અનુપાલન અને સાયબર સુરક્ષા ડેટા સુરક્ષિત ડેટા લેકમાં કેન્દ્રિત કરી શકાય છે. સ્નોવફ્લેક ડેટા તળાવો દ્વારા ઝડપી ઘટના પ્રતિક્રિયાની ખાતરી આપવામાં આવે છે. એક જ જગ્યાએ લોગ ડેટાની વિશાળ માત્રાને સંયોજિત કરીને અને વર્ષોના લોગ ડેટાના મૂલ્યનું ઝડપથી મૂલ્યાંકન કરીને, તમને ઘટનાનું સંપૂર્ણ ચિત્ર મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ લોગ્સ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ એન્ટરપ્રાઇઝ ડેટા હવે એક ડેટા લેકમાં જોડી શકાય છે. કોઈપણ ઇન્ડેક્સીંગ વિના, સ્નોવફ્લેક તમને એકવાર આયાત કર્યા પછી ડેટાને સંપાદિત કરવા અને બદલવાનું સરળ બનાવતી વખતે તમારા પગને દરવાજામાં લાવવા માટે સક્ષમ કરે છે.
શું છે ડેટાબેક્સ?
ડેટાબ્રિક્સ એ અપાચે સ્પાર્ક દ્વારા સંચાલિત ક્લાઉડ-આધારિત ડેટા પ્લેટફોર્મ છે. તે મોટાભાગે બિગ ડેટા એનાલિટિક્સ અને સહયોગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
તમે માટે સંપૂર્ણ ડેટા સાયન્સ વર્કસ્પેસ પ્રદાન કરી શકો છો વ્યાપાર વિશ્લેષકો, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ્સ અને ડેટા એન્જીનીયર્સ ડેટાબ્રિક્સના મશીન લર્નિંગ રનટાઈમ, નિયંત્રિત ML ફ્લો અને સહયોગી નોટબુક્સનો ઉપયોગ કરીને ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે.
ડેટાફ્રેમ્સ અને સ્પાર્ક એસક્યુએલ લાઇબ્રેરીઓ, જે તમને સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાથે વ્યવહાર કરવાની મંજૂરી આપે છે, તે ડેટાબ્રિક્સ પર રાખવામાં આવી છે.
તમને બનાવવામાં મદદ કરવા ઉપરાંત કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઉકેલો, ડેટાબ્રિક્સ તમારા વર્તમાન ડેટામાંથી તારણો કાઢવાનું સરળ બનાવે છે.
વધુમાં, Databricks માટે વિવિધ પ્રકારની લાઈબ્રેરીઓ ઓફર કરે છે મશીન શિક્ષણમશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ બનાવવા અને તાલીમ આપવા માટે, Tensorflow, Pytorch અને અન્ય સહિત.
બિઝનેસ ક્લાયન્ટ્સની વિશાળ શ્રેણી આરોગ્યસંભાળ, મીડિયા અને મનોરંજન, નાણાકીય સેવાઓ, છૂટક અને ઘણું બધું સહિત વિવિધ પ્રકારના ઉપયોગના કેસ અને ક્ષેત્રોમાં વિશાળ ઉત્પાદન પ્રક્રિયાઓ હાથ ધરવા ડેટાબ્રિક્સનો ઉપયોગ કરે છે.
વિશેષતા
- ડેલ્ટા તળાવ: ડેટાબ્રિક્સ પાસે ટ્રાન્ઝેક્શનલ સ્ટોરેજ લેયર છે જે ઓપન-સોર્સ છે અને સમગ્ર ડેટા જીવનચક્રમાં ઉપયોગમાં લેવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે. આ સ્તરનો ઉપયોગ તમારા વર્તમાન ડેટા લેકને ડેટા માપનીયતા અને વિશ્વસનીયતા પ્રદાન કરવા માટે થઈ શકે છે.
- ઇન્ટરેક્ટિવ નોટબુક્સ: જ્યારે તમારી પાસે યોગ્ય સાધનો અને ભાષા હોય ત્યારે તમે તમારા ડેટાને ઝડપથી ઍક્સેસ કરી શકો છો, તેનું વિશ્લેષણ કરી શકો છો, અન્ય લોકો સાથે મૉડલ બનાવી શકો છો અને નવી, ઉપયોગી આંતરદૃષ્ટિ શેર કરી શકો છો. Scala, R, SQL અને Python એ કેટલીક ભાષાઓ છે જે Databricks દ્વારા સપોર્ટેડ છે.
- મશીન શિક્ષણ: Tensorflow, Scikit-Learn અને Pytorch જેવા અદ્યતન ફ્રેમવર્કની સહાયથી, Databricks તમને પહેલાથી ગોઠવેલા મશીન લર્નિંગ વાતાવરણમાં એક-ક્લિક ઍક્સેસ આપે છે. તમે પ્રયોગોને શેર અને મોનિટર કરી શકો છો, એકસાથે મૉડલ મેનેજ કરી શકો છો અને એક જ કેન્દ્રિય ભંડારમાંથી રનની નકલ કરી શકો છો.
- ઉન્નત સ્પાર્ક એન્જિન: તમે Databricks નો ઉપયોગ કરીને Apache Spark ના સૌથી નવીનતમ સંસ્કરણો મેળવી શકો છો. વિવિધ ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરીઓ પણ ડેટાબ્રિક્સ સાથે એકીકૃત રીતે સંકલિત કરી શકાય છે. જો તમારી પાસે ઘણા ક્લાઉડ સેવા પ્રદાતાઓની ઉપલબ્ધતા અને માપનીયતાની ઍક્સેસ હોય તો તમે ઝડપથી ક્લસ્ટર સેટ કરી શકો છો અને સંપૂર્ણ રીતે સંચાલિત અપાચે સ્પાર્ક વાતાવરણ બનાવી શકો છો. શ્રેષ્ઠ કામગીરી અને વિશ્વાસપાત્રતા જાળવવા માટે ચાલુ દેખરેખની જરૂર વગર ડેટાબ્રિક્સ સાથે ક્લસ્ટરોને ગોઠવી, સેટઅપ અને ફાઇન-ટ્યુન કરી શકાય છે.
સ્નોવફ્લેક અને ડેટાબ્રિક્સ વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત
આર્કિટેક્ચર
સ્નોવફ્લેક એ ANSI SQL-આધારિત સર્વરલેસ સિસ્ટમ છે જેમાં તદ્દન અલગ સ્ટોરેજ અને પ્રોસેસિંગ લેયર્સની ગણતરી કરવામાં આવે છે.
સ્નોવફ્લેકમાં દરેક વર્ચ્યુઅલ વેરહાઉસ (એટલે કે કમ્પ્યુટ ક્લસ્ટર) ક્વેરી કરવા માટે મોટા પાયે સમાંતર પ્રોસેસિંગ (MPP) નો ઉપયોગ કરતી વખતે સ્થાનિક રીતે સમગ્ર ડેટા સેટનો સબસેટ સ્ટોર કરે છે.
ક્લાઉડમાં સંગ્રહિત કરી શકાય તેવા સંકુચિત સ્તંભાકાર ફોર્મેટમાં આંતરિક ડેટાના સંગઠન અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન માટે, સ્નોફ્લેક માઇક્રો પાર્ટીશનોનો ઉપયોગ કરે છે.
હકીકત એ છે કે સ્નોવફ્લેક ડેટા મેનેજમેન્ટના તમામ પાસાઓને જાળવે છે, જેમાં ફાઇલનું કદ, કમ્પ્રેશન, માળખું, મેટાડેટા, આંકડા અને અન્ય ડેટા આઇટમ્સનો સમાવેશ થાય છે જે વપરાશકર્તાઓને તરત જ દેખાતી નથી અને માત્ર SQL ક્વેરી દ્વારા જ એક્સેસ કરી શકાય છે, આ બધું કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે. આપમેળે.
વર્ચ્યુઅલ વેરહાઉસ, જે ઘણા MPP નોડ્સના બનેલા ગણિત ક્લસ્ટરો છે, તેનો ઉપયોગ સ્નોફ્લેકની અંદર તમામ પ્રક્રિયા કરવા માટે થાય છે.
Snowflake અને Databricks બંને SaaS સોલ્યુશન્સ છે, જો કે, Databricksનું આર્કિટેક્ચર ખૂબ જ અલગ છે કારણ કે તે Spark પર બનેલ છે.
સ્પાર્ક નામનું મલ્ટિ-લેંગ્વેજ એન્જિન ક્લાઉડમાં ઇન્સ્ટોલ કરી શકાય છે અને તે સિંગલ નોડ્સ અથવા ક્લસ્ટરો પર આધારિત છે. ડેટાબ્રિક્સ હાલમાં AWS, GCP અને Azure નો ઉપયોગ કરે છે, જેટલો Snowflake તરીકે થાય છે.
કંટ્રોલ પ્લેન અને ડેટા પ્લેન તેની રચના બનાવે છે. તમામ પ્રોસેસ્ડ ડેટા ડેટા પ્લેનમાં સમાયેલ છે, જ્યારે ડેટાબ્રિક્સ સર્વરલેસ કમ્પ્યુટિંગ દ્વારા સંચાલિત તમામ બેકએન્ડ સેવાઓ નિયંત્રણ પ્લેનમાં જોવા મળે છે.
સર્વરલેસ કમ્પ્યુટિંગ એડમિનિસ્ટ્રેટર્સને સર્વરલેસ SQL એન્ડપોઇન્ટ્સ બનાવવા માટે સક્ષમ કરે છે જે સંપૂર્ણપણે ડેટાબ્રિક્સ દ્વારા સંચાલિત થાય છે અને ઇન્સ્ટન્ટ કમ્પ્યુટિંગ ઓફર કરે છે.
જ્યારે મોટાભાગના અન્ય ડેટાબ્રિક્સ ગણતરીઓ માટેના કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનો ક્લાઉડ એકાઉન્ટ અથવા પરંપરાગત ડેટા પ્લેનમાં શેર કરવામાં આવે છે, ત્યારે આ સંસાધનો સર્વરલેસ ડેટા પ્લેનમાં શેર કરવામાં આવે છે.
ડેટાબ્રિક્સનું આર્કિટેક્ચર કેટલાક મહત્વપૂર્ણ ભાગોનું બનેલું છે:
- ડેટાબ્રિક્સ ડેલ્ટા લેક
- ડેટાબ્રિક્સ ડેલ્ટા એન્જિન
- MLFlow
ડેટા સ્ટ્રક્ચર
સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ બંને ફાઇલોને EDW માં આયાત કરતા પહેલા ડેટાને ગોઠવવા માટે ETL ટૂલની જરૂર વગર સ્નોફ્લેકનો ઉપયોગ કરીને સાચવી અને અપલોડ કરી શકાય છે.
જ્યારે ડેટા સબમિટ કરવામાં આવે ત્યારે સ્નોવફ્લેક તરત જ ડેટાને તેના પોતાના આંતરિક, સંગઠિત ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરે છે. ડેટા લેકથી વિપરીત, સ્નોવફ્લેકને તમારે તમારા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને લોડ કરવા અને તેની સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતા પહેલા તેને માળખું પ્રદાન કરવાની જરૂર નથી.
ડેટા પ્રકારોનો ઉપયોગ ડેટાબ્રિક્સ સાથે તેમના મૂળ ફોર્મેટમાં કરી શકાય છે. તમારા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સ્ટ્રક્ચર આપવા માટે જેથી તેનો ઉપયોગ સ્નોફ્લેક જેવા અન્ય ટૂલ્સ દ્વારા થઈ શકે, તમે ડેટાબ્રિક્સનો ETL ટૂલ તરીકે પણ ઉપયોગ કરી શકો છો..
ડેટાબ્રિક્સ અને સ્નોફ્લેક વચ્ચેની ચર્ચામાં, ડેટા સ્ટ્રક્ચરની દ્રષ્ટિએ ડેટાબ્રિક્સ સ્નોવફ્લેક પર પ્રવર્તે છે.
ડેટાની માલિકી
સ્નોવફ્લેકમાં પ્રોસેસિંગ અને સ્ટોરેજ સ્તરોને અલગ પાડવામાં આવે છે, જે તેમને ક્લાઉડ પર સ્વતંત્ર રીતે વધવા દે છે. આ સૂચવે છે કે તેઓ તમારી જરૂરિયાતોના આધારે ક્લાઉડમાં સ્વતંત્ર રીતે સ્કેલ કરી શકે છે.
આનાથી તમારા આર્થિક લાભ થશે. વધુમાં, બંને સ્તરોની માલિકી રાખવામાં આવી છે. સ્નોવફ્લેક રોલ-બેઝ્ડ એક્સેસ કંટ્રોલ (RBAC) ટેકનિકનો ઉપયોગ કરીને ડેટા અને મશીન સંસાધનોની ઍક્સેસ સુરક્ષિત કરે છે.
ડેટાબ્રિક્સના ડેટા પ્રોસેસિંગ અને સ્ટોરેજ સ્તરો સંપૂર્ણપણે ડીકપલ્ડ છે, સ્નોવફ્લેકમાં ડીકોપ્લેડ સ્તરોથી વિપરીત.
વપરાશકર્તાઓ તેમનો ડેટા ગમે ત્યાં કોઈપણ ફોર્મેટમાં મૂકી શકે છે, અને ડેટાબ્રિક્સ તેને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરશે કારણ કે તેનો પ્રાથમિક ધ્યેય ડેટા એપ્લિકેશન છે.
ડેટાબ્રિક્સ અને સ્નોવફ્લેક વચ્ચેની ચર્ચામાં ડેટાબ્રિક્સ સ્પષ્ટ વિજેતા છે કારણ કે તમે ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
ડેટા પ્રોટેક્શન
ટાઈમ ટ્રાવેલ અને ફેલ-સેફ એ સ્નોવફ્લેકની બે વિશેષતાઓ છે. સ્નોવફ્લેકનું ટાઇમ ટ્રાવેલ ફંક્શન અપડેટ પહેલા ડેટાને એક સ્થિતિમાં રાખે છે.
જ્યારે એન્ટરપ્રાઇઝ ક્લાયન્ટ્સ 90 દિવસ સુધીની સમય શ્રેણી પસંદ કરી શકે છે, ત્યારે સમયની મુસાફરી ઘણીવાર એક દિવસ સુધી મર્યાદિત હોય છે. ડેટાબેસેસ, સ્કીમા અને કોષ્ટકો બધા આ ક્ષમતાનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
જ્યારે ટાઇમ ટ્રાવેલ રીટેન્શન ટર્મ સમાપ્ત થાય છે, ત્યારે 7-દિવસનો નિષ્ફળ-સલામત સમયગાળો શરૂ થાય છે, જે અગાઉના ડેટાને સુરક્ષિત કરવા અને પુનઃસ્થાપિત કરવા માટે રચાયેલ છે.
ડેટાબ્રિક્સ જે રીતે સ્નોવફ્લેકની ટાઈમ ટ્રાવેલ ફીચર ઓપરેટ કરે છે તેના જેવું જ ડેલ્ટા લેક પણ કરે છે. ડેલ્ટા લેકમાં રાખવામાં આવેલ ડેટા આપમેળે વર્ઝન કરવામાં આવે છે, જે વપરાશકર્તાઓને ભવિષ્યના ઉપયોગ માટે અગાઉના ડેટા વર્ઝનને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની મંજૂરી આપે છે..
ડેટાબ્રિક્સ સ્પાર્ક પર ચાલે છે, અને સ્પાર્ક ઑબ્જેક્ટ-લેવલ સ્ટોરેજ પર બનેલ હોવાથી, ડેટાબ્રિક્સ ક્યારેય કોઈ ડેટા સ્ટોર કરતા નથી.
આ તેના મુખ્ય ફાયદાઓમાંનું એક છે. આનો અર્થ એ પણ થાય છે કે ડેટાબ્રિક્સ ઓન-પ્રિમાઈસ સિસ્ટમ્સ માટે ઉપયોગના કેસોને હેન્ડલ કરી શકે છે.
સુરક્ષા
સ્નોવફ્લેકની અંદર બાકીના સમયે તમામ ડેટા આપમેળે એન્ક્રિપ્ટ થાય છે.
કંટ્રોલ પ્લેન અને ડેટા પ્લેન વચ્ચેના તમામ સંચાર ક્લાઉડ પ્રદાતાના ખાનગી નેટવર્કમાં થાય છે, અને ડેટાબ્રિક્સમાં સાચવેલ તમામ ડેટા સુરક્ષિત છે.
બંને વિકલ્પો RBAC (રોલ-આધારિત એક્સેસ કંટ્રોલ) ઓફર કરે છે. Snowflake અને Databricks SOC 2 પ્રકાર II, ISO 27001, HIPAA અને GDPR સહિત અનેક કાયદાઓ અને પ્રમાણપત્રોનું પાલન કરે છે.
જો કે, ડેટાબ્રિક્સ AWS S3, Azure બ્લોબ સ્ટોરેજ જેવા ઑબ્જેક્ટ-લેવલ સ્ટોરેજની ટોચ પર કાર્ય કરે છે, Google મેઘ સ્ટોરેજ, વગેરે, તેમાં સ્નોવફ્લેકથી વિપરીત સ્ટોરેજ સ્તરનો અભાવ છે.
બોનસ
કામગીરીની દ્રષ્ટિએ, સ્નોવફ્લેક અને ડેટાબ્રિક્સ એવા ધરમૂળથી ભિન્ન ઉકેલો છે કે તેમની સરખામણી કરવી ખૂબ જ પડકારજનક છે.
થોડી અલગ વાર્તા રજૂ કરવા માટે દરેક બેન્ચમાર્કમાં ફેરફાર કરવો શક્ય છે. આનું એક સંપૂર્ણ ઉદાહરણ છે તાજેતરના અભ્યાસ TPC-DS બેન્ચમાર્ક વિશે ડેટાબ્રિક્સ દ્વારા હાથ ધરવામાં આવે છે.
હેડ-ટુ-હેડ સરખામણીના સંદર્ભમાં, સ્નોવફ્લેક અને ડેટાબ્રિક્સ થોડા અલગ ઉપયોગના કેસોને સમર્થન આપે છે, અને કોઈ પણ અન્ય કરતાં સ્વાભાવિક રીતે ચડિયાતું નથી.
સ્નોવફ્લેક, જો કે, ઇન્ટરેક્ટિવ ક્વેરી માટે પ્રાધાન્યક્ષમ વિકલ્પ હોઈ શકે છે કારણ કે તે ઇન્જેશનની ક્ષણે ડેટા એક્સેસ માટે તમામ સ્ટોરેજને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.
કેસનો ઉપયોગ કરો
BI અને SQL ઉપયોગના કિસ્સાઓ Databricks અને Snowflake દ્વારા સારી રીતે સમર્થિત છે.
સ્નોવફ્લેક જેડીબીસી અને ઓડીબીસી ડ્રાઇવરો પ્રદાન કરે છે જે અન્ય સોફ્ટવેર સાથે સંકલિત કરવા માટે સરળ છે.
આપેલ છે કે ગ્રાહકોએ પ્રોગ્રામનું સંચાલન કરવાની જરૂર નથી, તે મોટે ભાગે BI માં તેના ઉપયોગ-કેસો અને સીધા વિશ્લેષણાત્મક પ્લેટફોર્મ પસંદ કરતા વ્યવસાયો માટે પ્રખ્યાત છે.
ડેટાબ્રિક્સે જે ઓપન-સોર્સ ડેલ્ટા લેક બહાર પાડ્યું છે તે દરમિયાનમાં તેમના ડેટા લેકમાં સ્થિરતાનું વધારાનું સ્તર ઉમેરે છે. ગ્રાહકો શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન સાથે ડેલ્ટા લેક પર SQL પ્રશ્નો મોકલી શકે છે.
તેમની વિવિધતા અને શ્રેષ્ઠ ટેક્નોલોજીને જોતાં, Databricks તેમના ઉપયોગ-કેસો માટે પ્રખ્યાત છે જે વેન્ડર લૉક-ઇનને ઘટાડે છે, ML વર્કલોડ માટે વધુ યોગ્ય છે અને ટેક જાયન્ટ્સને સહાય કરે છે.
પ્રાઇસીંગ
ગ્રાહકોને સ્નોવફ્લેક સાથે એન્ટરપ્રાઇઝ-લેવલના ચાર દૃશ્યોની ઍક્સેસ છે. સ્ટાન્ડર્ડ, એન્ટરપ્રાઇઝ, બિઝનેસ ક્રિટિકલ અને વર્ચ્યુઅલ પ્રાઇવેટ સ્નોફ્લેક એ ચાર વર્ઝન ઉપલબ્ધ છે. કિંમતની સંપૂર્ણ માહિતી ઉપલબ્ધ છે અહીં.
બીજી બાજુ, Databricks દ્વારા ઓફર કરાયેલા ત્રણ વ્યાપારી ભાવ સ્તરો મૂળભૂત, પ્રીમિયમ અને એન્ટરપ્રાઇઝ છે. તમે સંપૂર્ણ કિંમત સૂચિ જોઈ શકો છો અહીં.
ઉપસંહાર
ઉત્તમ ડેટા વિશ્લેષણ સાધનોમાં સ્નોફ્લેક અને ડેટાબ્રિક્સનો સમાવેશ થાય છે.
દરેકમાં ફાયદા અને ગેરફાયદા છે. તમારા વ્યવસાય માટે કયું પ્લેટફોર્મ આદર્શ છે તે નક્કી કરતી વખતે ઉપયોગની પેટર્ન, ડેટા વોલ્યુમ્સ, વર્કલોડ અને ડેટા વ્યૂહરચના આ બધું અમલમાં આવે છે.
Snowflake જેઓ SQL સાથે અનુભવી છે અને લાક્ષણિક ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશન અને વિશ્લેષણ માટે વધુ યોગ્ય છે.
સ્ટ્રીમિંગ, ML, AI અને ડેટા સાયન્સ વર્કલોડ તેના સ્પાર્ક એન્જિનને કારણે ડેટાબ્રિક્સ માટે વધુ યોગ્ય છે, જે અસંખ્ય ભાષાઓના ઉપયોગને સપોર્ટ કરે છે.
અન્ય ભાષાઓને પકડવા માટે, સ્નોફ્લેકે પાયથોન, જાવા અને સ્કેલા માટે સપોર્ટ રજૂ કર્યો છે.
કેટલાક દાવો કરે છે કે સ્નોવફ્લેક સેવન દરમિયાન સંગ્રહને ઓછો કરે છે, તેથી તે ઇન્ટરેક્ટિવ પ્રશ્નો માટે શ્રેષ્ઠ છે.
વધુમાં, તે રિપોર્ટ્સ અને ડેશબોર્ડ્સ બનાવવા અને BI વર્કલોડને સંચાલિત કરવામાં ઉત્તમ છે. ડેટા વેરહાઉસના સંદર્ભમાં, તે સારું પ્રદર્શન કરે છે.
જો કે, કેટલાક વપરાશકર્તાઓએ નોંધ્યું છે કે તે મોટા ડેટા જથ્થા સાથે પીડાય છે, જેમ કે સ્ટ્રીમિંગ એપ્લિકેશન્સમાં જોવા મળે છે. ડેટા વેરહાઉસિંગ કૌશલ્યો પર આધારિત સીધી સ્પર્ધામાં સ્નોવફ્લેકનો વિજય થાય છે.
જો કે, ડેટાબ્રિક્સ વાસ્તવમાં ડેટા વેરહાઉસ નથી. તેનું ડેટા પ્લેટફોર્મ વધુ વ્યાપક છે અને તેમાં Snowflake કરતાં શ્રેષ્ઠ ELT, ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગ ક્ષમતાઓ છે.
વપરાશકર્તાઓ વ્યવસ્થાપિત ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજની કિંમતને નિયંત્રિત કરતા નથી જ્યાં તેઓ તેમનો ડેટા સ્ટોર કરે છે. ડેટા લેક અને ડેટા પ્રોસેસિંગ મુખ્ય વિષયો છે.
જો કે, તે ખાસ કરીને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને અત્યંત કુશળ વિશ્લેષકો પર લક્ષ્યાંકિત છે.
નિષ્કર્ષમાં, ડેટાબ્રિક્સ તકનીકી પ્રેક્ષકો માટે વિજય મેળવે છે. તકનીકી રીતે સમજદાર અને બિન-તકનીકી રીતે સમજદાર બંને વપરાશકર્તાઓ સરળતાથી સ્નોફ્લેકનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
સ્નોફ્લેક ઑફર કરે છે તે લગભગ તમામ ડેટા મેનેજમેન્ટ સુવિધાઓ ડેટાબ્રિક્સ દ્વારા ઉપલબ્ધ છે અને ઘણું બધું. પરંતુ તેનું સંચાલન કરવું વધુ મુશ્કેલ છે, તેમાં ઉચ્ચ શિક્ષણ વળાંકનો સમાવેશ થાય છે અને વધુ જાળવણીની જરૂર છે.
જો કે, તે ડેટા વર્કલોડ અને ભાષાઓની ઘણી મોટી શ્રેણીને હેન્ડલ કરી શકે છે. અને જેઓ Apache Spark થી પરિચિત છે તેઓ Databricks તરફ ઝૂકશે.
સેટઅપ, ડેટા સાયન્સ વિગતો અથવા મેન્યુઅલ સેટઅપમાં ફસાઈ ગયા વિના સારા ડેટા વેરહાઉસ અને એનાલિટિક્સ પ્લેટફોર્મને ઝડપથી ઇન્સ્ટોલ કરવા માગતા ગ્રાહકો માટે સ્નોફ્લેક વધુ યોગ્ય છે.
આનો દાવો એવો પણ નથી કે સ્નોવફ્લેક એક સરળ સાધન છે અથવા નવા વપરાશકર્તાઓ માટે છે. અંતે તમામ નથી.
તે ડેટાબ્રિક્સ જેટલું ઉચ્ચ સ્તરનું નથી; તે પ્લેટફોર્મ જટિલ ડેટા એન્જિનિયરિંગ, ETL, ડેટા સાયન્સ અને સ્ટ્રીમિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે વધુ અનુકૂળ છે.
સ્નોવફ્લેક એ એનાલિટિક્સ માટે ડેટા વેરહાઉસ છે જે ઉત્પાદન ડેટાને સંગ્રહિત કરે છે. વધુમાં, તે વ્યક્તિઓ માટે ફાયદાકારક છે કે જેઓ નાની શરૂઆત કરવા ઈચ્છે છે અને ધીમે-ધીમે આગળ વધવા ઈચ્છે છે તેમજ શિખાઉ લોકો માટે.
એક જવાબ છોડો