Mivel az adatelemzés és adatkezelés egyre fontosabb a vállalkozások számára, a Snowflake és a Databricks adatplatformok összehasonlítása szükséges a mai piacon.
A szervezeteknek szükségük van egy olyan mechanizmusra, amely az értékeléshez szükséges összes adatot egyetlen helyen gyűjtheti össze, ahol a vizsgálandó adatok mennyiségének fokozatos növekedésével készen állhat az adatbányászatra.
Kétségtelenül az elismert felhőalapú adatrendszerek, a Snowflake és a Databricks piacvezetők. De melyik adatplatform ideális az Ön cégének?
Az üzleti intelligencia alkalmazások által igényelt mennyiséget, sebességet és minőséget a Snowflake és a Databricks biztosítja.
Bár vannak eltérések, sok a párhuzam is. Különleges tájolásuk van, ami alapos vizsgálatkor nyilvánvaló.
Az Apache Spark alapítói megalapították a Databricks vállalati szoftver üzletágat.
Híres arról, hogy egyesíti az adattavak és a adattárházakat lakehouse architektúrává alakítani.
Adattárház-üzletág A Snowflake felhőalapú tárolási és hozzáférési szolgáltatásokat kínál minimális gonddal. Megállapítja a helyét olyan megoldásként, amely biztonságos hozzáférést biztosít az adatokhoz, miközben szinte kevés karbantartást igényel.
Ez a cikk részletes összehasonlítást nyújt a Snowflake vs. Adatelemek és elmagyarázza az egyes termékek előnyeit, így eldöntheti, melyik a legjobb vállalkozása számára. Kezdjük a bemutatkozásukkal.
Mi Hópehely?
A Snowflake egy teljesen felügyelt szolgáltatás, amely a párhuzamos munkaterhelések szinte korlátlan méretezhetőségét kínálja az ügyfeleknek az egyszerű adatintegráció, -betöltés, -elemzés és -megosztás érdekében.
Tipikus felhasználási területei a Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science és a megosztott adatok biztonságos felhasználása.
A számítástechnikát és a tárolást természetesen elválasztja egymástól a Snowflake jellegzetes kialakítása.
Ennek az architektúrának a segítségével gyakorlatilag minden felhasználója és adatterhelése hozzáférést biztosíthat az adatok egyetlen példányához anélkül, hogy negatív teljesítményhatásokat szenvedne.
A konzisztens felhasználói élmény érdekében a Snowflake lehetővé teszi az adatmegoldás láthatatlan végrehajtását különböző helyeken és felhőkön.
Az alapul szolgáló felhő-infrastruktúrák bonyolultságának megszüntetésével a Snowflake megvalósíthatóvá teszi.
A Snowflake Data Marketplace, amely számos lehetőséget kínál a több ezer Snowflake-ügyféllel való kapcsolattartásra, lehetővé teszi a megosztott adatkészletek és adatszolgáltatások elérését is.
Jellemzők
- Hatékonyabb adatvezérelt döntéshozatal: A Snowflake segítségével megszüntetheti az adattárolókat, és az üzleti életben dolgozók számára hasznos információkhoz juthat. Ez egy döntő kezdeti lépés a partnerkapcsolatok javításában, az árképzés optimalizálásában, a működéssel kapcsolatos kiadások csökkentésében, az értékesítés hatékonyságának növelésében és sok más dologban.
- Az Analytics sebességének és minőségének javítása: Erősítheti elemzési folyamatát a Snowflake segítségével, ha az éjszakai kötegelt betöltésről a valós idejű adatfolyamokra vált. Azáltal, hogy üzleti tevékenysége minden tagja számára biztonságos, egyidejű és ellenőrzött hozzáférést biztosít az adattárházhoz, javíthatja a munkahelyi elemzések minőségét. Ez csökkenti a kiadásokat és a kézi munkát, lehetővé téve a cégek számára az erőforrások optimális elosztását a bevétel maximalizálása érdekében.
- Adatcsere testreszabással: A Snowflake segítségével létrehozhatja saját adatcseréjét, amely lehetővé teszi az élő, szabályozott adatok biztonságos továbbítását. Emellett motivációként szolgál a partnerekkel, ügyfelekkel és más üzleti egységekkel való erősebb adatkapcsolatok kialakítására. Ezt úgy éri el, hogy 360 fokos perspektívát kap a fogyasztóról, amely információkat nyújt az ügyfelek fontos jellemzőiről, beleértve az érdeklődési köröket, a foglalkozást és még sok mást.
- Nagyobb termék- és felhasználói élmény: Jobban megértheti a felhasználói viselkedést és a termékhasználatot, ha a Snowflake a helyén van. Ezenkívül a teljes adatkészletet felhasználhatja az ügyfelek elégedettségére, a termékcsalád nagymértékű bővítésére és az adattudományi innováció előmozdítására.
- Erős Biztonság: Minden megfelelőségi és kiberbiztonsági adat egy biztonságos adattóban központosítható. A gyors incidensreakciót hópehely adattavak garantálják. A hatalmas mennyiségű naplóadat egy helyen történő kombinálása és az évek naplóadatainak gyors kiértékelése lehetővé teszi, hogy teljes képet kapjon egy eseményről. A félig strukturált naplók és a strukturált vállalati adatok mostantól egyetlen adattóban kombinálhatók. Indexelés nélkül a Snowflake lehetővé teszi, hogy betesítse a lábát az ajtóban, miközben egyszerűvé teszi az adatok szerkesztését és módosítását az importálás után.
Mi Adattárak?
A Databricks egy felhőalapú adatplatform, amelyet az Apache Spark vezérel. Főleg a Big Data Analyticsre és az együttműködésre összpontosít.
Biztosíthat egy teljes Data Science munkaterületet Üzleti elemzők, Data Scientist és Data Engineers, hogy együttműködjenek a Databricks Machine Learning Runtime, a szabályozott ML Flow és a Collaborative Notebook használatával.
Az adatkeretek és a Spark SQL-könyvtárak, amelyek lehetővé teszik a strukturált adatok kezelését, a Databricksben találhatók.
Amellett, hogy segít az alkotásban Mesterséges Intelligencia megoldások, a Databricks egyszerűvé teszi a következtetések levonását a jelenlegi adatokból.
Ezenkívül a Databricks számos könyvtárat kínál a számára gépi tanulás, köztük a Tensorflow, a Pytorch és mások, a gépi tanulási modellek felépítéséhez és betanításához.
Az üzleti ügyfelek széles köre használja a Databricks-t, hogy hatalmas gyártási folyamatokat hajtson végre a felhasználási esetek és ágazatok széles skálájában, beleértve az egészségügyet, a médiát és szórakoztatást, a pénzügyi szolgáltatásokat, a kiskereskedelmet és még sok mást.
Jellemzők
- Delta-tó: A Databricks tranzakciós tárolási réteggel rendelkezik, amely nyílt forráskódú, és az adatok teljes életciklusa során használható. Ez a réteg használható az adatok méretezhetőségének és megbízhatóságának biztosítására az aktuális adattó számára.
- Interaktív jegyzetfüzetek: Gyorsan hozzáférhet adataihoz, elemezheti azokat, modelleket készíthet másokkal, és friss, hasznos ismereteket oszthat meg, ha rendelkezik a megfelelő eszközökkel és nyelvvel. A Scala, R, SQL és Python csak néhány a Databricks által támogatott nyelvek közül.
- Gépi tanulás: Az olyan élvonalbeli keretrendszerek segítségével, mint a Tensorflow, a Scikit-Learn és a Pytorch, a Databricks egy kattintással hozzáférést biztosít az előre konfigurált gépi tanulási környezetekhez. Egy központi adattárból megoszthatja és figyelemmel kísérheti a kísérleteket, együtt kezelheti a modelleket, és replikálhatja a futtatásokat.
- Továbbfejlesztett Spark Engine: Az Apache Spark legújabb verzióit a Databricks segítségével szerezheti be. Különféle nyílt forráskódú könyvtárak is zökkenőmentesen integrálhatók a Databricks-szel. Gyorsan beállíthat fürtöket és létrehozhat egy teljesen felügyelt Apache Spark környezetet, ha több felhőszolgáltató elérhetőségéhez és méretezhetőségéhez is hozzáfér. A fürtök konfigurálhatók, beállíthatók és finomhangolhatók a Databricks segítségével anélkül, hogy folyamatos felügyeletre lenne szükség az optimális teljesítmény és megbízhatóság fenntartása érdekében.
A Snowflake és a Databrick közötti alapvető különbségek
Építészet
A Snowflake egy ANSI SQL alapú szerver nélküli rendszer, teljesen különálló tárolási és számítási feldolgozási rétegekkel.
Minden egyes virtuális raktár (azaz számítási fürt) a Snowflake-ben tárolja a teljes adatkészlet egy részhalmazát helyben, miközben masszívan párhuzamos feldolgozást (MPP) használ a lekérdezések végrehajtásához.
A belső adatok szervezéséhez és a felhőben tárolható tömörített oszlopos formátumba történő optimalizáláshoz a Snowflake mikropartíciókat alkalmaz.
Az a tény, hogy a Snowflake fenntartja az adatkezelés minden aspektusát, beleértve a fájlméretet, a tömörítést, a struktúrát, a metaadatokat, a statisztikákat és más olyan adatelemeket, amelyek nem azonnal láthatók a felhasználók számára, és csak SQL lekérdezéseken keresztül érhetők el, lehetővé teszi mindezt. automatikusan.
A virtuális raktárak, amelyek számos MPP-csomópontból álló számítási klaszterek, a Snowflake-en belüli összes feldolgozás elvégzésére szolgálnak.
A Snowflake és a Databricks egyaránt SaaS-megoldás, azonban a Databricks architektúrája nagyon eltérő, mivel a Sparkra épül.
A Spark nevű többnyelvű motor telepíthető a felhőbe, és egyetlen csomóponton vagy fürtön alapul. A Databricks jelenleg az AWS-t, a GCP-t és az Azure-t használja, hasonlóan a Snowflake-hez.
Szerkezetét egy vezérlősík és egy adatsík alkotja. Az összes feldolgozott adat az adatsíkon található, míg a Databricks Serverless computing által kezelt összes háttérszolgáltatás a vezérlősíkon található.
A kiszolgáló nélküli számítástechnika lehetővé teszi az adminisztrátorok számára, hogy kiszolgáló nélküli SQL-végpontokat hozzanak létre, amelyeket teljes mértékben a Databricks felügyel, és azonnali számítástechnikát kínál.
Míg a számítási erőforrások a legtöbb egyéb Databricks-számításhoz a felhőfiókon vagy a hagyományos adatsíkon belül vannak megosztva, ezek az erőforrások egy szerver nélküli adatsíkon vannak megosztva.
A Databricks architektúrája több fontos részből áll:
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Adatszerkezet
Mind a félig strukturált, mind a strukturált fájlok menthetők és feltölthetők a Snowflake segítségével anélkül, hogy egy ETL eszközre lenne szükség, amely először rendezné az adatokat, mielőtt importálná azokat az EDW-be.
A Snowflake az adatok elküldésekor azonnal átalakítja az adatokat saját belső, szervezett formátumára. A Data Lake-től eltérően a Snowflake-nek nincs szüksége arra, hogy struktúrát adjon a strukturálatlan adatokhoz, mielőtt betöltheti és interakcióba léphet velük.
Az adattípusok mindegyike használható a Databricks-szel eredeti formátumukban. Strukturálatlan adatszerkezetének kialakításához, hogy más eszközök, például a Snowflake is használhassák, akár ETL-eszközként is használhatja a Databrickst..
A Databricks és a Snowflake közötti vitában a Databricks felülkerekedik a Snowflake felett az adatstruktúra tekintetében.
Adattulajdon
A feldolgozási és tárolási rétegek el vannak választva a Snowflake-ben, lehetővé téve számukra, hogy függetlenül növekedjenek a felhőn. Ez azt jelzi, hogy mindegyikük önállóan méretezhető a Felhőben az Ön igényei alapján.
Pénzügyei profitálnak ebből. Ezenkívül mindkét réteg tulajdonjoga megmarad. A Snowflake a szerepalapú hozzáférés-vezérlés (RBAC) technikával biztosítja az adatokhoz és a gépi erőforrásokhoz való hozzáférést.
A Databricks adatfeldolgozási és tárolási rétegei teljesen leválasztottak, ellentétben a Snowflake leválasztott rétegeivel.
A felhasználók bárhová, bármilyen formátumban elhelyezhetik adataikat, a Databricks pedig hatékonyan kezeli azokat, mert elsődleges célja az adatalkalmazás.
A Databricks egyértelműen a nyertes a Databricks és a Snowflake közötti vitában, mivel egyszerűen felhasználhatja az adatok feldolgozására.
Adatvédelem
Time Travel és Fail-safe a Snowflake két különleges tulajdonsága. A Snowflake Időutazás funkciója az adatokat frissítés előtti állapotban tartja.
Míg az Enterprise ügyfelek legfeljebb 90 napos időtartamot választhatnak, az időutazás gyakran egy napra korlátozódik. Az adatbázisok, sémák és táblák mind használhatják ezt a lehetőséget.
Amikor az Időutazás megőrzési ideje lejár, egy 7 napos hibamentes időszak kezdődik, amely a korábbi adatok védelmére és visszaállítására szolgál.
Databricks A Snowflake időutazási funkciójához hasonlóan a Delta Lake is működik. A Delta Lake-ben tárolt adatok verziószáma automatikusan megtörténik, így a felhasználók lekérhetik a korábbi adatverziókat későbbi felhasználás céljából.
A Databricks a Sparkon fut, és mivel a Spark objektumszintű tárolásra épül, a Databricks soha nem tárol semmilyen adatot.
Ez az egyik fő előnye. Ez azt is jelenti, hogy a Databricks kezelheti a helyszíni rendszerek használati eseteit.
Biztonság
Minden adat automatikusan titkosítva van a Snowflake-en belül.
A vezérlősík és az adatsík közötti minden kommunikáció a felhőszolgáltató privát hálózatán belül történik, és a Databricks-ben mentett összes adat biztonságos.
Mindkét lehetőség kínál RBAC-t (szerep alapú hozzáférés-vezérlés). A Snowflake és a Databricks számos törvényt és tanúsítványt betart, beleértve a SOC 2 Type II-t, az ISO 27001-et, a HIPAA-t és a GDPR-t.
Mivel azonban a Databricks az objektumszintű tárolókon, például az AWS S3-on, az Azure Blob Storage-on, A Google Cloud Tárolás stb., a Snowflake-kel ellentétben hiányzik a tárolóréteg.
teljesítmény
Teljesítmény szempontjából a Snowflake és a Databricks olyan gyökeresen eltérő megoldások, hogy meglehetősen nehéz összehasonlítani őket.
Lehetőség van az egyes benchmark módosítására, hogy egy kicsit más történetet mutasson be. Ennek tökéletes példája a nemrégiben készült tanulmány a Databricks által a TPC-DS benchmarkról végzett.
A fej-fej összehasonlítás szempontjából a Snowflake és a Databricks némileg eltérő használati eseteket támogat, és egyik sem jobb a másiknál.
A Snowflake azonban előnyös lehet az interaktív lekérdezésekhez, mivel optimalizálja az összes tárhelyet az adathozzáféréshez a feldolgozás pillanatában.
Használja az ügyet
A BI és SQL használati eseteket a Databricks és a Snowflake jól támogatja.
A Snowflake olyan JDBC és ODBC illesztőprogramokat biztosít, amelyek egyszerűen integrálhatók más szoftverekkel.
Tekintettel arra, hogy az ügyfeleknek nem kell adminisztrálniuk a programot, főként a BI-beli használati eseteiről és az egyszerű elemzési platformot választó vállalkozásokról híres.
A Databricks által kiadott nyílt forráskódú Delta Lake eközben további stabilitási réteget ad a Data Lake-nek. Az ügyfelek nagyszerű teljesítménnyel küldhetnek SQL-lekérdezéseket a Delta Lake-nek.
Tekintettel a sokféleségre és a kiváló technológiára, a Databricks jól ismert olyan használati eseteiről, amelyek minimálisra csökkentik a szállítói bezárkózást, jobban megfelelnek az ML-munkaterheléseknek, és segítik a technológiai óriásokat.
Árazás
Az ügyfelek négy vállalati szintű nézethez férhetnek hozzá a Snowflake segítségével. Standard, Enterprise, Business Critical és Virtual Private Snowflake a négy elérhető verzió. A teljes árinformáció elérhető itt.
Másrészt a Databricks által kínált három kereskedelmi árszint alap, prémium és vállalati. A teljes árlistát közvetlenül megtekintheti itt.
Következtetés
A kiváló adatelemző eszközök közé tartozik a Snowflake és a Databrick.
Mindegyiknek vannak előnyei és hátrányai. A használati minták, az adatmennyiségek, a munkaterhelések és az adatstratégia mind szerepet játszanak annak eldöntésekor, hogy melyik platform ideális vállalkozása számára.
A Snowflake jobban megfelel azoknak, akik jártasak az SQL-ben, valamint a tipikus adatátalakításokhoz és -elemzésekhez.
A streaming, az ML, az AI és az adattudományi munkaterhelések jobban megfelelnek a Databricks számára a Spark motor miatt, amely számos nyelv használatát támogatja.
A többi nyelvhez való felzárkózás érdekében a Snowflake bevezette a Python, a Java és a Scala támogatását.
Egyesek azt állítják, hogy a Snowflake minimálisra csökkenti a tárolást a felvétel során, így kiválóan alkalmas az interaktív lekérdezésekre.
Ezenkívül kiválóan alkalmas jelentések és irányítópultok készítésére, valamint a BI-munkaterhelések kezelésére. Adattárház szempontjából jól teljesít.
Egyes felhasználók azonban megjegyezték, hogy nagy adatmennyiségtől szenved, mint például a streaming alkalmazásokban. A Snowflake diadalmaskodik az adattárolási képességeken alapuló közvetlen versenyben.
A Databricks azonban valójában nem adattárház. Adatplatformja átfogóbb, és kiváló ELT-, adattudományi és gépi tanulási képességekkel rendelkezik, mint a Snowflake.
A felhasználók nem szabályozzák a felügyelt objektumtárolás költségeit, ahol adataikat tárolják. Az adattó és az adatfeldolgozás a fő téma.
Azonban kifejezetten az adattudósokat és a rendkívül képzett elemzőket célozza meg.
Összefoglalva, a Databricks diadalmaskodik a technikai közönség számára. Mind a műszakilag hozzáértő, mind a nem műszakilag hozzáértő felhasználók könnyen használhatják a Snowflake-et.
A Snowflake által kínált adatkezelési funkciók szinte mindegyike elérhető a Databricks és még sok más szolgáltatáson keresztül. De nehezebb kezelni, magas tanulási görbével jár, és több karbantartást igényel.
Azonban sokkal nagyobb adatterhelések és nyelvek kezelésére képes. Azok pedig, akik ismerik az Apache Sparkot, a Databricks felé hajlanak.
A Snowflake jobban megfelel azoknak az ügyfeleknek, akik gyorsan szeretnének egy jó adattárházat és analitikai platformot telepíteni anélkül, hogy belemerülnének a beállításokba, az adattudományi részletekbe vagy a kézi beállításba.
Ez nem azt jelenti, hogy a Snowflake egy egyszerű eszköz vagy új felhasználók számára. Egyáltalán nem.
Nem olyan csúcskategóriás, mint a Databricks; ez a platform alkalmasabb a bonyolult adatmérnöki, ETL, adattudományi és streaming alkalmazásokhoz.
A Snowflake egy analitikai adattárház, amely termelési adatokat tárol. Ezenkívül előnyös azoknak az egyéneknek, akik kicsiben szeretnének kezdeni, és fokozatosan szeretnének felfutni, valamint kezdőknek.
Hagy egy Válaszol