Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Ձեռնարկությունների համար տվյալների վերլուծության և տվյալների կառավարման աճող կարևորության պատճառով Snowflake և Databricks տվյալների պլատֆորմների համեմատությունն անհրաժեշտ է այսօրվա շուկայի համար:
Կազմակերպություններին անհրաժեշտ է մեխանիզմ՝ հավաքելու բոլոր տվյալները, որոնք նրանք պետք է գնահատեն մեկ վայրում, որտեղ այն կարող է պատրաստ լինել տվյալների արդյունահանման, քանի որ ուսումնասիրվող տվյալների քանակն աստիճանաբար աճում է:
Անկասկած, հայտնի ամպի վրա հիմնված տվյալների համակարգերը Snowflake և Databricks երկուսն էլ ոլորտի առաջատարներն են: Տվյալների ո՞ր հարթակն է, այնուամենայնիվ, իդեալական ձեր ընկերության համար:
Քանակը, արագությունը և որակը, որոնք պահանջում են բիզնես ինտելեկտի հավելվածները, ապահովված են Snowflake-ի և Databricks-ի կողմից:
Չնայած կան շեղումներ, կան նաև շատ զուգահեռներ: Նրանք ունեն հստակ կողմնորոշում, որն ակնհայտ է, երբ ուշադիր ստուգվում է:
Apache Spark-ի հիմնադիրները հիմնել են ձեռնարկության ծրագրային ապահովման բիզնեսը՝ Databricks:
Այն հայտնի է տվյալների լճերի մեծագույն ասպեկտների միաձուլմամբ և տվյալների պահեստները լճային տան ճարտարապետության մեջ.
Տվյալների պահեստավորման բիզնես Snowflake-ն առաջարկում է ամպի վրա հիմնված պահեստավորման և մուտքի ծառայություններ՝ նվազագույն դժվարությամբ: Այն հաստատում է իր դիրքը որպես լուծում, որն ապահովում է անվտանգ մուտք դեպի ձեր տվյալները՝ միաժամանակ գրեթե քիչ սպասարկում պահանջելով:
Այս հոդվածը առաջարկում է ձեզ մանրամասն համեմատություն Snowflake vs. Աղյուսակները և բացատրում են յուրաքանչյուր ապրանքի առավելությունները, որպեսզի կարողանաք որոշել, թե որն է լավագույնը ձեր բիզնեսի համար: Սկսենք դրանց ներածությունից։
Ինչ է Ձյան փաթիլ?
Snowflake-ը լիովին կառավարվող ծառայություն է, որն առաջարկում է հաճախորդներին միաժամանակյա ծանրաբեռնվածության գրեթե անսահմանափակ մասշտաբայնություն՝ տվյալների պարզ ինտեգրման, բեռնման, վերլուծության և փոխանակման համար:
Տվյալների լճերը, տվյալների ճարտարագիտությունը, տվյալների կիրառման մշակումը, տվյալների գիտությունը և համօգտագործվող տվյալների անվտանգ օգտագործումը դրա բնորոշ կիրառություններից են:
Հաշվիչն ու պահեստավորումը բնականաբար առանձնացված են Snowflake-ի տարբերակիչ դիզայնով:
Այս ճարտարապետության օգնությամբ դուք կարող եք գործնականում ապահովել ձեր բոլոր օգտատերերի և տվյալների ծանրաբեռնվածության հասանելիությունը ձեր տվյալների մեկ օրինակին` առանց որևէ բացասական կատարողականի ազդեցության:
Հետևողական օգտատերերի փորձի համար Snowflake-ը ձեզ հնարավորություն է տալիս անտեսանելի կերպով կատարել ձեր տվյալների լուծումը տարբեր վայրերում և Ամպերում:
Հեռացնելով ամպային ենթակառուցվածքների բարդությունը՝ Snowflake-ը դա իրագործելի է դարձնում:
Snowflake Data Marketplace-ը, որն առաջարկում է Snowflake-ի հազարավոր հաճախորդների հետ շփվելու բազմաթիվ տարբերակներ, նաև հնարավորություն է տալիս մուտք գործել ընդհանուր տվյալների հավաքածուներ և տվյալների ծառայություններ:
Հատկություններ
- Ավելի արդյունավետ տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացումSnowflake-ի միջոցով դուք կարող եք վերացնել տվյալների սիլոսները և բիզնեսում բոլորին տրամադրել օգտակար պատկերացումների հասանելիություն: Սա կարևոր սկզբնական քայլ է գործընկերային հարաբերությունները բարելավելու, գնագոյացման օպտիմալացման, գործառնությունների հետ կապված ծախսերի կրճատման, վաճառքի արդյունավետության բարձրացման և շատ այլ բաների համար:
- Բարելավել վերլուծության արագությունը և որակըԴուք կարող եք ուժեղացնել ձեր վերլուծական խողովակաշարը Snowflake-ի միջոցով՝ անցնելով գիշերային խմբաքանակից իրական ժամանակի տվյալների հոսքերի: Թույլ տալով բոլորին ձեր բիզնեսում անվտանգ, միաժամանակյա և վերահսկվող մուտք գործել ձեր տվյալների պահեստ՝ դուք կարող եք բարելավել աշխատանքի վերլուծության որակը: Սա նվազեցնում է ծախսերը և ձեռքի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով ընկերություններին օպտիմալ կերպով բաշխել ռեսուրսները՝ եկամուտն առավելագույնի հասցնելու համար:
- Տվյալների փոխանակում հարմարեցմամբԴուք կարող եք ստեղծել ձեր սեփական տվյալների փոխանակումը Snowflake-ի հետ՝ թույլ տալով ձեզ անվտանգ կերպով փոխանցել կենդանի, կարգավորվող տվյալներ: Բացի այդ, այն ծառայում է որպես գործընկերների, հաճախորդների և այլ բիզնես միավորների հետ տվյալների ավելի ամուր կապեր զարգացնելու շարժառիթ: Այն հասնում է դրան՝ ձեռք բերելով ձեր սպառողի 360 աստիճանի հեռանկարը, որն առաջարկում է տեղեկատվություն հաճախորդի կարևոր բնութագրերի մասին՝ ներառյալ հետաքրքրությունները, զբաղմունքը և շատ ավելին:
- Ավելի մեծ արտադրանք և օգտագործողի փորձԴուք կարող եք ավելի լավ հասկանալ օգտագործողի վարքագիծը և արտադրանքի օգտագործումը Snowflake-ը տեղում: Բացի այդ, դուք կարող եք օգտագործել ամբողջ տվյալների հավաքածուն՝ հաճախորդներին բավարարելու, ձեր արտադրանքի գիծը մեծապես բարելավելու և տվյալների գիտության նորարարությունը խթանելու համար:
- Ուժեղ անվտանգությունՀամապատասխանության և կիբերանվտանգության բոլոր տվյալները կարող են կենտրոնացվել ապահով տվյալների լճում: Միջադեպի արագ արձագանքը երաշխավորված է ձյան փաթիլների տվյալների լճերով: Հսկայական քանակությամբ տեղեկամատյանների տվյալների համադրումը մեկ վայրում և արագորեն գնահատելով տարիների մատյանների տվյալները՝ հնարավորություն է տալիս ստանալ դեպքի ամբողջական պատկերը: Կիսակազմակերպված տեղեկամատյանները և կառուցվածքային ձեռնարկությունների տվյալները այժմ կարող են համակցվել մեկ տվյալների լճում: Առանց որևէ ինդեքսավորման՝ Snowflake-ը թույլ է տալիս ոտք դնել դուռը՝ միաժամանակ հեշտացնելով խմբագրել և փոխել տվյալները, երբ դրանք ներմուծվեն:
Ինչ է Տվյալների շտեմարաններ?
Databricks-ը ամպի վրա հիմնված տվյալների հարթակ է, որը ղեկավարվում է Apache Spark-ի կողմից: Այն հիմնականում կենտրոնանում է Մեծ տվյալների վերլուծության և համագործակցության վրա:
Դուք կարող եք տրամադրել տվյալների գիտության ամբողջական աշխատանքային տարածք Բիզնես վերլուծաբաններ, տվյալների գիտնականները և տվյալների ինժեներները՝ օգտագործելով Databricks' Machine Learning Runtime-ը, վերահսկվող ML հոսքը և համագործակցային նոթատետրերը:
Dataframes-ը և Spark SQL գրադարանները, որոնք թույլ են տալիս գործ ունենալ կառուցվածքային տվյալների հետ, տեղակայված են Databricks-ում:
Բացի նրանից, որ օգնում է ձեզ ստեղծել Արհեստական բանականություն լուծումներ, Databricks-ը հեշտացնում է ձեր ընթացիկ տվյալներից եզրակացություններ անելը:
Բացի այդ, Databricks-ն առաջարկում է մի շարք գրադարաններ Machine Learning, ներառյալ Tensorflow-ը, Pytorch-ը և այլն, մեքենայական ուսուցման մոդելներ կառուցելու և վերապատրաստելու համար:
Բիզնես-հաճախորդների լայն շրջանակն օգտագործում է Databricks-ը՝ հսկայական արտադրական գործընթացներ իրականացնելու օգտագործման բազմաթիվ դեպքերի և ոլորտներում, այդ թվում՝ Առողջապահություն, Մեդիա և Ժամանց, Ֆինանսական ծառայություններ, Մանրածախ և այլն:
Հատկություններ
- Դելտա լիճDatabricks-ն ունի գործարքային պահեստավորման շերտ, որը բաց կոդով է և նախատեսված է տվյալների ողջ կյանքի ցիկլի ընթացքում օգտագործելու համար: Այս շերտը կարող է օգտագործվել տվյալների մասշտաբայնություն և հուսալիություն ապահովելու համար ձեր ընթացիկ տվյալների լճի համար:
- Ինտերակտիվ նոթատետրերԴուք կարող եք արագ մուտք գործել ձեր տվյալները, վերլուծել դրանք, մոդելներ կառուցել ուրիշների հետ և կիսվել թարմ, օգտակար պատկերացումներով, երբ ունեք ճիշտ գործիքներ և լեզու: Scala-ն, R-ն, SQL-ը և Python-ը այն լեզուներից ընդամենը մի քանիսն են, որոնք աջակցվում են Databricks-ի կողմից:
- մեքենա ուսուցմանՆորագույն շրջանակների օգնությամբ, ինչպիսիք են Tensorflow-ը, Scikit-Learn-ը և Pytorch-ը, Databricks-ը ձեզ հնարավորություն է տալիս մեկ սեղմումով մուտք գործել նախապես կազմաձևված մեքենայական ուսուցման միջավայրեր: Դուք կարող եք կիսվել և վերահսկել փորձերը, միասին կառավարել մոդելները և կրկնել բոլոր գործարկումները մեկ կենտրոնական պահոցից:
- Ընդլայնված կայծային շարժիչԴուք կարող եք ստանալ Apache Spark-ի ամենավերջին տարբերակները՝ օգտագործելով Databricks: Բաց կոդով տարբեր գրադարաններ կարող են նաև անխափան կերպով ինտեգրվել Databricks-ի հետ: Դուք կարող եք արագ կարգավորել կլաստերներ և ստեղծել լիովին կառավարվող Apache Spark միջավայր, եթե մուտք ունեք մի քանի Cloud ծառայություններ մատուցողների հասանելիությունն ու մասշտաբայնությունը: Կլաստերները կարող են կազմաձևվել, կարգավորվել և ճշգրտվել Databricks-ի միջոցով՝ առանց շարունակական մոնիտորինգի անհրաժեշտության՝ օպտիմալ կատարողականությունն ու հուսալիությունը պահպանելու համար:
Հիմնական տարբերությունները Snowflake-ի և Databricks-ի միջև
ճարտարապետություն
Snowflake-ը ANSI SQL-ի վրա հիմնված սերվեր չունեցող համակարգ է՝ բոլորովին հստակ պահեստավորման և մշակման շերտերի հաշվարկով:
Snowflake-ի յուրաքանչյուր վիրտուալ պահեստ (այսինքն՝ հաշվողական կլաստեր) պահպանում է տվյալների ամբողջ հավաքածուի ենթաբազմությունը տեղական մակարդակում՝ օգտագործելով զանգվածային զուգահեռ մշակումը (MPP) հարցումներ կատարելու համար:
Տվյալների ներքին կազմակերպման և օպտիմալացման համար սեղմված սյունաձև ձևաչափի մեջ, որը կարող է պահվել ամպի մեջ, Snowflake-ն օգտագործում է միկրո միջնորմներ:
Այն փաստը, որ Snowflake-ը պահպանում է տվյալների կառավարման բոլոր ասպեկտները, ներառյալ ֆայլի չափը, սեղմումը, կառուցվածքը, մետատվյալները, վիճակագրությունը և տվյալների այլ տարրեր, որոնք անմիջապես տեսանելի չեն օգտատերերին և կարող են մուտք գործել միայն SQL հարցումների միջոցով, թույլ է տալիս այս ամենը անել: ավտոմատ կերպով։
Վիրտուալ պահեստները, որոնք հաշվարկված կլաստերներ են, որոնք կազմված են բազմաթիվ MPP հանգույցներից, օգտագործվում են Snowflake-ում բոլոր մշակումները կատարելու համար:
Snowflake-ը և Databricks-ը երկուսն էլ SaaS լուծումներ են, սակայն Databricks-ի ճարտարապետությունը շատ տարբեր է, քանի որ այն կառուցված է Spark-ի վրա:
Spark կոչվող բազմալեզու շարժիչը կարող է տեղադրվել ամպի մեջ և հիմնված է միայնակ հանգույցների կամ կլաստերների վրա: Databricks-ը ներկայումս օգտագործում է AWS, GCP և Azure, ինչպես Snowflake-ը:
Կառավարման հարթությունը և տվյալների հարթությունը կազմում են դրա կառուցվածքը: Բոլոր մշակված տվյալները պարունակվում են տվյալների հարթությունում, մինչդեռ Databricks-ի առանց սերվերի հաշվարկով կառավարվող բոլոր հետին ծառայությունները գտնվում են կառավարման հարթությունում:
Առանց սերվերի հաշվարկը ադմինիստրատորներին հնարավորություն է տալիս ստեղծել առանց սերվերի SQL վերջնակետեր, որոնք ամբողջությամբ կառավարվում են Databricks-ի կողմից և առաջարկում են ակնթարթային հաշվարկներ:
Մինչդեռ Databricks-ի այլ հաշվարկների մեծամասնության համար հաշվողական ռեսուրսները համօգտագործվում են ամպային հաշվի կամ ավանդական տվյալների հարթության մեջ, այդ ռեսուրսները համօգտագործվում են առանց սերվերի տվյալների հարթությունում:
Databricks-ի ճարտարապետությունը բաղկացած է մի քանի կարևոր մասերից.
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
Տվյալների կառուցվածքը
Ե՛վ կիսակառույց, և՛ կառուցվածքային ֆայլերը կարող են պահպանվել և վերբեռնվել Snowflake-ի միջոցով՝ առանց ETL գործիքի անհրաժեշտության՝ նախքան տվյալները EDW ներմուծելը նախապես դասավորելու համար:
Snowflake-ն անմիջապես փոխակերպում է տվյալները իր ներքին, կազմակերպված ձևաչափի, երբ տվյալները ներկայացվում են: Ի տարբերություն Data Lake-ի, Snowflake-ը կարիք չունի, որ դուք կառուցվածք տրամադրեք ձեր չկառուցված տվյալներին, նախքան դուք կարող եք բեռնել և փոխազդել դրանց հետ:
Բոլոր տվյալների տեսակները կարող են օգտագործվել Databricks-ի հետ իրենց սկզբնական ձևաչափով: Ձեր չկառուցված տվյալների կառուցվածքը տալու համար, որպեսզի այն օգտագործվի այլ գործիքներով, ինչպիսին է Snowflake-ը, կարող եք նույնիսկ օգտագործել Databricks-ը որպես ETL գործիք:.
Databricks-ի և Snowflake-ի միջև բանավեճում Databricks-ը գերակշռում է Snowflake-ին տվյալների կառուցվածքի առումով:
Տվյալների սեփականություն
Մշակման և պահպանման շերտերը առանձնացված են Snowflake-ում, ինչը թույլ է տալիս նրանց ինքնուրույն աճել ամպի վրա: Սա ցույց է տալիս, որ դրանք բոլորը կարող են ինքնուրույն չափվել Cloud-ում՝ ձեր պահանջներից ելնելով:
Դրանից կշահեն ձեր ֆինանսները։ Բացի այդ, երկու շերտերի սեփականությունը պահպանվում է։ Snowflake-ը ապահովում է տվյալների և մեքենայական ռեսուրսների հասանելիությունը՝ օգտագործելով դերի վրա հիմնված մուտքի վերահսկման (RBAC) տեխնիկան:
Databricks-ի տվյալների մշակման և պահպանման շերտերն ամբողջությամբ անջատված են, ի տարբերություն Snowflake-ի անջատված շերտերի:
Օգտագործողները կարող են տեղադրել իրենց տվյալները ցանկացած ձևաչափով, և Databricks-ը դրանք արդյունավետ կերպով կվերաբերի, քանի որ դրա հիմնական նպատակը տվյալների կիրառումն է:
Databricks-ը հստակ հաղթող է Databricks-ի և Snowflake-ի միջև բանավեճում, քանի որ դուք կարող եք պարզապես օգտագործել այն տվյալները մշակելու համար:
Տվյալների պաշտպանություն
Ժամանակի ճամփորդությունը և ձախողման անվտանգությունը Snowflake-ի երկու հատուկ հատկանիշն են: Snowflake-ի «Ժամանակի ճանապարհորդություն» գործառույթը թարմացումից առաջ տվյալները պահում է վիճակում:
Թեև Enterprise-ի հաճախորդները կարող են ընտրել մինչև 90 օր ժամանակային միջակայք, Ժամային ճանապարհորդությունը հաճախ սահմանափակվում է մեկ օրով: Տվյալների բազաները, սխեմաները և աղյուսակները կարող են օգտագործել այս հնարավորությունը:
Երբ ժամանակային ճանապարհորդության պահպանման ժամկետը լրանում է, սկսվում է 7-օրյա ձախողման համար անվտանգ ժամանակահատված, որը նախատեսված է նախկին տվյալները պաշտպանելու և վերականգնելու համար:
Տվյալների աղյուսներ Ինչպես Snowflake-ի Time Travel-ի գործառույթն է գործում, Delta Lake-ը նույնպես գործում է: Delta Lake-ում պահվող տվյալները ավտոմատ կերպով փոփոխվում են՝ թույլ տալով օգտվողներին առբերել տվյալների ավելի վաղ տարբերակները հետագա օգտագործման համար։.
Databricks-ն աշխատում է Spark-ով, և քանի որ Spark-ը կառուցված է օբյեկտի մակարդակի պահեստավորման վրա, Databricks-ը իրականում երբեք որևէ տվյալ չի պահում:
Սա նրա հիմնական առավելություններից մեկն է։ Սա նաև ենթադրում է, որ Databricks-ը կարող է կարգավորել օգտագործման դեպքերը ներքին համակարգերի համար:
Անվտանգություն
Բոլոր տվյալները ավտոմատ կերպով գաղտնագրվում են Snowflake-ում հանգստի ժամանակ:
Կառավարման հարթության և տվյալների հարթության միջև բոլոր հաղորդակցությունները տեղի են ունենում ամպային մատակարարի մասնավոր ցանցում, և Databricks-ում պահպանված բոլոր տվյալները ապահովված են:
Երկու տարբերակներն էլ առաջարկում են RBAC (դերի վրա հիմնված մուտքի վերահսկում): Snowflake-ը և Databricks-ը հավատարիմ են մի քանի օրենքների և հավաստագրերի, ներառյալ SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA և GDPR:
Այնուամենայնիվ, քանի որ Databricks-ը գործում է օբյեկտի մակարդակի պահպանման վրա, ինչպիսիք են AWS S3-ը, Azure Blob Storage-ը, Google Cloud- ը Պահպանում և այլն, այն չունի պահեստային շերտ, ի տարբերություն Snowflake-ի:
Performance
Կատարման առումով Snowflake-ը և Databricks-ը այնքան արմատապես տարբեր լուծումներ են, որ բավականին դժվար է դրանք համեմատել:
Հնարավոր է փոփոխել յուրաքանչյուր հենանիշ՝ մի փոքր այլ հեքիաթ ներկայացնելու համար: Դրա կատարյալ օրինակն է վերջին ուսումնասիրությունը անցկացվել է Databricks-ի կողմից TPC-DS հենանիշի վերաբերյալ:
Գլուխ առ գլուխ համեմատության առումով, Snowflake-ը և Databricks-ն աջակցում են մի փոքր տարբեր օգտագործման դեպքեր, և ոչ մեկն էապես գերազանցում է մյուսին:
Snowflake-ը, այնուամենայնիվ, կարող է նախընտրելի տարբերակ լինել ինտերակտիվ հարցումների համար, քանի որ այն օպտիմիզացնում է ամբողջ պահեստը մուտքի պահին տվյալների հասանելիության համար:
Օգտագործման դեպքը
BI-ի և SQL-ի օգտագործման դեպքերը լավ աջակցվում են Databricks-ի և Snowflake-ի կողմից:
Snowflake-ը տրամադրում է JDBC և ODBC վարորդներ, որոնք հեշտ է ինտեգրվել այլ ծրագրերի հետ:
Հաշվի առնելով, որ հաճախորդները պարտավոր չեն կառավարել ծրագիրը, այն հիմնականում հայտնի է BI-ում իր օգտագործման դեպքերով և պարզ վերլուծական հարթակ ընտրող ձեռնարկությունների համար:
Բաց կոդով Delta Lake-ը, որը թողարկել է Databricks-ը, միևնույն ժամանակ ավելացնում է կայունության լրացուցիչ շերտ իրենց Data Lake-ին: Հաճախորդները կարող են SQL հարցումներ ուղարկել Դելտա Լեյք հիանալի կատարողականությամբ:
Հաշվի առնելով իրենց բազմազանությունը և բարձրակարգ տեխնոլոգիաները՝ Databricks-ը հայտնի է իր օգտագործման դեպքերով, որոնք նվազագույնի են հասցնում վաճառողի կողպումը, ավելի հարմար են ML աշխատանքային բեռների համար և օգնում են տեխնոլոգիական հսկաներին:
գնագոյացում
Հաճախորդներին հասանելի է Ձյան փաթիլով չորս ձեռնարկության մակարդակի դիտումներ: Standard, Enterprise, Business Critical և Virtual Private Snowflake-ը հասանելի չորս տարբերակներն են: Գների ամբողջ տեղեկատվությունը հասանելի է այստեղ.
Մյուս կողմից, Databricks-ի կողմից առաջարկվող երեք առևտրային գների մակարդակներն են՝ հիմնական, պրեմիում և ձեռնարկատիրական: Դուք կարող եք ճիշտ դիտել ամբողջ գնացուցակը այստեղ.
Եզրափակում
Տվյալների վերլուծության գերազանց գործիքները ներառում են Snowflake և Databricks:
Յուրաքանչյուրի համար կան առավելություններ և թերություններ: Օգտագործման օրինաչափությունները, տվյալների ծավալները, աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը և տվյալների ռազմավարությունը գործում են, երբ որոշում եք, թե որ հարթակն է իդեալական ձեր բիզնեսի համար:
Snowflake-ն ավելի հարմար է նրանց համար, ովքեր փորձառու են SQL-ով և սովորական տվյալների փոխակերպման և վերլուծության համար:
Streaming, ML, AI և տվյալների գիտության աշխատանքային բեռները ավելի հարմար են Databricks-ի համար՝ շնորհիվ իր Spark շարժիչի, որն աջակցում է բազմաթիվ լեզուների օգտագործմանը:
Այլ լեզուներին հասնելու համար Snowflake-ը աջակցություն է տրամադրել Python-ին, Java-ին և Scala-ին:
Ոմանք պնդում են, որ Snowflake-ը նվազագույնի է հասցնում պահեստավորումը ընդունման ընթացքում, ուստի այն գերազանցում է ինտերակտիվ հարցումների համար:
Բացի այդ, այն գերազանց է հաշվետվություններ և վահանակներ պատրաստելու և BI աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը կառավարելու գործում: Տվյալների պահեստի առումով այն լավ է աշխատում:
Այնուամենայնիվ, որոշ օգտատերեր նշել են, որ այն տուժում է տվյալների մեծ քանակությունից, ինչպես օրինակ՝ հոսքային հավելվածներում: Snowflake-ը հաղթում է ուղղակի մրցույթում, որը հիմնված է տվյալների պահեստավորման հմտությունների վրա:
Այնուամենայնիվ, Databricks-ը իրականում տվյալների պահեստ չէ: Դրա տվյալների հարթակն ավելի ընդգրկուն է և ունի ELT-ի, տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման հնարավորություններ, քան Snowflake-ը:
Օգտատերերը չեն վերահսկում կառավարվող օբյեկտների պահպանման արժեքը, որտեղ նրանք պահում են իրենց տվյալները: Տվյալների լիճը և տվյալների մշակումը հիմնական թեմաներն են:
Այնուամենայնիվ, այն հատուկ ուղղված է տվյալների գիտնականներին և չափազանց հմուտ վերլուծաբաններին:
Եզրափակելով, Databricks-ը հաղթում է տեխնիկական լսարանի համար: Թե՛ տեխնիկապես տեղեկացված, և թե՛ ոչ տեխնիկապես տեղեկացված օգտվողները կարող են հեշտությամբ օգտագործել Snowflake-ը:
Գրեթե բոլոր տվյալների կառավարման առանձնահատկությունները, որոնք առաջարկում է Snowflake-ը, հասանելի են Databricks-ի և շատ ավելին: Բայց այն ավելի դժվար է գործել, ներառում է բարձր ուսուցման կոր և կարիք ունի ավելի շատ պահպանման:
Այնուամենայնիվ, այն կարող է կարգավորել տվյալների ծանրաբեռնվածության և լեզուների շատ ավելի մեծ շրջանակ: Իսկ նրանք, ովքեր ծանոթ են Apache Spark-ին, կհակվեն դեպի Databricks:
Snowflake-ն ավելի հարմար է այն հաճախորդների համար, ովքեր ցանկանում են արագ տեղադրել տվյալների պահեստ և վերլուծական լավ հարթակ՝ առանց խճճվելու կարգավորումների, տվյալների գիտության մանրամասների կամ ձեռքով տեղադրման մեջ:
Սա նաև չի նշանակում, որ Snowflake-ը պարզ գործիք է կամ նոր օգտվողների համար: Ամենեւին.
Այն այնքան էլ բարձրակարգ չէ, որքան Databricks-ը; այդ հարթակը ավելի հարմար է բարդ տվյալների ճարտարագիտության, ETL-ի, տվյալների գիտության և հոսքային հավելվածների համար:
Snowflake-ը տվյալների պահեստ է վերլուծությունների համար, որը պահպանում է արտադրության տվյալները: Բացի այդ, դա ձեռնտու է այն անհատների համար, ովքեր ցանկանում են սկսել փոքրից և աստիճանաբար բարձրանալ, ինչպես նաև նորեկների համար:
Թողնել գրառում