Karena semakin pentingnya analisis data dan manajemen data untuk perusahaan, perbandingan platform data Snowflake dan Databricks diperlukan untuk pasar saat ini.
Organisasi memerlukan mekanisme untuk mengumpulkan semua data yang mereka perlukan untuk dievaluasi di satu lokasi di mana ia dapat siap untuk penambangan data karena jumlah data yang akan dipelajari tumbuh secara bertahap.
Tidak diragukan lagi, sistem data berbasis cloud yang terkenal, Snowflake dan Databricks, keduanya merupakan pemimpin industri. Namun, platform data mana yang ideal untuk perusahaan Anda?
Kuantitas, kecepatan, dan kualitas yang dibutuhkan aplikasi intelijen bisnis semuanya disediakan oleh Snowflake dan Databricks.
Meskipun ada perbedaan, ada juga banyak persamaan. Mereka memiliki orientasi yang berbeda, yang jelas ketika diperiksa dengan cermat.
Para pendiri Apache Spark mendirikan bisnis perangkat lunak perusahaan Databricks.
Ini terkenal karena menggabungkan aspek terbesar dari data lake dan gudang data menjadi arsitektur rumah danau.
Bisnis pergudangan data Snowflake menawarkan penyimpanan berbasis cloud dan layanan akses dengan sedikit kerumitan. Ini memantapkan posisinya sebagai solusi yang menawarkan akses aman ke data Anda sementara hanya membutuhkan sedikit perawatan.
Artikel ini menawarkan perbandingan mendetail tentang Snowflake Vs. Databrick dan jelaskan manfaat setiap produk sehingga Anda dapat memutuskan mana yang terbaik untuk bisnis Anda. Mari kita mulai dengan perkenalan mereka.
Apa itu Kepingan salju?
Snowflake adalah layanan terkelola sepenuhnya yang menawarkan skalabilitas beban kerja bersamaan yang hampir tak terbatas kepada pelanggan untuk integrasi, pemuatan, analisis, dan berbagi data yang sederhana.
Data Lakes, Rekayasa Data, Pengembangan Aplikasi Data, Ilmu Data, dan konsumsi data bersama yang aman adalah beberapa kegunaan khasnya.
Komputasi dan penyimpanan secara alami dipisahkan oleh desain khas Snowflake.
Dengan bantuan arsitektur ini, Anda dapat secara praktis memberikan semua pengguna dan beban kerja data Anda akses ke satu salinan data Anda tanpa mengalami efek kinerja negatif.
Untuk pengalaman pengguna yang konsisten, Snowflake memungkinkan Anda untuk menjalankan solusi data Anda tanpa terlihat di berbagai lokasi dan Awan.
Dengan menghilangkan kompleksitas infrastruktur Cloud yang mendasarinya, Snowflake membuatnya layak.
Snowflake Data Marketplace, yang menawarkan banyak opsi untuk berinteraksi dengan ribuan pelanggan Snowflake, juga memungkinkan Anda mengakses kumpulan data dan layanan data bersama.
Fitur
- Pengambilan keputusan berbasis data yang lebih efektif: Dengan Snowflake, Anda dapat menghilangkan silo data dan memberi semua orang dalam bisnis akses ke wawasan yang berguna. Ini adalah langkah awal yang penting dalam meningkatkan hubungan mitra, mengoptimalkan harga, memotong biaya yang terkait dengan operasi, meningkatkan efektivitas penjualan, dan banyak hal lainnya.
- Tingkatkan Kecepatan dan Kualitas Analytics: Anda dapat memperkuat saluran analitik Anda dengan Snowflake dengan beralih dari pemuatan batch malam ke aliran data waktu nyata. Dengan mengizinkan semua orang di bisnis Anda mengakses secara aman, bersamaan, dan terkontrol ke gudang data Anda, Anda dapat meningkatkan kualitas analitik di tempat kerja. Ini mengurangi biaya dan tenaga kerja manual, memungkinkan perusahaan mendistribusikan sumber daya secara optimal untuk memaksimalkan pendapatan.
- Pertukaran data dengan kustomisasi: Anda dapat membuat pertukaran data Anda sendiri dengan Snowflake, memungkinkan Anda untuk mengirimkan data langsung yang diatur dengan cara yang aman. Selain itu, ini berfungsi sebagai motivasi untuk mengembangkan koneksi data yang lebih kuat dengan mitra, klien, dan unit bisnis lainnya. Ini mencapai ini dengan memperoleh perspektif 360 derajat dari konsumen Anda, yang menawarkan informasi tentang karakteristik pelanggan yang penting termasuk minat, pekerjaan, dan banyak lagi.
- Produk dan Pengalaman Pengguna yang Lebih Hebat: Anda dapat memahami perilaku pengguna dan penggunaan produk lebih baik dengan Snowflake di tempatnya. Selain itu, Anda dapat menggunakan seluruh kumpulan data untuk memuaskan pelanggan, sangat meningkatkan lini produk Anda, dan mempromosikan inovasi ilmu data.
- Keamanan yang kuat: Semua data kepatuhan dan keamanan siber dapat dipusatkan di data lake yang aman. Reaksi insiden yang cepat dijamin oleh danau data kepingan salju. Menggabungkan sejumlah besar data log di satu tempat dan dengan cepat mengevaluasi data log selama bertahun-tahun, memungkinkan Anda mendapatkan gambaran lengkap tentang suatu kejadian. Log semi-terstruktur dan data perusahaan terstruktur kini dapat digabungkan dalam satu data lake. Tanpa pengindeksan apa pun, Snowflake memungkinkan Anda membuka pintu sekaligus mempermudah mengedit dan mengubah data setelah diimpor.
Apa itu batu bata data?
Databricks adalah platform data berbasis cloud yang digerakkan oleh Apache Spark. Ini berfokus pada Big Data Analytics dan Kolaborasi secara besar-besaran.
Anda dapat menyediakan ruang kerja Ilmu Data lengkap untuk Analis Bisnis, Ilmuwan Data, dan Insinyur Data untuk berinteraksi menggunakan Waktu Proses Pembelajaran Mesin Databricks, Aliran ML yang terkontrol, dan Notebook Kolaboratif.
Kerangka data dan pustaka Spark SQL, yang memungkinkan Anda menangani data terstruktur, ditempatkan di Databricks.
Selain membantu Anda membuat Kecerdasan Buatan solusi, Databricks memudahkan untuk menarik kesimpulan dari data Anda saat ini.
Selain itu, Databricks menawarkan berbagai perpustakaan untuk Mesin belajar, termasuk Tensorflow, Pytorch, dan lainnya, untuk membuat dan melatih model machine learning.
Berbagai klien bisnis menggunakan Databricks untuk melakukan proses produksi besar-besaran di berbagai kasus penggunaan dan sektor, termasuk Perawatan Kesehatan, Media & Hiburan, Layanan Keuangan, Ritel, dan banyak lagi.
Fitur
- Danau Delta: Databricks memiliki lapisan penyimpanan transaksional yang bersifat open-source dan dirancang untuk digunakan di seluruh siklus hidup data. Lapisan ini dapat digunakan untuk memberikan skalabilitas dan keandalan data ke data lake Anda saat ini.
- Notebook Interaktif: Anda dapat dengan cepat mengakses data Anda, menganalisisnya, membuat model dengan orang lain, dan berbagi wawasan baru yang berguna saat Anda memiliki alat dan bahasa yang tepat. Scala, R, SQL, dan Python hanyalah beberapa bahasa yang didukung oleh Databricks.
- Pembelajaran mesin: Dengan bantuan kerangka kerja mutakhir seperti Tensorflow, Scikit-Learn, dan Pytorch, Databricks memberi Anda akses sekali klik ke lingkungan Machine Learning yang telah dikonfigurasikan sebelumnya. Anda dapat berbagi dan memantau eksperimen, mengelola model bersama, dan mereplikasi semua proses dari satu repositori pusat.
- Mesin Percikan yang Ditingkatkan: Anda bisa mendapatkan versi terbaru Apache Spark menggunakan Databricks. Berbagai perpustakaan sumber terbuka juga dapat diintegrasikan dengan Databricks. Anda dapat dengan cepat menyiapkan kluster dan membuat lingkungan Apache Spark yang terkelola sepenuhnya jika Anda memiliki akses ke ketersediaan dan skalabilitas beberapa penyedia layanan Cloud. Cluster dapat dikonfigurasi, diatur, dan disesuaikan dengan Databricks tanpa perlu pemantauan berkelanjutan untuk mempertahankan kinerja dan ketergantungan yang optimal.
Perbedaan Inti antara Snowflake & Databricks
Arsitektur
Snowflake adalah sistem tanpa server berbasis ANSI SQL dengan penyimpanan yang benar-benar berbeda dan menghitung lapisan pemrosesan.
Setiap gudang virtual (yaitu, menghitung cluster) di Snowflake menyimpan subset dari seluruh kumpulan data secara lokal saat menggunakan pemrosesan paralel masif (MPP) untuk melakukan kueri.
Untuk pengorganisasian dan pengoptimalan data internal ke dalam format kolom terkompresi yang dapat disimpan di cloud, Snowflake menggunakan partisi mikro.
Fakta bahwa Snowflake memelihara semua aspek manajemen data, termasuk ukuran file, kompresi, struktur, metadata, statistik, dan item data lainnya yang tidak langsung terlihat oleh pengguna dan hanya dapat diakses melalui kueri SQL, memungkinkan semua ini dilakukan secara otomatis.
Gudang virtual, yang merupakan cluster terkomputasi yang terdiri dari banyak node MPP, digunakan untuk melakukan semua pemrosesan dalam Snowflake.
Snowflake dan Databricks keduanya merupakan solusi SaaS, namun arsitektur Databricks sangat berbeda karena dibangun di atas Spark.
Mesin multi-bahasa yang disebut Spark dapat diinstal di cloud dan didasarkan pada node atau cluster tunggal. Databricks saat ini menggunakan AWS, GCP, dan Azure, seperti halnya Snowflake.
Bidang kontrol dan bidang data membentuk strukturnya. Semua data yang diproses terkandung dalam bidang data, sementara semua layanan backend yang dikelola oleh komputasi Tanpa Server Databricks ditemukan di bidang kontrol.
Komputasi tanpa server memungkinkan administrator membuat titik akhir SQL tanpa server yang sepenuhnya dikelola oleh Databricks dan menawarkan komputasi instan.
Sementara sumber daya komputasi untuk sebagian besar penghitungan Databricks lainnya dibagikan di dalam akun cloud atau bidang data tradisional, sumber daya ini dibagikan dalam bidang data Tanpa Server.
Arsitektur Databricks terdiri dari beberapa bagian penting:
- Databrick Danau Delta
- Mesin Delta Databricks
- aliran ml
Struktur data
Baik file semi terstruktur maupun terstruktur dapat disimpan dan diunggah menggunakan Snowflake tanpa memerlukan alat ETL untuk menyusun data terlebih dahulu sebelum diimpor ke EDW.
Snowflake langsung mengonversi data ke format internalnya sendiri yang terorganisir saat data dikirimkan. Berbeda dengan Data Lake, Snowflake tidak membutuhkan Anda untuk menyediakan struktur pada data tidak terstruktur Anda sebelum Anda dapat memuat dan berinteraksi dengannya.
Semua tipe data dapat digunakan dengan Databricks dalam format aslinya. Untuk memberikan struktur data Anda yang tidak terstruktur sehingga dapat digunakan oleh alat lain seperti Snowflake, Anda bahkan dapat menggunakan Databricks sebagai alat ETL.
Dalam perdebatan antara Databricks dan Snowflake, Databricks menang atas Snowflake dalam hal Struktur Data.
Kepemilikan Data
Lapisan pemrosesan dan penyimpanan dipisahkan di Snowflake, memungkinkannya tumbuh secara mandiri di cloud. Ini menunjukkan bahwa mereka semua dapat menskalakan secara independen di Cloud berdasarkan kebutuhan Anda.
Keuangan Anda akan mendapat manfaat dari ini. Selain itu, kepemilikan kedua lapisan disimpan. Snowflake mengamankan akses ke data dan sumber daya mesin menggunakan teknik kontrol akses berbasis peran (RBAC).
Pemrosesan data dan lapisan penyimpanan Databricks sepenuhnya dipisahkan, berbeda dengan lapisan yang dipisahkan di Snowflake.
Pengguna dapat meletakkan data mereka di mana saja dalam format apa pun, dan Databricks akan menanganinya secara efektif karena tujuan utamanya adalah aplikasi data.
Databricks jelas merupakan pemenang dalam perdebatan antara Databricks dan Snowflake karena Anda dapat menggunakannya untuk memproses data.
Pelindungan Data
Time Travel dan Fail-safe adalah dua karakteristik khusus dari Snowflake. Fungsi Perjalanan Waktu Kepingan Salju menyimpan data dalam keadaan sebelum pembaruan.
Sementara klien Perusahaan dapat memilih rentang waktu hingga 90 hari, Perjalanan Waktu seringkali dibatasi hingga satu hari. Database, skema, dan tabel semuanya dapat menggunakan kemampuan ini.
Saat jangka waktu penyimpanan Perjalanan Waktu berakhir, periode aman-gagal 7 hari dimulai, yang dirancang untuk melindungi dan memulihkan data sebelumnya.
Databricks Mirip dengan cara kerja fitur Perjalanan Waktu Snowflake, Delta Lake juga melakukannya. Data yang disimpan di Delta Lake secara otomatis diversi, memungkinkan pengguna untuk mengambil versi data sebelumnya untuk penggunaan di masa mendatang.
Databricks berjalan di Spark, dan karena Spark dibangun di penyimpanan tingkat objek, Databricks tidak pernah benar-benar menyimpan data apa pun.
Ini adalah salah satu keunggulan utamanya. Ini juga menyiratkan bahwa Databricks mungkin menangani kasus penggunaan untuk sistem di tempat.
Security
Semua data dienkripsi secara otomatis saat istirahat di dalam Snowflake.
Semua komunikasi antara bidang kontrol dan bidang data terjadi dalam jaringan pribadi penyedia cloud, dan semua data yang disimpan dalam Databricks diamankan.
Kedua opsi menawarkan RBAC (kontrol akses berbasis peran). Snowflake dan Databricks mematuhi beberapa undang-undang dan sertifikasi, termasuk SOC 2 Tipe II, ISO 27001, HIPAA, dan GDPR.
Namun, karena Databricks beroperasi di atas penyimpanan tingkat objek seperti AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Penyimpanan, dll., Tidak memiliki lapisan penyimpanan berbeda dengan Snowflake.
Performance
Dalam hal kinerja, Snowflake dan Databricks adalah solusi yang sangat berbeda sehingga cukup menantang untuk membandingkannya.
Dimungkinkan untuk memodifikasi setiap tolok ukur untuk menyajikan kisah yang sedikit berbeda. Contoh sempurna dari ini adalah Studi terbaru dilakukan oleh Databricks tentang benchmark TPC-DS.
Dalam hal perbandingan head-to-head, Snowflake dan Databricks mendukung kasus penggunaan yang sedikit berbeda, dan tidak ada yang lebih unggul dari yang lain.
Snowflake, bagaimanapun, mungkin merupakan opsi yang lebih disukai untuk kueri interaktif karena mengoptimalkan semua penyimpanan untuk akses data pada saat penyerapan.
Use Case
Kasus penggunaan BI dan SQL didukung dengan baik oleh Databricks dan Snowflake.
Snowflake menyediakan driver JDBC dan ODBC yang mudah diintegrasikan dengan perangkat lunak lain.
Mengingat bahwa pelanggan tidak harus mengelola program, program ini sebagian besar terkenal karena kasus penggunaannya di BI dan untuk bisnis yang memilih platform analitik langsung.
Delta Lake open-source yang dirilis Databricks menambahkan lapisan stabilitas tambahan ke Data Lake mereka. Pelanggan dapat mengirim kueri SQL ke Delta Lake dengan kinerja luar biasa.
Mengingat keragaman dan teknologinya yang unggul, Databricks terkenal dengan kasus penggunaannya yang meminimalkan penguncian vendor, lebih cocok untuk beban kerja ML, dan membantu raksasa teknologi.
Harga
Pelanggan memiliki akses ke empat tampilan tingkat perusahaan dengan Snowflake. Standar, Perusahaan, Kritis Bisnis, dan Kepingan Salju Pribadi Virtual adalah empat versi yang tersedia. Seluruh informasi harga tersedia di sini.
Di sisi lain, tiga tingkatan harga komersial yang ditawarkan oleh Databricks adalah basic, premium, dan enterprise. Anda dapat melihat seluruh daftar harga dengan benar di sini.
Kesimpulan
Alat analisis data yang sangat baik termasuk Snowflake dan Databricks.
Ada kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Pola penggunaan, volume data, beban kerja, dan strategi data semuanya berperan saat memutuskan platform mana yang ideal untuk bisnis Anda.
Snowflake lebih cocok untuk mereka yang berpengalaman dengan SQL dan untuk transformasi dan analisis data biasa.
Beban kerja streaming, ML, AI, dan ilmu data lebih cocok untuk Databricks karena mesin Spark-nya, yang mendukung penggunaan berbagai bahasa.
Untuk mengejar ketinggalan dengan bahasa lain, Snowflake telah memperkenalkan dukungan untuk Python, Java, dan Scala.
Beberapa mengklaim bahwa Snowflake meminimalkan penyimpanan selama asupan, sehingga lebih unggul untuk kueri interaktif.
Selain itu, sangat baik dalam menghasilkan laporan dan dasbor serta mengelola beban kerja BI. Dalam hal gudang data, ia berkinerja baik.
Namun, beberapa pengguna telah mencatat bahwa ia menderita dengan jumlah data yang besar, seperti yang terlihat di aplikasi streaming. Kepingan salju menang dalam kompetisi langsung berdasarkan keterampilan penyimpanan data.
Namun, Databricks sebenarnya bukan gudang data. Platform datanya lebih komprehensif dan memiliki kemampuan ELT, ilmu data, dan pembelajaran mesin yang lebih unggul daripada Snowflake.
Pengguna tidak mengontrol biaya penyimpanan objek terkelola tempat mereka menyimpan datanya. Danau data dan pemrosesan data adalah topik utama.
Namun, ini secara khusus ditargetkan untuk ilmuwan data dan analis yang sangat terampil.
Kesimpulannya, Databricks menang untuk audiens teknis. Baik pengguna yang paham secara teknis maupun non-teknis dapat dengan mudah memanfaatkan Snowflake.
Hampir semua fitur manajemen data yang ditawarkan Snowflake tersedia melalui Databricks dan banyak lagi. Tetapi lebih sulit untuk dioperasikan, melibatkan kurva pembelajaran yang tinggi, dan membutuhkan lebih banyak perawatan.
Namun, ia dapat menangani rentang beban kerja data dan bahasa yang jauh lebih besar. Dan mereka yang akrab dengan Apache Spark akan condong ke Databricks.
Snowflake lebih cocok untuk pelanggan yang ingin menginstal gudang data dan platform analitik yang baik dengan cepat tanpa terjebak dalam penyiapan, detail ilmu data, atau penyiapan manual.
Ini juga bukan untuk mengklaim bahwa Snowflake adalah alat sederhana atau untuk pengguna baru. Tidak sama sekali.
Ini tidak setinggi Databricks; platform itu lebih cocok untuk rekayasa data yang rumit, ETL, ilmu data, dan aplikasi streaming.
Snowflake adalah gudang data untuk analitik yang menyimpan data produksi. Selain itu, ini bermanfaat bagi individu yang ingin memulai dari yang kecil dan meningkat secara bertahap serta untuk pemula.
Tinggalkan Balasan