בשל החשיבות הגוברת של ניתוח נתונים וניהול נתונים לארגונים, השוואה בין פלטפורמות הנתונים Snowflake ו-Databricks נחוצה לשוק של היום.
ארגונים צריכים מנגנון לאסוף את כל הנתונים שהם צריכים כדי להעריך במקום אחד שבו הם יכולים להיות מוכנים לכריית נתונים ככל שכמות הנתונים שיש ללמוד גדלה בהדרגה.
ללא ספק, מערכות הנתונים מבוססות הענן המוערכות Snowflake ו-Databricks הן שתיהן מובילות בתעשייה. עם זאת, איזו פלטפורמת נתונים היא אידיאלית עבור החברה שלך?
הכמות, המהירות והאיכות שדרישות יישומי בינה עסקית מסופקות כולן על ידי Snowflake ו-Databricks.
אמנם יש שונות, אבל יש גם הרבה הקבלות. יש להם אוריינטציה ברורה, וזה ברור כשבודקים מקרוב.
מייסדי Apache Spark הקימו את עסק התוכנה הארגוני Databricks.
זה ידוע במיזוג ההיבטים הגדולים ביותר של אגמי נתונים ו מחסני נתונים לתוך ארכיטקטורת בית אגם.
עסק מחסני הנתונים Snowflake מציע שירותי אחסון וגישה מבוססי ענן במינימום טרחה. הוא מבסס את מעמדו כפתרון המציע גישה מאובטחת לנתונים שלך תוך שהוא דורש תחזוקה כמעט מועטה.
מאמר זה מציע לך השוואה מפורטת של Snowflake Vs. Databricks ומסבירה את היתרונות של כל מוצר כדי שתוכל להחליט מה הכי מתאים לעסק שלך. נתחיל עם ההקדמה שלהם.
מה פְּתִית שֶׁלֶג?
Snowflake הוא שירות מנוהל לחלוטין המציע ללקוחות יכולת הרחבה כמעט בלתי מוגבלת של עומסי עבודה בו-זמניים לאינטגרציה פשוטה של נתונים, טעינה, ניתוח ושיתוף.
אגמי נתונים, הנדסת נתונים, פיתוח יישומי נתונים, מדעי נתונים וצריכה בטוחה של נתונים משותפים הם חלק מהשימושים האופייניים שלו.
מחשוב ואחסון מופרדים באופן טבעי על ידי העיצוב הייחודי של Snowflake.
בעזרת ארכיטקטורה זו, אתה יכול למעשה לספק לכל המשתמשים ועומסי העבודה שלך גישה לעותק בודד של הנתונים שלך מבלי לסבול מהשפעות שליליות על הביצועים.
לחוויית משתמש עקבית, Snowflake מאפשר לך להפעיל את פתרון הנתונים שלך בצורה בלתי נראית על פני מיקומים שונים ועננים.
על ידי הסרת המורכבות של תשתיות הענן הבסיסיות, Snowflake מאפשר זאת.
Snowflake Data Marketplace, המציע אפשרויות רבות ליצירת אינטראקציה עם אלפי לקוחות Snowflake, מאפשר לך גם לגשת למערכי נתונים ושירותי נתונים משותפים.
תכונות
- קבלת החלטות מונעת נתונים יעילה יותר: עם Snowflake, אתה יכול לבטל ממגורות נתונים ולספק לכל אחד בעסק גישה לתובנות שימושיות. זהו שלב ראשוני חיוני בשיפור קשרי שותפים, אופטימיזציה של התמחור, קיצוץ הוצאות הקשורות לתפעול, הגדלת אפקטיביות המכירות ודברים רבים אחרים.
- שפר את המהירות והאיכות של Analytics: אתה יכול לחזק את צינור הניתוח שלך עם Snowflake על ידי מעבר מעומס אצווה לילי לזרמי נתונים בזמן אמת. על ידי מתן אפשרות לכל אחד בעסק שלך גישה בטוחה, במקביל ומבוקרת למחסן הנתונים שלך, אתה יכול לשפר את איכות הניתוח בעבודה. זה מפחית הוצאות ועבודת כפיים, ומאפשר לחברות לחלק משאבים בצורה מיטבית כדי למקסם את ההכנסה.
- החלפת נתונים עם התאמה אישית: אתה יכול ליצור חילופי נתונים משלך עם Snowflake, המאפשר לך להעביר נתונים חיים ומוסדרים בצורה בטוחה. בנוסף, הוא משמש כמוטיבציה לפתח קשרי נתונים חזקים יותר עם שותפים, לקוחות ויחידות עסקיות אחרות. הוא משיג זאת על ידי השגת פרספקטיבה של 360 מעלות של הצרכן שלך, המציעה מידע על מאפייני לקוח חשובים, כולל תחומי עניין, עיסוק ורבים נוספים.
- חווית מוצר וחווית משתמש טובה יותר: אתה יכול להבין את התנהגות המשתמש ואת השימוש במוצר טוב יותר עם Snowflake במקום. בנוסף, אתה יכול לעשות שימוש בכל מערך הנתונים כדי לספק לקוחות, לשפר מאוד את קו המוצרים שלך ולקדם חדשנות במדעי הנתונים.
- אבטחה חזקה: ניתן לרכז את כל נתוני התאימות ואבטחת הסייבר באגם נתונים מאובטח. התגובה המהירה לאירועים מובטחת על ידי אגמי נתונים של פתיתי שלג. שילוב כמויות אדירות של נתוני יומן במקום אחד והערכה מהירה של נתוני יומן של שנים, מאפשרים לך לקבל את התמונה המלאה של התרחשות. כעת ניתן לשלב יומנים מובנים למחצה ונתונים ארגוניים מובנים באגם נתונים אחד. ללא כל אינדקס, Snowflake מאפשר לך להכניס את הרגל שלך בדלת תוך כדי קל לערוך ולשנות נתונים לאחר שיובאו.
מה דאטבריקס?
Databricks היא פלטפורמת נתונים מבוססת ענן המונעת על ידי Apache Spark. הוא מתמקד בעיקר ב-Big Data Analytics ושיתוף פעולה.
אתה יכול לספק מרחב עבודה מלא של Data Science עבור אנליסטים עסקיים, מדעני נתונים ומהנדסי נתונים כדי ליצור אינטראקציה באמצעות Runtime של Databricks Machine Learning, ML Flow מבוקרת ומחברות שיתופיות.
Dataframes וספריות Spark SQL, המאפשרות לך להתמודד עם נתונים מובנים, נמצאות ב-Databricks.
בנוסף לעזור לך ליצור בינה מלאכותית פתרונות, Databricks מקל על הסקת מסקנות מהנתונים הנוכחיים שלך.
בנוסף, Databricks מציעה מגוון ספריות עבור למידת מכונה, כולל Tensorflow, Pytorch ואחרים, לבניית והדרכה של מודלים של למידת מכונה.
מגוון רחב של לקוחות עסקיים משתמש ב-Databricks כדי לבצע תהליכי ייצור מסיביים במגוון עצום של מקרי שימוש ומגזרים, כולל שירותי בריאות, מדיה ובידור, שירותים פיננסיים, קמעונאות ועוד הרבה יותר.
תכונות
- אגם דלתא: ל-Databricks יש שכבת אחסון טרנזקציות שהיא בקוד פתוח ומיועדת לניצול לאורך כל מחזור החיים של הנתונים. ניתן להשתמש בשכבה זו כדי לספק מדרגיות ואמינות נתונים לאגם הנתונים הנוכחי שלך.
- מחברות אינטראקטיביות: אתה יכול לגשת במהירות לנתונים שלך, לנתח אותם, לבנות מודלים עם אחרים ולשתף תובנות חדשות ושימושיות כאשר יש לך את הכלים והשפה הנכונים. Scala, R, SQL ו-Python הן רק כמה מהשפות הנתמכות על ידי Databricks.
- למידת מכונה: בעזרת מסגרות חדשניות כמו Tensorflow, Scikit-Learn ו-Pytorch, Databricks נותן לך גישה בלחיצה אחת לסביבות Machine Learning מוגדרות מראש. אתה יכול לשתף ולנטר ניסויים, לנהל מודלים יחד ולשכפל ריצות הכל ממאגר מרכזי אחד.
- מנוע Spark משופר: אתה יכול לקבל את הגרסאות העדכניות ביותר של Apache Spark באמצעות Databricks. ספריות שונות בקוד פתוח יכולות להשתלב בצורה חלקה עם Databricks. אתה יכול להגדיר במהירות אשכולות וליצור סביבת Apache Spark מנוהלת במלואה אם יש לך גישה לזמינות וליכולת המדרגיות של מספר ספקי שירותי ענן. ניתן להגדיר, להגדיר ולכוונן אשכולות עם Databricks ללא צורך בניטור שוטף כדי לשמור על ביצועים ואמינות מיטביים.
הבדלי הליבה בין Snowflake ו-Databricks
אדריכלות
Snowflake היא מערכת נטולת שרתים מבוססת ANSI SQL עם שכבות עיבוד אחסון ומחשבים נפרדות לחלוטין.
כל מחסן וירטואלי (כלומר, אשכול מחשוב) ב- Snowflake מאחסן תת-קבוצה של כל מערך הנתונים באופן מקומי תוך שימוש בעיבוד מקבילי מאסיבי (MPP) לביצוע שאילתות.
לארגון נתונים פנימי ואופטימיזציה לפורמט עמודות דחוס שניתן לאחסן בענן, Snowflake משתמש במחיצות מיקרו.
העובדה ש-Snowflake שומרת על כל ההיבטים של ניהול הנתונים, כולל גודל קובץ, דחיסה, מבנה, מטא נתונים, סטטיסטיקות ופריטי נתונים אחרים שאינם גלויים מיד למשתמשים וניתן לגשת אליהם רק באמצעות שאילתות SQL, מאפשרת לעשות את כל זה אוטומטית.
מחסנים וירטואליים, שהם אשכולות מחושבים המורכבים מצמתי MPP רבים, משמשים לביצוע כל העיבוד בתוך Snowflake.
Snowflake ו-Databricks הם שניהם פתרונות SaaS, עם זאת, הארכיטקטורה של Databricks שונה מאוד מכיוון שהיא בנויה על Spark.
ניתן להתקין מנוע רב שפות בשם Spark בענן והוא מבוסס על צמתים או אשכולות בודדים. Databricks משתמשת כיום ב-AWS, GCP ו-Azure, כמו Snowflake.
מישור בקרה ומישור נתונים מרכיבים את המבנה שלו. כל הנתונים המעובדים כלולים במישור הנתונים, בעוד שכל שירותי הקצה האחורי המנוהלים על ידי מחשוב ללא שרתים של Databricks נמצאים במישור הבקרה.
מחשוב ללא שרת מאפשר למנהלי מערכת ליצור נקודות קצה SQL ללא שרת המנוהלות במלואן על ידי Databricks ומציעות מחשוב מיידי.
בעוד משאבי חישוב עבור רוב חישובי Databricks אחרים משותפים בתוך חשבון הענן או מישור הנתונים המסורתי, משאבים אלה משותפים במישור נתונים ללא שרת.
הארכיטקטורה של Databricks מורכבת מכמה חלקים חשובים:
- אגם דאטבריקס דלתא
- Databricks Delta Engine
- MLFlow
מבנה נתונים
ניתן לשמור ולהעלות קבצים מובנים למחצה וגם קבצים מובנים באמצעות Snowflake ללא צורך בכלי ETL כדי לסדר תחילה את הנתונים לפני ייבואם ל-EDW.
Snowflake ממיר את הנתונים באופן מיידי לפורמט פנימי ומאורגן משלו כאשר הנתונים נשלחים. בניגוד ל-Data Lake, Snowflake לא צריך שתספק מבנה לנתונים הלא-מובנים שלך לפני שתוכל לטעון ולתקשר איתם.
ניתן להשתמש בכל סוגי הנתונים עם Databricks בפורמט המקורי שלהם. כדי לתת את מבנה הנתונים הלא מובנה שלך כך שניתן יהיה להשתמש בו על ידי כלים אחרים כמו Snowflake, אתה יכול אפילו להשתמש ב-Databricks ככלי ETL.
בוויכוח בין Databricks ו-Snowflake, Databricks גובר על Snowflake מבחינת מבנה הנתונים.
בעלות על נתונים
שכבות עיבוד ואחסון מופרדות ב- Snowflake, מה שמאפשר להן לצמוח באופן עצמאי על הענן. זה מצביע על כך שכולם יכולים להתרחב באופן עצמאי בענן בהתבסס על הדרישות שלך.
הכספים שלך ירוויחו מכך. בנוסף, הבעלות של שתי השכבות נשמרת. Snowflake מאבטח גישה לנתונים ולמשאבי מכונה באמצעות טכניקת בקרת גישה מבוססת תפקידים (RBAC).
שכבות עיבוד הנתונים והאחסון של Databricks מנותקות לחלוטין, בניגוד לשכבות המנותקות ב- Snowflake.
משתמשים יכולים לשים את הנתונים שלהם בכל מקום בכל פורמט, ו-Databricks יטפל בהם ביעילות מכיוון שהמטרה העיקרית שלו היא יישום נתונים.
Databricks הוא המנצח המובהק בוויכוח בין Databricks ו-Snowflake מכיוון שאתה יכול פשוט להשתמש בו כדי לעבד את הנתונים.
הגנה על נתונים
מסע בזמן ו-Fail-safe הם שני מאפיינים מיוחדים של Snowflake. הפונקציה מסע בזמן של Snowflake שומרת נתונים במצב לפני עדכון.
בעוד שלקוחות ארגוניים יכולים לבחור טווח זמן של עד 90 יום, מסע בזמן מוגבל לרוב ליום אחד. מסדי נתונים, סכימות וטבלאות יכולים כולם להשתמש ביכולת זו.
כשתפוגה תקופת השמירה של מסע בזמן, מתחילה תקופה של 7 ימים של בטיחות בכשל, שנועדה להגן ולשחזר נתונים קודמים.
Databricks בדומה לאופן שבו פועלת תכונת מסע בזמן של Snowflake, גם זו של Delta Lake פועלת. הנתונים השמורים ב-Delta Lake עוברים גרסאות אוטומטיות, מה שמאפשר למשתמשים לאחזר גרסאות נתונים קודמות לשימוש עתידי.
Databricks פועל על Spark, ומכיוון ש-Spark בנוי על אחסון ברמת האובייקט, Databricks אף פעם לא באמת מאחסן נתונים.
זהו אחד היתרונות העיקריים שלו. זה גם מרמז ש-Databricks עשוי לטפל במקרים של שימוש עבור מערכות מקומיות.
אבטחה
כל הנתונים מוצפנים אוטומטית בזמן מנוחה בתוך Snowflake.
כל התקשורת בין מישור הבקרה למישור הנתונים מתרחשת בתוך הרשת הפרטית של ספק הענן, וכל הנתונים שנשמרו בתוך Databricks מאובטחים.
שתי האפשרויות מציעות RBAC (בקרת גישה מבוססת תפקידים). Snowflake ו-Databricks מצייתים למספר חוקים והסמכות, כולל SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA ו-GDPR.
עם זאת, מכיוון ש-Databricks פועלת על גבי אחסון ברמת האובייקט כמו AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud אחסון וכו', חסרה לו שכבת אחסון בניגוד ל- Snowflake.
ביצוע
מבחינת ביצועים, Snowflake ו-Databricks הם פתרונות כל כך שונים זה מזה שזה די מאתגר להשוות ביניהם.
אפשר לשנות כל אמת מידה כדי להציג סיפור קצת שונה. דוגמה מושלמת לכך היא מחקר שנערך לאחרונה שנערך על ידי Databricks לגבי רף TPC-DS.
במונחים של השוואה ראש בראש, Snowflake ו-Databricks תומכים במקרים מעט שונים של שימוש, ואף אחד מהם אינו עדיף מטבעו על השני.
עם זאת, Snowflake עשויה להיות אפשרות עדיפה עבור שאילתות אינטראקטיביות מכיוון שהיא מייעלת את כל האחסון לגישה לנתונים ברגע ההטמעה.
השתמש מקרה
מקרי שימוש ב-BI וב-SQL נתמכים היטב על ידי Databricks ו-Snowflake.
Snowflake מספק מנהלי התקנים JDBC ו-ODBC שפשוטים לשילוב עם תוכנות אחרות.
בהתחשב בכך שלקוחות אינם צריכים לנהל את התוכנית, היא ידועה בעיקר בזכות מקרי השימוש שלה ב-BI ובעסקים שבוחרים בפלטפורמה אנליטית פשוטה.
הקוד הפתוח Delta Lake ש-Databricks הוציא מוסיף שכבה נוספת של יציבות ל-Data Lake שלהם בינתיים. לקוחות יכולים לשלוח שאילתות SQL אל Delta Lake עם ביצועים מעולים.
בהתחשב במגוון ובטכנולוגיה המעולה שלהם, Databricks ידועה בזכות מקרי השימוש שלהם שממזערים את נעילת הספקים, מתאימים יותר לעומסי עבודה של ML ומסייעים לענקיות טכנולוגיה.
מחיר כרטיס
ללקוחות יש גישה לארבע תצוגות ברמת הארגון עם Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical ו- Virtual Private Snowflake הן ארבע הגרסאות הזמינות. כל מידע המחיר זמין כאן.
מצד שני, שלוש רמות המחיר המסחריות שמציעה Databricks הן בסיסיות, פרימיום וארגוניות. אתה יכול לראות את כל המחירון נכון כאן.
סיכום
כלי ניתוח נתונים מצוינים כוללים Snowflake ו-Databricks.
לכל אחד יש יתרונות וחסרונות. דפוסי שימוש, נפחי נתונים, עומסי עבודה ואסטרטגיית נתונים באים לידי ביטוי כאשר מחליטים איזו פלטפורמה אידיאלית עבור העסק שלך.
Snowflake מתאים יותר למי שמנוסה ב-SQL ולטרנספורמציה וניתוח נתונים טיפוסיים.
עומסי עבודה של סטרימינג, ML, AI ומדעי נתונים מתאימים יותר ל-Databricks בגלל מנוע ה-Spark שלו, התומך בשימוש במספר שפות.
כדי להתעדכן בשפות אחרות, Snowflake הציגה תמיכה עבור Python, Java ו-Scala.
יש הטוענים ש-Snowflake ממזער את האחסון במהלך הצריכה, ולכן הוא עדין עבור שאילתות אינטראקטיביות.
בנוסף, הוא מצוין בהפקת דוחות ודשבורדים ובניהול עומסי עבודה של BI. במונחים של מחסן נתונים, הוא מתפקד היטב.
עם זאת, חלק מהמשתמשים ציינו כי הוא סובל מכמויות נתונים גדולות, כמו אלו שניתן לראות ביישומי סטרימינג. Snowflake מנצח בתחרות ישירה המבוססת על כישורי אחסון נתונים.
עם זאת, Databricks אינו למעשה מחסן נתונים. פלטפורמת הנתונים שלה מקיפה יותר ויש לה יכולות ELT, מדעי נתונים ולמידת מכונה עדיפות ל- Snowflake.
משתמשים אינם שולטים בעלות של אחסון אובייקטים מנוהל שבו הם מאחסנים את הנתונים שלהם. אגם הנתונים ועיבוד הנתונים הם הנושאים העיקריים.
עם זאת, הוא מכוון במיוחד למדעני נתונים ואנליסטים מיומנים במיוחד.
לסיכום, Databricks מנצח עבור קהל טכני. משתמשים בעלי ידע טכני וגם לא טכני יכולים להשתמש בקלות ב- Snowflake.
כמעט כל תכונות ניהול הנתונים ש-Snowflake מציעה זמינות דרך Databricks ועוד הרבה יותר. אבל זה יותר קשה לתפעול, כרוך בעקומת למידה גבוהה וצריך יותר תחזוקה.
עם זאת, הוא יכול להתמודד עם מגוון גדול בהרבה של עומסי עבודה ושפות נתונים. ומי שמכיר את אפאצ'י ספארק ייטה לכיוון דאטבריקס.
Snowflake מתאים יותר ללקוחות שרוצים להתקין במהירות מחסן נתונים ופלטפורמת ניתוח טובה מבלי להסתבך בהגדרות, בפרטי מדעי הנתונים או בהגדרה ידנית.
זה גם לא כדי לטעון ש-Snowflake הוא כלי פשוט או עבור משתמשים חדשים. בכלל לא.
זה לא ברמה גבוהה כמו Databricks; הפלטפורמה הזו מתאימה יותר ליישומי הנדסת נתונים מסובכים, ETL, מדעי נתונים ויישומי סטרימינג.
Snowflake הוא מחסן נתונים לניתוח שמאחסן נתוני ייצור. בנוסף, זה מועיל לאנשים שרוצים להתחיל בקטן ולהתחזק בהדרגה, כמו גם למתחילים.
השאירו תגובה