ដោយសារតែសារៈសំខាន់កាន់តែខ្លាំងឡើងនៃការវិភាគទិន្នន័យ និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យចំពោះសហគ្រាស ការប្រៀបធៀបនៃវេទិកាទិន្នន័យ Snowflake និង Databricks គឺចាំបាច់សម្រាប់ទីផ្សារនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។
អង្គការត្រូវការយន្តការមួយដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យទាំងអស់ដែលពួកគេត្រូវការដើម្បីវាយតម្លៃនៅក្នុងទីតាំងមួយដែលវាអាចត្រៀមខ្លួនសម្រាប់ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ខណៈដែលចំនួនទិន្នន័យដែលត្រូវសិក្សាកើនឡើងបន្តិចម្តងៗ។
ដោយគ្មានការសង្ស័យ ប្រព័ន្ធទិន្នន័យដែលមានមូលដ្ឋានលើពពកដ៏ល្បីល្បាញ Snowflake និង Databricks គឺជាអ្នកដឹកនាំឧស្សាហកម្មទាំងពីរ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ តើវេទិកាទិន្នន័យមួយណាដែលល្អសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នក?
បរិមាណ ល្បឿន និងគុណភាពដែលកម្មវិធីស៊ើបការណ៍ធុរកិច្ចត្រូវការគឺត្រូវបានផ្តល់ដោយ Snowflake និង Databricks ។
ខណៈពេលដែលមានភាពខុសប្លែកគ្នា វាក៏មានភាពស្រដៀងគ្នាជាច្រើនផងដែរ។ ពួកវាមានការតំរង់ទិសខុសគ្នា ដែលជាក់ស្តែងនៅពេលត្រួតពិនិត្យយ៉ាងដិតដល់។
ស្ថាបនិក Apache Spark បានបង្កើតអាជីវកម្មផ្នែកទន់សហគ្រាស Databricks ។
វាមានភាពល្បីល្បាញសម្រាប់ការបញ្ចូលគ្នានូវទិដ្ឋភាពដ៏អស្ចារ្យបំផុតនៃទិន្នន័យបឹង និង ឃ្លាំងទិន្នន័យចូលទៅក្នុងស្ថាបត្យកម្មបឹង.
អាជីវកម្មឃ្លាំងទិន្នន័យ Snowflake ផ្តល់នូវការផ្ទុកនៅលើពពក និងសេវាកម្មចូលប្រើដោយមានភាពស្មុគស្មាញតិចតួចបំផុត។ វាបង្កើតជំហររបស់ខ្លួនជាដំណោះស្រាយដែលផ្តល់នូវការចូលប្រើទិន្នន័យរបស់អ្នកដោយសុវត្ថិភាព ខណៈពេលដែលត្រូវការការថែទាំតិចតួច។
អត្ថបទនេះផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការប្រៀបធៀបលម្អិតនៃ Snowflake Vs. Databricks និងពន្យល់ពីអត្ថប្រយោជន៍នៃផលិតផលនីមួយៗ ដូច្នេះអ្នកអាចសម្រេចចិត្តថាមួយណាដែលល្អបំផុតសម្រាប់អាជីវកម្មរបស់អ្នក។ ចូរចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការណែនាំរបស់ពួកគេ។
តើអ្វីជា snowflake?
Snowflake គឺជាសេវាកម្មគ្រប់គ្រងទាំងស្រុងដែលផ្តល់ជូនអតិថិជននូវលទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋានស្ទើរតែគ្មានដែនកំណត់នៃបន្ទុកការងារស្របគ្នាសម្រាប់ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យសាមញ្ញ ការផ្ទុក ការវិភាគ និងការចែករំលែក។
Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science, និងសុវត្ថិភាពនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលបានចែករំលែកគឺជាការប្រើប្រាស់ធម្មតាមួយចំនួនរបស់វា។
ការគណនា និងការផ្ទុកត្រូវបានបំបែកដោយធម្មជាតិដោយការរចនាប្លែកៗរបស់ Snowflake ។
ដោយមានជំនួយពីស្ថាបត្យកម្មនេះ អ្នកអាចផ្តល់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ និងបន្ទុកទិន្នន័យរបស់អ្នកយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការចូលប្រើច្បាប់ចម្លងតែមួយនៃទិន្នន័យរបស់អ្នកដោយមិនទទួលរងនូវផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានណាមួយឡើយ។
សម្រាប់បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ដែលជាប់លាប់ Snowflake អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអនុវត្តដំណោះស្រាយទិន្នន័យរបស់អ្នកដោយមើលមិនឃើញនៅទូទាំងទីតាំងផ្សេងៗ និងពពក។
តាមរយៈការលុបបំបាត់ភាពស្មុគស្មាញនៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ Cloud មូលដ្ឋាន Snowflake ធ្វើឱ្យវាអាចធ្វើទៅបាន។
ទីផ្សារទិន្នន័យ Snowflake ដែលផ្តល់ជម្រើសជាច្រើនដើម្បីធ្វើអន្តរកម្មជាមួយអតិថិជន Snowflake រាប់ពាន់នាក់ ក៏អាចឱ្យអ្នកចូលប្រើសំណុំទិន្នន័យរួម និងសេវាកម្មទិន្នន័យផងដែរ។
លក្ខណៈពិសេស
- ការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន៖ ជាមួយនឹង Snowflake អ្នកអាចលុបបំបាត់ទិន្នន័យស៊ីឡូ និងផ្តល់ឱ្យអ្នកគ្រប់គ្នាក្នុងអាជីវកម្មទទួលបានការយល់ដឹងដ៏មានប្រយោជន៍។ នេះគឺជាជំហានដំបូងដ៏សំខាន់ក្នុងការបង្កើនទំនាក់ទំនងដៃគូ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពតម្លៃ កាត់បន្ថយការចំណាយដែលទាក់ទងនឹងប្រតិបត្តិការ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការលក់ និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។
- ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវល្បឿនវិភាគ និងគុណភាព៖ អ្នកអាចពង្រឹងបំពង់វិភាគរបស់អ្នកជាមួយ Snowflake ដោយប្តូរពីការផ្ទុកជាក្រុមនៅពេលយប់ទៅជាការផ្សាយទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។ តាមរយៈការអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សគ្រប់គ្នានៅក្នុងអាជីវកម្មរបស់អ្នកមានសុវត្ថិភាព ការចូលប្រើក្នុងពេលដំណាលគ្នា និងគ្រប់គ្រងទៅកាន់ឃ្លាំងទិន្នន័យរបស់អ្នក អ្នកអាចកែលម្អគុណភាពនៃការវិភាគនៅកន្លែងធ្វើការ។ នេះកាត់បន្ថយការចំណាយ និងកម្លាំងពលកម្មដោយដៃ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនចែកចាយធនធានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដើម្បីបង្កើនប្រាក់ចំណូល។
- ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យជាមួយនឹងការប្ដូរតាមបំណង៖ អ្នកអាចបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកជាមួយ Snowflake ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបញ្ជូនទិន្នន័យផ្ទាល់ និងគ្រប់គ្រងដោយសុវត្ថិភាព។ លើសពីនេះ វាបម្រើជាការលើកទឹកចិត្តក្នុងការអភិវឌ្ឍការតភ្ជាប់ទិន្នន័យកាន់តែរឹងមាំជាមួយដៃគូ អតិថិជន និងអង្គភាពអាជីវកម្មផ្សេងទៀត។ វាសម្រេចបានដោយការទទួលបានទស្សនៈ 360 ដឺក្រេនៃអ្នកប្រើប្រាស់របស់អ្នក ដែលផ្តល់ព័ត៌មានអំពីលក្ខណៈអតិថិជនសំខាន់ៗ រួមទាំងចំណាប់អារម្មណ៍ មុខរបរ និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។
- ផលិតផល និងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែច្រើន៖ អ្នកអាចយល់ពីអាកប្បកិរិយាអ្នកប្រើ និងការប្រើផលិតផលបានកាន់តែល្អជាមួយ Snowflake នៅនឹងកន្លែង។ លើសពីនេះ អ្នកអាចប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យទាំងមូល ដើម្បីបំពេញចិត្តអតិថិជន ពង្រឹងជួរផលិតផលរបស់អ្នកយ៉ាងខ្លាំង និងលើកកម្ពស់ការច្នៃប្រឌិតវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
- សុវត្ថិភាពខ្លាំង៖ រាល់ការអនុលោមភាព និងទិន្នន័យសុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិតអាចត្រូវបានដាក់កណ្តាលនៅក្នុងបឹងទិន្នន័យដែលមានសុវត្ថិភាព។ ប្រតិកម្មឧបទ្ទវហេតុយ៉ាងឆាប់រហ័សត្រូវបានធានាដោយបឹងទិន្នន័យព្រិល។ ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យកំណត់ហេតុយ៉ាងច្រើននៅកន្លែងតែមួយ និងវាយតម្លៃទិន្នន័យកំណត់ហេតុដែលមានតម្លៃរាប់ឆ្នាំយ៉ាងរហ័ស អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទទួលបានរូបភាពពេញលេញនៃការកើតឡើង។ កំណត់ហេតុពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ និងទិន្នន័យសហគ្រាសដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធឥឡូវនេះអាចត្រូវបានបញ្ចូលគ្នានៅក្នុងបឹងទិន្នន័យតែមួយ។ ដោយមិនមានការធ្វើលិបិក្រមណាមួយ Snowflake អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទទួលបានជើងរបស់អ្នកនៅក្នុងទ្វារខណៈពេលដែលធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញក្នុងការកែសម្រួលនិងផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យនៅពេលដែលវាត្រូវបាននាំចូល។
តើអ្វីជា មូលដ្ឋានទិន្នន័យ?
Databricks គឺជាវេទិកាទិន្នន័យផ្អែកលើពពកដែលជំរុញដោយ Apache Spark ។ វាផ្តោតលើការវិភាគទិន្នន័យធំ និងការសហការជាចម្បង។
អ្នកអាចផ្តល់កន្លែងធ្វើការវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យពេញលេញសម្រាប់ អ្នកវិភាគអាជីវកម្មអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងវិស្វករទិន្នន័យដើម្បីធ្វើអន្តរកម្មដោយប្រើម៉ាស៊ីនរៀនរបស់ Databricks លំហូរ ML ដែលគ្រប់គ្រង និងសៀវភៅកត់ត្រាសហការ។
Dataframes និង Spark SQL libraries ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធត្រូវបានដាក់នៅ Databricks ។
បន្ថែមពីលើការជួយអ្នកបង្កើត បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដំណោះស្រាយ Databricks ធ្វើឱ្យវាសាមញ្ញក្នុងការទាញការសន្និដ្ឋានពីទិន្នន័យបច្ចុប្បន្នរបស់អ្នក។
លើសពីនេះទៀត Databricks ផ្តល់នូវភាពខុសគ្នានៃបណ្ណាល័យសម្រាប់ ការរៀនម៉ាស៊ីនរួមទាំង Tensorflow, Pytorg និងផ្សេងទៀត សម្រាប់ការកសាង និងបណ្តុះបណ្តាម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន។
អតិថិជនអាជីវកម្មជាច្រើនប្រើប្រាស់ Databricks ដើម្បីអនុវត្តដំណើរការផលិតកម្មដ៏ធំនៅទូទាំងករណី និងវិស័យប្រើប្រាស់យ៉ាងច្រើន រួមទាំងការថែទាំសុខភាព ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ និងការកម្សាន្ត សេវាកម្មហិរញ្ញវត្ថុ ការលក់រាយ និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។
លក្ខណៈពិសេស
- បឹង Delta៖ Databricks មានស្រទាប់ផ្ទុកប្រតិបត្តិការដែលជាប្រភពបើកចំហ និងត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីប្រើប្រាស់ទូទាំងវដ្តជីវិតទិន្នន័យទាំងមូល។ ស្រទាប់នេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់នូវទំហំទិន្នន័យ និងភាពជឿជាក់ដល់ទិន្នន័យបច្ចុប្បន្នរបស់អ្នក។
- សៀវភៅកត់ត្រាអន្តរកម្ម៖ អ្នកអាចចូលប្រើទិន្នន័យរបស់អ្នកបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស វិភាគវា បង្កើតគំរូជាមួយអ្នកដទៃ និងចែករំលែកការយល់ដឹងថ្មីៗ និងមានប្រយោជន៍នៅពេលដែលអ្នកមានឧបករណ៍ និងភាសាត្រឹមត្រូវ។ Scala, R, SQL និង Python គ្រាន់តែជាភាសាមួយចំនួនដែលត្រូវបានគាំទ្រដោយ Databricks ។
- ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ដោយមានជំនួយនៃក្របខណ្ឌដ៏ទំនើបដូចជា Tensorflow, Scikit-Learn, និង Pytorg, Databricks ផ្ដល់ឱ្យអ្នកនូវការចូលដំណើរការដោយចុចមួយដងទៅកាន់បរិស្ថាន Machine Learning ដែលបានកំណត់ទុកជាមុន។ អ្នកអាចចែករំលែក និងត្រួតពិនិត្យការពិសោធន៍ គ្រប់គ្រងគំរូរួមគ្នា និងចម្លងការដំណើរការទាំងអស់ពីឃ្លាំងកណ្តាលមួយ។
- ម៉ាស៊ីន Spark ប្រសើរឡើង៖ អ្នកអាចទទួលបានកំណែចុងក្រោយបំផុតរបស់ Apache Spark ដោយប្រើ Databricks ។ បណ្ណាល័យប្រភពបើកចំហផ្សេងៗក៏អាចរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយ Databricks ផងដែរ។ អ្នកអាចរៀបចំចង្កោមបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងបង្កើតបរិយាកាស Apache Spark ដែលត្រូវបានគ្រប់គ្រងយ៉ាងពេញលេញ ប្រសិនបើអ្នកមានសិទ្ធិចូលទៅកាន់ភាពអាចរកបាន និងទំហំរបស់អ្នកផ្តល់សេវា Cloud ជាច្រើន។ ចង្កោមអាចត្រូវបានកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ រៀបចំ និងកែសម្រួលយ៉ាងល្អជាមួយ Databricks ដោយមិនចាំបាច់មានការត្រួតពិនិត្យជាបន្ត ដើម្បីរក្សាបាននូវដំណើរការល្អបំផុត និងភាពជឿជាក់។
ភាពខុសគ្នាស្នូលរវាង Snowflake និង Databricks
ស្ថាបត្យកម្ម
Snowflake គឺជាប្រព័ន្ធ serverless ដែលមានមូលដ្ឋានលើ ANSI SQL ដែលមានការផ្ទុក និងគណនាស្រទាប់ដំណើរការខុសគ្នាទាំងស្រុង។
ឃ្លាំងនិម្មិតនីមួយៗ (ឧ. ចង្កោមកុំព្យូទ័រ) នៅក្នុង Snowflake ផ្ទុកសំណុំរងនៃទិន្នន័យទាំងមូលដែលបានកំណត់ក្នុងមូលដ្ឋាន ខណៈពេលដែលប្រើដំណើរការប៉ារ៉ាឡែលដ៏ធំ (MPP) ដើម្បីអនុវត្តសំណួរ។
សម្រាប់ការរៀបចំទិន្នន័យខាងក្នុង និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទៅជាទម្រង់ជួរឈរដែលបានបង្ហាប់ដែលអាចត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងពពក Snowflake ប្រើភាគថាសខ្នាតតូច។
ការពិតដែលថា Snowflake រក្សាគ្រប់ទិដ្ឋភាពទាំងអស់នៃការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ រួមទាំងទំហំឯកសារ ការបង្ហាប់ រចនាសម្ព័ន ទិន្នន័យមេតា ស្ថិតិ និងធាតុទិន្នន័យផ្សេងទៀតដែលមិនអាចមើលឃើញភ្លាមៗសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ ហើយអាចចូលប្រើបានតែតាមរយៈសំណួរ SQL ប៉ុណ្ណោះ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្វីៗទាំងអស់នេះរួចរាល់។ ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
ឃ្លាំងនិម្មិតដែលជាចង្កោមដែលបានគណនាបង្កើតឡើងដោយថ្នាំង MPP ជាច្រើនត្រូវបានប្រើដើម្បីដំណើរការទាំងអស់នៅក្នុង Snowflake ។
Snowflake និង Databricks គឺជាដំណោះស្រាយ SaaS ទាំងពីរ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ស្ថាបត្យកម្មរបស់ Databricks មានភាពខុសគ្នាខ្លាំងព្រោះវាត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើ Spark ។
ម៉ាស៊ីនពហុភាសាហៅថា Spark អាចត្រូវបានដំឡើងនៅក្នុងពពក ហើយផ្អែកលើថ្នាំង ឬចង្កោមតែមួយ។ Databricks បច្ចុប្បន្នប្រើប្រាស់ AWS, GCP និង Azure ច្រើនដូចជា Snowflake ។
យន្តហោះគ្រប់គ្រង និងយន្តហោះទិន្នន័យបង្កើតរចនាសម្ព័ន្ធរបស់វា។ ទិន្នន័យដែលបានដំណើរការទាំងអស់មាននៅក្នុងយន្តហោះទិន្នន័យ ខណៈពេលដែលសេវាកម្ម backend ទាំងអស់ដែលគ្រប់គ្រងដោយ Databricks Serverless computing ត្រូវបានរកឃើញនៅក្នុងយន្តហោះគ្រប់គ្រង។
កុំព្យូទ័រគ្មានម៉ាស៊ីនមេអាចឱ្យអ្នកគ្រប់គ្រងបង្កើតចំណុចបញ្ចប់ SQL ដែលគ្មានម៉ាស៊ីនមេ ដែលត្រូវបានគ្រប់គ្រងយ៉ាងពេញលេញដោយ Databricks និងផ្តល់នូវការគណនាភ្លាមៗ។
ខណៈពេលដែលធនធានគណនាសម្រាប់ការគណនា Databricks ផ្សេងទៀតភាគច្រើនត្រូវបានចែករំលែកនៅក្នុងគណនីពពក ឬយន្តហោះទិន្នន័យប្រពៃណី ធនធានទាំងនេះត្រូវបានចែករំលែកនៅក្នុងយន្តហោះទិន្នន័យ Serverless ។
ស្ថាបត្យកម្មនៃ Databricks ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផ្នែកសំខាន់ៗជាច្រើន៖
- Databricks Delta Lake
- Databricks Delta Engine
- មីលហ្វាល
រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ
ទាំងឯកសារពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ និងរចនាសម្ព័ន្ធអាចត្រូវបានរក្សាទុក និងផ្ទុកឡើងដោយប្រើ Snowflake ដោយមិនចាំបាច់ប្រើឧបករណ៍ ETL ដើម្បីរៀបចំទិន្នន័យជាមុនសិន មុនពេលនាំចូលវាទៅក្នុង EDW ។
Snowflake បំប្លែងទិន្នន័យភ្លាមៗទៅជាទម្រង់ខាងក្នុង និងរៀបចំរបស់វានៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានដាក់ស្នើ។ ផ្ទុយពី Data Lake Snowflake មិនត្រូវការអ្នកដើម្បីផ្តល់រចនាសម្ព័ន្ធដល់ទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធរបស់អ្នកទេ មុនពេលអ្នកអាចផ្ទុក និងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយវាបាន។
ប្រភេទទិន្នន័យទាំងអស់អាចប្រើជាមួយ Databricks ក្នុងទម្រង់ដើមរបស់វា។ ដើម្បីផ្តល់រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធរបស់អ្នក ដូច្នេះវាអាចត្រូវបានប្រើដោយឧបករណ៍ផ្សេងទៀតដូចជា Snowflake អ្នកថែមទាំងអាចប្រើប្រាស់ Databricks ជាឧបករណ៍ ETL ផងដែរ។.
នៅក្នុងការជជែកដេញដោលរវាង Databricks និង Snowflake, Databricks យកឈ្នះលើ Snowflake ក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ។
ភាពជាម្ចាស់ទិន្នន័យ
ដំណើរការ និងស្រទាប់ផ្ទុកត្រូវបានបំបែកនៅក្នុង Snowflake ដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកវាលូតលាស់ដោយឯករាជ្យនៅលើពពក។ នេះបង្ហាញថាពួកគេអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានដោយឯករាជ្យនៅក្នុង Cloud ដោយផ្អែកលើតម្រូវការរបស់អ្នក។
ហិរញ្ញវត្ថុរបស់អ្នកនឹងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីនេះ។ លើសពីនេះ កម្មសិទ្ធិរបស់ស្រទាប់ទាំងពីរត្រូវបានរក្សាទុក។ Snowflake ធានាការចូលប្រើទិន្នន័យ និងធនធានម៉ាស៊ីនដោយប្រើបច្ចេកទេសគ្រប់គ្រងការចូលប្រើតាមតួនាទី (RBAC) ។
ដំណើរការទិន្នន័យ និងស្រទាប់ផ្ទុកទិន្នន័យរបស់ Databricks ត្រូវបាន decoupled ទាំងស្រុង ផ្ទុយពីស្រទាប់ decoupled នៅក្នុង Snowflake ។
អ្នកប្រើប្រាស់អាចដាក់ទិន្នន័យរបស់ពួកគេនៅគ្រប់ទីកន្លែងក្នុងទម្រង់ណាមួយ ហើយ Databricks នឹងគ្រប់គ្រងវាឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព ពីព្រោះគោលដៅចម្បងរបស់វាគឺកម្មវិធីទិន្នន័យ។
Databricks គឺជាអ្នកឈ្នះយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុងការជជែកពិភាក្សារវាង Databricks និង Snowflake ចាប់តាំងពីអ្នកអាចប្រើវាដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យ។
ការការពារទិន្នន័យ
Time Travel និង Fail-safe គឺជាលក្ខណៈពិសេសពីររបស់ Snowflake ។ មុខងារ Time Travel របស់ Snowflake រក្សាទិន្នន័យក្នុងស្ថានភាពមួយ មុនពេលអាប់ដេត។
ខណៈពេលដែលអតិថិជនសហគ្រាសអាចជ្រើសរើសចន្លោះពេលរហូតដល់ 90 ថ្ងៃ ការធ្វើដំណើរតាមពេលវេលាត្រូវបានកម្រិតជាញឹកញាប់ត្រឹមមួយថ្ងៃ។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យ គ្រោងការណ៍ និងតារាងទាំងអស់អាចប្រើសមត្ថភាពនេះ។
នៅពេលដែលរយៈពេលរក្សាទុក Time Travel ផុតកំណត់ រយៈពេល 7 ថ្ងៃដែលមិនមានសុវត្ថិភាពនឹងចាប់ផ្តើម ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីការពារ និងស្ដារទិន្នន័យពីមុន។
Databricks ស្រដៀងទៅនឹងរបៀបដែលមុខងារ Time Travel របស់ Snowflake ដំណើរការដែរ Delta Lake's ក៏ធ្វើផងដែរ។ ទិន្នន័យដែលបានរក្សាទុកនៅក្នុង Delta Lake ត្រូវបានកំណែដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ទាញយកកំណែទិន្នន័យមុនសម្រាប់ការប្រើប្រាស់នាពេលអនាគត.
Databricks ដំណើរការលើ Spark ហើយចាប់តាំងពី Spark ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើការផ្ទុកកម្រិតវត្ថុ Databricks មិនដែលរក្សាទុកទិន្នន័យណាមួយឡើយ។
នេះគឺជាគុណសម្បត្តិចម្បងរបស់វា។ នេះក៏បង្កប់ន័យថា Databricks អាចដោះស្រាយករណីប្រើប្រាស់សម្រាប់ប្រព័ន្ធក្នុងបរិវេណ។
សុវិត្ថភាព
ទិន្នន័យទាំងអស់ត្រូវបានអ៊ិនគ្រីបដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅពេលសម្រាកនៅក្នុង Snowflake ។
ការទំនាក់ទំនងទាំងអស់រវាងយន្តហោះបញ្ជា និងយន្តហោះទិន្នន័យកើតឡើងនៅក្នុងបណ្តាញឯកជនរបស់អ្នកផ្តល់សេវាពពក ហើយទិន្នន័យទាំងអស់ដែលបានរក្សាទុកនៅក្នុង Databricks ត្រូវបានធានាសុវត្ថិភាព។
ជម្រើសទាំងពីរផ្តល់ជូន RBAC (ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើដោយផ្អែកលើតួនាទី)។ Snowflake និង Databricks ប្រកាន់ខ្ជាប់នូវច្បាប់ និងវិញ្ញាបនប័ត្រជាច្រើន រួមទាំង SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA និង GDPR ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារ Databricks ដំណើរការលើការផ្ទុកកម្រិតវត្ថុដូចជា AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud ការផ្ទុកជាដើម វាខ្វះស្រទាប់ផ្ទុក ផ្ទុយពី Snowflake ។
ការសម្តែង
នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការអនុវត្ត, Snowflake និង Databricks គឺជាដំណោះស្រាយខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំងដែលវាពិបាកក្នុងការប្រៀបធៀបពួកគេ។
វាអាចទៅរួចក្នុងការកែប្រែគោលនីមួយៗ ដើម្បីបង្ហាញរឿងខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច។ ឧទាហរណ៍ដ៏ល្អឥតខ្ចោះនៃរឿងនេះគឺ ការសិក្សាថ្មី ធ្វើឡើងដោយ Databricks អំពីស្តង់ដារ TPC-DS ។
នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការប្រៀបធៀបពីក្បាលទៅក្បាល Snowflake និង Databricks គាំទ្រករណីនៃការប្រើប្រាស់ខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច ហើយគ្មាននរណាម្នាក់ប្រសើរជាងមុននោះទេ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ Snowflake អាចជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមសម្រាប់សំណួរអន្តរកម្ម ចាប់តាំងពីវាបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការផ្ទុកទាំងអស់សម្រាប់ការចូលប្រើទិន្នន័យនៅពេលបញ្ចូល។
ករណីការប្រើប្រាស់
ករណីប្រើប្រាស់ BI និង SQL ត្រូវបានគាំទ្រយ៉ាងល្អដោយ Databricks និង Snowflake ។
Snowflake ផ្តល់នូវកម្មវិធីបញ្ជា JDBC និង ODBC ដែលមានលក្ខណៈសាមញ្ញក្នុងការរួមបញ្ចូលជាមួយកម្មវិធីផ្សេងទៀត។
ដោយសារអតិថិជនមិនចាំបាច់គ្រប់គ្រងកម្មវិធីនេះ វាភាគច្រើនល្បីល្បាញសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់របស់វានៅក្នុង BI និងសម្រាប់អាជីវកម្មដែលជ្រើសរើសវេទិកាវិភាគត្រង់។
ប្រភពបើកចំហរ Delta Lake ដែល Databricks បានចេញផ្សាយបន្ថែមស្រទាប់ស្ថេរភាពបន្ថែមទៀតដល់ Data Lake របស់ពួកគេក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ អតិថិជនអាចផ្ញើសំណួរ SQL ទៅ Delta Lake ជាមួយនឹងដំណើរការដ៏អស្ចារ្យ។
ដោយសារភាពសម្បូរបែប និងបច្ចេកវិជ្ជាដ៏ខ្ពង់ខ្ពស់របស់ពួកគេ Databricks មានភាពល្បីល្បាញសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់របស់ពួកគេដែលកាត់បន្ថយការចាក់សោរបស់អ្នកលក់ ស័ក្តិសមជាងសម្រាប់បន្ទុកការងារ ML និងជំនួយបច្ចេកវិទ្យាយក្ស។
ការកំណត់តម្លៃ
អតិថិជនអាចចូលទៅកាន់ទិដ្ឋភាពកម្រិតសហគ្រាសចំនួនបួនជាមួយ Snowflake ។ ស្តង់ដារ សហគ្រាស អាជីវកម្មសំខាន់ និងនិម្មិត Snowflake គឺជាកំណែបួនដែលអាចប្រើបាន។ ព័ត៌មានតម្លៃទាំងមូលអាចរកបាន នៅទីនេះ.
ម្យ៉ាងវិញទៀត ថ្នាក់តម្លៃពាណិជ្ជកម្មបីដែលផ្តល់ដោយ Databricks គឺមូលដ្ឋាន បុព្វលាភ និងសហគ្រាស។ អ្នកអាចមើលបញ្ជីតម្លៃទាំងមូលបានត្រឹមត្រូវ។ នៅទីនេះ.
សន្និដ្ឋាន
ឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យដ៏ល្អរួមមាន Snowflake និង Databricks ។
មានអត្ថប្រយោជន៍ និងគុណវិបត្តិសម្រាប់នីមួយៗ។ គំរូនៃការប្រើប្រាស់ បរិមាណទិន្នន័យ បន្ទុកការងារ និងយុទ្ធសាស្ត្រទិន្នន័យទាំងអស់ចូលជាធរមាននៅពេលសម្រេចថាតើវេទិកាណាដែលល្អសម្រាប់អាជីវកម្មរបស់អ្នក។
Snowflake គឺសមជាងសម្រាប់អ្នកដែលមានបទពិសោធន៍ជាមួយ SQL និងសម្រាប់ការបំប្លែងទិន្នន័យ និងការវិភាគធម្មតា។
ការស្ទ្រីម ML, AI និងទិន្នន័យការងារវិទ្យាសាស្ត្រគឺសមជាងសម្រាប់ Databricks ដោយសារតែម៉ាស៊ីន Spark របស់វាដែលគាំទ្រការប្រើប្រាស់ភាសាជាច្រើន។
ដើម្បីចាប់យកភាសាផ្សេងទៀត Snowflake បានណែនាំការគាំទ្រសម្រាប់ Python, Java និង Scala ។
អ្នកខ្លះអះអាងថា Snowflake កាត់បន្ថយទំហំផ្ទុកកំឡុងពេលទទួលទាន ដូច្នេះវាប្រសើរជាងសម្រាប់សំណួរអន្តរកម្ម។
លើសពីនេះ វាល្អឥតខ្ចោះក្នុងការផលិតរបាយការណ៍ និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង និងគ្រប់គ្រងបន្ទុកការងាររបស់ BI ។ បើនិយាយពីឃ្លាំងទិន្នន័យវិញ វាដំណើរការបានល្អ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រើប្រាស់មួយចំនួនបានកត់សម្គាល់ថាវាទទួលរងនូវបរិមាណទិន្នន័យធំ ដូចជាអ្នកដែលឃើញនៅក្នុងកម្មវិធីស្ទ្រីមជាដើម។ Snowflake ឈ្នះក្នុងការប្រកួតប្រជែងដោយផ្ទាល់ដោយផ្អែកលើជំនាញឃ្លាំងទិន្នន័យ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ Databricks មិនមែនជាឃ្លាំងទិន្នន័យទេ។ វេទិកាទិន្នន័យរបស់វាកាន់តែទូលំទូលាយ និងមាន ELT វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងសមត្ថភាពរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់ Snowflake ។
អ្នកប្រើមិនគ្រប់គ្រងតម្លៃនៃការផ្ទុកវត្ថុដែលបានគ្រប់គ្រងជាកន្លែងដែលពួកគេរក្សាទុកទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ បឹងទិន្នន័យ និងដំណើរការទិន្នន័យគឺជាប្រធានបទសំខាន់។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាត្រូវបានផ្តោតជាពិសេសទៅលើអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកវិភាគដែលមានជំនាញខ្លាំង។
សរុបសេចក្តីមក Databricks ឈ្នះសម្រាប់ទស្សនិកជនបច្ចេកទេស។ ទាំងអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានជំនាញបច្ចេកទេស និងមិនមានបច្ចេកទេសអាចប្រើប្រាស់ Snowflake បានយ៉ាងងាយស្រួល។
ស្ទើរតែទាំងអស់នៃមុខងារគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែល Snowflake ផ្តល់ជូនគឺអាចរកបានតាមរយៈ Databricks និងច្រើនទៀត។ ប៉ុន្តែវាកាន់តែលំបាកក្នុងប្រតិបត្តិការ ពាក់ព័ន្ធនឹងខ្សែកោងនៃការរៀនសូត្រខ្ពស់ និងត្រូវការការថែទាំបន្ថែមទៀត។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាអាចគ្រប់គ្រងជួរដ៏ធំនៃបន្ទុកទិន្នន័យ និងភាសា។ ហើយអ្នកដែលស្គាល់ Apache Spark នឹងពឹងផ្អែកលើ Databricks ។
Snowflake គឺស័ក្តិសមជាងសម្រាប់អតិថិជនដែលចង់ដំឡើងឃ្លាំងទិន្នន័យ និងវេទិកាវិភាគដ៏ល្អមួយយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយមិនចាំបាច់មានការជាប់គាំងក្នុងការរៀបចំ ព័ត៌មានលម្អិតអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬការដំឡើងដោយដៃ។
នេះក៏មិនមែនដើម្បីអះអាងថា Snowflake គឺជាឧបករណ៍សាមញ្ញ ឬសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ថ្មីនោះទេ។ មិននៅទាំងអស់។
វាមិនមែនជាកម្រិតខ្ពស់ដូច Databricks ទេ។ វេទិកានោះកាន់តែស័ក្តិសមសម្រាប់វិស្វកម្មទិន្នន័យស្មុគស្មាញ ETL វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងកម្មវិធីស្ទ្រីម។
Snowflake គឺជាឃ្លាំងទិន្នន័យសម្រាប់ការវិភាគដែលរក្សាទុកទិន្នន័យផលិតកម្ម។ លើសពីនេះ វាមានប្រយោជន៍សម្រាប់បុគ្គលដែលមានបំណងចង់ចាប់ផ្តើមតូច និងបង្កើនបន្តិចម្តងៗ ក៏ដូចជាសម្រាប់អ្នកទើបចាប់ផ្តើមថ្មីផងដែរ។
សូមផ្ដល់យោបល់