기업에서 데이터 분석 및 데이터 관리의 중요성이 커짐에 따라 오늘날의 시장에서는 데이터 플랫폼 Snowflake와 Databricks의 비교가 필요합니다.
조직은 연구할 데이터의 양이 점차 증가함에 따라 데이터 마이닝을 준비할 수 있는 한 위치에서 평가해야 하는 모든 데이터를 수집하는 메커니즘이 필요합니다.
의심할 여지 없이 찬사를 받는 클라우드 기반 데이터 시스템 Snowflake와 Databricks는 모두 업계 리더입니다. 그러나 어떤 데이터 플랫폼이 회사에 이상적입니까?
비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 필요한 양, 속도 및 품질은 모두 Snowflake와 Databricks에서 제공합니다.
편차가 있지만 유사점도 많이 있습니다. 그것들은 면밀히 검사할 때 분명한 방향을 가지고 있습니다.
Apache Spark의 설립자는 엔터프라이즈 소프트웨어 비즈니스 Databricks를 설립했습니다.
데이터 레이크의 가장 큰 측면과 데이터 웨어하우스를 레이크하우스 아키텍처로.
데이터 웨어하우징 비즈니스 Snowflake는 번거로움을 최소화하면서 클라우드 기반 스토리지 및 액세스 서비스를 제공합니다. 거의 유지 관리가 필요하지 않으면서 데이터에 대한 보안 액세스를 제공하는 솔루션으로 그 위상을 확립합니다.
이 문서에서는 Snowflake와 Snowflake를 자세히 비교합니다. Databricks 및 각 제품의 이점을 설명하므로 비즈니스에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. 그들의 소개부터 시작하겠습니다.
눈송이?
Snowflake는 고객에게 간단한 데이터 통합, 로드, 분석 및 공유를 위해 동시 워크로드의 거의 무제한 확장성을 제공하는 완전 관리형 서비스입니다.
데이터 레이크, 데이터 엔지니어링, 데이터 애플리케이션 개발, 데이터 과학 및 공유 데이터의 안전한 소비는 일반적인 용도 중 일부입니다.
컴퓨팅과 스토리지는 Snowflake의 독특한 디자인으로 자연스럽게 분리됩니다.
이 아키텍처의 도움으로 성능에 부정적인 영향을 미치지 않고 모든 사용자와 데이터 워크로드에 데이터의 단일 복사본에 대한 액세스를 실질적으로 제공할 수 있습니다.
일관된 사용자 경험을 위해 Snowflake를 사용하면 다양한 위치와 클라우드에서 데이터 솔루션을 보이지 않게 실행할 수 있습니다.
Snowflake는 기본 클라우드 인프라의 복잡성을 제거하여 이를 실현 가능하게 만듭니다.
또한 수천 명의 Snowflake 고객과 상호 작용할 수 있는 다양한 옵션을 제공하는 Snowflake Data Marketplace를 통해 공유 데이터 세트 및 데이터 서비스에 액세스할 수 있습니다.
특징
- 보다 효과적인 데이터 기반 의사 결정: Snowflake를 사용하면 데이터 사일로를 제거하고 비즈니스의 모든 사람에게 유용한 통찰력에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다. 이것은 파트너 관계를 강화하고, 가격을 최적화하고, 운영과 관련된 비용을 절감하고, 판매 효율성을 높이는 등 많은 일에서 중요한 초기 단계입니다.
- 분석 속도 및 품질 향상: 야간 배치 로드에서 실시간 데이터 스트림으로 전환하여 Snowflake로 분석 파이프라인을 강화할 수 있습니다. 비즈니스의 모든 사람이 데이터 웨어하우스에 안전하고 동시에 제어된 액세스를 허용함으로써 직장에서 분석 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 비용과 육체 노동을 줄여 기업이 자원을 최적으로 분배하여 소득을 극대화할 수 있습니다.
- 커스터마이징을 통한 데이터 교환: Snowflake로 자신만의 데이터 교환을 생성하여 규제된 실시간 데이터를 안전한 방식으로 전송할 수 있습니다. 또한 파트너, 고객 및 기타 사업부와의 더 강력한 데이터 연결을 개발하기 위한 동기 부여 역할을 합니다. 관심사, 직업 등을 포함한 중요한 고객 특성에 대한 정보를 제공하는 소비자의 360도 관점을 확보함으로써 이를 달성합니다.
- 더 나은 제품 및 사용자 경험: Snowflake를 설치하면 사용자 행동과 제품 사용을 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 전체 데이터 세트를 활용하여 고객을 만족시키고 제품 라인을 크게 향상하며 데이터 과학 혁신을 촉진할 수 있습니다.
- 강력한 보안 성: 모든 규정 준수 및 사이버 보안 데이터를 안전한 데이터 레이크에 중앙 집중화할 수 있습니다. 눈송이 데이터 레이크는 신속한 사고 대응을 보장합니다. 방대한 양의 로그 데이터를 한 곳에서 결합하고 몇 년 동안의 로그 데이터를 빠르게 평가하면 발생에 대한 전체 그림을 얻을 수 있습니다. 이제 반구조화된 로그와 구조화된 엔터프라이즈 데이터를 단일 데이터 레이크에서 결합할 수 있습니다. 인덱싱 없이 Snowflake를 사용하면 데이터를 가져온 후 간편하게 편집하고 변경할 수 있습니다.
데이터 브릭?
Databricks는 Apache Spark에서 구동되는 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다. 주로 빅 데이터 분석 및 협업에 중점을 둡니다.
다음을 위한 전체 데이터 과학 작업 공간을 제공할 수 있습니다. 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어가 Databricks의 기계 학습 런타임, 제어되는 ML 흐름 및 협업 노트북을 사용하여 상호 작용합니다.
구조화된 데이터를 처리할 수 있는 데이터 프레임 및 Spark SQL 라이브러리는 Databricks에 있습니다.
만드는 데 도움이 될 뿐만 아니라 인공 지능 솔루션, Databricks를 사용하면 현재 데이터에서 간단하게 결론을 도출할 수 있습니다.
또한 Databricks는 다음을 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 기계 학습, Tensorflow, Pytorch 등을 포함하여 기계 학습 모델을 구축하고 교육합니다.
다양한 비즈니스 고객이 Databricks를 사용하여 의료, 미디어 및 엔터테인먼트, 금융 서비스, 소매 등을 비롯한 다양한 사용 사례 및 부문에서 대규모 생산 프로세스를 수행합니다.
특징
- 델타 레이크: Databricks에는 오픈 소스이며 전체 데이터 수명 주기에서 활용되도록 설계된 트랜잭션 스토리지 계층이 있습니다. 이 계층을 사용하여 현재 데이터 레이크에 데이터 확장성과 안정성을 제공할 수 있습니다.
- 대화형 노트북: 적절한 도구와 언어만 있으면 신속하게 데이터에 액세스하고, 분석하고, 다른 사람과 모델을 구성하고, 새롭고 유용한 통찰력을 공유할 수 있습니다. Scala, R, SQL 및 Python은 Databricks에서 지원하는 언어 중 일부일 뿐입니다.
- 기계 학습: Tensorflow, Scikit-Learn 및 Pytorch와 같은 최첨단 프레임워크의 도움으로 Databricks는 사전 구성된 기계 학습 환경에 대한 원클릭 액세스를 제공합니다. 하나의 중앙 저장소에서 실험을 공유 및 모니터링하고, 모델을 함께 관리하고, 실행을 복제할 수 있습니다.
- 향상된 스파크 엔진: Databricks를 사용하여 최신 버전의 Apache Spark를 얻을 수 있습니다. 다양한 오픈 소스 라이브러리도 Databricks와 원활하게 통합될 수 있습니다. 여러 클라우드 서비스 공급자의 가용성과 확장성에 액세스할 수 있는 경우 클러스터를 빠르게 설정하고 완전 관리형 Apache Spark 환경을 만들 수 있습니다. 클러스터는 최적의 성능과 신뢰성을 유지하기 위해 지속적인 모니터링 없이 Databricks를 사용하여 구성, 설정 및 미세 조정할 수 있습니다.
Snowflake와 Databricks의 핵심 차이점
아키텍처
Snowflake는 완전히 별개의 스토리지 및 컴퓨팅 처리 계층을 갖춘 ANSI SQL 기반 서버리스 시스템입니다.
Snowflake의 각 가상 웨어하우스(즉, 컴퓨팅 클러스터)는 전체 데이터 세트의 하위 집합을 로컬에 저장하는 동시에 MPP(대량 병렬 처리)를 사용하여 쿼리를 수행합니다.
내부 데이터 구성 및 클라우드에 저장할 수 있는 압축된 열 형식으로 최적화하기 위해 Snowflake는 마이크로 파티션을 사용합니다.
Snowflake가 사용자에게 즉시 표시되지 않고 SQL 쿼리를 통해서만 액세스할 수 있는 파일 크기, 압축, 구조, 메타데이터, 통계 및 기타 데이터 항목을 포함하여 데이터 관리의 모든 측면을 유지한다는 사실을 통해 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 자동으로.
많은 MPP 노드로 구성된 계산 클러스터인 가상 웨어하우스는 Snowflake 내에서 모든 처리를 수행하는 데 사용됩니다.
Snowflake와 Databricks는 모두 SaaS 솔루션이지만 Databricks의 아키텍처는 Spark를 기반으로 하기 때문에 매우 다릅니다.
Spark라는 다국어 엔진은 클라우드에 설치할 수 있으며 단일 노드 또는 클러스터를 기반으로 합니다. Databricks는 현재 Snowflake와 마찬가지로 AWS, GCP 및 Azure를 활용합니다.
컨트롤 플레인과 데이터 플레인이 구조를 구성합니다. 처리된 모든 데이터는 데이터 평면에 포함되며 Databricks Serverless 컴퓨팅에서 관리하는 모든 백엔드 서비스는 제어 평면에 있습니다.
서버리스 컴퓨팅을 통해 관리자는 Databricks에서 완전히 관리되는 서버리스 SQL 끝점을 만들고 즉각적인 컴퓨팅을 제공할 수 있습니다.
다른 Databricks 계산의 대부분을 위한 계산 리소스는 클라우드 계정 또는 기존 데이터 평면 내에서 공유되지만 이러한 리소스는 서버리스 데이터 평면에서 공유됩니다.
Databricks의 아키텍처는 몇 가지 중요한 부분으로 구성됩니다.
- Databricks 델타 레이크
- Databricks 델타 엔진
- ML흐름
데이터 구조
반구조화된 파일과 구조화된 파일은 모두 ETL 도구가 데이터를 EDW로 가져오기 전에 먼저 정렬할 필요 없이 Snowflake를 사용하여 저장하고 업로드할 수 있습니다.
Snowflake는 데이터가 제출될 때 데이터를 내부의 조직화된 형식으로 즉시 변환합니다. Data Lake와 달리 Snowflake는 구조화되지 않은 데이터를 로드하고 상호 작용하기 전에 구조화를 제공할 필요가 없습니다.
데이터 형식은 모두 Databricks에서 원래 형식으로 사용할 수 있습니다. Snowflake와 같은 다른 도구에서 사용할 수 있도록 구조화되지 않은 데이터 구조를 제공하려면 Databricks를 ETL 도구로 활용할 수도 있습니다..
Databricks와 Snowflake 간의 논쟁에서 Databricks는 데이터 구조 측면에서 Snowflake보다 우선합니다.
데이터 소유권
Snowflake에서는 처리 및 저장 계층이 분리되어 클라우드에서 독립적으로 성장할 수 있습니다. 이는 요구 사항에 따라 클라우드에서 모두 독립적으로 확장할 수 있음을 나타냅니다.
당신의 재정은 이것으로부터 이익을 얻을 것입니다. 또한 두 레이어의 소유권이 유지됩니다. Snowflake는 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 기술을 사용하여 데이터 및 시스템 리소스에 대한 액세스를 보호합니다.
Databricks의 데이터 처리 및 저장 계층은 Snowflake의 분리된 계층과 달리 완전히 분리되어 있습니다.
사용자는 어떤 형식으로든 데이터를 어디에나 넣을 수 있으며 Databricks는 주요 목표가 데이터 응용 프로그램이기 때문에 데이터를 효과적으로 처리합니다.
Databricks는 단순히 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있기 때문에 Databricks와 Snowflake 간의 논쟁에서 확실한 승자입니다.
데이터 보호
Time Travel과 Fail-safe는 Snowflake의 두 가지 특별한 특징입니다. Snowflake의 Time Travel 기능은 데이터를 업데이트 전 상태로 유지합니다.
엔터프라이즈 클라이언트는 최대 90일의 시간 범위를 선택할 수 있지만 시간 여행은 종종 하루로 제한됩니다. 데이터베이스, 스키마 및 테이블은 모두 이 기능을 사용할 수 있습니다.
Time Travel 보존 기간이 만료되면 이전 데이터를 보호하고 복원하기 위해 설계된 7일의 안전 장치 기간이 시작됩니다.
Databricks Snowflake의 시간 여행 기능이 작동하는 방식과 유사하게 Delta Lake도 작동합니다. Delta Lake에 보관된 데이터는 자동으로 버전이 지정되므로 사용자가 향후 사용을 위해 이전 데이터 버전을 검색할 수 있습니다..
Databricks는 Spark에서 실행되며 Spark는 개체 수준 저장소를 기반으로 하기 때문에 Databricks는 실제로 데이터를 저장하지 않습니다.
이것은 주요 장점 중 하나입니다. 이는 또한 Databricks가 온-프레미스 시스템의 사용 사례를 처리할 수 있음을 의미합니다.
보안
모든 데이터는 Snowflake 내에서 자동으로 암호화됩니다.
컨트롤 플레인과 데이터 플레인 간의 모든 통신은 클라우드 공급자의 사설망 내에서 이루어지며 Databricks에 저장된 모든 데이터는 보호됩니다.
두 옵션 모두 RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 제공합니다. Snowflake 및 Databricks는 SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA 및 GDPR을 비롯한 여러 법률 및 인증을 준수합니다.
하지만 Databricks는 AWS S3, Azure Blob Storage, Google 클라우드 스토리지 등 Snowflake와 달리 스토리지 계층이 없습니다.
퍼포먼스
성능 면에서 Snowflake와 Databricks는 근본적으로 다른 솔루션이므로 비교하기가 상당히 어렵습니다.
약간 다른 이야기를 제시하기 위해 각 벤치마크를 수정하는 것이 가능합니다. 이것의 완벽한 예는 최근의 연구 Databricks에서 TPC-DS 벤치마크에 대해 수행했습니다.
일대일 비교 측면에서 Snowflake와 Databricks는 약간 다른 사용 사례를 지원하며 어느 것도 본질적으로 다른 것보다 우수하지 않습니다.
그러나 Snowflake는 수집 시점에 데이터 액세스를 위해 모든 스토리지를 최적화하므로 대화형 쿼리에 더 적합한 옵션일 수 있습니다.
적용 사례
BI 및 SQL 사용 사례는 Databricks 및 Snowflake에서 잘 지원됩니다.
Snowflake는 다른 소프트웨어와 쉽게 통합할 수 있는 JDBC 및 ODBC 드라이버를 제공합니다.
고객이 프로그램을 관리할 필요가 없다는 점을 감안할 때 이 프로그램은 BI의 사용 사례와 간단한 분석 플랫폼을 선택하는 비즈니스로 유명합니다.
Databricks가 출시한 오픈 소스 Delta Lake는 그 동안 Data Lake에 안정성 계층을 추가합니다. 고객은 뛰어난 성능으로 SQL 쿼리를 Delta Lake로 보낼 수 있습니다.
다양성과 우수한 기술을 감안할 때 Databricks는 공급업체 종속을 최소화하고 ML 워크로드에 더 적합하며 기술 대기업을 지원하는 사용 사례로 유명합니다.
가격 정책
고객은 Snowflake를 통해 XNUMX가지 엔터프라이즈 수준 보기에 액세스할 수 있습니다. Standard, Enterprise, Business Critical 및 Virtual Private Snowflake는 XNUMX가지 버전을 사용할 수 있습니다. 전체 가격 정보를 사용할 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요..
반면 Databricks에서 제공하는 세 가지 상용 가격 계층은 기본, 프리미엄 및 엔터프라이즈입니다. 전체 가격 목록을 바로 볼 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..
결론
우수한 데이터 분석 도구에는 Snowflake 및 Databricks가 있습니다.
각각의 장점과 단점이 있습니다. 비즈니스에 이상적인 플랫폼을 결정할 때 사용 패턴, 데이터 볼륨, 워크로드 및 데이터 전략이 모두 영향을 미칩니다.
Snowflake는 SQL 및 일반적인 데이터 변환 및 분석 경험이 있는 사용자에게 더 적합합니다.
스트리밍, ML, AI 및 데이터 과학 워크로드는 다양한 언어 사용을 지원하는 Spark 엔진으로 인해 Databricks에 더 적합합니다.
Snowflake는 다른 언어를 따라잡기 위해 Python, Java 및 Scala에 대한 지원을 도입했습니다.
Snowflake는 섭취하는 동안 저장 공간을 최소화하므로 대화형 쿼리에 더 적합하다고 주장하는 사람들도 있습니다.
또한 보고서 및 대시보드 생성 및 BI 워크로드 관리에 탁월합니다. 데이터 웨어하우스 측면에서 성능이 좋습니다.
그러나 일부 사용자는 스트리밍 응용 프로그램에서 볼 수 있는 것과 같은 대용량 데이터로 인해 어려움을 겪고 있다고 지적했습니다. Snowflake는 데이터 웨어하우징 기술을 기반으로 한 직접적인 경쟁에서 승리합니다.
그러나 Databricks는 실제로 데이터 웨어하우스가 아닙니다. 데이터 플랫폼은 보다 포괄적이며 Snowflake보다 우수한 ELT, 데이터 과학 및 기계 학습 기능을 갖추고 있습니다.
사용자는 데이터를 저장하는 관리 개체 스토리지의 비용을 제어하지 않습니다. 데이터 레이크와 데이터 처리가 주요 주제입니다.
그러나 특히 데이터 과학자와 매우 숙련된 분석가를 대상으로 합니다.
결론적으로 Databricks는 기술 청중의 승리입니다. 기술에 정통한 사용자와 기술에 정통하지 않은 사용자 모두 Snowflake를 쉽게 활용할 수 있습니다.
Snowflake가 제공하는 거의 모든 데이터 관리 기능은 Databricks 등을 통해 사용할 수 있습니다. 그러나 작동하기가 더 어렵고 학습 곡선이 많이 필요하며 유지 관리가 더 필요합니다.
그러나 훨씬 더 광범위한 데이터 워크로드 및 언어를 처리할 수 있습니다. 그리고 Apache Spark에 익숙한 사람들은 Databricks에 기댈 것입니다.
Snowflake는 설정, 데이터 과학 세부 정보 또는 수동 설정에 얽매이지 않고 우수한 데이터 웨어하우스 및 분석 플랫폼을 빠르게 설치하려는 고객에게 더 적합합니다.
이것은 또한 Snowflake가 단순한 도구이거나 새로운 사용자를 위한 것이라고 주장하는 것이 아닙니다. 전혀.
Databricks만큼 고급스럽지는 않습니다. 해당 플랫폼은 복잡한 데이터 엔지니어링, ETL, 데이터 과학 및 스트리밍 애플리케이션에 더 적합합니다.
Snowflake는 프로덕션 데이터를 저장하는 분석용 데이터 웨어하우스입니다. 또한 초보자뿐만 아니라 작게 시작하여 점차적으로 늘리려는 개인에게도 유용합니다.
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