Tā kā datu analīzes un datu pārvaldības nozīme uzņēmumiem pieaug, mūsdienu tirgū ir nepieciešams datu platformu Snowflake un Databricks salīdzinājums.
Organizācijām ir nepieciešams mehānisms, lai apkopotu visus izvērtēšanai nepieciešamos datus vienā vietā, kur tie var būt gatavi datu ieguvei, jo pētāmo datu apjoms pakāpeniski pieaug.
Bez šaubām, atzītās mākoņdatošanas sistēmas Snowflake un Databricks ir nozares līderi. Kura datu platforma tomēr ir ideāla jūsu uzņēmumam?
Daudzumu, ātrumu un kvalitāti, kas nepieciešama biznesa informācijas lietojumprogrammām, nodrošina Snowflake un Databricks.
Lai gan pastāv atšķirības, ir arī daudz paralēlu. Tiem ir atšķirīga orientācija, kas ir acīmredzama, rūpīgi pārbaudot.
Apache Spark dibinātāji izveidoja uzņēmuma programmatūras biznesu Databricks.
Tas ir slavens ar to, ka ir apvienoti vislielākie datu ezeru aspekti un datu noliktavas ezera ēkas arhitektūrā.
Datu noliktavas bizness Snowflake piedāvā mākoņdatošanas un piekļuves pakalpojumus ar minimālu apgrūtinājumu. Tas nosaka savu stāvokli kā risinājums, kas piedāvā drošu piekļuvi jūsu datiem, vienlaikus neprasot gandrīz nelielu uzturēšanu.
Šajā rakstā ir sniegts detalizēts Snowflake vs. Dati ir apkopoti un izskaidroti katra produkta priekšrocības, lai jūs varētu izlemt, kurš ir vislabākais jūsu uzņēmumam. Sāksim ar to ievadu.
Kas ir Sniega pārsla?
Snowflake ir pilnībā pārvaldīts pakalpojums, kas klientiem piedāvā gandrīz neierobežotu vienlaicīgu darba slodžu mērogojamību vienkāršai datu integrācijai, ielādei, analīzei un koplietošanai.
Datu ezeri, datu inženierija, datu lietojumprogrammu izstrāde, datu zinātne un koplietotu datu drošs patēriņš ir daži no tā tipiskajiem lietojumiem.
Skaitļošanu un glabāšanu dabiski atdala Snowflake atšķirīgais dizains.
Izmantojot šo arhitektūru, jūs varat praktiski nodrošināt visiem saviem lietotājiem un datu darba slodzēm piekļuvi vienai datu kopijai, neciešot nekādus negatīvus veiktspējas efektus.
Lai nodrošinātu konsekventu lietotāja pieredzi, Snowflake sniedz iespēju nemanāmi izpildīt datu risinājumu dažādās vietās un mākoņos.
Noņemot pamatā esošās mākoņa infrastruktūras sarežģītību, Snowflake padara to iespējamu.
Snowflake Data Marketplace, kas piedāvā daudzas iespējas sadarboties ar tūkstošiem Snowflake klientu, arī ļauj piekļūt koplietotām datu kopām un datu pakalpojumiem.
Apkalpošana
- Efektīvāka uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana: Izmantojot Snowflake, varat likvidēt datu rezervuārus un nodrošināt ikvienam uzņēmuma dalībniekam piekļuvi noderīgam ieskatam. Šis ir būtisks pirmais solis partneru attiecību uzlabošanā, cenu optimizēšanā, ar darbību saistīto izdevumu samazināšanā, pārdošanas efektivitātes palielināšanā un daudzās citās lietās.
- Uzlabojiet Analytics ātrumu un kvalitāti: varat stiprināt savu analītikas cauruļvadu, izmantojot Snowflake, pārejot no nakts pakešu ielādēšanas uz reāllaika datu straumēm. Ļaujot visiem jūsu uzņēmuma darbiniekiem drošu, vienlaicīgu un kontrolētu piekļuvi jūsu datu noliktavai, jūs varat uzlabot analītikas kvalitāti darbā. Tas samazina izdevumus un roku darbu, ļaujot uzņēmumiem optimāli sadalīt resursus, lai palielinātu ienākumus.
- Datu apmaiņa ar pielāgošanu: Jūs varat izveidot savu datu apmaiņu ar Snowflake, kas ļauj droši pārsūtīt tiešos, regulētos datus. Turklāt tas kalpo kā motivācija veidot spēcīgākus datu savienojumus ar partneriem, klientiem un citām biznesa vienībām. Tas tiek panākts, iegūstot jūsu patērētāja 360 grādu perspektīvu, kas piedāvā informāciju par svarīgām klienta īpašībām, tostarp interesēm, nodarbošanos un daudz ko citu.
- Lielāka produktu un lietotāju pieredze: Jūs varat labāk izprast lietotāju uzvedību un produkta lietošanu, ja ir izveidota Snowflake. Turklāt varat izmantot visu datu kopu, lai apmierinātu klientus, ievērojami uzlabotu savu produktu klāstu un veicinātu datu zinātnes inovācijas.
- Spēcīga drošība: visus atbilstības un kiberdrošības datus var centralizēt drošā datu ezerā. Ātro incidentu reakciju garantē sniegpārslu datu ezeri. Apvienojot milzīgus žurnālu datu apjomus vienuviet un ātri novērtējot žurnāla datus par gadiem, varat iegūt pilnīgu priekšstatu par notikumu. Daļēji strukturētus žurnālus un strukturētus uzņēmuma datus tagad var apvienot vienā datu ezerā. Bez jebkādas indeksācijas, Snowflake ļauj iesist kāju durvīs, vienlaikus atvieglojot datu rediģēšanu un mainīšanu, kad tie ir importēti.
Kas ir Datu ķieģeļi?
Databricks ir uz mākoņiem balstīta datu platforma, kuru vada Apache Spark. Tas galvenokārt koncentrējas uz lielo datu analīzi un sadarbību.
Varat nodrošināt pilnu datu zinātnes darbvietu Biznesa analītiķi, datu zinātnieki un datu inženieri, lai mijiedarbotos, izmantojot Databricks mašīnmācīšanās izpildlaiku, kontrolētu ML plūsmu un sadarbības piezīmjdatorus.
Datu rāmji un Spark SQL bibliotēkas, kas ļauj apstrādāt strukturētus datus, atrodas Databricks.
Papildus tam, lai palīdzētu jums izveidot Mākslīgais intelekts risinājumi, Databricks ļauj vienkārši izdarīt secinājumus no jūsu pašreizējiem datiem.
Turklāt Databricks piedāvā dažādas bibliotēkas priekš mašīna mācīšanās, tostarp Tensorflow, Pytorch un citi, lai izveidotu un apmācītu mašīnmācīšanās modeļus.
Plašs biznesa klientu loks izmanto Databricks, lai veiktu apjomīgus ražošanas procesus ļoti dažādos lietošanas gadījumos un nozarēs, tostarp veselības aprūpē, medijos un izklaidē, finanšu pakalpojumos, mazumtirdzniecībā un daudz ko citu.
Apkalpošana
- Deltas ezers: Databricks ir transakciju krātuves slānis, kas ir atvērtā pirmkoda un paredzēts izmantošanai visā datu dzīves ciklā. Šo slāni var izmantot, lai nodrošinātu datu mērogojamību un uzticamību jūsu pašreizējam datu ezeram.
- Interaktīvie piezīmjdatori: varat ātri piekļūt saviem datiem, analizēt tos, konstruēt modeļus ar citiem un kopīgot jaunus, noderīgus ieskatus, ja jums ir piemēroti rīki un valoda. Scala, R, SQL un Python ir tikai dažas no valodām, kuras atbalsta Databricks.
- mašīna mācīšanās: Izmantojot jaunākos ietvarus, piemēram, Tensorflow, Scikit-Learn un Pytorch, Databricks nodrošina piekļuvi iepriekš konfigurētām mašīnmācīšanās vidēm ar vienu klikšķi. Varat koplietot un pārraudzīt eksperimentus, pārvaldīt modeļus kopā un replicēt darbības no vienas centrālās repozitorija.
- Uzlabots dzirksteles dzinējs: Jūs varat iegūt jaunākās Apache Spark versijas, izmantojot Databricks. Dažādas atvērtā pirmkoda bibliotēkas var arī nemanāmi integrēt ar Databricks. Varat ātri iestatīt kopas un izveidot pilnībā pārvaldītu Apache Spark vidi, ja jums ir piekļuve vairāku mākoņpakalpojumu sniedzēju pieejamībai un mērogojamībai. Klasterus var konfigurēt, iestatīt un precīzi noregulēt, izmantojot Databricks, bez pastāvīgas uzraudzības, lai uzturētu optimālu veiktspēju un uzticamību.
Galvenās atšķirības starp Snowflake un Databricks
arhitektūra
Snowflake ir uz ANSI SQL balstīta bezserveru sistēma ar pilnīgi atšķirīgiem uzglabāšanas un aprēķinu apstrādes slāņiem.
Katra virtuālā noliktava (ti, aprēķinu klasteris) pakalpojumā Snowflake lokāli saglabā visas datu kopas apakškopu, vienlaikus izmantojot masveidā paralēlo apstrādi (MPP), lai veiktu vaicājumus.
Iekšējai datu organizēšanai un optimizācijai saspiestā kolonnu formātā, ko var glabāt mākonī, Snowflake izmanto mikrostarpsienas.
Fakts, ka Snowflake saglabā visus datu pārvaldības aspektus, tostarp faila lielumu, saspiešanu, struktūru, metadatus, statistiku un citus datu vienumus, kas lietotājiem nav uzreiz redzami un kuriem var piekļūt tikai ar SQL vaicājumiem, ļauj to paveikt. automātiski.
Virtuālās noliktavas, kas ir aprēķinātas kopas, kas sastāv no daudziem MPP mezgliem, tiek izmantotas, lai veiktu visu apstrādi Snowflake.
Gan Snowflake, gan Databricks ir SaaS risinājumi, tomēr Databricks arhitektūra ir ļoti atšķirīga, jo tā ir balstīta uz Spark.
Daudzvalodu dzinēju ar nosaukumu Spark var instalēt mākonī, un tā pamatā ir atsevišķi mezgli vai kopas. Databricks pašlaik izmanto AWS, GCP un Azure, tāpat kā Snowflake.
Vadības plakne un datu plakne veido tās struktūru. Visi apstrādātie dati ir ietverti datu plaknē, savukārt visi aizmugursistēmas pakalpojumi, ko pārvalda Databricks Serverless skaitļošana, ir atrodami vadības plaknē.
Bezserveru skaitļošana ļauj administratoriem izveidot bezservera SQL galapunktus, kurus pilnībā pārvalda Databricks un piedāvā tūlītēju skaitļošanu.
Lai gan skaitļošanas resursi lielākajai daļai citu Databricks aprēķinu tiek koplietoti mākoņa kontā vai tradicionālajā datu plaknē, šie resursi tiek koplietoti datu plaknē bez servera.
Databricks arhitektūra sastāv no vairākām svarīgām daļām:
- Databricks Delta ezers
- Databricks Delta dzinējs
- MLFlow
Datu struktūra
Gan daļēji strukturētus, gan strukturētus failus var saglabāt un augšupielādēt, izmantojot Snowflake, neizmantojot ETL rīku, lai vispirms sakārtotu datus pirms to importēšanas EDW.
Kad dati tiek iesniegti, Snowflake uzreiz pārvērš datus savā iekšējā, organizētā formātā. Atšķirībā no datu ezera, Snowflake nav nepieciešams nodrošināt struktūru saviem nestrukturētajiem datiem, pirms varat tos ielādēt un mijiedarboties ar tiem.
Visus datu tipus var izmantot kopā ar Databricks to sākotnējā formātā. Lai piešķirtu savu nestrukturēto datu struktūru, lai to varētu izmantot citi rīki, piemēram, Snowflake, varat pat izmantot Databricks kā ETL rīku..
Debatēs starp Databricks un Snowflake datu struktūras ziņā Databricks dominē pār Snowflake.
Datu īpašumtiesības
Apstrādes un uzglabāšanas slāņi ir atdalīti Snowflake, ļaujot tiem augt neatkarīgi uz mākoņa. Tas norāda, ka tās visas var neatkarīgi mērogot Mākonī, pamatojoties uz jūsu prasībām.
Jūsu finanses no tā iegūs. Turklāt tiek saglabātas abu slāņu īpašumtiesības. Snowflake nodrošina piekļuvi datiem un mašīnu resursiem, izmantojot uz lomu balstītu piekļuves kontroles (RBAC) tehniku.
Databricks datu apstrādes un uzglabāšanas slāņi ir pilnībā atsaistīti atšķirībā no atsaistītajiem slāņiem programmā Snowflake.
Lietotāji var ievietot savus datus jebkurā vietā un jebkurā formātā, un Databricks tos apstrādās efektīvi, jo tā galvenais mērķis ir datu lietojumprogramma.
Databricks ir skaidrs uzvarētājs debatēs starp Databricks un Snowflake, jo jūs varat to vienkārši izmantot datu apstrādei.
Datu aizsardzība
Travel Time un Fail-safe ir divas īpašas Snowflake īpašības. Sniegpārsla laika ceļošanas funkcija saglabā datus stāvoklī pirms atjaunināšanas.
Lai gan Enterprise klienti var izvēlēties laika diapazonu līdz 90 dienām, laika ceļojumi bieži vien ir ierobežoti līdz vienai dienai. Šo iespēju var izmantot datu bāzes, shēmas un tabulas.
Kad beidzas laika ceļojuma saglabāšanas termiņš, sākas 7 dienu nedrošības periods, kas paredzēts iepriekšējo datu aizsardzībai un atjaunošanai.
Datu ķieģeļi Līdzīgi kā darbojas funkcija Snowflake Travel Travel, tā darbojas arī Delta Lake's. Delta Lake glabātie dati tiek automātiski versēti, ļaujot lietotājiem izgūt iepriekšējās datu versijas turpmākai lietošanai.
Databricks darbojas Spark, un, tā kā Spark pamatā ir objekta līmeņa krātuve, Databricks nekad neuzglabā nekādus datus.
Šī ir viena no tās galvenajām priekšrocībām. Tas arī nozīmē, ka Databricks var apstrādāt lokālo sistēmu lietošanas gadījumus.
Drošība
Visi dati tiek automātiski šifrēti pakalpojumā Snowflake.
Visi sakari starp vadības plakni un datu plakni notiek mākoņa nodrošinātāja privātajā tīklā, un visi Databricks saglabātie dati ir aizsargāti.
Abas opcijas piedāvā RBAC (uz lomu balstītu piekļuves kontroli). Snowflake un Databricks ievēro vairākus likumus un sertifikātus, tostarp SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA un GDPR.
Tomēr, tā kā Databricks darbojas papildus objekta līmeņa krātuvei, piemēram, AWS S3, Azure Blob Storage, Google mākonis Uzglabāšana utt., atšķirībā no Snowflake tai trūkst uzglabāšanas slāņa.
sniegums
Veiktspējas ziņā Snowflake un Databricks ir tik radikāli atšķirīgi risinājumi, ka ir diezgan grūti tos salīdzināt.
Katru etalonu ir iespējams modificēt, lai parādītu nedaudz atšķirīgu stāstu. Ideāls piemērs tam ir Nesenais pētījums ko veica Databricks par TPC-DS etalonu.
Runājot par salīdzinājumu, Snowflake un Databricks atbalsta nedaudz atšķirīgus lietošanas gadījumus, un neviens pēc būtības nav pārāks par otru.
Tomēr sniegpārsla varētu būt vēlama iespēja interaktīviem vaicājumiem, jo tā optimizē visu krātuvi datu piekļuvei ievades brīdī.
Izmantot gadījumu
BI un SQL lietošanas gadījumus labi atbalsta Databricks un Snowflake.
Snowflake nodrošina JDBC un ODBC draiverus, kurus ir viegli integrēt ar citu programmatūru.
Tā kā klientiem programma nav jāadministrē, tā galvenokārt ir slavena ar BI lietošanas gadījumiem un uzņēmumiem, kas izvēlas vienkāršu analītisko platformu.
Atvērtā pirmkoda Delta Lake, ko ir izlaidusi Databricks, pa to laiku pievieno papildu stabilitātes slāni savam Data Lake. Klienti var nosūtīt SQL vaicājumus uz Delta Lake ar lielisku veiktspēju.
Ņemot vērā to daudzveidību un izcilās tehnoloģijas, Databricks ir plaši pazīstama ar saviem lietošanas gadījumiem, kas samazina pārdevēja bloķēšanu, ir labāk piemēroti ML darba slodzēm un palīdz tehnoloģiju gigantiem.
Cena
Klientiem ir pieejami četri uzņēmuma līmeņa skati, izmantojot Snowflake. Standarta, Enterprise, Business Critical un Virtual Private Snowflake ir četras pieejamās versijas. Ir pieejama visa informācija par cenām šeit.
No otras puses, trīs Databricks piedāvātie komerciālo cenu līmeņi ir pamata, premium un uzņēmuma cenu līmeņi. Jūs varat apskatīt visu cenrādi pa labi šeit.
Secinājumi
Lieliski datu analīzes rīki ietver Snowflake un Databricks.
Katrai no tām ir priekšrocības un trūkumi. Izlemjot, kura platforma ir ideāli piemērota jūsu uzņēmumam, tiek ņemti vērā lietošanas modeļi, datu apjoms, darba slodze un datu stratēģija.
Snowflake ir labāk piemērota tiem, kam ir pieredze ar SQL, kā arī tipiskai datu pārveidošanai un analīzei.
Straumēšanas, ML, AI un datu zinātnes darba slodzes ir labāk piemērotas Databricks, jo tā nodrošina Spark dzinēju, kas atbalsta daudzu valodu lietošanu.
Lai sasniegtu citas valodas, Snowflake ir ieviesusi atbalstu Python, Java un Scala.
Daži apgalvo, ka Snowflake uzņemšanas laikā samazina uzglabāšanu, tāpēc tas ir labāks interaktīvajiem vaicājumiem.
Turklāt tas lieliski spēj sagatavot pārskatus un informācijas paneļus un pārvaldīt BI darba slodzi. Runājot par datu noliktavu, tā darbojas labi.
Tomēr daži lietotāji ir atzīmējuši, ka tas cieš no lieliem datu daudzumiem, piemēram, tiem, kas redzami straumēšanas lietojumprogrammās. Sniegpārsla triumfē tiešā, uz datu noliktavas prasmēm balstītā konkursā.
Tomēr Databricks patiesībā nav datu noliktava. Tās datu platforma ir visaptverošāka, un tai ir labākas ELT, datu zinātnes un mašīnmācīšanās iespējas nekā Snowflake.
Lietotāji nekontrolē pārvaldīto objektu krātuves izmaksas, kur viņi glabā savus datus. Galvenās tēmas ir datu ezers un datu apstrāde.
Tomēr tas ir īpaši paredzēts datu zinātniekiem un ārkārtīgi kvalificētiem analītiķiem.
Noslēgumā Databricks triumfē tehniskajai auditorijai. Gan tehniski gudri, gan netehniski gudri lietotāji var viegli izmantot Snowflake.
Gandrīz visas datu pārvaldības funkcijas, ko piedāvā Snowflake, ir pieejamas, izmantojot Databricks un daudz ko citu. Bet to ir grūtāk darboties, tas ir saistīts ar augstu mācīšanās līkni, un tam ir nepieciešama lielāka apkope.
Tomēr tas var apstrādāt daudz lielāku datu darba slodzi un valodu klāstu. Un tie, kas pārzina Apache Spark, sliecas uz Databricks.
Snowflake ir labāk piemērota klientiem, kuri vēlas ātri instalēt labu datu noliktavu un analītikas platformu, neiegrimstot iestatījumos, datu zinātnes detaļās vai manuālā iestatīšanā.
Tas arī nenozīmē, ka Snowflake ir vienkāršs rīks vai jauniem lietotājiem. Nepavisam.
Tas nav tik augstas klases kā Databricks; šī platforma ir vairāk piemērota sarežģītai datu inženierijai, ETL, datu zinātnei un straumēšanas lietojumprogrammām.
Snowflake ir datu noliktava analīzei, kurā tiek glabāti ražošanas dati. Turklāt tas ir izdevīgi cilvēkiem, kuri vēlas sākt ar mazumiņu un pakāpeniski palielināties, kā arī iesācējiem.
Atstāj atbildi