एंटरप्राइझसाठी डेटा विश्लेषण आणि डेटा व्यवस्थापनाच्या वाढत्या महत्त्वामुळे, आजच्या बाजारपेठेसाठी डेटा प्लॅटफॉर्म स्नोफ्लेक आणि डेटाब्रिक्सची तुलना करणे आवश्यक आहे.
संस्थांना एकाच ठिकाणी मूल्यमापन करण्यासाठी आवश्यक असलेला सर्व डेटा गोळा करण्यासाठी एक यंत्रणा आवश्यक आहे जिथे ते डेटा मायनिंगसाठी तयार असू शकते कारण अभ्यास करण्यासाठी डेटाचे प्रमाण हळूहळू वाढते.
निःसंशयपणे, प्रशंसित क्लाउड-आधारित डेटा सिस्टम स्नोफ्लेक आणि डेटाब्रिक्स हे दोन्ही उद्योग नेते आहेत. तथापि, कोणता डेटा प्लॅटफॉर्म तुमच्या कंपनीसाठी आदर्श आहे?
बिझनेस इंटेलिजन्स ऍप्लिकेशन्सना आवश्यक असलेले प्रमाण, गती आणि गुणवत्ता हे सर्व Snowflake आणि Databricks द्वारे प्रदान केले जातात.
भिन्नता असताना, समांतर देखील भरपूर आहेत. त्यांच्याकडे एक वेगळे अभिमुखता आहे, जे बारकाईने तपासणी केल्यावर स्पष्ट होते.
अपाचे स्पार्कच्या संस्थापकांनी एंटरप्राइझ सॉफ्टवेअर व्यवसाय डेटाब्रिक्सची स्थापना केली.
हे डेटा लेकच्या सर्वात मोठ्या पैलूंचे मिश्रण करण्यासाठी प्रसिद्ध आहे आणि लेकहाऊस आर्किटेक्चरमध्ये डेटा गोदामे.
डेटा वेअरहाऊसिंग व्यवसाय स्नोफ्लेक क्लाउड-आधारित स्टोरेज आणि कमीत कमी त्रासासह प्रवेश सेवा देते. हे एक समाधान म्हणून आपले स्थान स्थापित करते जे आपल्या डेटावर सुरक्षित प्रवेश प्रदान करते आणि जवळजवळ थोड्या देखभालीची आवश्यकता असते.
हा लेख तुम्हाला स्नोफ्लेक वि ची तपशीलवार तुलना ऑफर करतो. Databricks आणि प्रत्येक उत्पादनाचे फायदे स्पष्ट करते जेणेकरुन तुम्ही ठरवू शकता की तुमच्या व्यवसायासाठी कोणता सर्वोत्तम आहे. त्यांच्या परिचयाने सुरुवात करूया.
काय आहे बर्फाचा पातळ तुकडा?
स्नोफ्लेक ही एक पूर्णपणे व्यवस्थापित सेवा आहे जी ग्राहकांना साध्या डेटा एकत्रीकरण, लोडिंग, विश्लेषण आणि सामायिकरणासाठी समवर्ती वर्कलोड्सची जवळजवळ अमर्याद स्केलेबिलिटी ऑफर करते.
डेटा लेक, डेटा इंजिनिअरिंग, डेटा ऍप्लिकेशन डेव्हलपमेंट, डेटा सायन्स आणि शेअर केलेल्या डेटाचा सुरक्षित वापर हे त्याचे काही विशिष्ट उपयोग आहेत.
स्नोफ्लेकच्या विशिष्ट डिझाइनद्वारे संगणकीय आणि संचयन नैसर्गिकरित्या वेगळे केले जातात.
या आर्किटेक्चरच्या मदतीने, तुम्ही तुमच्या सर्व वापरकर्त्यांना आणि डेटा वर्कलोड्सना तुमच्या डेटाच्या एका कॉपीवर कोणतेही नकारात्मक कार्यप्रदर्शन प्रभाव न पडता प्रवेश प्रदान करू शकता.
सातत्यपूर्ण वापरकर्त्याच्या अनुभवासाठी, स्नोफ्लेक तुम्हाला तुमचे डेटा सोल्यूशन विविध ठिकाणी आणि क्लाउडवर अदृश्यपणे कार्यान्वित करण्यास सक्षम करते.
अंतर्निहित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर्सची जटिलता काढून टाकून, स्नोफ्लेक ते व्यवहार्य बनवते.
स्नोफ्लेक डेटा मार्केटप्लेस, जे हजारो स्नोफ्लेक ग्राहकांशी संवाद साधण्यासाठी अनेक पर्याय देते, तुम्हाला सामायिक डेटासेट आणि डेटा सेवांमध्ये प्रवेश करण्यास देखील सक्षम करते.
वैशिष्ट्ये
- अधिक प्रभावी डेटा-चालित निर्णय घेणे: स्नोफ्लेकसह, तुम्ही डेटा सायलो काढून टाकू शकता आणि व्यवसायातील प्रत्येकाला उपयुक्त अंतर्दृष्टीमध्ये प्रवेश प्रदान करू शकता. भागीदार संबंध वाढवणे, किंमत अनुकूल करणे, ऑपरेशन्सशी संबंधित खर्च कमी करणे, विक्री परिणामकारकता वाढवणे आणि इतर अनेक गोष्टींसाठी हे एक महत्त्वपूर्ण प्रारंभिक पाऊल आहे.
- Analytics गती आणि गुणवत्ता सुधारा: तुम्ही रात्रीच्या बॅच लोड्सवरून रिअल-टाइम डेटा स्ट्रीमवर स्विच करून स्नोफ्लेकसह तुमची विश्लेषण पाइपलाइन मजबूत करू शकता. तुमच्या व्यवसायातील प्रत्येकाला तुमच्या डेटा वेअरहाऊसमध्ये सुरक्षित, समवर्ती आणि नियंत्रित प्रवेशाची अनुमती देऊन, तुम्ही कामाच्या ठिकाणी विश्लेषणाची गुणवत्ता सुधारू शकता. यामुळे खर्च आणि अंगमेहनती कमी होते, ज्यामुळे उत्पन्न वाढवण्यासाठी कंपन्यांना संसाधने चांगल्या प्रकारे वितरित करता येतात.
- सानुकूलनासह डेटा एक्सचेंज: तुम्ही स्नोफ्लेकसह तुमचा स्वतःचा डेटा एक्सचेंज तयार करू शकता, ज्यामुळे तुम्हाला थेट, नियमन केलेला डेटा सुरक्षित पद्धतीने प्रसारित करता येईल. याव्यतिरिक्त, हे भागीदार, क्लायंट आणि इतर व्यावसायिक युनिट्ससह मजबूत डेटा कनेक्शन विकसित करण्यासाठी प्रेरणा म्हणून कार्य करते. तुमच्या ग्राहकाचा 360-अंश दृष्टीकोन मिळवून ते हे साध्य करते, जे स्वारस्ये, व्यवसाय आणि बरेच काही यासह महत्त्वाच्या ग्राहक वैशिष्ट्यांची माहिती देते.
- उत्तम उत्पादन आणि वापरकर्ता अनुभव: स्नोफ्लेकच्या जागी तुम्ही वापरकर्त्याचे वर्तन आणि उत्पादनाचा वापर अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेऊ शकता. याव्यतिरिक्त, तुम्ही ग्राहकांना संतुष्ट करण्यासाठी संपूर्ण डेटा सेटचा वापर करू शकता, तुमची उत्पादन श्रेणी मोठ्या प्रमाणात वाढवू शकता आणि डेटा सायन्स इनोव्हेशनला प्रोत्साहन देऊ शकता.
- मजबूत सुरक्षा: सर्व अनुपालन आणि सायबर सुरक्षा डेटा सुरक्षित डेटा तलावामध्ये केंद्रीकृत केला जाऊ शकतो. स्नोफ्लेक डेटा लेकद्वारे जलद घटना प्रतिक्रिया हमी दिली जाते. एकाच ठिकाणी मोठ्या प्रमाणात लॉग डेटा एकत्र करणे आणि लॉग डेटाच्या अनेक वर्षांच्या मूल्याचे द्रुतपणे मूल्यांकन करणे, आपल्याला घटनेचे संपूर्ण चित्र मिळविण्यास सक्षम करते. अर्ध-संरचित लॉग आणि संरचित एंटरप्राइझ डेटा आता एकाच डेटा लेकमध्ये एकत्र केला जाऊ शकतो. कोणत्याही इंडेक्सिंगशिवाय, स्नोफ्लेक तुम्हाला दारात पाय ठेवण्यास सक्षम करते आणि एकदा डेटा आयात केल्यानंतर संपादित करणे आणि बदलणे सोपे करते.
काय आहे डेटाबे्रिक्स?
Databricks Apache Spark द्वारे चालवलेले क्लाउड-आधारित डेटा प्लॅटफॉर्म आहे. हे मुख्यतः बिग डेटा विश्लेषण आणि सहयोग यावर लक्ष केंद्रित करते.
यासाठी तुम्ही संपूर्ण डेटा सायन्स वर्कस्पेस देऊ शकता व्यवसाय विश्लेषक, डेटा शास्त्रज्ञ आणि डेटा अभियंते डेटाब्रिक्सचा मशीन लर्निंग रनटाइम, नियंत्रित एमएल फ्लो आणि सहयोगी नोटबुक वापरून संवाद साधण्यासाठी.
डेटाफ्रेम्स आणि स्पार्क एसक्यूएल लायब्ररी, जे तुम्हाला संरचित डेटा हाताळण्याची परवानगी देतात, डेटाब्रिक्समध्ये आहेत.
आपल्याला तयार करण्यात मदत करण्याव्यतिरिक्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपाय, Databricks तुमच्या वर्तमान डेटावरून निष्कर्ष काढणे सोपे करते.
याव्यतिरिक्त, Databricks साठी विविध लायब्ररी ऑफर करतात मशीन शिक्षणTensorflow, Pytorch आणि इतरांसह, मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि प्रशिक्षण देण्यासाठी.
हेल्थकेअर, मीडिया आणि एंटरटेनमेंट, फायनान्शिअल सर्व्हिसेस, रिटेल आणि बरेच काही यासह विविध प्रकारच्या वापर प्रकरणे आणि क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर उत्पादन प्रक्रिया पार पाडण्यासाठी व्यावसायिक ग्राहकांची विस्तृत श्रेणी डेटाब्रिक्सचा वापर करते.
वैशिष्ट्ये
- डेल्टा तलाव: Databricks मध्ये एक ट्रान्झॅक्शनल स्टोरेज लेयर आहे जो ओपन सोर्स आहे आणि संपूर्ण डेटा लाइफसायकलमध्ये वापरण्यासाठी डिझाइन केलेला आहे. तुमच्या वर्तमान डेटा लेकला डेटा स्केलेबिलिटी आणि विश्वासार्हता प्रदान करण्यासाठी हा स्तर वापरला जाऊ शकतो.
- परस्परसंवादी नोटबुक: तुम्ही तुमच्या डेटामध्ये झपाट्याने प्रवेश करू शकता, त्याचे विश्लेषण करू शकता, इतरांसह मॉडेल तयार करू शकता आणि तुमच्याकडे योग्य साधने आणि भाषा असल्यास नवीन, उपयुक्त अंतर्दृष्टी शेअर करू शकता. Scala, R, SQL आणि Python या काही भाषा आहेत ज्या Databricks द्वारे समर्थित आहेत.
- मशीन लर्निंग: Tensorflow, Scikit-Learn आणि Pytorch सारख्या अत्याधुनिक फ्रेमवर्कच्या सहाय्याने, Databricks तुम्हाला प्रीकॉन्फिगर केलेल्या मशीन लर्निंग वातावरणात एक-क्लिक प्रवेश देते. तुम्ही प्रयोग शेअर आणि मॉनिटर करू शकता, मॉडेल्स एकत्र व्यवस्थापित करू शकता आणि एका केंद्रीय भांडारातून रनची प्रतिकृती बनवू शकता.
- वर्धित स्पार्क इंजिन: तुम्ही Databricks वापरून Apache Spark च्या नवीनतम आवृत्त्या मिळवू शकता. विविध मुक्त-स्रोत लायब्ररी देखील डेटाब्रिक्ससह अखंडपणे एकत्रित केल्या जाऊ शकतात. तुम्हाला अनेक क्लाउड सेवा प्रदात्यांच्या उपलब्धता आणि स्केलेबिलिटीमध्ये प्रवेश असल्यास तुम्ही क्लस्टर्स त्वरीत सेट करू शकता आणि पूर्णपणे व्यवस्थापित केलेले Apache Spark वातावरण तयार करू शकता. इष्टतम कार्यप्रदर्शन आणि विश्वासार्हता राखण्यासाठी चालू मॉनिटरिंगची आवश्यकता न ठेवता डेटाब्रिक्ससह क्लस्टर्स कॉन्फिगर केले जाऊ शकतात, सेट केले जाऊ शकतात आणि चांगले केले जाऊ शकतात.
स्नोफ्लेक आणि डेटाब्रिक्समधील मुख्य फरक
आर्किटेक्चर
स्नोफ्लेक ही एएनएसआय एसक्यूएल-आधारित सर्व्हरलेस सिस्टीम आहे ज्यामध्ये पूर्णपणे वेगळे स्टोरेज आणि प्रोसेसिंग लेयर्सची गणना होते.
स्नोफ्लेकमधील प्रत्येक व्हर्च्युअल वेअरहाऊस (म्हणजे, कॉम्प्युट क्लस्टर) क्वेरी करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात समांतर प्रक्रिया (MPP) वापरत असताना स्थानिक पातळीवर संपूर्ण डेटाचा एक उपसंच संग्रहित करतो.
अंतर्गत डेटा ऑर्गनायझेशन आणि कॉम्प्रेस्ड कॉलम फॉरमॅटमध्ये ऑप्टिमायझेशनसाठी जे क्लाउडमध्ये साठवले जाऊ शकते, स्नोफ्लेक मायक्रो विभाजने वापरते.
स्नोफ्लेक डेटा व्यवस्थापनाच्या सर्व पैलूंची देखरेख करते, ज्यामध्ये फाइल आकार, कॉम्प्रेशन, स्ट्रक्चर, मेटाडेटा, आकडेवारी आणि इतर डेटा आयटम समाविष्ट आहेत जे वापरकर्त्यांना त्वरित दृश्यमान नसतात आणि फक्त SQL क्वेरींद्वारे प्रवेश करता येतो, हे सर्व करण्यास सक्षम करते. आपोआप
व्हर्च्युअल वेअरहाऊस, जे अनेक MPP नोड्सचे बनलेले गणना केलेले क्लस्टर आहेत, स्नोफ्लेकमध्ये सर्व प्रक्रिया करण्यासाठी वापरले जातात.
Snowflake आणि Databricks हे दोन्ही SaaS सोल्यूशन्स आहेत, तथापि, Databricks ची आर्किटेक्चर खूप वेगळी आहे कारण ती Spark वर बांधलेली आहे.
स्पार्क नावाचे बहु-भाषा इंजिन क्लाउडमध्ये स्थापित केले जाऊ शकते आणि ते सिंगल नोड्स किंवा क्लस्टरवर आधारित आहे. Databricks सध्या AWS, GCP आणि Azure चा वापर करते, स्नोफ्लेक प्रमाणे.
कंट्रोल प्लेन आणि डेटा प्लेन त्याची रचना बनवतात. सर्व प्रक्रिया केलेला डेटा डेटा प्लेनमध्ये असतो, तर डेटाब्रिक्स सर्व्हरलेस कंप्युटिंगद्वारे व्यवस्थापित केलेल्या सर्व बॅकएंड सेवा कंट्रोल प्लेनमध्ये आढळतात.
सर्व्हरलेस कंप्युटिंग प्रशासकांना सर्व्हरलेस SQL एंडपॉइंट्स तयार करण्यास सक्षम करते जे पूर्णपणे डेटाब्रिक्सद्वारे व्यवस्थापित केले जातात आणि त्वरित संगणन देतात.
इतर बहुतांश डेटाब्रिक्स गणनेसाठी संगणकीय संसाधने क्लाउड खाते किंवा पारंपारिक डेटा प्लेनमध्ये सामायिक केली जातात, परंतु ही संसाधने सर्व्हरलेस डेटा प्लेनमध्ये सामायिक केली जातात.
डेटाब्रिक्सचे आर्किटेक्चर अनेक महत्त्वपूर्ण भागांनी बनलेले आहे:
- डेटाब्रिक्स डेल्टा लेक
- डेटाब्रिक्स डेल्टा इंजिन
- MLFlow
डेटा रचना
सेमी-स्ट्रक्चर्ड आणि स्ट्रक्चर्ड दोन्ही फाइल्स EDW मध्ये इंपोर्ट करण्यापूर्वी डेटाची व्यवस्था करण्यासाठी ETL टूलची आवश्यकता न ठेवता स्नोफ्लेक वापरून सेव्ह आणि अपलोड केल्या जाऊ शकतात.
जेव्हा डेटा सबमिट केला जातो तेव्हा स्नोफ्लेक डेटाला त्याच्या स्वतःच्या अंतर्गत, संघटित स्वरूपात रूपांतरित करतो. डेटा लेकच्या विरूद्ध, स्नोफ्लेकला तुम्ही तुमच्या असंरचित डेटाला लोड करण्यापूर्वी आणि त्याच्याशी संवाद साधण्यापूर्वी संरचना प्रदान करण्याची आवश्यकता नाही.
डेटा प्रकार सर्व डेटाब्रिक्ससह त्यांच्या मूळ स्वरूपात वापरले जाऊ शकतात. तुमची असंरचित डेटा स्ट्रक्चर देण्यासाठी जेणेकरुन ते स्नोफ्लेक सारख्या इतर साधनांद्वारे वापरले जाऊ शकते, तुम्ही डेटाब्रिक्सचा ETL टूल म्हणून देखील वापर करू शकता..
डेटाब्रिक्स आणि स्नोफ्लेक यांच्यातील वादात, डेटा स्ट्रक्चरच्या बाबतीत डेटाब्रिक्स स्नोफ्लेकवर विजयी आहेत.
डेटा मालकी
स्नोफ्लेकमध्ये प्रक्रिया आणि स्टोरेज स्तर वेगळे केले जातात, ज्यामुळे ते मेघवर स्वतंत्रपणे वाढू शकतात. हे सूचित करते की ते सर्व तुमच्या आवश्यकतेनुसार क्लाउडमध्ये स्वतंत्रपणे स्केल करू शकतात.
यातून तुमचा आर्थिक फायदा होईल. याव्यतिरिक्त, दोन्ही स्तरांची मालकी ठेवली जाते. स्नोफ्लेक रोल-आधारित ऍक्सेस कंट्रोल (RBAC) तंत्राचा वापर करून डेटा आणि मशीन संसाधनांमध्ये प्रवेश सुरक्षित करते.
Databricks च्या डेटा प्रोसेसिंग आणि स्टोरेज स्तर पूर्णपणे decoupled आहेत, Snowflake मध्ये decoupled स्तरांच्या विरूद्ध.
वापरकर्ते त्यांचा डेटा कुठेही कोणत्याही फॉरमॅटमध्ये ठेवू शकतात आणि Databricks ते प्रभावीपणे हाताळेल कारण त्याचे प्राथमिक ध्येय डेटा ऍप्लिकेशन आहे.
Databricks आणि Snowflake मधील वादात Databricks हा स्पष्ट विजेता आहे कारण तुम्ही डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी त्याचा वापर करू शकता.
माहिती संरक्षण
टाइम ट्रॅव्हल आणि फेल-सेफ ही स्नोफ्लेकची दोन खास वैशिष्ट्ये आहेत. स्नोफ्लेकचे टाइम ट्रॅव्हल फंक्शन अपडेट करण्यापूर्वी डेटा स्थितीत ठेवते.
एंटरप्राइझ क्लायंट 90 दिवसांपर्यंतची वेळ श्रेणी निवडू शकतात, तर वेळ प्रवास अनेकदा एका दिवसापुरता मर्यादित असतो. डेटाबेस, स्कीमा आणि सारणी सर्व ही क्षमता वापरू शकतात.
जेव्हा टाइम ट्रॅव्हल रिटेन्शन टर्म कालबाह्य होते, तेव्हा 7-दिवसांचा अयशस्वी-सुरक्षित कालावधी सुरू होतो, जो मागील डेटाचे संरक्षण आणि पुनर्संचयित करण्यासाठी डिझाइन केलेला असतो.
डेटाब्रिक्स स्नोफ्लेकच्या टाइम ट्रॅव्हल वैशिष्ट्याप्रमाणेच डेल्टा लेकचे देखील कार्य करते. डेल्टा लेकमध्ये ठेवलेला डेटा आपोआप व्हर्जन केला जातो, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना भविष्यातील वापरासाठी पूर्वीच्या डेटा आवृत्त्या पुनर्प्राप्त करता येतात.
डेटाब्रिक्स स्पार्कवर चालतात आणि स्पार्क ऑब्जेक्ट-लेव्हल स्टोरेजवर तयार केलेला असल्याने, डेटाब्रिक्स खरोखर कोणताही डेटा संग्रहित करत नाही.
हे त्याच्या मुख्य फायद्यांपैकी एक आहे. हे देखील सूचित करते की डेटाब्रिक्स ऑन-प्रिमाइस सिस्टमसाठी वापर प्रकरणे हाताळू शकतात.
सुरक्षा
स्नोफ्लेकमध्ये सर्व डेटा आपोआप एनक्रिप्ट केला जातो.
कंट्रोल प्लेन आणि डेटा प्लेनमधील सर्व संप्रेषणे क्लाउड प्रदात्याच्या खाजगी नेटवर्कमध्ये होतात आणि डेटाब्रिक्समध्ये जतन केलेला सर्व डेटा सुरक्षित असतो.
दोन्ही पर्याय RBAC (भूमिका-आधारित प्रवेश नियंत्रण) देतात. Snowflake आणि Databricks SOC 2 प्रकार II, ISO 27001, HIPAA आणि GDPR सह अनेक कायदे आणि प्रमाणपत्रांचे पालन करतात.
तथापि, AWS S3, Azure Blob स्टोरेज सारख्या ऑब्जेक्ट-लेव्हल स्टोरेजच्या शीर्षस्थानी डेटाब्रिक्स कार्यरत असल्याने, Google मेघ स्टोरेज इ., त्यात स्नोफ्लेकच्या तुलनेत स्टोरेज लेयरचा अभाव आहे.
कामगिरी
कार्यक्षमतेच्या बाबतीत, स्नोफ्लेक आणि डेटाब्रिक्स हे असे पूर्णपणे भिन्न समाधान आहेत की त्यांची तुलना करणे खूप आव्हानात्मक आहे.
थोडी वेगळी कथा सादर करण्यासाठी प्रत्येक बेंचमार्कमध्ये बदल करणे शक्य आहे. याचे उत्तम उदाहरण म्हणजे अलीकडील अभ्यास TPC-DS बेंचमार्क बद्दल Databricks द्वारे आयोजित.
हेड-टू-हेड तुलनेच्या बाबतीत, स्नोफ्लेक आणि डेटाब्रिक्स थोड्या वेगळ्या वापराच्या प्रकरणांना समर्थन देतात आणि कोणीही मूळतः इतरांपेक्षा श्रेष्ठ नाही.
स्नोफ्लेक, तथापि, इंटरएक्टिव्ह क्वेरीसाठी एक श्रेयस्कर पर्याय असू शकतो कारण ते अंतर्ग्रहणाच्या क्षणी डेटा ऍक्सेससाठी सर्व स्टोरेज ऑप्टिमाइझ करते.
केस वापरा
BI आणि SQL वापर प्रकरणे Databricks आणि Snowflake द्वारे समर्थित आहेत.
स्नोफ्लेक जेडीबीसी आणि ओडीबीसी ड्रायव्हर्स प्रदान करते जे इतर सॉफ्टवेअरसह एकत्रित करणे सोपे आहे.
ग्राहकांना प्रोग्राम प्रशासित करण्याची गरज नाही हे लक्षात घेता, हे मुख्यतः BI मधील त्याच्या वापरासाठी आणि सरळ विश्लेषणात्मक प्लॅटफॉर्म निवडणाऱ्या व्यवसायांसाठी प्रसिद्ध आहे.
Databricks ने रिलीझ केलेला ओपन सोर्स डेल्टा लेक त्यांच्या डेटा लेकमध्ये स्थिरतेचा अतिरिक्त स्तर जोडतो. ग्राहक उत्कृष्ट कामगिरीसह SQL क्वेरी डेल्टा लेकला पाठवू शकतात.
त्यांची विविधता आणि उत्कृष्ट तंत्रज्ञान पाहता, Databricks त्यांच्या वापर-केससाठी प्रसिद्ध आहे जे विक्रेते लॉक-इन कमी करतात, ML वर्कलोडसाठी अधिक अनुकूल आहेत आणि टेक दिग्गजांना मदत करतात.
किंमत
स्नोफ्लेकसह ग्राहकांना चार एंटरप्राइझ-स्तरीय दृश्यांमध्ये प्रवेश आहे. स्टँडर्ड, एंटरप्राइझ, बिझनेस क्रिटिकल आणि व्हर्च्युअल प्रायव्हेट स्नोफ्लेक या चार आवृत्त्या उपलब्ध आहेत. किमतीची संपूर्ण माहिती उपलब्ध आहे येथे.
दुसरीकडे, Databricks द्वारे ऑफर केलेले तीन व्यावसायिक मूल्य स्तर मूलभूत, प्रीमियम आणि एंटरप्राइझ आहेत. तुम्ही संपूर्ण किंमत सूची उजवीकडे पाहू शकता येथे.
निष्कर्ष
उत्कृष्ट डेटा विश्लेषण साधनांमध्ये स्नोफ्लेक आणि डेटाब्रिक्सचा समावेश आहे.
प्रत्येकाचे फायदे आणि तोटे आहेत. तुमच्या व्यवसायासाठी कोणते प्लॅटफॉर्म आदर्श आहे हे ठरवताना वापराचे नमुने, डेटा व्हॉल्यूम, वर्कलोड आणि डेटा स्ट्रॅटेजी हे सर्व लागू होतात.
ज्यांना SQL चा अनुभव आहे त्यांच्यासाठी आणि ठराविक डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन आणि विश्लेषणासाठी स्नोफ्लेक अधिक योग्य आहे.
स्ट्रीमिंग, ML, AI, आणि डेटा सायन्स वर्कलोड्स Databricks साठी अधिक अनुकूल आहेत कारण त्याच्या स्पार्क इंजिनमुळे, जे असंख्य भाषांच्या वापरास समर्थन देते.
इतर भाषांशी संपर्क साधण्यासाठी, स्नोफ्लेकने पायथन, जावा आणि स्कालासाठी समर्थन सादर केले आहे.
काहींचा असा दावा आहे की स्नोफ्लेक सेवन दरम्यान स्टोरेज कमी करते, म्हणून ते परस्परसंवादी प्रश्नांसाठी श्रेष्ठ आहे.
याव्यतिरिक्त, अहवाल आणि डॅशबोर्ड तयार करण्यात आणि BI वर्कलोड्स व्यवस्थापित करण्यात उत्कृष्ट आहे. डेटा वेअरहाऊसच्या बाबतीत, ते चांगले कार्य करते.
तथापि, काही वापरकर्त्यांनी नोंदवले आहे की स्ट्रीमिंग ऍप्लिकेशन्समध्ये दिसणार्या डेटा सारख्या मोठ्या प्रमाणात याचा त्रास होतो. डेटा वेअरहाउसिंग कौशल्यांवर आधारित थेट स्पर्धेत स्नोफ्लेकचा विजय होतो.
तथापि, Databricks प्रत्यक्षात डेटा वेअरहाऊस नाही. त्याचा डेटा प्लॅटफॉर्म अधिक व्यापक आहे आणि त्यात Snowflake पेक्षा उच्च ELT, डेटा सायन्स आणि मशीन लर्निंग क्षमता आहेत.
वापरकर्ते व्यवस्थापित ऑब्जेक्ट स्टोरेजची किंमत नियंत्रित करत नाहीत जिथे ते त्यांचा डेटा संग्रहित करतात. डेटा लेक आणि डेटा प्रोसेसिंग हे मुख्य विषय आहेत.
तथापि, हे विशेषतः डेटा शास्त्रज्ञ आणि अत्यंत कुशल विश्लेषकांना लक्ष्य केले जाते.
शेवटी, तांत्रिक प्रेक्षकांसाठी डेटाब्रिक्सचा विजय होतो. तांत्रिकदृष्ट्या जाणकार आणि गैर-तांत्रिकदृष्ट्या जाणणारे दोन्ही वापरकर्ते स्नोफ्लेकचा सहज वापर करू शकतात.
Snowflake ऑफर करणारी जवळजवळ सर्व डेटा व्यवस्थापन वैशिष्ट्ये Databricks आणि बरेच काही द्वारे उपलब्ध आहेत. परंतु ते ऑपरेट करणे अधिक कठीण आहे, उच्च शिक्षण वक्र समाविष्ट आहे आणि अधिक देखभाल आवश्यक आहे.
तथापि, ते डेटा वर्कलोड आणि भाषांची खूप मोठी श्रेणी हाताळू शकते. आणि जे अपाचे स्पार्कशी परिचित आहेत ते डेटाब्रिक्सकडे झुकतील.
सेटअप, डेटा सायन्स तपशील किंवा मॅन्युअल सेटअपमध्ये अडकून न पडता एक चांगला डेटा वेअरहाऊस आणि विश्लेषण प्लॅटफॉर्म द्रुतपणे स्थापित करू इच्छिणाऱ्या ग्राहकांसाठी स्नोफ्लेक अधिक योग्य आहे.
स्नोफ्लेक हे एक साधे साधन आहे किंवा नवीन वापरकर्त्यांसाठी आहे असा दावा देखील नाही. मुळीच नाही.
हे Databricks सारखे उच्च श्रेणीचे नाही; ते प्लॅटफॉर्म क्लिष्ट डेटा अभियांत्रिकी, ईटीएल, डेटा सायन्स आणि स्ट्रीमिंग ऍप्लिकेशन्ससाठी अधिक उपयुक्त आहे.
स्नोफ्लेक हे विश्लेषणासाठी डेटा वेअरहाऊस आहे जे उत्पादन डेटा संचयित करते. याव्यतिरिक्त, ज्यांना लहान सुरुवात करायची आहे आणि हळूहळू रॅम्प वाढवायचे आहे तसेच नवशिक्यांसाठी हे फायदेशीर आहे.
प्रत्युत्तर द्या