Disebabkan peningkatan kepentingan analitis data dan pengurusan data kepada perusahaan, perbandingan platform data Snowflake dan Databricks adalah perlu untuk pasaran hari ini.
Organisasi memerlukan mekanisme untuk mengumpulkan semua data yang mereka perlukan untuk menilai di satu lokasi di mana ia boleh bersedia untuk perlombongan data kerana jumlah data yang akan dikaji berkembang secara beransur-ansur.
Tidak dinafikan, sistem data berasaskan awan yang terkenal Snowflake dan Databricks adalah kedua-dua peneraju industri. Namun, platform data manakah yang sesuai untuk syarikat anda?
Kuantiti, kelajuan dan kualiti yang diperlukan oleh aplikasi risikan perniagaan semuanya disediakan oleh Snowflake dan Databricks.
Walaupun terdapat varians, terdapat juga banyak persamaan. Mereka mempunyai orientasi yang berbeza, yang jelas apabila diperiksa dengan teliti.
Pengasas Apache Spark menubuhkan perniagaan perisian perusahaan Databricks.
Ia terkenal kerana menggabungkan aspek terbesar tasik data dan gudang data ke dalam seni bina rumah tasik.
Perniagaan pergudangan data Snowflake menawarkan perkhidmatan storan dan akses berasaskan awan dengan kerumitan yang minimum. Ia menetapkan kedudukannya sebagai penyelesaian yang menawarkan akses selamat kepada data anda sambil memerlukan hampir sedikit penyelenggaraan.
Artikel ini menawarkan perbandingan terperinci Snowflake Vs. Databricks dan menerangkan manfaat setiap produk supaya anda boleh membuat keputusan yang terbaik untuk perniagaan anda. Mari kita mulakan dengan pengenalan mereka.
Apakah Snowflake?
Snowflake ialah perkhidmatan terurus sepenuhnya yang menawarkan kepada pelanggan skalabiliti hampir tanpa had beban kerja serentak untuk penyepaduan, pemuatan, analisis dan perkongsian data yang mudah.
Tasik Data, Kejuruteraan Data, Pembangunan Aplikasi Data, Sains Data dan penggunaan selamat data dikongsi adalah beberapa kegunaan lazimnya.
Pengkomputeran dan penyimpanan secara semula jadi dipisahkan oleh reka bentuk tersendiri Snowflake.
Dengan bantuan seni bina ini, anda boleh memberikan akses kepada semua pengguna dan beban kerja data anda kepada satu salinan data anda tanpa mengalami sebarang kesan prestasi negatif.
Untuk pengalaman pengguna yang konsisten, Snowflake membolehkan anda melaksanakan penyelesaian data anda secara halimunan merentas pelbagai lokasi dan Awan.
Dengan mengalih keluar kerumitan infrastruktur Cloud yang mendasari, Snowflake menjadikannya boleh dilaksanakan.
Pasaran Data Snowflake, yang menawarkan banyak pilihan untuk berinteraksi dengan beribu-ribu pelanggan Snowflake, juga membolehkan anda mengakses set data dan perkhidmatan data yang dikongsi.
Ciri-ciri
- Pembuatan keputusan berasaskan data yang lebih berkesan: Dengan Snowflake, anda boleh menghapuskan silo data dan memberikan semua orang dalam perniagaan akses kepada cerapan berguna. Ini merupakan langkah awal yang penting dalam meningkatkan hubungan rakan kongsi, mengoptimumkan harga, mengurangkan perbelanjaan yang berkaitan dengan operasi, meningkatkan keberkesanan jualan dan banyak lagi perkara lain.
- Tingkatkan Kelajuan dan Kualiti Analitis: Anda boleh mengukuhkan saluran analisis anda dengan Snowflake dengan menukar daripada beban kelompok setiap malam kepada aliran data masa nyata. Dengan membenarkan semua orang dalam perniagaan anda akses selamat, serentak dan terkawal ke gudang data anda, anda boleh meningkatkan kualiti analitik di tempat kerja. Ini mengurangkan perbelanjaan dan buruh manual, membolehkan firma mengagihkan sumber secara optimum untuk memaksimumkan pendapatan.
- Pertukaran data dengan penyesuaian: Anda boleh membuat pertukaran data anda sendiri dengan Snowflake, membolehkan anda menghantar secara langsung, data terkawal dengan cara yang selamat. Selain itu, ia berfungsi sebagai motivasi untuk membangunkan sambungan data yang lebih kukuh dengan rakan kongsi, pelanggan dan unit perniagaan lain. Ia mencapai ini dengan mendapatkan perspektif 360 darjah pengguna anda, yang menawarkan maklumat tentang ciri pelanggan penting termasuk minat, pekerjaan dan banyak lagi.
- Produk dan Pengalaman Pengguna yang Lebih Hebat: Anda boleh memahami tingkah laku pengguna dan penggunaan produk dengan lebih baik dengan adanya Snowflake. Selain itu, anda boleh menggunakan keseluruhan set data untuk memuaskan hati pelanggan, meningkatkan barisan produk anda dengan sangat baik dan mempromosikan inovasi sains data.
- Keselamatan yang kuat: Semua data pematuhan dan keselamatan siber boleh dipusatkan dalam tasik data yang selamat. Reaksi insiden pantas dijamin oleh tasik data kepingan salji. Menggabungkan sejumlah besar data log di satu tempat dan menilai data log bernilai bertahun-tahun dengan cepat, membolehkan anda mendapatkan gambaran penuh tentang kejadian. Log separa berstruktur dan data perusahaan berstruktur kini boleh digabungkan dalam satu tasik data. Tanpa sebarang pengindeksan, Snowflake membolehkan anda masuk ke pintu sambil menjadikannya mudah untuk mengedit dan menukar data sebaik sahaja ia telah diimport.
Apakah Pangkalan data?
Databricks ialah platform data berasaskan awan yang dipacu oleh Apache Spark. Ia memberi tumpuan utama pada Analisis Data Besar dan Kerjasama.
Anda boleh menyediakan ruang kerja Sains Data penuh untuk Penganalisis Perniagaan, Saintis Data dan Jurutera Data untuk berinteraksi menggunakan Masa Jalan Pembelajaran Mesin Databricks, Aliran ML terkawal dan Buku Nota Kerjasama.
Dataframes dan perpustakaan Spark SQL, yang membolehkan anda berurusan dengan data berstruktur, ditempatkan di Databricks.
Selain membantu anda mencipta Kepintaran Buatan penyelesaian, Databricks memudahkan untuk membuat kesimpulan daripada data semasa anda.
Selain itu, Databricks menawarkan pelbagai perpustakaan untuk pembelajaran mesin, termasuk Tensorflow, Pytorch dan lain-lain, untuk membina dan melatih model pembelajaran mesin.
Pelbagai pelanggan perniagaan menggunakan Databricks untuk menjalankan proses pengeluaran besar-besaran merentas pelbagai jenis kes dan sektor penggunaan, termasuk Penjagaan Kesihatan, Media & Hiburan, Perkhidmatan Kewangan, Runcit dan banyak lagi.
Ciri-ciri
- Tasik Delta: Databricks mempunyai lapisan storan transaksi yang sumber terbuka dan direka bentuk untuk digunakan merentas keseluruhan kitaran hayat data. Lapisan ini boleh digunakan untuk menyediakan kebolehskalaan dan kebolehpercayaan data kepada tasik data semasa anda.
- Buku Nota Interaktif: Anda boleh mengakses data anda dengan pantas, menganalisisnya, membina model dengan orang lain dan berkongsi cerapan baharu yang berguna apabila anda mempunyai alatan dan bahasa yang betul. Scala, R, SQL dan Python hanyalah beberapa bahasa yang disokong oleh Databricks.
- pembelajaran mesin: Dengan bantuan rangka kerja canggih seperti Tensorflow, Scikit-Learn dan Pytorch, Databricks memberi anda akses satu klik kepada persekitaran Pembelajaran Mesin yang telah diprakonfigurasikan. Anda boleh berkongsi dan memantau percubaan, mengurus model bersama-sama dan mereplikasi larian semua daripada satu repositori pusat.
- Enjin Spark yang Dipertingkatkan: Anda boleh mendapatkan versi terbaharu Apache Spark menggunakan Databricks. Pelbagai perpustakaan sumber terbuka juga boleh disepadukan dengan lancar dengan Databricks. Anda boleh menyediakan kluster dengan cepat dan mencipta persekitaran Apache Spark terurus sepenuhnya jika anda mempunyai akses kepada ketersediaan dan kebolehskalaan beberapa pembekal perkhidmatan Cloud. Kluster boleh dikonfigurasikan, disediakan dan diperhalusi dengan Databricks tanpa memerlukan pemantauan berterusan untuk mengekalkan prestasi optimum dan kebolehpercayaan.
Perbezaan Teras antara Snowflake & Databricks
Seni bina
Snowflake ialah sistem tanpa pelayan berasaskan ANSI SQL dengan storan yang sangat berbeza dan lapisan pemprosesan pengiraan.
Setiap gudang maya (iaitu, kelompok pengiraan) dalam Snowflake menyimpan subset keseluruhan set data secara setempat sambil menggunakan pemprosesan selari secara besar-besaran (MPP) untuk melaksanakan pertanyaan.
Untuk organisasi data dalaman dan pengoptimuman ke dalam format lajur termampat yang boleh disimpan dalam awan, Snowflake menggunakan partition mikro.
Hakikat bahawa Snowflake mengekalkan semua aspek pengurusan data, termasuk saiz fail, pemampatan, struktur, metadata, statistik dan item data lain yang tidak dapat dilihat dengan serta-merta kepada pengguna dan hanya boleh diakses melalui pertanyaan SQL, membolehkan semua ini dilakukan. secara automatik.
Gudang maya, yang merupakan kluster yang dikira terdiri daripada banyak nod MPP, digunakan untuk melakukan semua pemprosesan dalam Snowflake.
Snowflake dan Databricks adalah kedua-dua penyelesaian SaaS, namun, seni bina Databricks sangat berbeza kerana ia dibina di atas Spark.
Enjin berbilang bahasa yang dipanggil Spark boleh dipasang di awan dan berdasarkan satu nod atau kelompok. Databricks kini menggunakan AWS, GCP dan Azure, sama seperti Snowflake.
Satah kawalan dan satah data membentuk strukturnya. Semua data yang diproses terkandung dalam satah data, manakala semua perkhidmatan hujung belakang yang diuruskan oleh pengkomputeran Tanpa Pelayan Databricks ditemui dalam satah kawalan.
Pengkomputeran tanpa pelayan membolehkan pentadbir mencipta titik akhir SQL tanpa pelayan yang diurus sepenuhnya oleh Databricks dan menawarkan pengkomputeran segera.
Walaupun sumber pengiraan untuk majoriti pengiraan Databricks lain dikongsi di dalam akaun awan atau satah data tradisional, sumber ini dikongsi dalam satah data Tanpa Pelayan.
Seni bina Databricks terdiri daripada beberapa bahagian penting:
- Tasik Delta Databricks
- Enjin Delta Databricks
- MLFlow
Struktur Data
Kedua-dua fail separa berstruktur dan berstruktur boleh disimpan dan dimuat naik menggunakan Snowflake tanpa memerlukan alat ETL untuk menyusun data terlebih dahulu sebelum mengimportnya ke dalam EDW.
Kepingan salji menukar data dengan serta-merta kepada format dalaman sendiri yang teratur apabila data diserahkan. Berbeza dengan Tasik Data, Snowflake tidak memerlukan anda menyediakan struktur kepada data tidak berstruktur anda sebelum anda boleh memuatkan dan berinteraksi dengannya.
Jenis data semuanya boleh digunakan dengan Databricks dalam format asalnya. Untuk memberikan struktur data tidak berstruktur anda supaya ia boleh digunakan oleh alat lain seperti Snowflake, anda juga boleh menggunakan Databricks sebagai alat ETL.
Dalam perdebatan antara Databricks dan Snowflake, Databricks mengatasi Snowflake dari segi Struktur Data.
Pemilikan Data
Lapisan pemprosesan dan penyimpanan diasingkan dalam Snowflake, membolehkannya berkembang secara bebas di awan. Ini menunjukkan bahawa mereka semua boleh membuat skala secara bebas dalam Awan berdasarkan keperluan anda.
Kewangan anda akan mendapat manfaat daripada ini. Selain itu, pemilikan kedua-dua lapisan disimpan. Snowflake menjamin akses kepada data dan sumber mesin menggunakan teknik kawalan akses berasaskan peranan (RBAC).
Lapisan pemprosesan dan penyimpanan data Databricks dipisahkan sepenuhnya, berbeza dengan lapisan dipisahkan dalam Snowflake.
Pengguna boleh meletakkan data mereka di mana-mana dalam sebarang format, dan Databricks akan mengendalikannya dengan berkesan kerana matlamat utamanya ialah aplikasi data.
Databricks ialah pemenang yang jelas dalam perdebatan antara Databricks dan Snowflake kerana anda hanya boleh menggunakannya untuk memproses data.
Perlindungan Data
Perjalanan Masa dan Fail-safe adalah dua ciri khas Snowflake. Fungsi Perjalanan Masa Snowflake menyimpan data dalam keadaan sebelum kemas kini.
Walaupun pelanggan Perusahaan boleh memilih julat masa sehingga 90 hari, Perjalanan Masa selalunya dihadkan kepada satu hari. Pangkalan data, skema dan jadual semuanya boleh menggunakan keupayaan ini.
Apabila tempoh pengekalan Perjalanan Masa tamat, tempoh 7 hari gagal-selamat bermula, yang direka bentuk untuk melindungi dan memulihkan data sebelumnya.
Databricks Sama seperti bagaimana ciri Perjalanan Masa Snowflake beroperasi, Delta Lake juga berfungsi. Data yang disimpan di Delta Lake adalah versi automatik, membolehkan pengguna mendapatkan semula versi data terdahulu untuk kegunaan masa hadapan.
Databricks berjalan pada Spark, dan memandangkan Spark dibina pada storan peringkat objek, Databricks tidak pernah benar-benar menyimpan sebarang data.
Ini adalah salah satu kelebihan utamanya. Ini juga membayangkan bahawa Databricks mungkin mengendalikan kes penggunaan untuk sistem di premis.
Keselamatan
Semua data disulitkan secara automatik dalam keadaan rehat dalam Snowflake.
Semua komunikasi antara satah kawalan dan satah data berlaku dalam rangkaian persendirian pembekal awan, dan semua data yang disimpan dalam Databricks dijamin terjamin.
Kedua-dua pilihan menawarkan RBAC (kawalan akses berasaskan peranan). Snowflake dan Databricks mematuhi beberapa undang-undang dan pensijilan, termasuk SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA dan GDPR.
Walau bagaimanapun, kerana Databricks beroperasi di atas storan peringkat objek seperti AWS S3, Azure Blob Storage, Awan Google Storan, dsb., ia tidak mempunyai lapisan storan berbeza dengan Snowflake.
prestasi
Dari segi prestasi, Snowflake dan Databricks adalah penyelesaian yang sangat berbeza sehingga agak mencabar untuk membandingkannya.
Anda boleh mengubah suai setiap penanda aras untuk menyampaikan kisah yang sedikit berbeza. Contoh yang sempurna untuk ini ialah kajian baru-baru dijalankan oleh Databricks mengenai penanda aras TPC-DS.
Dari segi perbandingan head-to-head, Snowflake dan Databricks menyokong kes penggunaan yang sedikit berbeza, dan tiada satu pun yang sememangnya lebih unggul daripada yang lain.
Kepingan salji, bagaimanapun, mungkin menjadi pilihan yang lebih baik untuk pertanyaan interaktif kerana ia mengoptimumkan semua storan untuk akses data pada saat pengingesan.
Gunakan Kes
Kes penggunaan BI dan SQL disokong dengan baik oleh Databricks dan Snowflake.
Snowflake menyediakan pemacu JDBC dan ODBC yang mudah untuk disepadukan dengan perisian lain.
Memandangkan pelanggan tidak perlu mentadbir program tersebut, ia kebanyakannya terkenal dengan kes penggunaannya dalam BI dan untuk perniagaan yang memilih platform analisis yang mudah.
Delta Lake sumber terbuka yang telah dikeluarkan oleh Databricks menambah lapisan kestabilan tambahan pada Data Lake mereka sementara itu. Pelanggan boleh menghantar pertanyaan SQL ke Delta Lake dengan prestasi yang hebat.
Memandangkan kepelbagaian dan teknologi unggul mereka, Databricks terkenal dengan kes penggunaan mereka yang meminimumkan penguncian vendor, lebih sesuai untuk beban kerja ML dan membantu gergasi teknologi.
Harga
Pelanggan mempunyai akses kepada empat paparan peringkat perusahaan dengan Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical dan Virtual Private Snowflake ialah empat versi yang tersedia. Maklumat harga keseluruhan tersedia disini.
Sebaliknya, tiga peringkat harga komersial yang ditawarkan oleh Databricks ialah asas, premium dan perusahaan. Anda boleh melihat keseluruhan senarai harga dengan betul disini.
Kesimpulan
Alat analisis data yang sangat baik termasuk Snowflake dan Databricks.
Terdapat kelebihan dan kekurangan masing-masing. Corak penggunaan, volum data, beban kerja dan strategi data semuanya berperanan apabila memutuskan platform yang sesuai untuk perniagaan anda.
Kepingan salji lebih sesuai untuk mereka yang berpengalaman dengan SQL dan untuk transformasi dan analisis data biasa.
Beban kerja penstriman, ML, AI dan sains data lebih sesuai untuk Databricks kerana enjin Sparknya, yang menyokong penggunaan pelbagai bahasa.
Untuk mengejar bahasa lain, Snowflake telah memperkenalkan sokongan untuk Python, Java dan Scala.
Ada yang mendakwa bahawa Snowflake meminimumkan penyimpanan semasa pengambilan, jadi ia lebih baik untuk pertanyaan interaktif.
Selain itu, ia sangat baik dalam menghasilkan laporan dan papan pemuka serta mengurus beban kerja BI. Dari segi gudang data, ia berfungsi dengan baik.
Walau bagaimanapun, sesetengah pengguna telah menyatakan bahawa ia mengalami kuantiti data yang besar, seperti yang dilihat dalam aplikasi penstriman. Kepingan salji berjaya dalam pertandingan langsung berdasarkan kemahiran penyimpanan data.
Walau bagaimanapun, Databricks sebenarnya bukan gudang data. Platform datanya lebih komprehensif dan mempunyai keupayaan ELT, sains data dan pembelajaran mesin yang unggul kepada Snowflake.
Pengguna tidak mengawal kos penyimpanan objek terurus tempat mereka menyimpan data mereka. Tasik data dan pemprosesan data adalah topik utama.
Walau bagaimanapun, ia disasarkan khusus kepada saintis data dan penganalisis yang sangat mahir.
Kesimpulannya, Databricks berjaya untuk penonton teknikal. Kedua-dua pengguna yang mahir teknikal dan bukan teknikal boleh menggunakan Snowflake dengan mudah.
Hampir semua ciri pengurusan data yang ditawarkan Snowflake tersedia melalui Databricks dan banyak lagi. Tetapi ia lebih sukar untuk dikendalikan, melibatkan keluk pembelajaran yang tinggi, dan memerlukan lebih banyak penyelenggaraan.
Walau bagaimanapun, ia boleh mengendalikan julat beban kerja dan bahasa data yang jauh lebih besar. Dan mereka yang biasa dengan Apache Spark akan condong ke arah Databricks.
Kepingan salji lebih sesuai untuk pelanggan yang ingin memasang gudang data dan platform analitik yang baik dengan cepat tanpa terperangkap dalam persediaan, butiran sains data atau persediaan manual.
Ini juga bukan untuk mendakwa bahawa Snowflake adalah alat mudah atau untuk pengguna baharu. Bukan pada semua.
Ia tidak mewah seperti Databricks; platform itu lebih sesuai untuk kejuruteraan data yang rumit, ETL, sains data dan aplikasi penstriman.
Snowflake ialah gudang data untuk analitis yang menyimpan data pengeluaran. Di samping itu, ia bermanfaat untuk individu yang ingin bermula dari kecil dan meningkat secara beransur-ansur serta untuk orang baru.
Sila tinggalkan balasan anda