လုပ်ငန်းများအတွက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ အရေးပါမှု ကြီးထွားလာခြင်းကြောင့် ယနေ့ဈေးကွက်အတွက် ဒေတာပလပ်ဖောင်း Snowflake နှင့် Databricks တို့ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
အဖွဲ့အစည်းများသည် လေ့လာရမည့် ဒေတာပမာဏ တဖြည်းဖြည်း ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်စေနိုင်သော တည်နေရာတစ်ခုတွင် အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်သည့် အချက်အလက်အားလုံးကို စုစည်းရန် ယန္တရားတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။
သံသယမရှိဘဲ၊ ကျော်ကြားသော cloud-based ဒေတာစနစ် Snowflake နှင့် Databricks နှစ်ခုစလုံးသည် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များဖြစ်သည်။ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ မည်သည့်ဒေတာပလပ်ဖောင်းသည် သင့်ကုမ္ပဏီအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သနည်း။
Business Intelligence အပလီကေးရှင်းများ လိုအပ်သည့် အရေအတွက်၊ မြန်နှုန်းနှင့် အရည်အသွေးအားလုံးကို Snowflake နှင့် Databricks တို့မှ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ကွဲလွဲမှုများရှိသော်လည်း ပြိုင်ဆိုင်မှုများလည်း အများအပြားရှိသည်။ ၎င်းတို့တွင် ကွဲပြားသော တိမ်းညွှတ်မှုရှိပြီး အနီးကပ်စစ်ဆေးသောအခါ သိသာသည်။
Apache Spark တည်ထောင်သူများသည် လုပ်ငန်းဆော့ဖ်ဝဲလုပ်ငန်း Databricks ကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။
ဒေတာအိုင်များနှင့် အကြီးမားဆုံး ကဏ္ဍများကို ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် ကျော်ကြားသည်။ ဒေတာသိုလှောင်ရုံများကို lakehouse ဗိသုကာအဖြစ်သို့.
ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းလုပ်ငန်း Snowflake သည် cloud-based သိုလှောင်မှုနှင့် ဝင်ရောက်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို အနည်းငယ်မျှသာလုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ပြင်ဆင်မှုအနည်းငယ်သာလိုအပ်ပြီး သင့်ဒေတာကို လုံခြုံစွာဝင်ရောက်ခွင့်ပေးသည့် ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုအနေဖြင့် ၎င်းသည် ၎င်း၏ရပ်တည်ချက်ကို ချမှတ်ပေးပါသည်။
ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အား Snowflake Vs ၏အသေးစိတ်နှိုင်းယှဉ်ချက်ကို ပေးသည်။ Databricks များနှင့် ထုတ်ကုန်တစ်ခုစီ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ရှင်းပြပေးသောကြောင့် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်ကို သင်ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ သူတို့ရဲ့ နိဒါန်းနဲ့ စလိုက်ရအောင်။
ဘာဖြစ်သလဲ မိုးစ?
Snowflake သည် သုံးစွဲသူများအား ရိုးရှင်းသောဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း၊ တင်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းတို့အတွက် အကန့်အသတ်မရှိ အတိုင်းအတာနီးပါး အတိုင်းအတာအထိ အတိုင်းအတာအထိ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည့် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Data Lakes၊ Data Engineering၊ Data Application Development၊ Data Science နှင့် မျှဝေထားသော data များကို ဘေးကင်းစွာ သုံးစွဲခြင်းသည် ၎င်း၏ ပုံမှန်အသုံးပြုမှုအချို့ဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာနှင့် သိုလှောင်မှုကို Snowflake ၏ ထူးခြားသော ဒီဇိုင်းဖြင့် သဘာဝအတိုင်း ပိုင်းခြားထားသည်။
ဤဗိသုကာပညာ၏အကူအညီဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏အသုံးပြုသူများနှင့် ဒေတာအလုပ်များအားလုံးကို အပျက်သဘောဆောင်သည့် စွမ်းဆောင်ရည်သက်ရောက်မှုများကို မခံစားရဘဲ သင့်ဒေတာ၏မိတ္တူတစ်ခုတည်းသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို လက်တွေ့ကျကျ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
တသမတ်တည်းရှိသော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအတွက် Snowflake သည် သင့်ဒေတာဖြေရှင်းချက်ကို တည်နေရာအမျိုးမျိုးနှင့် Clouds များတွင် မြင်သာမြင်သာအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
နောက်ခံ Cloud အခြေခံအဆောက်အအုံများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် Snowflake သည် ၎င်းကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေသည်။
Snowflake ဒေတာစျေးကွက်သည် ထောင်ပေါင်းများစွာသော Snowflake ဖောက်သည်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် ရွေးချယ်စရာများစွာကို ပေးဆောင်သည့် Snowflake Data Marketplace သည် သင့်အား မျှဝေထားသောဒေတာအတွဲများနှင့် ဒေတာဝန်ဆောင်မှုများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။
အင်္ဂါရပ်များ
- ပိုမိုထိရောက်သော ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။: Snowflake ဖြင့် သင်သည် ဒေတာ silo များကို ဖယ်ရှားနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းတွင်းရှိလူတိုင်းကို အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များ ရရှိစေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပါတနာဆက်ဆံရေးကို မြှင့်တင်ရန်၊ စျေးနှုန်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုနှင့်ဆက်စပ်သော အသုံးစရိတ်များကို ဖြတ်တောက်ခြင်း၊ အရောင်းထိရောက်မှု တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများစွာအတွက် အရေးကြီးသော ကနဦးခြေလှမ်းဖြစ်သည်။
- ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု မြန်နှုန်းနှင့် အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပါ။- ညစဉ်အသုတ်လိုက်တင်ခြင်းများမှ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာစီးကြောင်းများသို့ ပြောင်းခြင်းဖြင့် Snowflake ဖြင့် သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပိုက်လိုင်းကို အားကောင်းစေနိုင်သည်။ သင့်လုပ်ငန်းရှိလူတိုင်းကို သင့်ဒေတာဂိုဒေါင်သို့ ဘေးကင်းလုံခြုံစွာ၊ တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် အလုပ်ကြမ်းကို လျှော့ချပေးကာ လုပ်ငန်းများကို ဝင်ငွေအများဆုံးရရှိရန် အရင်းအမြစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြန့်ဝေနိုင်စေပါသည်။
- စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် ဒေတာဖလှယ်ခြင်း။: သင်သည် သင့်ကိုယ်ပိုင်ဒေတာဖလှယ်မှုကို Snowflake ဖြင့် ဖန်တီးနိုင်ပြီး၊ သင့်အား တိုက်ရိုက်ထိန်းချုပ်ထားသော ဒေတာများကို လုံခြုံသောပုံစံဖြင့် ပေးပို့နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ပါတနာများ၊ ဖောက်သည်များနှင့် အခြားစီးပွားရေးယူနစ်များနှင့် ပိုမိုခိုင်မာသော ဒေတာချိတ်ဆက်မှုများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် လှုံ့ဆော်မှုတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပါသည်။ စိတ်ဝင်စားမှု၊ အလုပ်အကိုင်နှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် အရေးကြီးသော ဖောက်သည်များ၏ ဝိသေသလက္ခဏာများဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည့် သင့်စားသုံးသူ၏ 360 ဒီဂရီ ရှုထောင့်ကို ရယူခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
- ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထုတ်ကုန်နှင့် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံများ- အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူနှင့် ထုတ်ကုန်ကို Snowflake နေရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာအသုံးပြုခြင်းကို သင်နားလည်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ သုံးစွဲသူများကျေနပ်စေရန်၊ သင့်ထုတ်ကုန်လိုင်းကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ဒေတာသိပ္ပံဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဒေတာအစုံတစ်ခုလုံးကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ခိုင်မာတဲ့လုံခြုံရေး: လိုက်နာမှုနှင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးဒေတာအားလုံးကို လုံခြုံသောဒေတာအိုင်တစ်ခုတွင် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားနိုင်သည်။ လျင်မြန်သော အဖြစ်အပျက်တုံ့ပြန်မှုကို နှင်းပွင့်ဒေတာရေကန်များက အာမခံပါသည်။ များပြားလှသော မှတ်တမ်းဒေတာကို တစ်နေရာတည်းတွင် ပေါင်းစပ်ပြီး နှစ်များ၏ တန်ဖိုးရှိသော မှတ်တမ်းဒေတာကို လျင်မြန်စွာ အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခု၏ ပုံရိပ်အပြည့်အစုံကို သင်ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံမှတ်တမ်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော လုပ်ငန်းဒေတာများကို ဒေတာအိုင်တစ်ခုတည်းတွင် ပေါင်းစပ်နိုင်ပါပြီ။ မည်သည့်အညွှန်းမျှမပါဘဲ၊ Snowflake သည် သင့်အား တင်သွင်းပြီးသည်နှင့် ဒေတာကို တည်းဖြတ်ရန်နှင့် ပြောင်းလဲရန် ရိုးရှင်းစေရန် ပြုလုပ်နေစဉ်တွင် သင့်အား တံခါးအတွင်းသို့ ဝင်ရောက်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ဘာဖြစ်သလဲ ဒေတာအုတ်များ?
Databricks သည် Apache Spark မှမောင်းနှင်သော cloud-based data platform တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Big Data Analytics နှင့် Collaboration တို့ကို အဓိကအာရုံစိုက်သည်။
သင်သည် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းခွင်တစ်ခုလုံးကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ စီးပွားရေးလေ့လာသုံးသပ်သူများDatabricks ' Machine Learning Runtime ၊ ထိန်းချုပ်ထားသော ML Flow နှင့် Collaborative Notebooks တို့ကို အသုံးပြု၍ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ရန် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများ။
Dataframes နှင့် Spark SQL libraries များကို Databricks တွင်တည်ဆောက်ထားသည်။
ဖန်တီးပေးတဲ့အပြင် ဉာဏ်ရည်တု ဖြေရှင်းချက်များ၊ Databricks သည် သင်၏ လက်ရှိဒေတာမှ ကောက်ချက်ဆွဲရန် ရိုးရှင်းစေသည်။
ထို့အပြင်၊ Databricks သည် စာကြည့်တိုက်မျိုးစုံကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ စက်သင်ယူမှုစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် Tensorflow၊ Pytorg နှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ မီဒီယာနှင့်ဖျော်ဖြေရေး၊ ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှုများ၊ လက်လီရောင်းချမှုနှင့် အခြားများစွာသော အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များနှင့် ကဏ္ဍအများအပြားတွင် ကြီးမားသော ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ဆောင်ရွက်ရန်အတွက် လုပ်ငန်းဖောက်သည်အများအပြားသည် Databricks ကို အသုံးပြုကြသည်။
အင်္ဂါရပ်များ
- မြစ်ဝကျွန်းပေါ်ရေကန်: Databricks တွင် open-source နှင့် data lifecycle တစ်ခုလုံးကို အသုံးပြုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အရောင်းအဝယ်ဆိုင်ရာ သိုလှောင်မှုအလွှာတစ်ခု ရှိသည်။ သင့်လက်ရှိဒေတာအိုင်အတွက် ဒေတာအရွယ်အစားနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပေးဆောင်ရန် ဤအလွှာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော မှတ်စုစာအုပ်များ− သင့်ဒေတာကို လျင်မြန်စွာဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည်၊ ၎င်းကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ အခြားသူများနှင့် မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ကာ သင့်တွင် မှန်ကန်သောကိရိယာများနှင့် ဘာသာစကားရှိသည့်အခါ လတ်ဆတ်ပြီး အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မျှဝေနိုင်ပါသည်။ Scala၊ R၊ SQL နှင့် Python တို့သည် Databricks မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော ဘာသာစကား အနည်းငယ်မျှသာ ဖြစ်သည်။
- စက်သင်ယူမှု− Tensorflow၊ Scikit-Learn နှင့် Pytorg ကဲ့သို့သော နောက်ဆုံးပေါ်မူဘောင်များ၏အကူအညီဖြင့်၊ Databricks သည် သင့်အား ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော Machine Learning ပတ်၀န်းကျင်များသို့ တစ်ချက်နှိပ်ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးသည်။ သင်သည် စမ်းသပ်မှုများကို မျှဝေပြီး စောင့်ကြည့်နိုင်သည်၊ မော်ဒယ်များကို အတူတကွ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီး ဗဟိုသိုလှောင်မှုတစ်ခုမှ လုပ်ဆောင်မှုအားလုံးကို ပုံတူပွားနိုင်သည်။
- မြှင့်တင်ထားသော Spark Engine: Databricks သုံးပြီး Apache Spark ၏ နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းများကို သင်ရနိုင်သည်။ အမျိုးမျိုးသော Open-source စာကြည့်တိုက်များသည် Databricks နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ သင်သည် Cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူအများအပြား၏ ရရှိနိုင်မှုနှင့် အရွယ်အစားကို ရရှိနိုင်မှုအား သင်ဝင်ရောက်နိုင်ပါက အစုအဖွဲ့များကို လျင်မြန်စွာသတ်မှတ်နိုင်ပြီး အပြည့်အဝစီမံခန့်ခွဲထားသော Apache Spark ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မှီခိုအားထားနိုင်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားရန် ဆက်လက်စောင့်ကြည့်နေရန် မလိုအပ်ဘဲ အစုအဝေးများကို စီစဉ်သတ်မှတ်ခြင်း၊ စနစ်ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။
Snowflake နှင့် Databricks အကြား အဓိက ကွာခြားချက်များ
ဗိသုကာအတတ်ပညာ
Snowflake သည် ANSI SQL-based serverless စနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး လုံးဝကွဲပြားသောသိုလှောင်မှုနှင့် တွက်ချက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအလွှာများပါရှိသည်။
Snowflake ရှိ virtual warehouse (ဆိုလိုသည်မှာ၊ တွက်ချက်မှုအစုအဝေး) တစ်ခုစီသည် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကြီးမားစွာအပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်း (MPP) ကိုအသုံးပြုနေစဉ်အတွင်း ဒေသအလိုက်သတ်မှတ်ထားသောဒေတာတစ်ခုလုံး၏အပိုင်းခွဲတစ်ခုကို သိမ်းဆည်းထားသည်။
အတွင်းပိုင်းဒေတာအဖွဲ့အစည်းနှင့် cloud တွင်သိမ်းဆည်းနိုင်သော compressed columnar format အဖြစ်အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် Snowflake သည် micro partitions ကိုအသုံးပြုသည်။
Snowflake သည် ဖိုင်အရွယ်အစား၊ ချုံ့မှု၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ မက်တာဒေတာ၊ စာရင်းဇယားများနှင့် သုံးစွဲသူများ ချက်ချင်းမမြင်နိုင်ဘဲ SQL စုံစမ်းမှုများမှတစ်ဆင့်သာ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည့် အခြားဒေတာပစ္စည်းများအပါအဝင် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ကဏ္ဍအားလုံးကို ထိန်းသိမ်းထားသောကြောင့် ဤအရာအားလုံးကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ အလိုအလျောက်။
MPP node အများအပြားဖြင့် တွက်ချက်ထားသော အစုအဝေးများဖြစ်သည့် ဂိုဒေါင်အတုများကို Snowflake အတွင်း လုပ်ဆောင်မှုအားလုံးကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။
Snowflake နှင့် Databricks သည် SaaS ဖြေရှင်းချက်နှစ်ခုလုံးဖြစ်သည်၊ သို့သော်၊ Databricks ၏ဗိသုကာသည် Spark ပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသောကြောင့်အလွန်ကွဲပြားခြားနားသည်။
Spark ဟုခေါ်သော ဘာသာစကားပေါင်းစုံ အင်ဂျင်ကို cloud တွင် ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး တစ်ခုတည်းသော node သို့မဟုတ် အစုအဝေးများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ Databricks များသည် Snowflake ကဲ့သို့ AWS၊ GCP နှင့် Azure ကို လက်ရှိတွင် အသုံးပြုပါသည်။
ထိန်းချုပ်ရေးလေယာဉ်နှင့် ဒေတာလေယာဉ်သည် ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ စီမံဆောင်ရွက်ထားသော ဒေတာအားလုံးကို ဒေတာလေယာဉ်တွင် ပါ၀င်ပြီး Databricks Serverless computing မှ စီမံခန့်ခွဲသော backend ဝန်ဆောင်မှုအားလုံးကို ထိန်းချုပ်မှုလေယာဉ်တွင် တွေ့ရှိရသည်။
Serverless computing သည် စီမံခန့်ခွဲသူများကို Databricks မှ အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲပြီး instant computing ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် serverless SQL endpoints များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
အခြားသော Databricks တွက်ချက်မှုအများစုအတွက် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များကို cloud အကောင့် သို့မဟုတ် သမားရိုးကျဒေတာလေယာဉ်အတွင်းတွင် မျှဝေထားသော်လည်း အဆိုပါအရင်းအမြစ်များကို Serverless data plane တွင် မျှဝေထားသည်။
Databricks ၏ တည်ဆောက်ပုံသည် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။
- Databricks မြစ်ဝကျွန်းပေါ်ရေကန်
- Databricks Delta အင်ဂျင်
- MLFlow
ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ
EDW သို့မတင်သွင်းမီဒေတာကို ဦးစွာစီစဉ်ရန် ETL ကိရိယာတစ်ခုမလိုအပ်ဘဲ Snowflake ကိုအသုံးပြု၍ တစ်ပိုင်းနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံတည်ဆောက်ပုံဖိုင်များကိုသိမ်းဆည်းပြီး အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။
ဒေတာပေးပို့သောအခါ Snowflake သည် ဒေတာကို ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အတွင်းပိုင်း၊ ဖွဲ့စည်းထားသောဖော်မတ်သို့ ချက်ချင်းပြောင်းပေးသည်။ Data Lake နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့် Snowflake သည် ၎င်းနှင့်မချိတ်ဆက်မီတွင် သင်၏ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာအား တည်ဆောက်ရန် မလိုအပ်ပါ။
ဒေတာအမျိုးအစားအားလုံးကို ၎င်းတို့၏ မူရင်းဖော်မတ်တွင် Databricks ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။ Snowflake ကဲ့သို့သော အခြားသော ကိရိယာများဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ရန် သင်၏ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံအား ပေးအပ်ရန်၊ သင်သည် Databricks ကို ETL ကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့်ပင် အသုံးပြုနိုင်သည်။.
Databricks နှင့် Snowflake အကြား စကားစစ်ထိုးပွဲ၌ Databricks သည် Data Structure အရ Snowflake ထက်သာလွန်သည်။
ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှု
စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် သိုလှောင်မှုအလွှာများကို တိမ်တိုက်ပေါ်တွင် လွတ်လပ်စွာ ကြီးထွားနိုင်စေမည့် Snowflake တွင် ခွဲခြားထားသည်။ ၎င်းသည် သင့်လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့အားလုံးသည် Cloud တွင် လွတ်လပ်စွာ အတိုင်းအတာကို ဆောင်ရွက်နိုင်သည်ကို ညွှန်ပြပါသည်။
ဤအရာမှ သင့်ငွေကြေးများ အကျိုးရှိမည်။ ထို့အပြင် အလွှာနှစ်ခုစလုံး၏ ပိုင်ဆိုင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ Snowflake သည် Role-based Access Control (RBAC) နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ဒေတာနှင့် စက်အရင်းအမြစ်များသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို လုံခြုံစေပါသည်။
Snowflake ရှိ ခွဲထားသော အလွှာများနှင့်မတူဘဲ Databricks ၏ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် သိုလှောင်မှုအလွှာများကို လုံးလုံးလျားလျား ခွဲထားသည်။
အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကို မည်သည့်ပုံစံဖြင့်မဆို နေရာတိုင်းတွင် ထားနိုင်ပြီး Databricks သည် ၎င်း၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ ဒေတာအသုံးချမှုဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းကို ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Databricks သည် Databricks နှင့် Snowflake အကြား ဆွေးနွေးငြင်းခုံမှုတွင် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း အနိုင်ရသူဖြစ်ပြီး ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရန် ၎င်းကို သင်ရိုးရှင်းစွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒေတာများကိုကာကွယ်စောင့်ရှောက်ရေး
Time Travel နှင့် Fail-safe သည် Snowflake ၏ထူးခြားသောလက္ခဏာနှစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ Snowflake ၏ Time Travel လုပ်ဆောင်ချက်သည် အပ်ဒိတ်မပြုလုပ်မီ ဒေတာကို အခြေအနေတစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။
လုပ်ငန်းဖောက်သည်များသည် ရက်ပေါင်း 90 အထိ အချိန်အကွာအဝေးကို ရွေးချယ်နိုင်သော်လည်း Time Travel ကို မကြာခဏ ကန့်သတ်ထားသည်။ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ အစီအစဉ်များနှင့် ဇယားများသည် ဤစွမ်းရည်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Time Travel ထိန်းသိမ်းမှု သက်တမ်း ကုန်ဆုံးသောအခါ၊ ယခင်ဒေတာများကို ကာကွယ်ရန်နှင့် ပြန်လည်ရယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် 7-ရက် ပျက်ကွက်-ဘေးကင်းသောကာလ စတင်ပါသည်။
Databricks သည် Snowflake ၏ Time Travel လုပ်ဆောင်ချက်နှင့်ဆင်တူသည်၊ Delta Lake ၏လုပ်ဆောင်မှုလည်းဖြစ်သည်။ Delta Lake တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာကို အလိုအလျောက် ဗားရှင်းဖြင့် ပြောင်းလဲထားပြီး အသုံးပြုသူများသည် အနာဂတ်အသုံးပြုမှုအတွက် အစောပိုင်းဒေတာဗားရှင်းများကို ပြန်လည်ရယူခွင့်ပြုပါသည်။.
Databricks သည် Spark တွင်အလုပ်လုပ်ပြီး Spark ကို object-level storage တွင်တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် Databricks သည် မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ အမှန်တကယ်သိမ်းဆည်းမည်မဟုတ်ပါ။
ဤသည်မှာ ၎င်း၏ အဓိက အားသာချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Databricks သည် ပရဝုဏ်အတွင်းရှိ စနစ်များအတွက် အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ကြောင်းကိုလည်း ဆိုလိုပါသည်။
လုံခွုံရေး
Snowflake အတွင်းရှိ ဒေတာအားလုံးကို အလိုအလျောက် ကုဒ်ဝှက်ထားသည်။
ထိန်းချုပ်ရေးလေယာဉ်နှင့် ဒေတာလေယာဉ်ကြားရှိ ဆက်သွယ်ရေးအားလုံးသည် cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ၏ သီးသန့်ကွန်ရက်အတွင်း ဖြစ်ပေါ်ပြီး Databricks အတွင်းရှိ သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာအားလုံးကို လုံခြုံစေပါသည်။
ရွေးချယ်မှုနှစ်ခုစလုံးသည် RBAC (အခန်းကဏ္ဍအခြေခံဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှု) ကိုပေးသည်။ Snowflake နှင့် Databricks များသည် SOC 2 Type II၊ ISO 27001၊ HIPAA နှင့် GDPR အပါအဝင် ဥပဒေနှင့် လက်မှတ်များစွာကို လိုက်နာပါသည်။
သို့သော်လည်း၊ Databricks သည် AWS S3၊ Azure Blob Storage ကဲ့သို့သော အရာဝတ္ထုအဆင့် သိုလှောင်မှုအပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့်၊ Google မိုးတိမ် သိုလှောင်မှု စသည်တို့သည် Snowflake နှင့်မတူဘဲ သိုလှောင်မှုအလွှာမရှိပေ။
performance
စွမ်းဆောင်ရည်အရ၊ Snowflake နှင့် Databricks တို့သည် ၎င်းတို့ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အလွန်ခက်ခဲသော အဖြေများဖြစ်သည့် အလွန်တူသော တူညီသော အဖြေများဖြစ်သည်။
အနည်းငယ်ကွဲပြားသောပုံပြင်ကိုတင်ပြရန် စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုစီကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ဤအရာအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မကြာသေးခင်ကလေ့လာမှု TPC-DS စံနှုန်းများအကြောင်း Databricks မှဆောင်ရွက်သည်။
ထိပ်တိုက်နှိုင်းယှဉ်မှုအရ Snowflake နှင့် Databricks သည် အနည်းငယ်ကွဲပြားသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး မည်သည့်အရာကမှ အခြားထက် သာလွန်ခြင်းမရှိပါ။
သို့သော် Snowflake သည် စားသုံးမိချိန်တွင် ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်အတွက် သိုလှောင်မှုအားလုံးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသောကြောင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မေးမြန်းမှုများအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။
ဖြစ်ရပ်မှန်ကိုသုံးပါ
BI နှင့် SQL အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို Databricks နှင့် Snowflake တို့က ကောင်းမွန်စွာပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Snowflake သည် JDBC နှင့် ODBC ဒရိုက်ဘာများကို အခြားဆော့ဖ်ဝဲလ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။
သုံးစွဲသူများသည် ပရိုဂရမ်ကို စီမံခန့်ခွဲရန် မလိုအပ်သောကြောင့် BI တွင် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် ရိုးရှင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းကို ရွေးချယ်သည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အများအားဖြင့် နာမည်ကြီးသည်။
Databricks မှထုတ်လွှတ်သော open-source Delta Lake သည် ထိုအတောအတွင်း ၎င်းတို့၏ Data Lake သို့ တည်ငြိမ်မှုထပ်ဆောင်းအလွှာတစ်ခု ထပ်လောင်းပေးပါသည်။ သုံးစွဲသူများသည် ကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် Delta Lake သို့ SQL queries ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
၎င်းတို့၏ အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာများနှင့် သာလွန်ကောင်းမွန်သောကြောင့် Databricks သည် ရောင်းချသူလော့ခ်ချခြင်းကို လျှော့ချပေးသည့် ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် လူသိများပြီး ML အလုပ်တာဝန်များအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ပြီး နည်းပညာဘီလူးများကို ကူညီပေးသည့်အရာများအတွက် လူသိများသည်။
စျေးနှုန်း
ဖောက်သည်များသည် Snowflake ဖြင့် လုပ်ငန်းအဆင့်အမြင် လေးခုကို အသုံးပြုခွင့်ရှိသည်။ Standard၊ Enterprise၊ Business Critical နှင့် Virtual Private Snowflake တို့သည် ရနိုင်သော ဗားရှင်း လေးခုဖြစ်သည်။ စျေးနှုန်းအချက်အလက်အပြည့်အစုံကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဒီမှာ.
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Databricks မှကမ်းလှမ်းသော ကုန်သွယ်မှုစျေးနှုန်းအဆင့်သုံးဆင့်သည် အခြေခံ၊ ပရီမီယံနှင့် လုပ်ငန်းဖြစ်သည်။ စျေးနှုန်းစာရင်းတစ်ခုလုံးကို မှန်ကန်စွာကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ဒီမှာ.
ကောက်ချက်
အလွန်ကောင်းမွန်သော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိရိယာများတွင် Snowflake နှင့် Databricks တို့ပါဝင်သည်။
တစ်ခုချင်းစီမှာ အားသာချက် အားနည်းချက်တွေ ရှိပါတယ်။ သင့်လုပ်ငန်းအတွက် မည်သည့်ပလက်ဖောင်းသည် စံနမူနာဖြစ်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အသုံးပြုမှုပုံစံများ၊ ဒေတာပမာဏ၊ အလုပ်ချိန်များနှင့် ဒေတာဗျူဟာအားလုံး ပါဝင်လာပါသည်။
Snowflake သည် SQL နှင့် အတွေ့အကြုံရှိပြီး ပုံမှန်ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ပိုသင့်တော်ပါသည်။
လွှင့်ထုတ်ခြင်း၊ ML၊ AI နှင့် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းခွင်များသည် ဘာသာစကားများစွာအသုံးပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Spark အင်ဂျင်ကြောင့် Databricks အတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
အခြားဘာသာစကားများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် Snowflake သည် Python၊ Java နှင့် Scala အတွက် အထောက်အပံ့ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။
Snowflake သည် စားသုံးနေစဉ်အတွင်း သိုလှောင်မှုကို လျော့နည်းစေသည်ဟု အချို့က ဆိုကြသည်၊ ထို့ကြောင့် အပြန်အလှန်မေးမြန်းမှုများအတွက် သာလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် အစီရင်ခံစာများနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များ ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် BI အလုပ်တာဝန်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ထူးချွန်သည်။ Data warehouse နဲ့ ပတ်သက်ပြီးတော့ ကောင်းကောင်း စွမ်းဆောင်နိုင်ပါတယ်။
သို့သော်လည်း အချို့သောအသုံးပြုသူများသည် ၎င်းသည် streaming applications များတွင်တွေ့မြင်ရသည့်အရာများကဲ့သို့ ကြီးမားသောဒေတာပမာဏဖြင့် ကြုံတွေ့ရကြောင်း သတိပြုမိပါသည်။ ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုကို အခြေခံ၍ တိုက်ရိုက်ယှဉ်ပြိုင်မှုတွင် Snowflake သည် အောင်ပွဲခံပါသည်။
သို့သော်၊ Databricks သည် အမှန်တကယ် ဒေတာသိုလှောင်ရုံမဟုတ်ပါ။ ၎င်း၏ဒေတာပလပ်ဖောင်းသည် ပိုမိုပြည့်စုံပြီး Snowflake အတွက် သာလွန်ကောင်းမွန်သော ELT၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်များရှိသည်။
အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့်နေရာတွင် စီမံခန့်ခွဲထားသော အရာဝတ္ထုသိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို မထိန်းချုပ်ပါ။ data lake နှင့် data processing တို့သည် အဓိကအကြောင်းအရာများဖြစ်သည်။
သို့သော်လည်း ၎င်းကို ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အလွန်ကျွမ်းကျင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများတွင် အထူးရည်ရွယ်ပါသည်။
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ Databricks သည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပရိသတ်အတွက် အောင်မြင်မှုဖြစ်သည်။ နည်းပညာပိုင်းအရ တတ်ကျွမ်းသူ နှင့် နည်းပညာမကျွမ်းကျင်သော အသုံးပြုသူများသည် Snowflake ကို လွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Snowflake ကမ်းလှမ်းသည့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအင်္ဂါရပ်အားလုံးနီးပါးကို Databricks နှင့် အခြားအရာများမှတစ်ဆင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။ သို့သော် လည်ပတ်ရန် ပိုခက်ခဲသည်၊ မြင့်မားသော သင်ယူမှုမျဉ်း ပါ၀င်ပြီး ထိန်းသိမ်းမှု ပိုလိုအပ်သည်။
သို့သော်၊ ၎င်းသည် ပိုမိုကြီးမားသော data workloads နှင့် languages များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။ Apache Spark နှင့် အကျွမ်းတဝင်ရှိသူများသည် Databricks ကို အားကိုးကြလိမ့်မည်။
Snowflake သည် စနစ်ထည့်သွင်းမှုများ၊ ဒေတာသိပ္ပံအသေးစိတ်များ သို့မဟုတ် လူကိုယ်တိုင်ထည့်သွင်းမှုတွင် နစ်မွန်းမနေဘဲ ကောင်းမွန်သောဒေတာဂိုဒေါင်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပလက်ဖောင်းကို အမြန်တပ်ဆင်လိုသော သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုသင့်တော်ပါသည်။
၎င်းသည် Snowflake သည် ရိုးရှင်းသောကိရိယာတစ်ခု သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူအသစ်များအတွက် ဖြစ်သည်ဟုလည်း မဆိုလိုပါ။ အကုန်လုံးတော့မဟုတ်ဘူး။
၎င်းသည် Databricks ကဲ့သို့ မြင့်မားသောအဆင့် မဟုတ်ပါ။ ထိုပလပ်ဖောင်းသည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအင်ဂျင်နီယာ၊ ETL၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
Snowflake သည် ထုတ်လုပ်မှုဒေတာကို သိမ်းဆည်းထားသည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ဒေတာသိုလှောင်ရုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ သေးငယ်ပြီး ဖြည်းဖြည်းချင်း စတင်လိုသူများအတွက်သာမက အတွေ့အကြုံမရှိသေးသူများအတွက်ပါ အကျိုးရှိစေပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave