उद्यमहरूमा डाटा एनालिटिक्स र डाटा व्यवस्थापनको बढ्दो महत्त्वको कारण, डाटा प्लेटफर्महरू स्नोफ्लेक र डाटाब्रिक्सको तुलना आजको बजारको लागि आवश्यक छ।
संगठनहरूलाई तिनीहरूले एक स्थानमा मूल्याङ्कन गर्न आवश्यक सबै डेटा सङ्कलन गर्न एक संयन्त्र चाहिन्छ जहाँ यो डाटा माइनिङको लागि तयार हुन सक्छ किनभने अध्ययन गरिने डाटाको मात्रा क्रमशः बढ्दै जान्छ।
निस्सन्देह, प्रशंसित क्लाउड-आधारित डाटा प्रणालीहरू स्नोफ्लेक र डाटाब्रिक्स दुबै उद्योगका नेताहरू हुन्। कुन डाटा प्लेटफर्म, तथापि, तपाइँको कम्पनी को लागी आदर्श हो?
व्यापार बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगहरूलाई आवश्यक पर्ने मात्रा, गति, र गुणस्तर सबै Snowflake र Databricks द्वारा प्रदान गरिन्छ।
जब त्यहाँ भिन्नताहरू छन्, त्यहाँ धेरै समानान्तरहरू पनि छन्। तिनीहरूसँग एक विशिष्ट अभिविन्यास छ, जुन नजिकबाट निरीक्षण गर्दा स्पष्ट हुन्छ।
अपाचे स्पार्कका संस्थापकहरूले इन्टरप्राइज सफ्टवेयर व्यवसाय डाटाब्रिक्स स्थापना गरे।
यो डाटा ताल र को सबैभन्दा ठूलो पक्ष फ्यूज को लागी प्रख्यात छ लेकहाउस वास्तुकलामा डाटा गोदामहरू.
डाटा भण्डारण व्यवसाय स्नोफ्लेकले क्लाउड-आधारित भण्डारण र न्यूनतम झन्झटमा पहुँच सेवाहरू प्रदान गर्दछ। यसले एक समाधानको रूपमा आफ्नो स्थिति स्थापित गर्दछ जसले तपाईंको डाटामा सुरक्षित पहुँच प्रदान गर्दछ जबकि लगभग थोरै मर्मत आवश्यक पर्दछ।
यस लेखले तपाईंलाई स्नोफ्लेक बनामको विस्तृत तुलना प्रदान गर्दछ। Databricks र प्रत्येक उत्पादनको फाइदाहरू बताउँछ ताकि तपाईं आफ्नो व्यवसायको लागि कुन उत्तम हो भनेर निर्णय गर्न सक्नुहुन्छ। तिनीहरूको परिचयको साथ सुरु गरौं।
के हो हिमपात?
स्नोफ्लेक एक पूर्ण रूपमा व्यवस्थित सेवा हो जसले ग्राहकहरूलाई साधारण डेटा एकीकरण, लोडिङ, विश्लेषण, र साझेदारीको लागि समवर्ती कार्यभारहरूको लगभग असीमित स्केलेबिलिटी प्रदान गर्दछ।
डाटा लेक, डाटा इन्जिनियरिङ्, डाटा एप्लिकेसन डेभलपमेन्ट, डाटा साइन्स, र साझा डाटाको सुरक्षित खपत यसका केही विशिष्ट प्रयोगहरू हुन्।
कम्प्युटिङ र भण्डारण स्वाभाविक रूपमा स्नोफ्लेकको विशिष्ट डिजाइनद्वारा अलग गरिएको छ।
यस वास्तुकलाको मद्दतले, तपाइँ व्यावहारिक रूपमा तपाइँका सबै प्रयोगकर्ताहरू र डाटा वर्कलोडहरूलाई तपाइँको डाटाको एकल प्रतिलिपिमा पहुँच प्रदान गर्न सक्नुहुन्छ कुनै पनि नकारात्मक प्रदर्शन प्रभावहरू बिना।
एक सुसंगत प्रयोगकर्ता अनुभवको लागि, स्नोफ्लेकले तपाईंलाई विभिन्न स्थानहरू र क्लाउडहरूमा अदृश्य रूपमा तपाईंको डाटा समाधान कार्यान्वयन गर्न सक्षम बनाउँछ।
अन्तर्निहित क्लाउड पूर्वाधारहरूको जटिलता हटाएर, स्नोफ्लेकले यसलाई सम्भव बनाउँछ।
स्नोफ्लेक डाटा मार्केटप्लेस, जसले हजारौं स्नोफ्लेक ग्राहकहरूसँग अन्तरक्रिया गर्न धेरै विकल्पहरू प्रदान गर्दछ, तपाईंलाई साझा डेटासेटहरू र डेटा सेवाहरू पहुँच गर्न सक्षम बनाउँछ।
विशेषताहरु
- अधिक प्रभावकारी डाटा-संचालित निर्णय लिने: स्नोफ्लेकको साथ, तपाईंले डेटा साइलोहरू हटाउन सक्नुहुन्छ र व्यापारमा सबैलाई उपयोगी अन्तर्दृष्टिहरूमा पहुँच प्रदान गर्न सक्नुहुन्छ। यो साझेदार सम्बन्ध बृद्धि गर्न, मूल्य निर्धारण अनुकूलन, सञ्चालन संग सम्बन्धित खर्च कटौती, बिक्री प्रभावकारिता वृद्धि, र अन्य धेरै कुराहरु मा एक महत्वपूर्ण प्रारम्भिक चरण हो।
- एनालिटिक्स गति र गुणस्तर सुधार गर्नुहोस्: तपाईं रातको ब्याच लोडबाट वास्तविक-समय डेटा स्ट्रिमहरूमा स्विच गरेर स्नोफ्लेकको साथ आफ्नो एनालिटिक्स पाइपलाइनलाई बलियो बनाउन सक्नुहुन्छ। तपाइँको व्यवसायमा सबैलाई तपाइँको डाटा गोदाममा सुरक्षित, समवर्ती, र नियन्त्रित पहुँचको अनुमति दिएर, तपाइँ काममा विश्लेषणको गुणस्तर सुधार गर्न सक्नुहुन्छ। यसले खर्च र म्यानुअल श्रमलाई कम गर्छ, फर्महरूलाई अधिकतम आम्दानी गर्न स्रोतहरू वितरण गर्न सक्षम बनाउँछ।
- अनुकूलन संग डाटा विनिमय: तपाइँ स्नोफ्लेकसँग तपाइँको आफ्नै डाटा एक्सचेन्ज सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ, तपाइँलाई लाइभ, विनियमित डाटा सुरक्षित रूपमा प्रसारण गर्न अनुमति दिदै। थप रूपमा, यसले साझेदारहरू, ग्राहकहरू, र अन्य व्यवसायिक एकाइहरूसँग बलियो डेटा जडानहरू विकास गर्न प्रेरणाको रूपमा कार्य गर्दछ। यसले तपाइँको उपभोक्ताको 360-डिग्री परिप्रेक्ष्य प्राप्त गरेर यो प्राप्त गर्दछ, जसले रुचिहरू, पेशा र अन्य धेरै सहित महत्त्वपूर्ण ग्राहक विशेषताहरूमा जानकारी प्रदान गर्दछ।
- ग्रेटर उत्पादन र प्रयोगकर्ता अनुभव: तपाईंले स्थानमा स्नोफ्लेकको साथ प्रयोगकर्ता व्यवहार र उत्पादनको प्रयोग राम्रोसँग बुझ्न सक्नुहुन्छ। थप रूपमा, तपाइँ ग्राहकहरूलाई सन्तुष्ट पार्न, तपाइँको उत्पादन लाइनलाई ठूलो मात्रामा बृद्धि गर्न, र डेटा विज्ञान नवीनता प्रवर्द्धन गर्न सम्पूर्ण डेटा सेटको प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
- बलियो सुरक्षा: सबै अनुपालन र साइबर सुरक्षा डाटा सुरक्षित डाटा तालमा केन्द्रीकृत गर्न सकिन्छ। द्रुत घटना प्रतिक्रिया स्नोफ्लेक डेटा तालहरू द्वारा ग्यारेन्टी गरिएको छ। एकै ठाउँमा ठूलो मात्रामा लग डाटा मिलाएर र वर्षौंको लग डाटाको तुरुन्तै मूल्याङ्कन गर्दै, तपाईंलाई घटनाको पूर्ण तस्वीर प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ। अर्ध-संरचित लगहरू र संरचित उद्यम डेटा अब एकल डेटा तालमा संयोजन गर्न सकिन्छ। कुनै पनि अनुक्रमणिका बिना, स्नोफ्लेकले आयात गरिसकेपछि डेटा सम्पादन गर्न र परिवर्तन गर्न सरल बनाउँदै तपाईंको खुट्टा ढोकामा पुग्न सक्षम बनाउँछ।
के हो डाटाब्रिक्स?
Databricks Apache Spark द्वारा संचालित क्लाउड-आधारित डाटा प्लेटफर्म हो। यसले बिग डाटा एनालिटिक्स र सहयोगमा मुख्य रूपमा केन्द्रित छ।
तपाईं को लागी एक पूर्ण डेटा विज्ञान कार्यस्थान प्रदान गर्न सक्नुहुन्छ व्यापार विश्लेषकहरू, डेटा वैज्ञानिकहरू, र डाटा इन्जिनियरहरू डाटाब्रिक्सको मेसिन लर्निङ रनटाइम, नियन्त्रित ML प्रवाह, र सहयोगी नोटबुकहरू प्रयोग गरेर अन्तरक्रिया गर्न।
डाटाफ्रेमहरू र स्पार्क SQL पुस्तकालयहरू, जसले तपाईंलाई संरचित डाटासँग व्यवहार गर्न अनुमति दिन्छ, डाटाब्रिक्समा राखिएको छ।
तपाईलाई सिर्जना गर्न मद्दत गर्नुको साथै कृत्रिम खुफिया समाधानहरू, Databricks ले तपाईंको हालको डाटाबाट निष्कर्ष निकाल्न सजिलो बनाउँछ।
थप रूपमा, Databricks को लागि विभिन्न पुस्तकालयहरू प्रदान गर्दछ मेशिन सिकाइTensorflow, Pytorch, र अन्य सहित, मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रशिक्षणको लागि।
व्यापारिक ग्राहकहरूको एक विस्तृत श्रृंखलाले स्वास्थ्य सेवा, मिडिया र मनोरन्जन, वित्तीय सेवाहरू, खुद्रा, र अन्य धेरै लगायतका विभिन्न प्रकारका प्रयोग केसहरू र क्षेत्रहरूमा व्यापक उत्पादन प्रक्रियाहरू पूरा गर्न डाटाब्रिक्सको प्रयोग गर्दछ।
विशेषताहरु
- डेल्टा ताल: Databricks सँग एक लेनदेन भण्डारण तह छ जुन खुला स्रोत हो र सम्पूर्ण डाटा जीवनचक्रमा प्रयोग गर्न डिजाइन गरिएको हो। यो तह तपाईंको हालको डाटा तालमा डाटा मापनयोग्यता र विश्वसनीयता प्रदान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- अन्तरक्रियात्मक नोटबुकहरू: तपाईं आफ्नो डेटा छिटो पहुँच गर्न सक्नुहुन्छ, विश्लेषण गर्न सक्नुहुन्छ, अरूसँग मोडेलहरू निर्माण गर्न सक्नुहुन्छ, र तपाईंसँग सही उपकरण र भाषा हुँदा ताजा, उपयोगी अन्तर्दृष्टिहरू साझेदारी गर्नुहोस्। Scala, R, SQL, र Python केवल केहि भाषाहरू हुन् जुन Databricks द्वारा समर्थित छन्।
- मिसिन सिक्ने: Tensorflow, Scikit-Learn, र Pytorch जस्ता अत्याधुनिक फ्रेमवर्कहरूको सहायताले, Databricks ले तपाईंलाई पूर्व कन्फिगर गरिएको मेसिन लर्निङ वातावरणहरूमा एक-क्लिक पहुँच दिन्छ। तपाईंले प्रयोगहरू साझेदारी र अनुगमन गर्न सक्नुहुन्छ, मोडेलहरू सँगै प्रबन्ध गर्नुहोस्, र एक केन्द्रीय भण्डारबाट सबै रनहरू प्रतिकृति गर्नुहोस्।
- परिष्कृत स्पार्क इन्जिन: तपाईंले Databricks प्रयोग गरेर Apache Spark को सबैभन्दा नयाँ संस्करणहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ। विभिन्न खुला-स्रोत पुस्तकालयहरू पनि डाटाब्रिक्ससँग सहज रूपमा एकीकृत गर्न सकिन्छ। यदि तपाईंसँग धेरै क्लाउड सेवा प्रदायकहरूको उपलब्धता र स्केलेबिलिटीमा पहुँच छ भने, तपाईं द्रुत रूपमा क्लस्टरहरू सेट अप गर्न र पूर्ण रूपमा व्यवस्थित Apache स्पार्क वातावरण सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ। इष्टतम कार्यसम्पादन र निर्भरता कायम राख्न निरन्तर अनुगमनको आवश्यकता बिना नै क्लस्टरहरू डाटाब्रिक्ससँग कन्फिगर, सेटअप र फाइन-ट्यून गर्न सकिन्छ।
स्नोफ्लेक र डाटाब्रिक्स बीचको मुख्य भिन्नताहरू
वास्तुकला
स्नोफ्लेक एएनएसआई SQL-आधारित सर्भरलेस प्रणाली हो जुन पूर्ण रूपमा फरक भण्डारण र गणना प्रक्रिया तहहरू छन्।
Snowflake मा प्रत्येक भर्चुअल वेयरहाउस (अर्थात, गणना क्लस्टर) ले सम्पूर्ण डेटा को एक उपसेट स्थानीय रूपमा भण्डारण गर्दछ जबकि प्रश्नहरू प्रदर्शन गर्न व्यापक समानान्तर प्रशोधन (MPP) प्रयोग गर्दछ।
आन्तरिक डाटा संगठन र क्लाउडमा भण्डारण गर्न सकिने कम्प्रेस्ड स्तम्भ ढाँचामा अप्टिमाइजेसनको लागि, स्नोफ्लेकले माइक्रो विभाजनहरू प्रयोग गर्दछ।
Snowflake ले फाइल साइज, कम्प्रेसन, संरचना, मेटाडेटा, तथ्याङ्कहरू, र अन्य डाटा वस्तुहरू सहित डाटा व्यवस्थापनका सबै पक्षहरूलाई कायम राख्छ जुन प्रयोगकर्ताहरूलाई तुरुन्तै देखिँदैन र SQL क्वेरीहरू मार्फत मात्र पहुँच गर्न सकिन्छ, यो सबै गर्न सक्षम बनाउँछ। स्वचालित रूपमा।
भर्चुअल गोदामहरू, जुन धेरै MPP नोडहरू मिलेर बनेको कम्प्युटेड क्लस्टरहरू हुन्, स्नोफ्लेक भित्र सबै प्रशोधन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
Snowflake र Databricks दुबै SaaS समाधान हुन्, तथापि, Databricks को आर्किटेक्चर धेरै फरक छ किनभने यो Spark मा निर्मित छ।
स्पार्क भनिने बहु-भाषा इन्जिन क्लाउडमा स्थापना गर्न सकिन्छ र एकल नोड वा क्लस्टरहरूमा आधारित हुन्छ। Databricks हाल AWS, GCP, र Azure को उपयोग गर्दछ, धेरै Snowflake जस्तै।
एक नियन्त्रण विमान र एक डाटा प्लेन यसको संरचना बनाउँछ। सबै प्रशोधित डाटा डाटा प्लेनमा समावेश छ, जबकि डाटाब्रिक्स सर्भरलेस कम्प्युटिङद्वारा व्यवस्थित गरिएका सबै ब्याकएन्ड सेवाहरू नियन्त्रण विमानमा पाइन्छ।
सर्भरलेस कम्प्युटिङले प्रशासकहरूलाई सर्भरलेस SQL एन्डपोइन्टहरू सिर्जना गर्न सक्षम बनाउँछ जुन पूर्ण रूपमा डाटाब्रिक्सद्वारा व्यवस्थित हुन्छ र तत्काल कम्प्युटिङ प्रस्ताव गर्दछ।
जबकि अन्य डाटाब्रिक्स गणनाहरूको बहुमतका लागि कम्प्युटेसनल स्रोतहरू क्लाउड खाता वा परम्परागत डाटा प्लेन भित्र साझेदारी गरिन्छ, यी स्रोतहरू सर्भरलेस डाटा प्लेनमा साझेदारी गरिन्छ।
Databricks को वास्तुकला धेरै महत्त्वपूर्ण भागहरु मिलेर बनेको छ:
- डाटाब्रिक्स डेल्टा ताल
- डाटाब्रिक्स डेल्टा इन्जिन
- MLFlow
डाटा संरचना
दुबै अर्ध-संरचित र संरचित फाइलहरू EDW मा आयात गर्नु अघि डाटालाई व्यवस्थित गर्न ETL उपकरणको आवश्यकता बिना स्नोफ्लेक प्रयोग गरेर बचत र अपलोड गर्न सकिन्छ।
स्नोफ्लेकले तुरुन्तै डाटालाई आफ्नै आन्तरिक, संगठित ढाँचामा रूपान्तरण गर्दछ जब डाटा पेश गरिन्छ। डेटा लेकको विपरित, स्नोफ्लेकलाई तपाइँले लोड गर्न र त्यससँग अन्तर्क्रिया गर्नु अघि तपाइँको असंरचित डेटालाई संरचना प्रदान गर्न आवश्यक पर्दैन।
डाटा प्रकारहरू सबै डाटाब्रिक्ससँग तिनीहरूको मूल ढाँचामा प्रयोग गर्न सकिन्छ। तपाईंको असंरचित डेटा संरचना दिनको लागि ताकि यसलाई स्नोफ्लेक जस्ता अन्य उपकरणहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ, तपाईंले डाटाब्रिक्सलाई ETL उपकरणको रूपमा पनि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।.
डाटाब्रिक्स र स्नोफ्लेक बीचको बहसमा, डाटा स्ट्रक्चरको सन्दर्भमा डाटाब्रिक्सले स्नोफ्लेकलाई जित्छ।
डाटा स्वामित्व
प्रशोधन र भण्डारण तहहरू स्नोफ्लेकमा छुट्याइएको छ, तिनीहरूलाई क्लाउडमा स्वतन्त्र रूपमा बढ्न अनुमति दिँदै। यसले संकेत गर्दछ कि तिनीहरू सबैले तपाइँको आवश्यकताहरूको आधारमा क्लाउडमा स्वतन्त्र रूपमा मापन गर्न सक्छन्।
यसबाट तपाईको आर्थिक लाभ हुनेछ। थप रूपमा, दुबै तहहरूको स्वामित्व राखिएको छ। स्नोफ्लेकले रोल-बेस्ड एक्सेस कन्ट्रोल (RBAC) प्रविधि प्रयोग गरेर डेटा र मेसिन स्रोतहरूमा पहुँच सुरक्षित गर्दछ।
Databricks को डाटा प्रोसेसिंग र भण्डारण तहहरू पूर्ण रूपमा decoupled छन्, Snowflake मा decoupled तहहरूको विपरीत।
प्रयोगकर्ताहरूले आफ्नो डेटा जहाँसुकै ढाँचामा राख्न सक्छन्, र डाटाब्रिक्सले यसलाई प्रभावकारी रूपमा ह्यान्डल गर्नेछ किनभने यसको प्राथमिक लक्ष्य डाटा अनुप्रयोग हो।
Databricks Databricks र Snowflake बीचको बहसमा स्पष्ट विजेता हो किनभने तपाईं यसलाई डाटा प्रशोधन गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
डेटा संरक्षण
टाइम ट्राभल र फेल-सेफ स्नोफ्लेकका दुई विशेष विशेषताहरू हुन्। स्नोफ्लेकको टाइम ट्राभल प्रकार्यले अद्यावधिक गर्नु अघि डाटालाई स्थितिमा राख्छ।
जबकि इन्टरप्राइज क्लाइन्टहरूले 90 दिन सम्मको समय दायरा रोज्न सक्छन्, समय यात्रा प्रायः एक दिनमा सीमित हुन्छ। डाटाबेस, स्कीमा र तालिकाहरूले यो क्षमता प्रयोग गर्न सक्छन्।
जब टाइम ट्राभल रिटेन्सन अवधि समाप्त हुन्छ, 7-दिनको असफल-सुरक्षित अवधि सुरु हुन्छ, जुन अघिल्लो डेटाको सुरक्षा र पुनर्स्थापना गर्न डिजाइन गरिएको हो।
Databricks स्नोफ्लेकको टाइम ट्राभल सुविधाले कसरी काम गर्छ, डेल्टा लेकले पनि त्यस्तै गर्छ। डेल्टा तालमा राखिएको डाटा स्वचालित रूपमा संस्करण भएको छ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई भविष्यको प्रयोगको लागि पहिलेको डाटा संस्करणहरू पुनःप्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ।.
डाटाब्रिक्स स्पार्कमा चल्छ, र स्पार्क वस्तु-स्तर भण्डारणमा बनाइएको हुनाले, डाटाब्रिक्सले वास्तवमा कुनै पनि डाटा भण्डारण गर्दैन।
यो यसको मुख्य फाइदा मध्ये एक हो। यसले यो पनि संकेत गर्दछ कि डाटाब्रिक्सले अन-प्रिमाइस प्रणालीहरूको लागि प्रयोग केसहरू ह्यान्डल गर्न सक्छ।
सुरक्षा
सबै डेटा स्नोफ्लेक भित्र आराममा स्वचालित रूपमा इन्क्रिप्ट गरिएको छ।
कन्ट्रोल प्लेन र डाटा प्लेन बीचको सबै संचार क्लाउड प्रदायकको निजी नेटवर्क भित्र हुन्छ, र डाटाब्रिक्स भित्र सुरक्षित गरिएका सबै डाटा सुरक्षित हुन्छन्।
दुबै विकल्पहरू RBAC (भूमिकामा आधारित पहुँच नियन्त्रण) प्रस्ताव गर्छन्। Snowflake र Databricks SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA, र GDPR सहित धेरै कानून र प्रमाणीकरणहरूको पालना गर्दछ।
जे होस्, डाटाब्रिक्सले AWS S3, Azure ब्लब भण्डारण जस्ता वस्तु-स्तर भण्डारणको शीर्षमा सञ्चालन गर्दछ, गुगल क्लाउड भण्डारण, आदि, यसमा स्नोफ्लेकको विपरीत भण्डारण तहको अभाव छ।
प्रदर्शन
कार्यसम्पादनको सन्दर्भमा, स्नोफ्लेक र डाटाब्रिक्सहरू त्यस्ता मौलिक रूपमा भिन्न समाधानहरू हुन् जुन तिनीहरूको तुलना गर्न निकै चुनौतीपूर्ण छ।
अलि फरक कथा प्रस्तुत गर्न प्रत्येक बेन्चमार्क परिमार्जन गर्न सम्भव छ। यसको उत्कृष्ट उदाहरण हो हाल अध्ययन TPC-DS बेन्चमार्क बारे Databricks द्वारा आयोजित।
हेड-टू-हेड तुलनाको सन्दर्भमा, स्नोफ्लेक र डाटाब्रिक्सले अलि फरक प्रयोगका केसहरूलाई समर्थन गर्दछ, र कुनै पनि अन्तर्निहित रूपमा अर्को भन्दा उच्च छैन।
स्नोफ्लेक, तथापि, अन्तरक्रियात्मक प्रश्नहरूको लागि एक राम्रो विकल्प हुन सक्छ किनकि यसले इन्जेसनको क्षणमा डेटा पहुँचको लागि सबै भण्डारणलाई अनुकूलन गर्दछ।
प्रकरण प्रयोग गर्नुहोस्
BI र SQL प्रयोग केसहरू Databricks र Snowflake द्वारा राम्रोसँग समर्थित छन्।
स्नोफ्लेकले JDBC र ODBC ड्राइभरहरू प्रदान गर्दछ जुन अन्य सफ्टवेयरसँग एकीकृत गर्न सरल छ।
ग्राहकहरूले कार्यक्रम व्यवस्थापन गर्नुपर्दैन भन्ने कुरालाई ध्यानमा राख्दै, यो प्रायः BI मा यसको प्रयोग-केसहरू र सीधा विश्लेषणात्मक प्लेटफर्म छनौट गर्ने व्यवसायहरूको लागि प्रसिद्ध छ।
डाटाब्रिक्सले जारी गरेको खुला स्रोत डेल्टा लेकले यस बीचमा उनीहरूको डाटा लेकमा स्थिरताको थप तह थप्छ। ग्राहकहरूले उत्कृष्ट प्रदर्शनको साथ डेल्टा तालमा SQL प्रश्नहरू पठाउन सक्छन्।
तिनीहरूको विविधता र उच्च प्रविधिलाई ध्यानमा राख्दै, Databricks तिनीहरूको प्रयोग-केसहरूका लागि प्रख्यात छ जसले विक्रेता लक-इनलाई कम गर्छ, ML वर्कलोडहरूको लागि राम्रोसँग उपयुक्त छ, र टेक दिग्गजहरूलाई सहयोग गर्दछ।
मूल्य निर्धारण
ग्राहकहरूसँग स्नोफ्लेकसँग चार इन्टरप्राइज-स्तर दृश्यहरूमा पहुँच छ। मानक, इन्टरप्राइज, व्यापार क्रिटिकल, र भर्चुअल निजी स्नोफ्लेक चार संस्करणहरू उपलब्ध छन्। सम्पूर्ण मूल्य जानकारी उपलब्ध छ यहाँ.
अर्कोतर्फ, Databricks द्वारा प्रस्तावित तीन व्यावसायिक मूल्य तहहरू आधारभूत, प्रिमियम, र उद्यम हुन्। तपाईं सम्पूर्ण मूल्य सूची सही हेर्न सक्नुहुन्छ यहाँ.
निष्कर्ष
उत्कृष्ट डेटा विश्लेषण उपकरणहरूमा स्नोफ्लेक र डाटाब्रिक्स समावेश छन्।
त्यहाँ प्रत्येकको फाइदा र बेफाइदाहरू छन्। प्रयोग ढाँचा, डेटा भोल्युमहरू, वर्कलोडहरू, र डेटा रणनीति सबै खेलमा आउँछन् जब तपाइँको व्यवसायको लागि कुन प्लेटफर्म आदर्श हो भन्ने निर्णय गर्दा।
Snowflake SQL को साथ अनुभवी र सामान्य डेटा रूपान्तरण र विश्लेषणको लागि राम्रो उपयुक्त छ।
स्ट्रिमिङ, एमएल, एआई, र डाटा साइंस वर्कलोडहरू डाटाब्रिक्सका लागि राम्रो उपयुक्त छन् किनभने यसको स्पार्क इन्जिनले धेरै भाषाहरूको प्रयोगलाई समर्थन गर्दछ।
अन्य भाषाहरूसँग समात्नको लागि, स्नोफ्लेकले पाइथन, जाभा र स्कालाका लागि समर्थन प्रस्तुत गरेको छ।
कतिपयले दावी गर्छन् कि स्नोफ्लेकले सेवनको समयमा भण्डारणलाई कम गर्छ, त्यसैले यो अन्तरक्रियात्मक प्रश्नहरूको लागि उत्कृष्ट छ।
थप रूपमा, यो रिपोर्टहरू र ड्यासबोर्डहरू उत्पादन गर्न र BI कार्यभारहरू प्रबन्ध गर्नमा उत्कृष्ट छ। डाटा गोदामको सन्दर्भमा, यसले राम्रो प्रदर्शन गर्दछ।
यद्यपि, केहि प्रयोगकर्ताहरूले नोट गरेका छन् कि यसले ठूलो डाटा मात्राको साथ पीडित छ, जस्तै स्ट्रिमिङ अनुप्रयोगहरूमा देखिएका। डेटा भण्डारण कौशलमा आधारित प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धामा स्नोफ्लेक विजयी हुन्छ।
यद्यपि, Databricks वास्तवमा डाटा गोदाम होइन। यसको डाटा प्लेटफर्म अधिक व्यापक छ र Snowflake मा उच्च ELT, डाटा विज्ञान, र मेसिन लर्निंग क्षमताहरू छन्।
प्रयोगकर्ताहरूले व्यवस्थित वस्तु भण्डारणको लागत नियन्त्रण गर्दैनन् जहाँ तिनीहरूले आफ्नो डेटा भण्डारण गर्छन्। डाटा लेक र डाटा प्रोसेसिङ मुख्य विषय हो।
यद्यपि, यो विशेष गरी डाटा वैज्ञानिकहरू र अत्यन्त कुशल विश्लेषकहरूमा लक्षित छ।
निष्कर्षमा, Databricks प्राविधिक दर्शकहरूको लागि विजयी हुन्छ। प्राविधिक रूपमा जानकार र गैर-प्राविधिक रूपमा जानकार प्रयोगकर्ताहरूले सजिलैसँग स्नोफ्लेक प्रयोग गर्न सक्छन्।
लगभग सबै डाटा व्यवस्थापन सुविधाहरू जुन स्नोफ्लेकले प्रस्ताव गर्दछ Databricks र अन्य धेरै मार्फत उपलब्ध छन्। तर यसलाई सञ्चालन गर्न अझ गाह्रो छ, उच्च शिक्षा कर्भ समावेश छ, र थप मर्मत आवश्यक छ।
यद्यपि, यसले डाटा वर्कलोड र भाषाहरूको धेरै ठूलो दायरा ह्यान्डल गर्न सक्छ। र जो Apache Spark सँग परिचित छन् डेटाब्रिक्स तिर झुक्नेछन्।
Snowflake सेटअपहरू, डेटा विज्ञान विवरणहरू, वा म्यानुअल सेटअपमा फसेको बिना राम्रो डेटा गोदाम र विश्लेषण प्लेटफर्म द्रुत रूपमा स्थापना गर्न चाहने ग्राहकहरूको लागि राम्रो उपयुक्त छ।
यो स्नोफ्लेक एक साधारण उपकरण वा नयाँ प्रयोगकर्ताहरूको लागि हो भनेर दाबी गर्न पनि होइन। हुँदै हैन।
यो Databricks जत्तिकै उच्च-अन्त होइन; त्यो प्लेटफर्म जटिल डाटा इन्जिनियरिङ्, ETL, डाटा विज्ञान, र स्ट्रिमिङ अनुप्रयोगहरूको लागि अधिक उपयुक्त छ।
स्नोफ्लेक विश्लेषणका लागि डाटा गोदाम हो जसले उत्पादन डाटा भण्डार गर्दछ। थप रूपमा, यो सानो सुरु गर्न र बिस्तारै र्याम्प अप गर्न चाहने व्यक्तिहरूका लागि साथै नौसिखियाहरूका लागि लाभदायक छ।
जवाफ छाड्नुस्