Vanwege het groeiende belang van data-analyse en databeheer voor ondernemingen, is een vergelijking van de dataplatforms Snowflake en Databricks noodzakelijk voor de huidige markt.
Organisaties hebben een mechanisme nodig om alle gegevens te verzamelen die ze nodig hebben om te evalueren op één locatie, waar het klaar kan zijn voor datamining naarmate de hoeveelheid te bestuderen gegevens geleidelijk groeit.
Zonder twijfel zijn de veelgeprezen cloudgebaseerde datasystemen Snowflake en Databricks beide marktleiders. Welk dataplatform is echter ideaal voor uw bedrijf?
De kwantiteit, snelheid en kwaliteit die business intelligence-applicaties nodig hebben, worden allemaal geleverd door Snowflake en Databricks.
Hoewel er verschillen zijn, zijn er ook tal van parallellen. Ze hebben een duidelijke oriëntatie, wat duidelijk is bij nauwkeurige inspectie.
De oprichters van Apache Spark richtten het bedrijfssoftwarebedrijf Databricks op.
Het staat bekend om het samensmelten van de beste aspecten van datameren en datawarehouses in een Lakehouse-architectuur.
Datawarehousing-bedrijf Snowflake biedt cloudgebaseerde opslag- en toegangsservices met minimale moeite. Het vestigt zijn reputatie als een oplossing die veilige toegang tot uw gegevens biedt en bijna weinig onderhoud vereist.
Dit artikel biedt u een gedetailleerde vergelijking van Snowflake Vs. Databricks en legt de voordelen van elk product uit, zodat u kunt beslissen welk product het beste bij uw bedrijf past. Laten we beginnen met hun introductie.
Wat is Sneeuwvlok?
Snowflake is een volledig beheerde service die klanten een vrijwel onbeperkte schaalbaarheid van gelijktijdige workloads biedt voor eenvoudige gegevensintegratie, laden, analyseren en delen.
Data Lakes, Data Engineering, Data Application Development, Data Science en veilig gebruik van gedeelde data zijn enkele van de typische toepassingen.
Computing en opslag worden op natuurlijke wijze gescheiden door het onderscheidende ontwerp van Snowflake.
Met behulp van deze architectuur kunt u praktisch al uw gebruikers en dataworkloads toegang geven tot een enkele kopie van uw data zonder nadelige prestatie-effecten te ondervinden.
Voor een consistente gebruikerservaring stelt Snowflake u in staat uw data-oplossing onzichtbaar uit te voeren over verschillende locaties en Clouds.
Door de complexiteit van de onderliggende Cloud-infrastructuren weg te nemen, maakt Snowflake het haalbaar.
De Snowflake Data Marketplace, die veel opties biedt om met duizenden Snowflake-klanten te communiceren, geeft je ook toegang tot gedeelde datasets en dataservices.
Voordelen
- Effectievere datagestuurde besluitvorming: Met Snowflake kunt u datasilo's elimineren en iedereen in het bedrijf toegang geven tot nuttige inzichten. Dit is een cruciale eerste stap in het verbeteren van partnerrelaties, het optimaliseren van prijzen, het verlagen van de operationele kosten, het vergroten van de verkoopeffectiviteit en vele andere dingen.
- Verbeter de snelheid en kwaliteit van analyses: U kunt uw analysepijplijn versterken met Snowflake door over te schakelen van nachtelijke batchladingen naar realtime gegevensstromen. Door iedereen in uw bedrijf veilige, gelijktijdige en gecontroleerde toegang tot uw datawarehouse te geven, kunt u de kwaliteit van analyses op het werk verbeteren. Dit vermindert de kosten en handarbeid, waardoor bedrijven middelen optimaal kunnen verdelen om het inkomen te maximaliseren.
- Gegevensuitwisseling met maatwerk: U kunt uw eigen gegevensuitwisseling met Snowflake creëren, zodat u op een veilige manier live, gereguleerde gegevens kunt verzenden. Bovendien dient het als een motivatie om sterkere dataverbindingen met partners, klanten en andere bedrijfseenheden te ontwikkelen. Het bereikt dit door een 360-gradenperspectief van uw consument te verkrijgen, dat informatie biedt over belangrijke klantkenmerken, waaronder interesses, beroep en nog veel meer.
- Grotere product- en gebruikerservaringen: U kunt gebruikersgedrag en productgebruik beter begrijpen met Snowflake op zijn plaats. Bovendien kunt u de volledige dataset gebruiken om klanten tevreden te stellen, uw productlijn aanzienlijk te verbeteren en datawetenschapsinnovatie te bevorderen.
- Sterke beveiliging: Alle compliance- en cyberbeveiligingsgegevens kunnen worden gecentraliseerd in een beveiligd datameer. De snelle reactie op incidenten wordt gegarandeerd door sneeuwvlokdatameren. Door enorme hoeveelheden loggegevens op één plek te combineren en snel de loggegevens van jaren te evalueren, krijgt u een volledig beeld van een gebeurtenis. Semi-gestructureerde logboeken en gestructureerde bedrijfsgegevens kunnen nu worden gecombineerd in één datameer. Zonder enige indexering stelt Snowflake u in staat uw voet tussen de deur te krijgen, terwijl het eenvoudig wordt om gegevens te bewerken en te wijzigen nadat deze zijn geïmporteerd.
Wat is Databricks?
Databricks is een cloudgebaseerd dataplatform aangedreven door Apache Spark. Het richt zich voornamelijk op Big Data Analytics en Samenwerking.
U kunt een volledige Data Science-werkruimte bieden voor: Bedrijfsanalisten, datawetenschappers en data-ingenieurs om te communiceren met behulp van Databricks' Machine Learning Runtime, gecontroleerde ML-stroom en Collaborative Notebooks.
Dataframes en Spark SQL-bibliotheken, waarmee je om kunt gaan met gestructureerde data, zijn ondergebracht bij Databricks.
Naast het helpen bij het maken van Artificial Intelligence oplossingen maakt Databricks het eenvoudig om conclusies te trekken uit uw huidige data.
Daarnaast biedt Databricks een verscheidenheid aan bibliotheken voor: machine learning, waaronder Tensorflow, Pytorch en anderen, voor het bouwen en trainen van machine learning-modellen.
Een breed scala aan zakelijke klanten gebruikt Databricks om enorme productieprocessen uit te voeren in een grote verscheidenheid aan gebruiksscenario's en sectoren, waaronder gezondheidszorg, media en entertainment, financiële dienstverlening, detailhandel en nog veel meer.
Voordelen
- Delta meer: Databricks heeft een transactionele opslaglaag die open-source is en ontworpen is voor gebruik gedurende de hele levenscyclus van gegevens. Deze laag kan worden gebruikt om gegevensschaalbaarheid en betrouwbaarheid te bieden aan uw huidige datameer.
- Interactieve notitieboeken: U kunt snel toegang krijgen tot uw gegevens, deze analyseren, modellen bouwen met anderen en nieuwe, nuttige inzichten delen als u over de juiste tools en taal beschikt. Scala, R, SQL en Python zijn slechts enkele van de talen die door Databricks worden ondersteund.
- machine learning: Met behulp van geavanceerde frameworks zoals Tensorflow, Scikit-Learn en Pytorch geeft Databricks u met één klik toegang tot vooraf geconfigureerde Machine Learning-omgevingen. U kunt experimenten delen en bewaken, modellen samen beheren en runs repliceren, allemaal vanuit één centrale opslagplaats.
- Verbeterde vonkmotor: U kunt de nieuwste versies van Apache Spark krijgen met Databricks. Ook diverse Open-source bibliotheken kunnen naadloos worden geïntegreerd met Databricks. Je kunt snel clusters opzetten en een volledig beheerde Apache Spark-omgeving creëren als je toegang hebt tot de beschikbaarheid en schaalbaarheid van meerdere Cloud service providers. Clusters kunnen worden geconfigureerd, ingesteld en verfijnd met Databricks zonder dat voortdurende monitoring nodig is om optimale prestaties en betrouwbaarheid te behouden.
Belangrijkste verschillen tussen Snowflake en Databricks
Architectuur
Snowflake is een op ANSI SQL gebaseerd serverloos systeem met totaal verschillende opslag- en rekenverwerkingslagen.
Elk virtueel magazijn (dwz rekencluster) in Snowflake slaat een subset van de hele dataset lokaal op, terwijl massaal parallelle verwerking (MPP) wordt gebruikt om query's uit te voeren.
Voor interne gegevensorganisatie en optimalisatie naar een gecomprimeerd kolomformaat dat in de cloud kan worden opgeslagen, maakt Snowflake gebruik van micropartities.
Het feit dat Snowflake alle aspecten van gegevensbeheer onderhoudt, inclusief bestandsgrootte, compressie, structuur, metadata, statistieken en andere gegevensitems die niet onmiddellijk zichtbaar zijn voor gebruikers en alleen toegankelijk zijn via SQL-query's, maakt dit alles mogelijk automatisch.
Virtuele magazijnen, dit zijn rekenclusters die uit veel MPP-knooppunten bestaan, worden gebruikt om alle verwerkingen binnen Snowflake uit te voeren.
Snowflake en Databricks zijn beide SaaS-oplossingen, maar de architectuur van Databricks is heel anders omdat deze op Spark is gebouwd.
Een meertalige engine genaamd Spark kan in de cloud worden geïnstalleerd en is gebaseerd op enkele knooppunten of clusters. Databricks gebruikt momenteel AWS, GCP en Azure, net als Snowflake.
Een besturingsvlak en een gegevensvlak vormen de structuur. Alle verwerkte gegevens bevinden zich in het datavlak, terwijl alle backend-services die door Databricks Serverless computing worden beheerd, zich in het controlevlak bevinden.
Serverloos computergebruik stelt beheerders in staat serverloze SQL-eindpunten te creëren die volledig worden beheerd door Databricks en direct computergebruik bieden.
Terwijl de computerbronnen voor de meeste andere Databricks-berekeningen worden gedeeld binnen het cloudaccount of het traditionele datavlak, worden deze bronnen gedeeld in een serverloos datavlak.
De architectuur van Databricks bestaat uit een aantal belangrijke onderdelen:
- Databricks Deltameer
- Databricks Delta-engine
- MLlow
Data structuur
Zowel semi-gestructureerde als gestructureerde bestanden kunnen worden opgeslagen en geüpload met Snowflake zonder dat een ETL-tool nodig is om de gegevens eerst te ordenen voordat ze in de EDW worden geïmporteerd.
Snowflake converteert de gegevens onmiddellijk naar zijn eigen interne, georganiseerde formaat wanneer de gegevens worden ingediend. In tegenstelling tot een Data Lake hoeft u bij Snowflake geen structuur aan te brengen in uw ongestructureerde gegevens voordat u deze kunt laden en ermee kunt werken.
De gegevenstypen kunnen allemaal worden gebruikt met Databricks in hun oorspronkelijke formaat. Om uw ongestructureerde gegevensstructuur te geven zodat deze door andere tools zoals Snowflake kan worden gebruikt, kunt u Databricks zelfs als ETL-tool gebruiken.
In het debat tussen Databricks en Snowflake prevaleert Databricks over Snowflake in termen van datastructuur.
Gegevensbezit
Verwerkings- en opslaglagen zijn gescheiden in Snowflake, waardoor ze onafhankelijk kunnen groeien in de cloud. Dit geeft aan dat ze allemaal onafhankelijk kunnen schalen in de Cloud op basis van uw vereisten.
Uw financiën zullen hiervan profiteren. Bovendien blijft het eigendom van beide lagen behouden. Snowflake beveiligt de toegang tot gegevens en machinebronnen met behulp van de op rollen gebaseerde toegangsbeheertechniek (RBAC).
De dataverwerkings- en opslaglagen van Databricks zijn volledig ontkoppeld, in tegenstelling tot de ontkoppelde lagen in Snowflake.
Gebruikers kunnen hun gegevens overal plaatsen, in elk formaat, en Databricks zal er effectief mee omgaan omdat het primaire doel de toepassing van gegevens is.
Databricks is de duidelijke winnaar in het debat tussen Databricks en Snowflake omdat je het gewoon kunt gebruiken om de gegevens te verwerken.
Data Protection
Tijdreizen en Fail-safe zijn twee speciale kenmerken van Snowflake. De Time Travel-functie van Snowflake houdt gegevens in een staat voordat ze worden bijgewerkt.
Terwijl Enterprise-klanten een periode van maximaal 90 dagen kunnen kiezen, is tijdreizen vaak beperkt tot één dag. Databases, schema's en tabellen kunnen allemaal gebruikmaken van deze mogelijkheid.
Wanneer de bewaartermijn voor tijdreizen afloopt, begint een fail-safe periode van 7 dagen, die is ontworpen om eerdere gegevens te beschermen en te herstellen.
Databricks Net zoals de Time Travel-functie van Snowflake werkt, doet Delta Lake dat ook. Gegevens die in Delta Lake worden bewaard, hebben automatisch een versie, zodat gebruikers eerdere gegevensversies kunnen ophalen voor toekomstig gebruik.
Databricks draait op Spark en aangezien Spark is gebouwd op opslag op objectniveau, slaat Databricks nooit echt gegevens op.
Dit is een van de belangrijkste voordelen. Dit houdt ook in dat Databricks use cases voor on-premise systemen zou kunnen behandelen.
Security
Alle gegevens worden automatisch versleuteld in Snowflake.
Alle communicatie tussen het controlevlak en het datavlak vindt plaats binnen het privénetwerk van de cloudprovider en alle gegevens die binnen Databricks worden opgeslagen, zijn beveiligd.
Beide opties bieden RBAC (rolgebaseerde toegangscontrole). Snowflake en Databricks houden zich aan verschillende wetten en certificeringen, waaronder SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA en AVG.
Omdat Databricks echter bovenop opslag op objectniveau werkt, zoals AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Opslag, etc., het mist een opslaglaag in tegenstelling tot Snowflake.
Performance
Wat de prestaties betreft, zijn Snowflake en Databricks zulke radicaal verschillende oplossingen dat het een hele uitdaging is om ze te vergelijken.
Het is mogelijk om elke benchmark te wijzigen om een iets ander verhaal te presenteren. Een perfect voorbeeld hiervan is de recente studie uitgevoerd door Databricks over de TPC-DS benchmark.
In termen van een directe vergelijking ondersteunen Snowflake en Databricks enigszins verschillende gebruiksscenario's, en geen enkele is inherent superieur aan de andere.
Snowflake kan echter een voorkeursoptie zijn voor interactieve query's, omdat het alle opslag optimaliseert voor gegevenstoegang op het moment van inname.
Use Case
BI- en SQL-gebruiksscenario's worden goed ondersteund door Databricks en Snowflake.
Snowflake biedt JDBC- en ODBC-stuurprogramma's die eenvoudig te integreren zijn met andere software.
Aangezien klanten het programma niet hoeven te beheren, staat het vooral bekend om zijn use-cases in BI en voor bedrijven die kiezen voor een eenvoudig analytisch platform.
Het open-source Delta Lake dat Databricks heeft uitgebracht, voegt in de tussentijd een extra stabiliteitslaag toe aan hun Data Lake. Klanten kunnen met geweldige prestaties SQL-query's naar Delta Lake sturen.
Gezien hun verscheidenheid en superieure technologie staat Databricks bekend om hun use-cases die vendor lock-in minimaliseren, beter geschikt zijn voor ML-workloads en technische giganten helpen.
Prijzen
Klanten hebben met Snowflake toegang tot vier weergaven op ondernemingsniveau. Standard, Enterprise, Business Critical en Virtual Private Snowflake zijn de vier beschikbare versies. De hele prijsinformatie is beschikbaar! hier.
Aan de andere kant zijn de drie commerciële prijsniveaus die door Databricks worden aangeboden, basic, premium en enterprise. U kunt de hele prijslijst rechts bekijken hier.
Conclusie
Uitstekende tools voor gegevensanalyse zijn Snowflake en Databricks.
Er zijn voor- en nadelen aan elk. Gebruikspatronen, datavolumes, workloads en datastrategie spelen allemaal een rol bij de beslissing welk platform ideaal is voor uw bedrijf.
Snowflake is beter geschikt voor mensen die ervaring hebben met SQL en voor typische gegevenstransformatie en -analyse.
Streaming-, ML-, AI- en datawetenschapsworkloads zijn beter geschikt voor Databricks vanwege de Spark-engine, die het gebruik van meerdere talen ondersteunt.
Om bij te blijven met andere talen, heeft Snowflake ondersteuning voor Python, Java en Scala geïntroduceerd.
Sommigen beweren dat Snowflake de opslag tijdens intake minimaliseert, dus het is superieur voor interactieve vragen.
Bovendien is het uitstekend in het produceren van rapporten en dashboards en het beheren van BI-workloads. Qua datawarehouse presteert het goed.
Sommige gebruikers hebben echter opgemerkt dat het last heeft van grote hoeveelheden gegevens, zoals die te zien zijn in streaming-applicaties. Snowflake zegeviert in een directe competitie op basis van datawarehousing-vaardigheden.
Databricks is echter niet echt een datawarehouse. Het dataplatform is uitgebreider en heeft superieure ELT-, datawetenschaps- en machine learning-mogelijkheden voor Snowflake.
Gebruikers hebben geen controle over de kosten van beheerde objectopslag waar ze hun gegevens opslaan. Het datameer en de gegevensverwerking zijn de belangrijkste onderwerpen.
Het is echter specifiek gericht op datawetenschappers en uiterst bekwame analisten.
Kortom, Databricks triomfeert voor een technisch publiek. Zowel technisch onderlegde als niet-technisch onderlegde gebruikers kunnen Snowflake gemakkelijk gebruiken.
Bijna alle functies voor gegevensbeheer die Snowflake biedt, zijn beschikbaar via Databricks en nog veel meer. Maar het is moeilijker te bedienen, brengt een hoge leercurve met zich mee en heeft meer onderhoud nodig.
Het kan echter een veel groter scala aan gegevensworkloads en -talen aan. En degenen die bekend zijn met Apache Spark zullen neigen naar Databricks.
Snowflake is beter geschikt voor klanten die snel een goed datawarehouse en analyseplatform willen installeren zonder te verzanden in setups, datawetenschapsdetails of handmatige setup.
Dit wil ook niet beweren dat Snowflake een eenvoudige tool is of voor nieuwe gebruikers. Helemaal niet.
Het is niet zo high-end als Databricks; dat platform is meer geschikt voor gecompliceerde data-engineering, ETL, datawetenschap en streaming-applicaties.
Snowflake is een datawarehouse voor analyses waarin productiegegevens worden opgeslagen. Bovendien is het gunstig voor mensen die klein willen beginnen en geleidelijk willen groeien, maar ook voor beginners.
Laat een reactie achter