Datorită importanței tot mai mari a analizei și a gestionării datelor pentru întreprinderi, o comparație a platformelor de date Snowflake și Databricks este necesară pentru piața actuală.
Organizațiile au nevoie de un mecanism care să adune toate datele de care au nevoie pentru a le evalua într-o singură locație, unde acestea pot fi pregătite pentru extragerea datelor, pe măsură ce cantitatea de date care trebuie studiată crește treptat.
Fără îndoială, apreciatele sisteme de date bazate pe cloud Snowflake și Databricks sunt ambele lideri în industrie. Totuși, care platformă de date este ideală pentru compania dvs.?
Cantitatea, viteza și calitatea de care au nevoie aplicațiile de business intelligence sunt toate furnizate de Snowflake și Databricks.
Deși există variații, există și o mulțime de paralele. Au o orientare distinctă, care este evidentă atunci când sunt inspectate îndeaproape.
Fondatorii Apache Spark au înființat afacerea de software pentru întreprinderi Databricks.
Este renumit pentru fuzionarea celor mai mari aspecte ale lacurilor de date și depozite de date într-o arhitectură lakehouse.
Compania de depozitare de date Snowflake oferă servicii de stocare și acces bazate pe cloud cu o problemă minimă. Își stabilește statutul de soluție care oferă acces securizat la datele dvs., necesitând aproape puțină întreținere.
Acest articol vă oferă o comparație detaliată a Snowflake vs. Databricks și explică beneficiile fiecărui produs, astfel încât să puteți decide care este cel mai bun pentru afacerea dvs. Să începem cu introducerea lor.
Ce este Fulg de nea?
Snowflake este un serviciu complet gestionat care oferă clienților o scalabilitate aproape nelimitată a sarcinilor de lucru concurente pentru integrarea, încărcarea, analizarea și partajarea simplă a datelor.
Lacurile de date, ingineria datelor, dezvoltarea aplicațiilor de date, știința datelor și consumul în siguranță al datelor partajate sunt câteva dintre utilizările sale tipice.
Calcularea și stocarea sunt separate în mod natural de designul distinctiv al lui Snowflake.
Cu ajutorul acestei arhitecturi, puteți oferi practic tuturor utilizatorilor și încărcăturilor de lucru de date acces la o singură copie a datelor dvs. fără a suferi efecte negative asupra performanței.
Pentru o experiență de utilizator consistentă, Snowflake vă permite să executați soluția de date în mod invizibil în diferite locații și nori.
Îndepărtând complexitatea infrastructurilor cloud subiacente, Snowflake face acest lucru fezabil.
Piața de date Snowflake, care oferă multe opțiuni pentru a interacționa cu mii de clienți Snowflake, vă permite, de asemenea, să accesați seturi de date și servicii de date partajate.
DESCRIERE
- Luare a deciziilor mai eficientă bazată pe date: Cu Snowflake, puteți elimina silozurile de date și puteți oferi tuturor celor din afacere acces la informații utile. Acesta este un pas inițial crucial în îmbunătățirea relațiilor cu partenerii, optimizarea prețurilor, reducerea cheltuielilor asociate cu operațiunile, creșterea eficienței vânzărilor și multe alte lucruri.
- Îmbunătățiți viteza și calitatea Analytics: Vă puteți consolida conducta de analiză cu Snowflake trecând de la încărcările de lot pe noapte la fluxuri de date în timp real. Permițând tuturor celor din afacerea dvs. acces sigur, concurent și controlat la depozitul dvs. de date, puteți îmbunătăți calitatea analizei la locul de muncă. Acest lucru reduce cheltuielile și munca manuală, permițând firmelor să distribuie resursele în mod optim pentru a maximiza veniturile.
- Schimb de date cu personalizare: Vă puteți crea propriul schimb de date cu Snowflake, permițându-vă să transmiteți date în direct, reglementate într-un mod sigur. În plus, servește ca o motivație pentru a dezvolta conexiuni de date mai puternice cu parteneri, clienți și alte unități de afaceri. Realizează acest lucru obținând o perspectivă de 360 de grade a consumatorului dvs., care oferă informații despre caracteristicile importante ale clientului, inclusiv interese, ocupație și multe altele.
- Experiențe mai bune pentru produse și utilizatori: Puteți înțelege mai bine comportamentul utilizatorului și utilizarea produsului cu Snowflake. În plus, puteți utiliza întregul set de date pentru a satisface clienții, pentru a vă îmbunătăți semnificativ linia de produse și pentru a promova inovația în domeniul științei datelor.
- Securitate puternică: Toate datele privind conformitatea și securitatea cibernetică pot fi centralizate într-un lac de date securizat. Reacția rapidă la incident este garantată de lacurile de date ale fulgilor de zăpadă. Combinând cantități masive de date de jurnal într-un singur loc și evaluarea rapidă a datelor de jurnal de ani de zile, vă permite să obțineți o imagine completă a unui eveniment. Jurnalele semi-structurate și datele structurate ale întreprinderii pot fi acum combinate într-un singur lac de date. Fără nicio indexare, Snowflake vă permite să puneți piciorul în ușă, simplificând în același timp editarea și modificarea datelor odată ce acestea au fost importate.
Ce este cărămizi de date?
Databricks este o platformă de date bazată pe cloud condusă de Apache Spark. Se concentrează în special pe Big Data Analytics și colaborare.
Puteți oferi un spațiu de lucru complet pentru Data Science pentru Analiști de afaceri, Oamenii de știință de date și inginerii de date să interacționeze folosind Databricks Machine Learning Runtime, controlat ML Flow și Collaborative Notebooks.
Cadrele de date și bibliotecile Spark SQL, care vă permit să vă ocupați de date structurate, sunt găzduite la Databricks.
Pe lângă faptul că te ajută să creezi Inteligenta Artificiala soluții, Databricks simplifică tragerea de concluzii din datele dvs. actuale.
În plus, Databricks oferă o varietate de biblioteci pentru masina de învățare, inclusiv Tensorflow, Pytorch și altele, pentru construirea și formarea modelelor de învățare automată.
O gamă largă de clienți de afaceri utilizează Databricks pentru a desfășura procese de producție masive într-o mare varietate de cazuri de utilizare și sectoare, inclusiv asistență medicală, media și divertisment, servicii financiare, retail și multe altele.
DESCRIERE
- Lacul Delta: Databricks are un strat de stocare tranzacțional care este open-source și conceput pentru a fi utilizat pe întreg ciclul de viață al datelor. Acest strat poate fi folosit pentru a oferi scalabilitate și fiabilitate a datelor lacului dvs. de date actual.
- Caiete interactive: Puteți să vă accesați rapid datele, să le analizați, să construiți modele cu alții și să împărtășiți informații noi și utile atunci când aveți instrumentele și limbajul potrivit. Scala, R, SQL și Python sunt doar câteva dintre limbile care sunt acceptate de Databricks.
- Invatare mecanica: Cu ajutorul cadrelor de ultimă oră, cum ar fi Tensorflow, Scikit-Learn și Pytorch, Databricks vă oferă acces printr-un singur clic la mediile de învățare automată preconfigurate. Puteți partaja și monitoriza experimentele, puteți gestiona modele împreună și puteți replica rulări, toate dintr-un singur depozit central.
- Motor Spark îmbunătățit: Puteți obține cele mai recente versiuni de Apache Spark folosind Databricks. Diverse biblioteci open-source pot fi, de asemenea, integrate perfect cu Databricks. Puteți configura rapid clustere și puteți crea un mediu Apache Spark complet gestionat dacă aveți acces la disponibilitatea și scalabilitatea mai multor furnizori de servicii Cloud. Clusterele pot fi configurate, configurate și ajustate cu Databricks fără a fi nevoie de monitorizare continuă pentru a menține performanța și fiabilitatea optime.
Diferențele de bază dintre Snowflake și Databricks
Arhitectură
Snowflake este un sistem fără server bazat pe SQL ANSI, cu straturi de stocare și procesare a calculelor complet distincte.
Fiecare depozit virtual (adică, cluster de calcul) din Snowflake stochează un subset al întregului set de date local, folosind procesarea masiv paralelă (MPP) pentru a efectua interogări.
Pentru organizarea și optimizarea internă a datelor într-un format de coloană comprimat care poate fi stocat în cloud, Snowflake folosește micro partiții.
Faptul că Snowflake menține toate aspectele gestionării datelor, inclusiv dimensiunea fișierului, compresia, structura, metadatele, statisticile și alte elemente de date care nu sunt imediat vizibile pentru utilizatori și care pot fi accesate numai prin interogări SQL, permite toate acestea să fie realizate. automat.
Depozitele virtuale, care sunt clustere calculate formate din multe noduri MPP, sunt folosite pentru a face toate procesările în Snowflake.
Snowflake și Databricks sunt ambele soluții SaaS, cu toate acestea, arhitectura Databricks este foarte diferită, deoarece este construită pe Spark.
Un motor în mai multe limbi numit Spark poate fi instalat în cloud și se bazează pe noduri sau clustere unice. Databricks utilizează în prezent AWS, GCP și Azure, la fel ca Snowflake.
Un plan de control și un plan de date alcătuiesc structura acestuia. Toate datele procesate sunt conținute în planul de date, în timp ce toate serviciile backend gestionate de Databricks Serverless computing se găsesc în planul de control.
Calculul fără server le permite administratorilor să creeze puncte finale SQL fără server, care sunt gestionate integral de Databricks și oferă calcul instantaneu.
În timp ce resursele de calcul pentru majoritatea altor calcule Databricks sunt partajate în interiorul contului cloud sau în planul de date tradițional, aceste resurse sunt partajate într-un plan de date Serverless.
Arhitectura Databricks este alcătuită din mai multe părți importante:
- Databricks Delta Lake
- Motorul Databricks Delta
- MLFlow
Structură de date
Atât fișierele semi-structurate, cât și cele structurate pot fi salvate și încărcate folosind Snowflake, fără a fi nevoie de un instrument ETL pentru a aranja mai întâi datele înainte de a le importa în EDW.
Snowflake convertește instantaneu datele în propriul format intern, organizat atunci când datele sunt trimise. Spre deosebire de un Data Lake, Snowflake nu are nevoie să oferiți structură datelor dvs. nestructurate înainte de a putea încărca și interacționa cu ele.
Toate tipurile de date pot fi utilizate cu Databricks în formatul lor original. Pentru a oferi o structură de date nestructurată, astfel încât să poată fi utilizată de alte instrumente precum Snowflake, puteți chiar să utilizați Databricks ca instrument ETL.
În dezbaterea dintre Databricks și Snowflake, Databricks prevalează asupra Snowflake în ceea ce privește Structura datelor.
Proprietatea datelor
Straturile de procesare și stocare sunt separate în Snowflake, permițându-le să crească independent pe nor. Acest lucru indică faptul că toate se pot scala independent în Cloud, în funcție de cerințele dvs.
Finanțele tale vor beneficia de asta. În plus, proprietatea ambelor straturi este păstrată. Snowflake securizează accesul la date și la resursele mașinii utilizând tehnica de control al accesului bazat pe rol (RBAC).
Straturile de procesare și stocare a datelor ale Databricks sunt complet decuplate, spre deosebire de straturile decuplate din Snowflake.
Utilizatorii își pot pune datele oriunde, în orice format, iar Databricks le va gestiona eficient, deoarece scopul său principal este aplicarea datelor.
Databricks este câștigătorul clar în dezbaterea dintre Databricks și Snowflake, deoarece îl puteți folosi pur și simplu pentru a procesa datele.
Protejarea datelor
Călătoria în timp și Fail-safe sunt două caracteristici speciale ale Snowflake. Funcția de călătorie în timp a Snowflake păstrează datele într-o stare înainte de actualizare.
În timp ce clienții Enterprise pot alege un interval de timp de până la 90 de zile, călătoria în timp este adesea limitată la o zi. Bazele de date, schemele și tabelele pot folosi toate această capacitate.
Când expiră termenul de păstrare Time Travel, începe o perioadă de siguranță de 7 zile, care este concepută pentru a proteja și a restaura datele anterioare.
Databricks Similar cu modul în care funcționează caracteristica Călătorie în timp a lui Snowflake, și Delta Lake funcționează. Datele păstrate în Delta Lake sunt versionate automat, permițând utilizatorilor să recupereze versiuni de date anterioare pentru utilizare ulterioară.
Databricks rulează pe Spark și, deoarece Spark este construit pe stocare la nivel de obiect, Databricks nu stochează niciodată cu adevărat date.
Acesta este unul dintre principalele sale avantaje. Acest lucru implică, de asemenea, că Databricks ar putea gestiona cazuri de utilizare pentru sistemele on-premise.
Securitate
Toate datele sunt criptate automat în repaus în Snowflake.
Toate comunicațiile dintre planul de control și planul de date au loc în rețeaua privată a furnizorului de cloud, iar toate datele salvate în Databricks sunt securizate.
Ambele opțiuni oferă RBAC (control de acces bazat pe roluri). Snowflake și Databricks respectă mai multe legi și certificări, inclusiv SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA și GDPR.
Cu toate acestea, deoarece Databricks funcționează pe deasupra stocării la nivel de obiect, cum ar fi AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Depozitare etc., îi lipsește un strat de stocare, spre deosebire de Snowflake.
Performanţă
În ceea ce privește performanța, Snowflake și Databricks sunt soluții atât de diferite, încât este destul de dificil să le comparăm.
Este posibil să modificați fiecare etalon pentru a prezenta o poveste ușor diferită. Un exemplu perfect în acest sens este studiu recent realizat de Databricks despre benchmark-ul TPC-DS.
În ceea ce privește o comparație directă, Snowflake și Databricks acceptă cazuri de utilizare ușor diferite și niciunul nu este în mod inerent superior celuilalt.
Snowflake, totuși, ar putea fi o opțiune preferabilă pentru interogările interactive, deoarece optimizează întreaga stocare pentru accesul la date în momentul asimilarii.
Utilizare caz
Cazurile de utilizare BI și SQL sunt bine susținute de Databricks și Snowflake.
Snowflake oferă drivere JDBC și ODBC care sunt ușor de integrat cu alte programe.
Având în vedere că clienții nu trebuie să administreze programul, acesta este mai ales renumit pentru cazurile de utilizare în BI și pentru companiile care aleg o platformă analitică simplă.
Între timp, Delta Lake cu sursă deschisă pe care Databricks l-a lansat adaugă un strat suplimentar de stabilitate lacului lor de date. Clienții pot trimite interogări SQL către Delta Lake cu o performanță excelentă.
Având în vedere varietatea și tehnologia superioară, Databricks este renumit pentru cazurile lor de utilizare care minimizează blocarea furnizorilor, sunt mai potrivite pentru sarcinile de lucru ML și ajută giganții din tehnologie.
Tarif
Clienții au acces la patru vizualizări la nivel de companie cu Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical și Virtual Private Snowflake sunt cele patru versiuni disponibile. Toate informațiile despre preț sunt disponibile aici.
Pe de altă parte, cele trei niveluri de preț comercial oferite de Databricks sunt de bază, premium și enterprise. Puteți vizualiza corect întreaga listă de prețuri aici.
Concluzie
Instrumentele excelente de analiză a datelor includ Snowflake și Databricks.
Există beneficii și dezavantaje pentru fiecare. Tiparele de utilizare, volumele de date, încărcăturile de lucru și strategia de date intră în joc atunci când decideți ce platformă este ideală pentru afacerea dvs.
Snowflake este mai potrivit pentru cei care au experiență în SQL și pentru transformarea și analiza tipică a datelor.
Încărcările de lucru în flux, ML, AI și știința datelor sunt mai potrivite pentru Databricks datorită motorului său Spark, care acceptă utilizarea a numeroase limbi.
Pentru a ajunge din urmă cu alte limbi, Snowflake a introdus suport pentru Python, Java și Scala.
Unii susțin că Snowflake minimizează stocarea în timpul admisiei, deci este superior pentru interogările interactive.
În plus, este excelent la producerea de rapoarte și tablouri de bord și la gestionarea sarcinilor de lucru BI. În ceea ce privește un depozit de date, funcționează bine.
Cu toate acestea, unii utilizatori au observat că are de suferit cu cantități mari de date, precum cele văzute în aplicațiile de streaming. Snowflake triumfă într-o competiție directă bazată pe abilitățile de depozitare a datelor.
Cu toate acestea, Databricks nu este de fapt un depozit de date. Platforma sa de date este mai cuprinzătoare și are ELT superioare, știința datelor și capabilități de învățare automată față de Snowflake.
Utilizatorii nu controlează costul stocării obiectelor gestionate acolo unde își stochează datele. Lacul de date și prelucrarea datelor sunt subiectele principale.
Cu toate acestea, se adresează în mod special cercetătorilor de date și analiștilor extrem de calificați.
În concluzie, Databricks triumfă pentru un public tehnic. Atât utilizatorii cunoscători din punct de vedere tehnic, cât și cei care nu sunt cunoscuți din punct de vedere tehnic pot utiliza cu ușurință Snowflake.
Aproape toate funcțiile de gestionare a datelor pe care Snowflake le oferă sunt disponibile prin Databricks și multe altele. Dar este mai dificil de operat, implică o curbă mare de învățare și necesită mai multă întreținere.
Cu toate acestea, poate gestiona o gamă mult mai mare de încărcături de date și limbi. Iar cei care sunt familiarizați cu Apache Spark se vor înclina spre Databricks.
Snowflake este mai potrivit pentru clienții care doresc să instaleze rapid un depozit de date și o platformă de analiză bună, fără a se bloca în setări, detalii despre știința datelor sau configurarea manuală.
De asemenea, aceasta nu înseamnă că Snowflake este un instrument simplu sau pentru utilizatori noi. Nu la toate.
Nu este la fel de high-end ca Databricks; acea platformă este mai potrivită pentru aplicațiile complicate de inginerie a datelor, ETL, știința datelor și streaming.
Snowflake este un depozit de date pentru analiză care stochează date de producție. În plus, este benefic pentru persoanele care doresc să înceapă cu mici și să accelereze treptat, precum și pentru începători.
Lasă un comentariu