انٹرپرائزز کے لیے ڈیٹا اینالیٹکس اور ڈیٹا مینجمنٹ کی بڑھتی ہوئی اہمیت کی وجہ سے، ڈیٹا پلیٹ فارمز Snowflake اور Databricks کا موازنہ آج کی مارکیٹ کے لیے ضروری ہے۔
تنظیموں کو تمام ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے ایک طریقہ کار کی ضرورت ہوتی ہے جس کی انہیں ایک جگہ پر جائزہ لینے کی ضرورت ہوتی ہے جہاں یہ ڈیٹا مائننگ کے لیے تیار ہو سکتی ہے کیونکہ مطالعہ کیے جانے والے ڈیٹا کی مقدار بتدریج بڑھتی ہے۔
بلا شبہ، کلاؤڈ بیسڈ ڈیٹا سسٹمز Snowflake اور Databricks دونوں صنعت کے رہنما ہیں۔ تاہم، آپ کی کمپنی کے لیے کون سا ڈیٹا پلیٹ فارم بہترین ہے؟
کاروباری انٹیلی جنس ایپلی کیشنز کو جس مقدار، رفتار اور معیار کی ضرورت ہوتی ہے وہ سب Snowflake اور Databricks کے ذریعے فراہم کیے جاتے ہیں۔
جب کہ تغیرات ہیں، بہت سارے متوازی بھی ہیں۔ ان کا ایک الگ رخ ہے، جو قریب سے معائنہ کرنے پر ظاہر ہوتا ہے۔
اپاچی اسپارک کے بانیوں نے انٹرپرائز سافٹ ویئر بزنس ڈیٹابرکس قائم کیا۔
یہ ڈیٹا لیکس اور کے سب سے بڑے پہلوؤں کو فیوز کرنے کے لیے مشہور ہے۔ ڈیٹا گوداموں کو ایک جھیل ہاؤس فن تعمیر میں.
ڈیٹا گودام کا کاروبار Snowflake کم سے کم پریشانی کے ساتھ کلاؤڈ بیسڈ اسٹوریج اور رسائی کی خدمات پیش کرتا ہے۔ یہ ایک ایسے حل کے طور پر اپنا موقف قائم کرتا ہے جو آپ کے ڈیٹا تک محفوظ رسائی فراہم کرتا ہے جبکہ تقریباً بہت کم دیکھ بھال کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہ مضمون آپ کو Snowflake بمقابلہ کا تفصیلی موازنہ پیش کرتا ہے۔ ڈیٹا برکس اور ہر پروڈکٹ کے فوائد کی وضاحت کرتا ہے تاکہ آپ فیصلہ کر سکیں کہ آپ کے کاروبار کے لیے کون سا بہترین ہے۔ آئیے ان کا تعارف شروع کرتے ہیں۔
کیا ہے میں Snowflake?
Snowflake ایک مکمل طور پر منظم سروس ہے جو صارفین کو ڈیٹا کے سادہ انضمام، لوڈنگ، تجزیہ اور اشتراک کے لیے کام کے بوجھ کی تقریباً لامحدود اسکیل ایبلٹی فراہم کرتی ہے۔
ڈیٹا لیکس، ڈیٹا انجینئرنگ، ڈیٹا ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ، ڈیٹا سائنس، اور مشترکہ ڈیٹا کا محفوظ استعمال اس کے کچھ مخصوص استعمال ہیں۔
کمپیوٹنگ اور اسٹوریج کو قدرتی طور پر سنو فلیک کے مخصوص ڈیزائن سے الگ کیا گیا ہے۔
اس فن تعمیر کی مدد سے، آپ عملی طور پر اپنے تمام صارفین اور ڈیٹا ورک بوجھ کو اپنے ڈیٹا کی ایک کاپی تک رسائی فراہم کر سکتے ہیں بغیر کسی منفی کارکردگی کے اثرات کا شکار ہوئے۔
مسلسل صارف کے تجربے کے لیے، Snowflake آپ کو اپنے ڈیٹا حل کو مختلف مقامات اور کلاؤڈز میں پوشیدہ طور پر انجام دینے کے قابل بناتا ہے۔
کلاؤڈ کے بنیادی ڈھانچے کی پیچیدگی کو دور کر کے، Snowflake اسے ممکن بناتا ہے۔
Snowflake Data Marketplace، جو Snowflake کے ہزاروں صارفین کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے بہت سے اختیارات پیش کرتا ہے، آپ کو مشترکہ ڈیٹا سیٹس اور ڈیٹا سروسز تک رسائی کے قابل بھی بناتا ہے۔
خصوصیات
- زیادہ موثر ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی۔: Snowflake کے ساتھ، آپ ڈیٹا سائلوز کو ختم کر سکتے ہیں اور کاروبار میں موجود ہر فرد کو مفید بصیرت تک رسائی فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ پارٹنر تعلقات کو بڑھانے، قیمتوں کو بہتر بنانے، آپریشنز سے منسلک اخراجات کو کم کرنے، فروخت کی تاثیر میں اضافہ، اور بہت سی دوسری چیزوں میں ایک اہم ابتدائی قدم ہے۔
- تجزیات کی رفتار اور معیار کو بہتر بنائیں: آپ رات کے بیچ کے بوجھ سے ریئل ٹائم ڈیٹا اسٹریمز پر سوئچ کر کے Snowflake کے ساتھ اپنی تجزیاتی پائپ لائن کو مضبوط بنا سکتے ہیں۔ اپنے کاروبار میں ہر کسی کو اپنے ڈیٹا گودام تک محفوظ، ہم آہنگی اور کنٹرول شدہ رسائی کی اجازت دے کر، آپ کام پر تجزیات کے معیار کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ یہ اخراجات اور دستی مشقت کو کم کرتا ہے، جس سے فرموں کو زیادہ سے زیادہ آمدنی کے لیے وسائل کی بہترین تقسیم کرنے میں مدد ملتی ہے۔
- حسب ضرورت کے ساتھ ڈیٹا کا تبادلہ: آپ Snowflake کے ساتھ اپنا ڈیٹا ایکسچینج بنا سکتے ہیں، جس سے آپ لائیو، ریگولیٹڈ ڈیٹا کو محفوظ طریقے سے منتقل کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، یہ شراکت داروں، کلائنٹس اور دیگر کاروباری اکائیوں کے ساتھ مضبوط ڈیٹا کنکشن تیار کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔ یہ آپ کے صارف کا 360 ڈگری نقطہ نظر حاصل کر کے حاصل کرتا ہے، جو صارفین کی اہم خصوصیات بشمول دلچسپیاں، پیشے اور بہت کچھ کے بارے میں معلومات فراہم کرتا ہے۔
- عظیم تر مصنوعات اور صارف کے تجربات: آپ Snowflake کے ساتھ صارف کے رویے اور مصنوعات کے استعمال کو بہتر طریقے سے سمجھ سکتے ہیں۔ مزید برآں، آپ صارفین کو مطمئن کرنے، اپنی پروڈکٹ لائن کو بہت زیادہ بڑھانے اور ڈیٹا سائنس کی جدت کو فروغ دینے کے لیے پورے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کر سکتے ہیں۔
- مضبوط سیکورٹی: تمام تعمیل اور سائبرسیکیوریٹی ڈیٹا کو محفوظ ڈیٹا لیک میں مرکزی بنایا جا سکتا ہے۔ snowflake ڈیٹا جھیلوں کی طرف سے تیز رفتار واقعہ ردعمل کی ضمانت دی جاتی ہے. لاگ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ایک جگہ پر اکٹھا کرنا اور برسوں کے لاگ ڈیٹا کا تیزی سے جائزہ لینا، آپ کو کسی واقعے کی مکمل تصویر حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ سیمی سٹرکچرڈ لاگز اور سٹرکچرڈ انٹرپرائز ڈیٹا کو اب ایک ہی ڈیٹا لیک میں ملایا جا سکتا ہے۔ بغیر کسی اشاریہ کے، Snowflake آپ کو اس قابل بناتا ہے کہ آپ دروازے پر قدم رکھ سکیں اور ڈیٹا درآمد کرنے کے بعد اس میں ترمیم اور تبدیلی کو آسان بنا دیں۔
کیا ہے ڈیٹا بکس?
ڈیٹابرکس ایک کلاؤڈ بیسڈ ڈیٹا پلیٹ فارم ہے جسے Apache Spark کے ذریعے چلایا جاتا ہے۔ یہ بڑے اعداد و شمار کے تجزیات اور تعاون پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
آپ اس کے لیے مکمل ڈیٹا سائنس ورک اسپیس فراہم کر سکتے ہیں۔ بزنس تجزیہ کار، ڈیٹا سائنسدان، اور ڈیٹا انجینئرز ڈیٹابرکس کے مشین لرننگ رن ٹائم، کنٹرول شدہ ML فلو، اور کولابریٹو نوٹ بک کا استعمال کرتے ہوئے بات چیت کرنے کے لیے۔
ڈیٹا فریمز اور اسپارک ایس کیو ایل لائبریریاں، جو آپ کو سٹرکچرڈ ڈیٹا سے نمٹنے کی اجازت دیتی ہیں، ڈیٹا برکس میں رکھی گئی ہیں۔
بنانے میں آپ کی مدد کرنے کے علاوہ مصنوعی ذہانت حل، ڈیٹابرکس آپ کے موجودہ ڈیٹا سے نتائج اخذ کرنا آسان بناتا ہے۔
اس کے علاوہ، ڈیٹابرکس کے لیے متعدد لائبریریاں پیش کرتی ہیں۔ مشین لرننگبشمول Tensorflow، Pytorch، اور دیگر، مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر اور تربیت کے لیے۔
کاروباری کلائنٹس کی ایک وسیع رینج ڈیٹابرکس کا استعمال کرتے ہوئے وسیع پیمانے پر پیداواری عمل کو انجام دینے کے لیے استعمال کے کیسز اور شعبوں کی ایک بہت بڑی قسم، بشمول ہیلتھ کیئر، میڈیا اور انٹرٹینمنٹ، مالیاتی خدمات، ریٹیل، اور بہت کچھ۔
خصوصیات
- ڈیلٹا جھیل: Databricks میں ٹرانزیکشنل سٹوریج کی ایک تہہ ہے جو اوپن سورس ہے اور اسے پورے ڈیٹا لائف سائیکل میں استعمال کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ پرت آپ کی موجودہ ڈیٹا لیک کو ڈیٹا اسکیل ایبلٹی اور قابل اعتماد فراہم کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔
- انٹرایکٹو نوٹ بک: جب آپ کے پاس صحیح ٹولز اور زبان ہو تو آپ تیزی سے اپنے ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں، اس کا تجزیہ کر سکتے ہیں، دوسروں کے ساتھ ماڈل بنا سکتے ہیں، اور تازہ، مفید بصیرت کا اشتراک کر سکتے ہیں۔ Scala، R، SQL، اور Python صرف چند زبانیں ہیں جو ڈیٹابرکس کے ذریعے سپورٹ کرتی ہیں۔
- مشین سیکھنے: Tensorflow، Scikit-Learn، اور Pytorch جیسے جدید فریم ورک کی مدد سے، Databricks آپ کو پہلے سے تشکیل شدہ مشین لرننگ ماحول تک ایک کلک تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ آپ تجربات کا اشتراک اور نگرانی کر سکتے ہیں، ایک ساتھ مل کر ماڈلز کا نظم کر سکتے ہیں، اور ایک ہی مرکزی ذخیرے سے رن کی نقل تیار کر سکتے ہیں۔
- بہتر اسپارک انجن: آپ Databricks کا استعمال کرتے ہوئے Apache Spark کے تازہ ترین ورژن حاصل کر سکتے ہیں۔ مختلف اوپن سورس لائبریریوں کو بھی بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹابرکس کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔ اگر آپ کو متعدد کلاؤڈ سروس فراہم کنندگان کی دستیابی اور اسکیل ایبلٹی تک رسائی حاصل ہے تو آپ تیزی سے کلسٹرز ترتیب دے سکتے ہیں اور مکمل طور پر منظم اپاچی اسپارک ماحول بنا سکتے ہیں۔ زیادہ سے زیادہ کارکردگی اور انحصار کو برقرار رکھنے کے لیے مسلسل نگرانی کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا برکس کے ساتھ کلسٹرز کو ترتیب دیا جا سکتا ہے، ترتیب دیا جا سکتا ہے اور ان کو ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔
Snowflake اور Databricks کے درمیان بنیادی فرق
آرکیٹیکچر
سنو فلیک ایک ANSI SQL پر مبنی سرور لیس سسٹم ہے جس میں مکمل طور پر الگ اسٹوریج اور کمپیوٹ پروسیسنگ لیئرز ہیں۔
Snowflake میں ہر ورچوئل گودام (یعنی کمپیوٹ کلسٹر) سوالات کو انجام دینے کے لیے بڑے پیمانے پر متوازی پروسیسنگ (MPP) کا استعمال کرتے ہوئے مقامی طور پر سیٹ کیے گئے پورے ڈیٹا کا سب سیٹ اسٹور کرتا ہے۔
اندرونی ڈیٹا آرگنائزیشن اور کمپریسڈ کالمر فارمیٹ میں اصلاح کے لیے جسے کلاؤڈ میں اسٹور کیا جا سکتا ہے، سنو فلیک مائیکرو پارٹیشنز کا استعمال کرتا ہے۔
حقیقت یہ ہے کہ Snowflake ڈیٹا مینجمنٹ کے تمام پہلوؤں کو برقرار رکھتا ہے، بشمول فائل کا سائز، کمپریشن، ڈھانچہ، میٹا ڈیٹا، اعداد و شمار، اور دیگر ڈیٹا آئٹمز جو صارفین کو فوری طور پر نظر نہیں آتے ہیں اور صرف SQL سوالات کے ذریعے ان تک رسائی حاصل کی جا سکتی ہے، یہ سب کچھ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ خود بخود.
ورچوئل گودام، جو کہ بہت سے MPP نوڈس پر مشتمل کمپیوٹڈ کلسٹر ہیں، کو Snowflake کے اندر تمام پروسیسنگ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
Snowflake اور Databricks دونوں SaaS حل ہیں، تاہم، Databricks کا فن تعمیر بہت مختلف ہے کیونکہ یہ Spark پر بنایا گیا ہے۔
اسپارک نامی کثیر زبان کا انجن کلاؤڈ میں نصب کیا جا سکتا ہے اور یہ سنگل نوڈس یا کلسٹرز پر مبنی ہے۔ ڈیٹابرکس اس وقت AWS، GCP اور Azure کا استعمال کرتا ہے، جتنا Snowflake۔
ایک کنٹرول طیارہ اور ایک ڈیٹا طیارہ اس کی ساخت بناتا ہے۔ تمام پروسیس شدہ ڈیٹا ڈیٹا پلین میں موجود ہے، جب کہ ڈیٹابرکس سرور لیس کمپیوٹنگ کے زیر انتظام تمام بیک اینڈ سروسز کنٹرول جہاز میں پائی جاتی ہیں۔
سرور لیس کمپیوٹنگ منتظمین کو سرور لیس ایس کیو ایل اینڈ پوائنٹس بنانے کے قابل بناتی ہے جو مکمل طور پر ڈیٹابرکس کے زیر انتظام ہیں اور فوری کمپیوٹنگ پیش کرتے ہیں۔
جبکہ دیگر ڈیٹابرکس کیلکولیشنز کی اکثریت کے لیے کمپیوٹیشنل وسائل کلاؤڈ اکاؤنٹ یا روایتی ڈیٹا جہاز کے اندر شیئر کیے جاتے ہیں، یہ وسائل سرور لیس ڈیٹا جہاز میں شیئر کیے جاتے ہیں۔
ڈیٹابرکس کا فن تعمیر کئی اہم حصوں پر مشتمل ہے:
- ڈیٹابرکس ڈیلٹا لیک
- ڈیٹابرکس ڈیلٹا انجن
- ایم ایل فلو
ڈیٹا سٹرکچر
EDW میں درآمد کرنے سے پہلے ڈیٹا کو ترتیب دینے کے لیے ETL ٹول کی ضرورت کے بغیر Snowflake کا استعمال کرتے ہوئے سیمی اسٹرکچرڈ اور اسٹرکچرڈ دونوں فائلوں کو محفوظ اور اپ لوڈ کیا جا سکتا ہے۔
جب ڈیٹا جمع کیا جاتا ہے تو Snowflake فوری طور پر ڈیٹا کو اپنی اندرونی، منظم شکل میں تبدیل کر دیتا ہے۔ ڈیٹا لیک کے برعکس، Snowflake کو آپ کو اپنے غیر ساختہ ڈیٹا کو لوڈ کرنے اور اس کے ساتھ تعامل کرنے سے پہلے اسے ڈھانچہ فراہم کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
ڈیٹا کی اقسام کو ڈیٹابرکس کے ساتھ ان کی اصل شکل میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اپنے غیر منظم ڈیٹا کا ڈھانچہ دینے کے لیے تاکہ اسے سنو فلیک جیسے دوسرے ٹولز کے ذریعے استعمال کیا جا سکے، آپ ڈیٹابرکس کو بطور ای ٹی ایل ٹول بھی استعمال کر سکتے ہیں۔.
Databricks اور Snowflake کے درمیان ہونے والی بحث میں، Databricks ڈیٹا کی ساخت کے لحاظ سے Snowflake پر غالب ہے۔
ڈیٹا کی ملکیت
سنو فلیک میں پروسیسنگ اور اسٹوریج کی تہوں کو الگ کیا جاتا ہے، جس سے وہ بادل پر آزادانہ طور پر بڑھ سکتے ہیں۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ وہ سب آپ کی ضروریات کی بنیاد پر کلاؤڈ میں آزادانہ طور پر پیمائش کر سکتے ہیں۔
آپ کے مالیات کو اس سے فائدہ ہوگا۔ مزید برآں، دونوں پرتوں کی ملکیت رکھی جاتی ہے۔ Snowflake رول پر مبنی رسائی کنٹرول (RBAC) تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا اور مشین کے وسائل تک رسائی کو محفوظ بناتا ہے۔
ڈیٹا برکس کی ڈیٹا پروسیسنگ اور اسٹوریج کی تہوں کو مکمل طور پر ڈیکپل کیا جاتا ہے، اس کے برعکس اسنو فلیک میں ڈیکپلڈ لیئرز۔
صارفین اپنا ڈیٹا کہیں بھی کسی بھی فارمیٹ میں رکھ سکتے ہیں، اور ڈیٹابرکس اسے مؤثر طریقے سے ہینڈل کرے گا کیونکہ اس کا بنیادی مقصد ڈیٹا ایپلی کیشن ہے۔
Databricks اور Snowflake کے درمیان ہونے والی بحث میں Databricks واضح فاتح ہے کیونکہ آپ اسے ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے آسانی سے استعمال کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا کے تحفظ کا
ٹائم ٹریول اور فیل سیف سنو فلیک کی دو خاص خصوصیات ہیں۔ Snowflake کا ٹائم ٹریول فنکشن اپ ڈیٹ سے پہلے ڈیٹا کو ایک حالت میں رکھتا ہے۔
جبکہ انٹرپرائز کلائنٹس 90 دن تک کی مدت کا انتخاب کر سکتے ہیں، ٹائم ٹریول اکثر ایک دن تک محدود ہوتا ہے۔ ڈیٹا بیس، اسکیما، اور ٹیبل سبھی اس صلاحیت کو استعمال کرسکتے ہیں۔
جب ٹائم ٹریول برقرار رکھنے کی مدت ختم ہو جاتی ہے، تو 7 دن کی ناکامی سے محفوظ مدت شروع ہو جاتی ہے، جو پچھلے ڈیٹا کی حفاظت اور بحالی کے لیے بنائی گئی ہے۔
ڈیٹا برکس اسنو فلیک کی ٹائم ٹریول فیچر کی طرح کام کرتا ہے، ڈیلٹا لیکس بھی۔ ڈیلٹا جھیل میں رکھا گیا ڈیٹا خود بخود ورژن بن جاتا ہے، جس سے صارفین مستقبل کے استعمال کے لیے پہلے کے ڈیٹا ورژن کو بازیافت کر سکتے ہیں۔.
ڈیٹابرکس اسپارک پر چلتا ہے، اور چونکہ اسپارک آبجیکٹ لیول سٹوریج پر بنایا گیا ہے، اس لیے ڈیٹا برکس کبھی بھی کوئی ڈیٹا اسٹور نہیں کرتے۔
یہ اس کے اہم فوائد میں سے ایک ہے۔ اس سے یہ بھی ظاہر ہوتا ہے کہ ڈیٹا برکس آن پریمائز سسٹمز کے استعمال کے معاملات کو سنبھال سکتا ہے۔
سلامتی
Snowflake کے اندر باقی تمام ڈیٹا خود بخود انکرپٹ ہو جاتا ہے۔
کنٹرول ہوائی جہاز اور ڈیٹا ہوائی جہاز کے درمیان تمام مواصلات کلاؤڈ فراہم کنندہ کے نجی نیٹ ورک کے اندر ہوتے ہیں، اور ڈیٹا برکس کے اندر محفوظ کردہ تمام ڈیٹا کو محفوظ کیا جاتا ہے۔
دونوں اختیارات RBAC (رول پر مبنی رسائی کنٹرول) پیش کرتے ہیں۔ Snowflake اور Databricks SOC 2 Type II، ISO 27001، HIPAA، اور GDPR سمیت متعدد قوانین اور سرٹیفیکیشنز کی پابندی کرتے ہیں۔
تاہم، جیسا کہ ڈیٹابرکس آبجیکٹ لیول اسٹوریج جیسے AWS S3، Azure Blob Storage کے اوپر کام کرتا ہے، گوگل کلاؤڈ سٹوریج، وغیرہ، اس میں Snowflake کے برعکس اسٹوریج کی تہہ نہیں ہے۔
کارکردگی
کارکردگی کے لحاظ سے، Snowflake اور Databricks ایسے یکسر مختلف حل ہیں کہ ان کا موازنہ کرنا کافی مشکل ہے۔
قدرے مختلف کہانی پیش کرنے کے لیے ہر بینچ مارک میں ترمیم کرنا ممکن ہے۔ اس کی ایک بہترین مثال یہ ہے۔ حالیہ تحقیق ڈیٹابرکس کے ذریعے TPC-DS بینچ مارک کے بارے میں کیا گیا۔
سر سے سر کے مقابلے کے لحاظ سے، Snowflake اور Databricks قدرے مختلف استعمال کے معاملات کی حمایت کرتے ہیں، اور کوئی بھی دوسرے سے فطری طور پر برتر نہیں ہے۔
Snowflake، تاہم، انٹرایکٹو سوالات کے لیے ایک ترجیحی آپشن ہو سکتا ہے کیونکہ یہ ادخال کے وقت ڈیٹا تک رسائی کے لیے تمام اسٹوریج کو بہتر بناتا ہے۔
کیس کا استعمال کریں
BI اور SQL کے استعمال کے کیسز کو Databricks اور Snowflake کے ذریعے اچھی طرح سپورٹ کیا جاتا ہے۔
Snowflake JDBC اور ODBC ڈرائیور فراہم کرتا ہے جو دوسرے سافٹ ویئر کے ساتھ ضم کرنے کے لیے آسان ہیں۔
یہ دیکھتے ہوئے کہ صارفین کو پروگرام کا نظم و نسق کرنے کی ضرورت نہیں ہے، یہ زیادہ تر BI میں اپنے استعمال کے معاملات اور سیدھا سادہ تجزیاتی پلیٹ فارم منتخب کرنے والے کاروباروں کے لیے مشہور ہے۔
اوپن سورس ڈیلٹا لیک جسے ڈیٹابرکس نے جاری کیا ہے اس دوران ان کی ڈیٹا لیک میں استحکام کی ایک اضافی تہہ شامل کر دی ہے۔ صارفین شاندار کارکردگی کے ساتھ ڈیلٹا لیک کو SQL سوالات بھیج سکتے ہیں۔
اپنی مختلف قسم اور اعلیٰ ٹیکنالوجی کے پیش نظر، Databricks اپنے استعمال کے کیسز کے لیے مشہور ہے جو وینڈر لاک ان کو کم سے کم کرتے ہیں، ML ورک بوجھ کے لیے بہتر موزوں ہیں، اور ٹیک جنات کی مدد کرتے ہیں۔
قیمتوں کا تعین
صارفین کو Snowflake کے ساتھ انٹرپرائز سطح کے چار نظاروں تک رسائی حاصل ہے۔ سٹینڈرڈ، انٹرپرائز، بزنس کریٹیکل، اور ورچوئل پرائیویٹ سنو فلیک دستیاب چار ورژن ہیں۔ قیمت کی پوری معلومات دستیاب ہے۔ یہاں.
دوسری طرف، Databricks کی طرف سے پیش کردہ تین تجارتی قیمت درجے بنیادی، پریمیم، اور انٹرپرائز ہیں۔ آپ پوری قیمت کی فہرست صحیح دیکھ سکتے ہیں۔ یہاں.
نتیجہ
بہترین ڈیٹا تجزیہ ٹولز میں Snowflake اور Databricks شامل ہیں۔
ہر ایک کے فوائد اور نقصانات ہیں۔ استعمال کے نمونے، ڈیٹا کی مقدار، کام کا بوجھ، اور ڈیٹا کی حکمت عملی یہ فیصلہ کرتے وقت عمل میں آتی ہے کہ کون سا پلیٹ فارم آپ کے کاروبار کے لیے مثالی ہے۔
Snowflake ان لوگوں کے لیے بہتر موزوں ہے جو SQL کے ساتھ تجربہ رکھتے ہیں اور عام ڈیٹا کی تبدیلی اور تجزیہ کے لیے۔
سٹریمنگ، ایم ایل، اے آئی، اور ڈیٹا سائنس کے کام کا بوجھ ڈیٹا برکس کے لیے اس کے اسپارک انجن کی وجہ سے بہتر ہے، جو متعدد زبانوں کے استعمال کو سپورٹ کرتا ہے۔
دوسری زبانوں کو پکڑنے کے لیے، Snowflake نے Python، Java، اور Scala کے لیے سپورٹ متعارف کرایا ہے۔
کچھ کا دعویٰ ہے کہ Snowflake انٹیک کے دوران سٹوریج کو کم کرتا ہے، اس لیے یہ انٹرایکٹو سوالات کے لیے بہتر ہے۔
مزید برآں، یہ رپورٹس اور ڈیش بورڈ تیار کرنے اور BI ورک بوجھ کو منظم کرنے میں بہترین ہے۔ ڈیٹا گودام کے لحاظ سے، یہ اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔
تاہم، کچھ صارفین نے نوٹ کیا ہے کہ اس میں ڈیٹا کی بڑی مقدار کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جیسا کہ اسٹریمنگ ایپلی کیشنز میں دیکھا جاتا ہے۔ ڈیٹا گودام کی مہارتوں پر مبنی براہ راست مقابلے میں سنو فلیک کی فتح۔
تاہم، Databricks دراصل ڈیٹا گودام نہیں ہے۔ اس کا ڈیٹا پلیٹ فارم زیادہ جامع ہے اور اس میں Snowflake سے اعلیٰ ELT، ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کی صلاحیتیں ہیں۔
صارفین منظم آبجیکٹ اسٹوریج کی لاگت کو کنٹرول نہیں کرتے ہیں جہاں وہ اپنا ڈیٹا اسٹور کرتے ہیں۔ ڈیٹا لیک اور ڈیٹا پروسیسنگ اہم موضوعات ہیں۔
تاہم، یہ خاص طور پر ڈیٹا سائنسدانوں اور انتہائی ہنر مند تجزیہ کاروں کو نشانہ بنایا جاتا ہے۔
آخر میں، تکنیکی سامعین کے لیے ڈیٹابرکس کی کامیابی۔ تکنیکی طور پر جاننے والے اور غیر تکنیکی طور پر جاننے والے دونوں صارفین آسانی سے Snowflake کا استعمال کر سکتے ہیں۔
Snowflake کی پیشکش کردہ ڈیٹا مینجمنٹ کی تقریباً تمام خصوصیات Databricks اور بہت کچھ کے ذریعے دستیاب ہیں۔ لیکن یہ کام کرنا زیادہ مشکل ہے، اس میں اعلیٰ سیکھنے کا منحنی خطوط شامل ہے، اور اسے مزید دیکھ بھال کی ضرورت ہے۔
تاہم، یہ ڈیٹا ورک بوجھ اور زبانوں کی بہت بڑی رینج کو سنبھال سکتا ہے۔ اور جو لوگ اپاچی اسپارک سے واقف ہیں وہ ڈیٹابرکس کی طرف جھک جائیں گے۔
Snowflake ان صارفین کے لیے بہتر ہے جو سیٹ اپ، ڈیٹا سائنس کی تفصیلات، یا مینوئل سیٹ اپ میں الجھے بغیر ایک اچھا ڈیٹا گودام اور تجزیاتی پلیٹ فارم تیزی سے انسٹال کرنا چاہتے ہیں۔
اس کا یہ دعویٰ بھی نہیں ہے کہ Snowflake ایک سادہ ٹول ہے یا نئے صارفین کے لیے۔ بالکل نہیں.
یہ ڈیٹابرکس کی طرح اعلی درجے کا نہیں ہے۔ وہ پلیٹ فارم پیچیدہ ڈیٹا انجینئرنگ، ای ٹی ایل، ڈیٹا سائنس اور اسٹریمنگ ایپلی کیشنز کے لیے زیادہ موزوں ہے۔
Snowflake تجزیات کے لیے ایک ڈیٹا گودام ہے جو پروڈکشن ڈیٹا کو اسٹور کرتا ہے۔ مزید برآں، یہ ان افراد کے لیے بھی فائدہ مند ہے جو چھوٹی شروعات کرنا چاہتے ہیں اور بتدریج ریمپ اپ کرنا چاہتے ہیں اور ساتھ ہی نوزائیدہوں کے لیے بھی۔
جواب دیجئے