بالنسبة للشركات التي تعتمد على البيانات لاتخاذ القرارات - سواء كانت منصات التجارة الإلكترونية التي تتبع سلوك العملاء، أو المؤسسات المالية التي تتنبأ بالاتجاهات، أو شركات التكنولوجيا التي تبني نماذج الذكاء الاصطناعي - فإن أنظمة إدارة البيانات والتحليلات القوية أمر لا بد منه. مع تزايد الحاجة إلى خطوط بيانات فعالة وتحليلات ثاقبة، ظهرت منصتان كقادتين في هذا المجال: طوب البيانات و ندفة الثلج.
تأسست Databricks في عام 2013، وقد تم تطويرها في البداية كمنصة منصة التحليلات الموحدة مصممة لتمكين معالجة البيانات الموزعة على نطاق واسع، والتحليلات المتقدمة، وسير عمل التعلم الآلي. من ناحية أخرى، ندفة الثلج خرج بعد حوالي عام، ووضع نفسه على أنه فيلم حل تخزين البيانات السحابية الأصلية. كان هدفها هو تبسيط عملية تخزين وإدارة والاستعلام عن كميات كبيرة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة على بنية سحابية.
على الرغم من الاختلاف الواضح في أهدافهما الأصلية، فقد قامت كلتا الشركتين منذ ذلك الحين بتوسيع عروضهما لتشمل الخدمات والميزات التي غالبًا ما تتداخل مع بعضها البعض. نظرًا لأن الخطوط الفاصلة بين Snowflake وDatabricks غير واضحة، فمن الصعب على الشركات تحديد النظام الأساسي الذي يناسب احتياجاتها وأهدافها وبنيتها التحتية بشكل أفضل.
يغطي هذا المنشور كل ما تحتاج لمعرفته حول Databricks vs Snowflake، وميزاتها، وأوجه التشابه والاختلاف بينها، وأي منها يناسب نموذج عملك بشكل أفضل.
فهم أساسيات Databricks مقابل Snowflake
من الأفضل أن يكون لديك تعريف واضح وعام لما يقدمه كل من Databricks وSnowflake على الطاولة كمنصات لتخزين البيانات ومعالجتها. سيساعدك فهم العروض الأساسية وحالات الاستخدام الأساسية على تحديد الحل الذي يتوافق بشكل أفضل مع احتياجاتك الخاصة وسير العمل.
علاوة على ذلك، قد يكون من المفيد أن يكون لديك فهم عام لمستودعات البيانات والبحيرات وبيوت البحيرات لفهم النظام الأساسي الذي يناسب نموذج عملك بشكل أفضل. وسوف نتناول هذه المصطلحات باختصار في هذا المنشور.
ما هي قوالب البيانات؟
بكلمات بسيطة، تأتي Databricks كمنصة لتخزين ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات، المنظمة وغير المنظمة. Databricks هي الشركة الرائدة في الجمع بين أفضل بحيرات البيانات ومستودعات البيانات لتقديم ما يسمى بحيرة البيانات.
يسمح مستودع البيانات بتخزين البيانات المنظمة في مخطط منظم للغاية، ومناسب لذكاء الأعمال وإعداد التقارير. من ناحية أخرى، تستخدم بحيرة البيانات تنسيقات تخزين مسطحة وغير مكلفة لكميات هائلة من البيانات الأولية وغير المنظمة. يتم استخدامه بشكل أساسي لمعالجة البيانات الكبيرة والتحليل الاستكشافي. تعمل منصة Lakehouse من Databrick على توحيد التحليلات وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي دون الحاجة إلى تكرار البيانات بين منصتين.
علاوة على ذلك، تتيح مساحة عمل Databricks للفرق التعاون في مهام مثل ETL والتعلم الآلي والتحليلات باستخدام لغات مألوفة مثل Python وSQL وR. وتأتي Databricks كمنصة كخدمة (أجزاء من الخدمة).
ما هو ندفة الثلج؟
على الجانب الآخر من القصة، يعتبر Snowflake بمثابة مستودع بيانات سحابي سهل الاستخدام. يمكن تشغيل ندفة الثلج كبار مقدمي الخدمات السحابية مثل AWS وAzure وGoogle Cloud. بفضل بنية البيانات المشتركة متعددة المجموعات، يسمح Snowflake لعدة مستخدمين بالوصول إلى نفس البيانات دون تدهور الأداء.
مقارنة ب البنى التحتية التقليدية لتخزين البيانات في مقر العمل، تعتبر Snowflake أكثر قابلية للتطوير وتتطلب الحد الأدنى من الصيانة. علاوة على ذلك، يتيح سوق بيانات Snowflake إمكانية المشاركة الآمنة والسلسة للبيانات المباشرة عبر المؤسسات دون تكرارها. Snowflake عبارة عن برنامج كخدمة (ادارة العلاقات مع) الحل متاح لمختلف الشركات والمؤسسات.
Databricks vs Snowflake: مقارنة وجهاً لوجه
في حين أن الخط الفاصل بين الخدمات التي تقدمها Snowflake و Databricks غير واضح، إلا أن الاثنين مختلفان بشكل واضح في البنية وتكامل النظام البيئي والأمن والعديد من الجوانب الأخرى. دعنا نقسمها إلى مقارنة وجهاً لوجه بين Databricks وSnowflake.
بنيان
تم تحسين البنية السحابية لـ Snowflakes للبيانات المنظمة وتتفوق في أعباء العمل التحليلية التقليدية. تم تصميم بنية Snowflake لتخزين البيانات، وتتكون من ثلاث طبقات رئيسية:
- طبقة التخزين: يتم تخزين البيانات في وحدة تخزين الكائنات السحابية، مع فصل الحوسبة والتخزين من أجل التوسع المستقل. تعمل Snowflake على تحسين كيفية تنظيم البيانات وضغطها والوصول إليها.
- طبقة الحساب: تسمح هذه الطبقة، المعروفة باسم المستودعات الافتراضية، بالتنفيذ المتزامن والمستقل للاستعلامات مع قابلية التوسع المرنة.
- طبقة الخدمات السحابية: يوفر ميزات الإدارة الهامة، بما في ذلك الأمان وإدارة البيانات التعريفية وتحسين الاستعلام.
تستخدم Databricks بنية Lakehouse المبنية عليها أباتشي سبارك. تعتبر بنيتها مثالية للمؤسسات التي لديها متطلبات بيانات متعددة التنسيق واحتياجات تحليلية متقدمة. كما أنها تحتوي على ثلاث طبقات أساسية:
- بحيرة الدلتا: في جوهرها، تستخدم Databricks Delta Lake، وهو تنسيق تخزين مفتوح المصدر يجلب معاملات ACID وتنفيذ المخطط والسفر عبر الزمن إلى بحيرات البيانات.
- إدارة البيانات الموحدة: تدعم البنية أنواعًا متنوعة من البيانات، بدءًا من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة، مما يجعلها متعددة الاستخدامات إلى حد كبير.
- حساب عالي الأداء: من خلال تكاملها مع أطر التعلم الآلي وأدوات التحليلات، تسهل Databricks أعباء العمل المعقدة مثل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتدفق البيانات في الوقت الفعلي.
الاختلافات المعمارية الرئيسية
في حين أن Snowflake أكثر تخصصًا في تخزين البيانات المنظمة، فإن Databricks بارعة في التعامل مع نطاق أوسع من أنواع البيانات. علاوة على ذلك، تم تصميم Snowflake للتحليلات المستندة إلى SQL، في حين تركز Databricks على علوم البيانات الشاملة والتعلم الآلي. It is worth mentioning that Databricks also has a SQL data warehouse engine.
الأداء وقابلية التوسع
في طبقة الحوسبة، يسمح Snowflake بذلك التحجيم التلقائي من خلال المستودعات الافتراضية. يتيح ذلك التعامل بسلاسة مع أعباء العمل المتزامنة مع زيادة الطلب وتقليص حجمه عندما لا تكون هناك حاجة إلى الموارد لتحسين التكاليف. تضمن بنيتها الفريدة متعددة المجموعات إمكانية وصول العديد من المستخدمين وأحمال العمل إلى النظام الأساسي دون اختناقات. علاوة على ذلك، تستخدم Snowflake تقنيات متقدمة لتحسين الاستعلامات والتخزين العمودي لتسريع تحليلات البيانات المنظمة.
إحدى الميزات الرئيسية لـ Databricks هي المعالجة المتوازية الضخمة (MPP) الذي يسمح بمعالجة كميات هائلة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة بكفاءة بالتوازي. علاوة على ذلك، من خلال تكامل Delta Lake، يمكنك الحفاظ على خصائص ACID حتى في عمليات البيانات واسعة النطاق والاستفادة من استراتيجيات التخزين المؤقت والتحسين. وأخيرًا، تدعم Databricks تدفق البيانات في الوقت الفعلي، مما يجعلها مثالية لأحمال العمل الديناميكية التي تتطلب زمن وصول منخفض، مثل إنترنت الأشياء أو المعاملات المالية.
اختلافات قابلية التوسع
تتخصص Snowflake في توسيع نطاق أعباء عمل تخزين البيانات التقليدية. من ناحية أخرى، تعتبر Databricks أكثر قوة في توسيع نطاق هندسة البيانات المعقدة والواسعة النطاق ومهام الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة.
النظام البيئي والتكامل
على الرغم من أن الأمر لم يكن كذلك في الماضي، إلا أن كلا النظامين أصبحا متوافقين مع معظم البائعين الرئيسيين للحصول على البيانات. تم دمج Snowflake بالكامل مع موفري الخدمات السحابية مثل AWS وAzure وGoogle Cloud. وفي الوقت نفسه، تقدم Databricks أ محايد للسحابة منصة تضمن التشغيل السلس عبر جميع المنصات السحابية. علاوة على ذلك، تتكامل كلا المنصتين مع أدوات ذكاء الأعمال مثل Tableau وPower BI وLooker.
الاختلافات التكامل الرئيسية
Snowflake هي خدمة مُدارة ومملوكة بالكامل مع قاعدة تعليمات برمجية مغلقة المصدر. على الرغم من أنه يتكامل بشكل جيد مع العديد من الأدوات مفتوحة المصدر، إلا أنه غالبًا ما يتم تسهيل عمليات التكامل هذه من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو موصلات الطرف الثالث بدلاً من أن تكون مبنية على أسس مفتوحة المصدر. من ناحية أخرى، توفر Databricks توافقًا أصليًا مع العديد من الأدوات والمكتبات مفتوحة المصدر، وتتماشى بشكل أوثق مع المؤسسات التي تفضل المرونة مفتوحة المصدر.
الأمن والحكم
عندما يتعلق الأمر بالأمان، توفر Snowflake مزيدًا من الحوكمة والامتثال التنظيمي من خلال أطر عمل معدة مسبقًا. على سبيل المثال لا الحصر، تلتزم Snowflake بمعايير SOC.2 Type II وHIPPA وGDPR وFedRAMP، مما يجعلها مناسبة لصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل بمجرد إخراجها من الصندوق. علاوة على ذلك، توفر Snowflake إخفاءًا ديناميكيًا للبيانات وسياسات الوصول، مما يمكّن المؤسسات من الحفاظ على رقابة صارمة على المعلومات الحساسة.
تتمتع Databricks أيضًا بأساس أمني متين، خاصة بالنسبة لسير عمل هندسة البيانات والتعلم الآلي، وتوفر تحكمًا دقيقًا في الوصول (RBAC وIAM). Databricks can also leverage the native security features of cloud providers, networking, and identity management.
الاختلافات الأمنية الرئيسية
في حين أن كلا النظامين يمكن أن يوفرا إجراءات أمنية ممتازة، إلا أنهما يتعاملان مع هذه المهمة بشكل مختلف. توفر Snowflake ميزات أمان مدمجة لإخفاء البيانات الديناميكية والامتثال عبر الصناعات المختلفة. من ناحية أخرى، قد تتطلب Databricks بعض التكوينات الإضافية والاعتماد على موفر السحابة الأساسي لبعض الميزات الخاصة بالامتثال.
علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وقدرات التعلم الآلي
تركز Snowflake بشكل أساسي على دمج أدوات الطرف الثالث وتمكين إعداد البيانات لسير عمل AI/ML. One solution the company came up with was سنوباركوهي بيئة تسمح لمهندسي البيانات وعلماء البيانات بكتابة تحويل البيانات ومعالجة التعليمات البرمجية باستخدام لغات مثل Python وJava وScala ضمن بنية Snowflake. علاوة على ذلك، يمكن لـ Snowflake الاتصال بالمنصات الرئيسية مثل DataRobot وAmazon SageMaker وAzure Machine Learning.
هذه هي إحدى المجالات التي أثبتت فيها Databricks انتصارها على Snowflake. إنها تبرز كمنصة مصممة خصيصًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي وسير عمل الذكاء الاصطناعي. يحتوي على ميزات مدمجة تلبي دورة حياة تعلم الآلة بأكملها، بدءًا من هندسة البيانات وحتى نشر النماذج. وهو يدعم أصلاً الأدوات مفتوحة المصدر مثل TensorFlow وPyTorch. بفضل منصة التحليلات الموحدة، تعمل Databricks على سد الفجوة بين هندسة البيانات والتعلم الآلي. يتيح ذلك للفرق معالجة البيانات مسبقًا وتدريب النماذج ونشرها بسلاسة على نفس النظام الأساسي. وكذلك الأدوات مثل أوتومل السماح للمستخدمين بوضع نماذج أولية لنماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى برمجة واسعة النطاق.
الاختلافات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
تركز Snowflake بشكل أساسي على إعداد البيانات لتطبيقات AI/ML الخارجية، بينما توفر Databricks إمكانات شاملة لبناء النماذج وتدريبها ونشرها. يجب أن تكون Databricks هي الخيار الأمثل إذا كان عملك يعتمد بشكل كبير على سير عمل AI/ML.
نماذج الفواتير والتسعير
تستخدم شركتا Snowflake وDatabricks نماذج تسعير مختلفة، والتي تعكس تركيزهما وقدراتهما. في حين أن كلاهما يعمل على أساس التسعير على أساس الاستخدام، فإن هياكلهما وتكاليفهما تختلف بشكل كبير.
تعتمد Snowflake خطط التسعير الخاصة بها على الأرصدة ولها ثلاثة مكونات رئيسية للتكلفة:
- طبقة الحساب: تتم محاسبة المستودعات الافتراضية بالثانية بحد أدنى 60 ثانية. التكلفة تبدأ من $3 لكل رصيد للإصدار القياسي ويمكن أن يصل إلى $4–$5 لإصدارات Enterprise، اعتمادًا على منطقة السحابة ونوع الاشتراك.
- طبقة التخزين: تكاليف التخزين $40 لكل تيرابايت/الشهر عند الطلب، مع توفر خيارات الدفع المسبق بسعر مخفض قدره $24 لكل تيرابايت/شهر.
- تكاليف نقل البيانات: على الرغم من أن إدخال البيانات مجاني، إلا أن رسوم الخروج تعتمد على النظام الأساسي السحابي والوجهة.
بناء على مثال على الموقع الرسمي لـSnowflake، يمكن أن يبدو الأمر كما يلي: قد يكلف تشغيل "مستودع كبير" (8 وحدات دراسية/ساعة) لمدة 8 ساعات يوميًا مع مساحة تخزين تبلغ 100 تيرابايت حوالي 3,384 دولارًا أمريكيًا/الشهر، مع الأخذ في الاعتبار تكاليف الحوسبة والخدمة والتخزين.
Databricks uses DBUs (Databricks Units), which represent the processing capability per second. يختلف السعر بناءً على:
- نوع الحساب: تدعم Databricks أعباء العمل المختلفة، بما في ذلك هندسة البيانات والتحليلات والتعلم الآلي. تتراوح الأسعار من $0.07–$0.55 لكل وحدة DBU/ساعة، اعتمادًا على نوع عبء العمل والنظام الأساسي السحابي.
- منصة السحابة: تختلف التكاليف عبر AWS وAzure وGoogle Cloud. على سبيل المثال، في Azure، يبدأ عبء العمل الأساسي لهندسة البيانات عند $0.15/DBU/ساعة، ويتم تسعير أحمال عمل التعلم الآلي بشكل أعلى بسبب متطلبات وحدة معالجة الرسومات.
- المجموعات والتكوينات: توفر Databricks مرونة كبيرة في تكوينات المجموعة، مما يؤثر على التكاليف. يتم تطبيق رسوم الحوسبة والتخزين بشكل منفصل، بناءً على موفر السحابة.
باستخدام Databricks، يمكن أن تتكلف أعباء العمل المعتدلة للتعلم الآلي ما بين 1500 إلى 5000 دولار أمريكي شهريًا بناءً على الاستخدام والتكوين المحددين. للحصول على تنبؤ دقيق ومخصص للتكلفة، يمكنك استخدام حاسبة تسعير Databricks متاح على موقعها على الانترنت.
Databricks مقابل اختلافات تسعير ندفة الثلج
يمكن أن تكون التكلفة الشهرية لاستخدام الميزات المتقدمة لـ Databricks أكثر تكلفة نظرًا للحوسبة عالية الأداء والمرونة في تنسيقات البيانات المتنوعة وقدرات AL/ML. تقدم Snowflake بشكل عام ميزة التكلفة للتحليلات التقليدية والاستعلامات المستندة إلى SQL، خاصة للشركات التي لديها خطوط بيانات أبسط. ومع ذلك، تعتمد تكاليف كلا النظامين الأساسيين بشكل كبير على تفاصيل عبء العمل واستخدام الموارد وتكوينات موفر السحابة.
Databricks مقابل Snowflake: إيجابيات وسلبيات
عندما يتعلق الأمر بالاختلافات بين Databricks وSnowflake، فإن كلا النظامين يوفران العديد من نقاط القوة الفريدة المصممة لأنواع مختلفة من المستخدمين وعبء العمل. يوجد أدناه جدول شامل يلخص جميع الميزات الأساسية لكل نظام.
| ميزة | طوب البيانات | ندفة الثلج |
|---|---|---|
| حالة الاستخدام الأساسي | علوم البيانات والتعلم الآلي والتحليلات في الوقت الحقيقي | تخزين البيانات المستندة إلى SQL وذكاء الأعمال |
| بنيان | عمارة Lakehouse مع بحيرة دلتا | مستودع بيانات سحابي مع حوسبة وتخزين منفصلين |
| البيانات المدعومة | منظم، وشبه منظم، وغير منظم | منظم، وشبه منظم |
| أداء | مُحسّن للبيانات الضخمة وأحمال العمل المتدفقة | الأمثل لاستعلامات SQL والتحليلية |
| تكامل ذكاء الأعمال | تكامل قابل للتخصيص مع Tableau وPower BI وما إلى ذلك. | موصلات أصلية سلسة لـ Tableau وPower BI وما إلى ذلك. |
| دعم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة | أطر ومكتبات ML المتقدمة | محدود؛ يعتمد على Snowpark والتكاملات الخارجية |
| التوافق مفتوح المصدر | شاسِع؛ يدعم Spark وDelta Lake والمزيد | محدود؛ بنية مغلقة المصدر |
| الأمن والامتثال | قوية، مع الوصول القائم على الدور، والتشفير، والتدقيق | قوية، مع ميزات الامتثال المتقدمة المضمنة |
| دعم المنصات السحابية | أوس، أزور، جي سي بي | أوس، أزور، جي سي بي |
| نموذج التسعير | يعتمد على الاستخدام عبر وحدات DBU، والفواتير الدقيقة | يعتمد على الاستخدام، ويتم إصدار فاتورة الحوسبة/التخزين بشكل مستقل |
| سهولة الاستخدام | يتطلب خبرة فنية لسير العمل المتقدم | مصممة للبساطة وإمكانية الوصول إلى محلل الأعمال |
Databricks vs Snowpark: نظرة عامة مقارنة
To compete with Databricks, Snowflake developed Snowpark, a platform for data processing and advanced analytics. في حين أن كلا من Databricks وSnowpark متقدمان فيما يقدمانه، إلا أنهما يقدمان حلولاً لمهام مختلفة. Snowpark هي بيئة تطوير تهدف إلى تحسين وظائف تطبيقات البيانات ضمن منصة البيانات السحابية الخاصة بـ Snowflake. فهو يسمح للمطورين بكتابة كود تحويل البيانات بلغات البرمجة الشائعة مثل Python وJava وScala.
يركز Snowpark على تبسيط العمل وتقديم واجهة سهلة الاستخدام. على الرغم من كونها مفيدة، إلا أن واجهة المستخدم تفتقر إلى بعض الميزات الأكثر تقدمًا لأعباء عمل AI/ML المتوفرة في Apache Spark، النظام الأساسي الذي تم بناء Databricks عليه. ومع ذلك، يسمح Snowpark لمهندسي البيانات والمطورين بمعالجة البيانات محليًا في بنية Snowflake مع الاستفادة من نقاط قوتها في التحليلات والأمان المستندة إلى SQL.
من ناحية أخرى، لا تزال Databricks تقدم نظامًا بيئيًا أكثر نضجًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي، حتى عند التفكير في Snowpark. فهو يوفر حلولاً شاملة لمعالجة البيانات الضخمة وسير عمل تعلم الآلة المعقد. كما ذكرنا سابقًا، تتيح بنية Lakehouse لها أن تكون أكثر تنوعًا في التعامل مع تنسيقات البيانات المختلفة.
الأفكار النهائية
عندما يتعلق الأمر بـ Databricks vs Snowflake، من المهم ملاحظة أن كلاهما يمثل حلولًا رائدة في مجال تحليل البيانات وإدارتها. بفضل هيكلها ودعمها لسير عمل التعلم الآلي المتقدم، تظل Databricks بمثابة منصة قوية للفرق المحترفة التي تتعامل مع مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات وتعتمد بشكل كبير على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
وفي الوقت نفسه، ينصب تركيز Snowflake الأساسي على تقديم نظام سهل الاستخدام لتخزين البيانات والتحليلات المستندة إلى SQL. إنه خيار أكثر جاذبية للشركات التي تركز على البيانات المنظمة وشبه المنظمة.
في النهاية، تقدم Databricks المزيد من الميزات المتقدمة وتعدد الاستخدامات. على الرغم من أن هذا أمر ممتاز، إلا أن التعقيد قد لا يكون أمرًا تحتاجه جميع نماذج الأعمال للتعامل مع مهامها.
الأسئلة الشائعة
ما هي عيوب Databricks؟
- منحنى التعلم أكثر حدة للمستخدمين غير التقنيين.
- تكاليف أعلى لميزات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المتقدمة.
- أدوات ذكاء الأعمال المضمنة المحدودة، والتي تتطلب عمليات تكامل مع جهات خارجية.
- تعتمد بعض ميزات الامتثال على تكوين موفر السحابة.
لماذا Databricks على Snowflake؟
- يتعامل مع تنسيقات البيانات المتنوعة باستخدام بنية Lakehouse.
- تكامل قوي للأدوات مفتوحة المصدر.
هل يمكن أن يعمل Databricks وSnowflake معًا؟
نعم، يمكن دمج Databricks وSnowflake بشكل فعال. يمكن للمؤسسات استخدام Snowflake لتخزين البيانات والتحليلات المستندة إلى SQL مع الاستفادة من Databricks في علوم البيانات المتقدمة ومهام التعلم الآلي.
