Pro firmy, které se při rozhodování spoléhají na data – ať už jde o platformy elektronického obchodování sledující chování zákazníků, finanční instituce předpovídající trendy nebo technologické společnosti vytvářející modely umělé inteligence – jsou robustní systémy pro správu dat a analytické systémy nutností. S rostoucí potřebou efektivních datových kanálů a pronikavých analýz se v této oblasti objevily dvě platformy: Databricks a Sněhová vločka.
Databricks, založená v roce 2013, byla původně vyvinuta jako a jednotnou analytickou platformu navrženy tak, aby umožňovaly rozsáhlé distribuované zpracování dat, pokročilé analýzy a pracovní postupy strojového učení. Na druhou stranu Snowflake vyšel asi o rok později a umístil se jako a cloudové nativní řešení pro datové sklady. Jeho cílem bylo zjednodušit proces ukládání, správy a dotazování velkého množství strukturovaných a polostrukturovaných dat na cloudové architektuře.
Přestože se obě společnosti výrazně liší ve svých původních cílech, od té doby rozšířily své nabídky a zahrnuly služby a funkce, které se často vzájemně překrývají. Protože se čáry mezi Snowflake a Databricks stírají, je pro podniky obtížnější určit, která platforma lépe vyhovuje jejich potřebám, cílům a infrastruktuře.
Tento příspěvek pokrývá vše, co potřebujete vědět o Databricks vs Snowflake, jejich funkcích, podobnostech a rozdílech a o tom, který z nich nejlépe vyhovuje vašemu obchodnímu modelu.
Pochopení základů Databricks vs Snowflake
Nejlepší je mít jasnou a obecnou definici toho, co Databricks vs Snowflake přináší na stůl jako platformy pro ukládání a zpracování dat. Pochopení jejich základních nabídek a primárních případů použití vám pomůže určit, které řešení lépe odpovídá vašim konkrétním potřebám a pracovním postupům.
Navíc by vám pomohlo, kdybyste měli obecné znalosti o datových skladech, jezerech a jezerních domech, abyste lépe pochopili, která platforma vyhovuje vašemu obchodnímu modelu. K těmto termínům se v tomto příspěvku stručně dostaneme.
Co jsou databricks?
Jednoduše řečeno, Databricks přichází jako platforma pro ukládání, zpracování a analýzu velkých objemů dat, strukturovaných i nestrukturovaných. Databricks je průkopníkem v kombinování toho nejlepšího z datových jezer a datových skladů a nabízí to, čemu se říká Data Lakehouse.
Datový sklad umožňuje ukládat strukturovaná data ve vysoce organizovaném schématu, vhodném pro business intelligence a reporting. Na druhou stranu datové jezero využívá ploché a levné formáty úložiště pro obrovské množství nezpracovaných a nestrukturovaných dat. Používá se hlavně pro zpracování velkých dat a průzkumné analýzy. Platforma Databrick Lakehouse sjednocuje analytiku, datovou vědu a AI/strojové učení, aniž by bylo nutné duplikovat data mezi dvěma platformami.
Pracovní prostor Databricks navíc umožňuje týmům spolupracovat na úkolech, jako je ETL, strojové učení a analytika pomocí známých jazyků, jako je Python, SQL a R. Databricks přichází jako platforma jako služba (PaaS).
Co je sněhová vločka?
Na druhé straně příběhu stojí Snowflake jako snadno použitelné cloudové datové skladiště. Sněhová vločka může běžet dál hlavní poskytovatelé cloudu jako AWS, Azure a Google Cloud. Díky své multi-clusterové sdílené datové architektuře Snowflake umožňuje více uživatelům přístup ke stejným datům bez snížení výkonu.
V porovnání s tradiční on-premise infrastruktury pro ukládání dat, Snowflake je mnohem škálovatelnější a vyžaduje minimální údržbu. Jeho Snowflake Data Marketplace navíc umožňuje bezpečné a bezproblémové sdílení živých dat napříč organizacemi bez jejich duplikace. Snowflake je software jako služba (SaaS) řešení dostupné pro různé podniky a organizace.
Databricks vs Snowflake: přímé srovnání
Zatímco hranice mezi službami nabízenými Snowflake vs Databricks je rozmazaná, tyto dvě se výrazně liší v architektuře, integraci ekosystémů, bezpečnosti a mnoha dalších aspektech. Pojďme to rozdělit na přímé srovnání mezi Databricks a Snowflake.
Architektura
Cloudová architektura Snowflakes je optimalizována pro strukturovaná data a vyniká v tradičních analytických úlohách. Architektura Snowflake, navržená pro datové sklady, se skládá ze tří hlavních vrstev:
- Úložná vrstva: Data jsou uložena v cloudovém úložišti objektů, přičemž se odděluje výpočet a úložiště pro nezávislé škálování. Snowflake optimalizuje, jak jsou data strukturována, komprimována a zpřístupňována.
- Výpočetní vrstva: Tato vrstva, známá jako virtuální sklady, umožňuje souběžné, nezávislé provádění dotazů s elastickou škálovatelností.
- Vrstva cloudových služeb: Poskytuje důležité funkce správy, včetně zabezpečení, správy metadat a optimalizace dotazů.
Databricks využívá architekturu Lakehouse postavenou na Apache Spark. Jeho architektura je ideální pro organizace s požadavky na víceformátová data a pokročilými potřebami analýzy. To také obsahovalo tři primární vrstvy:
- Delta jezero: Databricks ve svém jádru využívá Delta Lake, formát úložiště s otevřeným zdrojovým kódem, který přináší transakce ACID, vynucování schémat a cestování časem do datových jezer.
- Jednotná správa dat: Architektura podporuje různé typy dat, od strukturovaných po polostrukturované a nestrukturované, díky čemuž je vysoce univerzální.
- Vysoce výkonný výpočet: Díky integraci s rámcemi strojového učení a analytickými nástroji Databricks usnadňuje komplexní pracovní zátěže, jako je AI/ML a streamování dat v reálném čase.
Klíčové rozdíly v architektuře
Zatímco Snowflake se více specializuje na strukturované datové sklady, databricks je zběhlý ve zpracování širšího spektra datových typů. Snowflake je navíc přizpůsoben pro analýzu založenou na SQL, zatímco Databricks se zaměřuje na komplexní datovou vědu a strojové učení. Za zmínku stojí, že Databricks má také SQL datový sklad.
Výkon a škálovatelnost
Ve výpočtové vrstvě Snowflake umožňuje automatické škálování prostřednictvím virtuálních skladů. To umožňuje bezproblémovou manipulaci se souběžnými pracovními zátěžemi, protože poptávka se zvyšuje a snižuje, když nejsou potřebné zdroje k optimalizaci nákladů. Jeho jedinečná architektura s více clustery zajišťuje, že k platformě má přístup více uživatelů a pracovních zátěží bez překážek. Snowflake navíc využívá pokročilé techniky optimalizace dotazů a sloupcové úložiště pro urychlení analýzy strukturovaných dat.
Jednou z klíčových vlastností Databricks je Masivní paralelní zpracování (MPP) který umožňuje efektivně paralelně zpracovávat obrovské množství strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat. Navíc s integrací Delta Lake můžete udržovat vlastnosti ACID i při rozsáhlých operacích s daty a využívat výhod ukládání do mezipaměti a optimalizačních strategií. A konečně, Databricks podporuje streamování dat v reálném čase, takže je ideální pro dynamické pracovní zátěže vyžadující nízkou latenci, jako je IoT nebo finanční transakce.
Rozdíly ve škálovatelnosti
Snowflake se specializuje na škálování tradičních datových skladů. Databricks je na druhé straně robustnější při škálování složitých a rozsáhlých datových inženýrství a úloh AI/ML.
Ekosystém a integrace
Ačkoli tomu tak nebylo v minulosti, obě platformy se staly kompatibilní s většinou hlavních dodavatelů sběru dat. Snowflake je plně integrován s poskytovateli cloudu, jako jsou AWS, Azure a Google Cloud. Databricks zároveň nabízí a cloud-agnostik platforma, která zajišťuje hladký provoz napříč všemi cloudovými platformami. Obě platformy se navíc integrují s nástroji business intelligence, jako je Tableau, Power BI a Looker.
Klíčové integrační rozdíly
Snowflake je plně proprietární spravovaná služba s uzavřeným zdrojovým kódem. I když se dobře integruje s mnoha nástroji s otevřeným zdrojovým kódem, tyto integrace jsou často usnadněny prostřednictvím rozhraní API nebo konektorů třetích stran, než aby byly postaveny na základech open source. Na druhou stranu Databricks poskytuje nativní kompatibilitu s mnoha nástroji a knihovnami s otevřeným zdrojovým kódem, čímž se více přizpůsobuje organizacím, které preferují flexibilitu open source.
Bezpečnost a správa
Pokud jde o bezpečnost, Snowflake nabízí lepší správu a dodržování předpisů prostřednictvím předem připravených rámců. Abychom jmenovali alespoň některé, Snowflake dodržuje SOC.2 Type II, HIPPA, GDPR a FedRAMP, takže je vhodný pro odvětví, jako je zdravotnictví a finance, hned po vybalení. Snowflake navíc nabízí dynamické maskování dat a zásady přístupu, což organizacím umožňuje udržovat přísnou kontrolu nad citlivými informacemi.
Databricks má také solidní bezpečnostní základ, zejména pro datové inženýrství a pracovní postupy strojového učení, a poskytuje granulární řízení přístupu (RBAC a IAM). Databricks mohou také využít nativní bezpečnostní funkce poskytovatelů cloudu, sítí a správy identit.
Klíčové rozdíly v zabezpečení
Zatímco obě platformy mohou nabídnout vynikající bezpečnostní opatření, řeší tento úkol odlišně. Snowflake nabízí vestavěné bezpečnostní funkce pro dynamické maskování dat a dodržování předpisů v různých odvětvích. Databricks na druhé straně mohou vyžadovat určitou další konfiguraci a spoléhat se na základního poskytovatele cloudu pro některé funkce specifické pro dodržování předpisů.
Data Science, AI a schopnosti strojového učení
Snowflake se primárně zaměřuje na integraci nástrojů třetích stran a umožnění přípravy dat pro pracovní postupy AI/ML. Jedním z řešení, se kterým společnost přišla, bylo Snowpark, prostředí, které umožňuje datovým inženýrům a datovým vědcům psát kód pro transformaci a zpracování dat pomocí jazyků jako Python, Java a Scala v rámci architektury Snowflake. Snowflake se navíc může propojit s hlavními platformami, jako je DataRobot, Amazon SageMaker a Azure Machine Learning.
Toto je jedna z oblastí, ve kterých Databricks vítězí nad Snowflake. Vyniká jako účelová platforma pro datovou vědu, strojové učení a pracovní postupy AI. Má vestavěné funkce, které se starají o celý životní cyklus ML, od datového inženýrství až po nasazení modelu. Nativně podporuje open-source nástroje jako TensorFlow a PyTorch. Databricks díky své jednotné analytické platformě překlenuje propast mezi datovým inženýrstvím a strojovým učením. To umožňuje týmům předzpracovat data, trénovat modely a bezproblémově je nasadit na stejné platformě. Také nástroje jako AutoML umožňují uživatelům prototypovat modely strojového učení bez rozsáhlého kódování.
Rozdíly související s AI/ML
Snowflake se zaměřuje především na přípravu dat pro externí aplikace AI/ML, zatímco Databricks poskytuje komplexní možnosti pro vytváření, školení a nasazování modelů. Databricks by měly být vhodnou volbou, pokud se vaše firma silně spoléhá na pracovní postupy AI/ML.
Fakturační a cenové modely
Snowflake a Databricks používají různé cenové modely, které odrážejí jejich zaměření a možnosti. Zatímco oba fungují na základě cen na základě použití, jejich struktura a náklady se výrazně liší.
Snowflake zakládá své cenové plány na kreditech a má tři klíčové nákladové složky:
- Výpočetní vrstva: Virtuální sklady jsou účtovány za sekundu s minimálně 60 sekundami. Cena začíná na $3 za kredit za standardní edici a může dosáhnout až $4–$5 pro Enterprise Edition, v závislosti na cloudové oblasti a typu předplatného.
- Úložná vrstva: Náklady na skladování $40 za TB/měsíc na vyžádání, s předplacenými možnostmi za zvýhodněnou sazbu $24 za TB/měsíc.
- Náklady na přenos dat: Zatímco vstup dat je zdarma, poplatky za výstup závisí na cloudové platformě a cíli.
Na základě příklad na oficiálních stránkách Snowflake, může to vypadat nějak takto: provoz „velkého skladu“ (8 kreditů/hodinu) po dobu 8 hodin denně se 100 TB úložiště může stát přibližně 3 384 USD měsíčně, vezmeme-li v úvahu náklady na výpočetní techniku, služby a úložiště.
Databricks používá DBU (Databricks Units), které představují kapacitu zpracování za sekundu. Ceny se liší podle:
- Typ výpočtu: Databricks podporuje různé pracovní zátěže, včetně datového inženýrství, analytiky a strojového učení. Ceny se pohybují od $0.07–$0.55 za DBU/hodinu, v závislosti na typu zátěže a cloudové platformě.
- Cloudová platforma: Náklady se liší mezi AWS, Azure a Google Cloud. Například v Azure začíná základní úloha datového inženýrství v $0.15/DBU/hodinu a úlohy strojového učení jsou kvůli požadavkům na GPU dražší.
- Clustery a konfigurace: Databricks nabízí značnou flexibilitu v konfiguraci clusteru, což ovlivňuje náklady. Poplatky za výpočetní techniku a úložiště se platí samostatně v závislosti na poskytovateli cloudu.
S Databricks může středně velká pracovní zátěž strojového učení stát mezi 1 500 až 5 000 $ měsíčně v závislosti na konkrétním využití a konfiguraci. Pro přesnou a přizpůsobenou předpověď nákladů můžete použít Cenová kalkulačka Databricks k dispozici na jeho webových stránkách.
Cenové rozdíly databricks vs Snowflake
Měsíční náklady na používání pokročilých funkcí Databricks mohou být dražší kvůli jejich vysoce výkonnému výpočetnímu výkonu a flexibilitě pro různé datové formáty a schopnosti AL/ML. Snowflake obecně nabízí cenovou výhodu pro tradiční analýzy a dotazy založené na SQL, zejména pro podniky s jednoduššími datovými kanály. Náklady na obě platformy však do značné míry závisí na specifikách pracovní zátěže, využití zdrojů a konfiguracích poskytovatelů cloudu.
Databricks vs Snowflake: Klady a zápory
Pokud jde o rozdíly mezi Databricks a Snowflake, obě platformy nabízejí mnoho jedinečných silných stránek přizpůsobených různým typům uživatelů a pracovní zátěži. Níže je uvedena obsáhlá tabulka, která shrnuje všechny základní vlastnosti každého systému.
| Funkce | Databricks | Sněhová vločka |
|---|---|---|
| Primární případ použití | Datová věda, strojové učení a analytika v reálném čase | Datové sklady založené na SQL a business intelligence |
| Architektura | Architektura Lakehouse s jezerem Delta | Cloudový datový sklad se samostatným výpočtem a úložištěm |
| Podporovaná data | Strukturované, polostrukturované, nestrukturované | Strukturované, polostrukturované |
| Výkon | Optimalizováno pro velká data a streamování | Optimalizováno pro SQL a analytické dotazy |
| Integrace BI | Přizpůsobitelná integrace s Tableau, Power BI atd. | Bezproblémové nativní konektory pro Tableau, Power BI atd. |
| Podpora AI/ML | Pokročilé rámce a knihovny ML | Omezený; spoléhá na Snowpark a externí integrace |
| Kompatibilita s otevřeným zdrojovým kódem | Rozsáhlý; podporuje Spark, Delta Lake a další | Omezený; uzavřená architektura |
| Zabezpečení a dodržování předpisů | Silné, s přístupem na základě rolí, šifrováním a auditováním | Robustní, s vestavěnými pokročilými funkcemi shody |
| Podporované cloudové platformy | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Cenový model | Na základě využití prostřednictvím DBU, granulární fakturace | Na základě využití, výpočet/úložiště účtované nezávisle |
| Snadné použití | Vyžaduje technické znalosti pro pokročilé pracovní postupy | Navrženo pro jednoduchost a dostupnost pro obchodní analytiky |
Databricks vs Snowpark: Srovnávací přehled
Aby mohl Snowflake konkurovat Databricks, vyvinul Snowpark, platformu pro zpracování dat a pokročilé analýzy. Zatímco Databricks i Snowpark jsou pokročilé v tom, co nabízejí, nabízejí řešení pro různé úkoly. Snowpark je vývojové prostředí zaměřené na vylepšení funkčnosti datových aplikací v rámci cloudové datové platformy Snowflake. Umožňuje vývojářům psát kód transformace dat v oblíbených programovacích jazycích, jako je Python, Java a Scala.
Snowpark se zaměřuje na zefektivnění práce a nabízí uživatelsky přívětivé rozhraní. I když je uživatelské rozhraní výhodné, postrádá některé pokročilejší funkce pro úlohy AI/ML, které jsou jinak dostupné v Apache Spark, platformě, na které je Databricks postaven. To znamená, že Snowpark umožňuje datovým inženýrům a vývojářům zpracovávat data nativně v architektuře Snowflake a zároveň využívat její silné stránky v analýze a zabezpečení založené na SQL.
Na druhou stranu Databricks stále nabízí vyzrálejší ekosystém pro datovou vědu a strojové učení, a to i v případě Snowparku. Poskytuje komplexní řešení pro zpracování velkých dat a komplexní pracovní postupy ML. Jak již bylo zmíněno, jeho architektura Lakehouse mu umožňuje být mnohem všestrannější pro práci s různými datovými formáty.
Závěrečné myšlenky
Pokud jde o Databricks vs Snowflake, je důležité poznamenat, že oba představují špičková řešení v oblasti analýzy a správy dat. Díky své struktuře Lakehouse a podpoře pokročilých pracovních postupů ML zůstává Databricks robustní platformou pro profesionální týmy, které zpracovávají různé datové formáty a do značné míry spoléhají na strojové učení a AI.
Zároveň se Snowflake primárně zaměřuje na poskytování snadno použitelného systému pro datové sklady a analýzy založené na SQL. Je to atraktivnější možnost pro podniky zaměřené na strukturovaná a polostrukturovaná data.
Databricks nakonec nabízí více, pokud jde o pokročilé funkce a všestrannost. I když je to skvělé, složitost nemusí být něco, co všechny obchodní modely vyžadují k řešení svých úkolů.
Nejčastější dotazy
Jaké jsou nevýhody Databricks?
- Strmější křivka učení pro netechnické uživatele.
- Vyšší náklady na pokročilé funkce AI/ML.
- Omezené vestavěné nástroje BI vyžadující integrace třetích stran.
- Některé funkce shody závisí na konfiguraci poskytovatele cloudu.
Proč Databricks over Snowflake?
- Zvládá různé datové formáty s architekturou Lakehouse.
- Silná integrace nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem.
Mohou Databricks a Snowflake spolupracovat?
Ano, Databricks a Snowflake se mohou efektivně integrovat. Organizace mohou používat Snowflake pro datové sklady a analýzy založené na SQL a zároveň využívat Databricks pro pokročilé úlohy v oblasti datové vědy a strojového učení.
