Para las empresas que dependen de los datos para tomar decisiones (ya sean plataformas de comercio electrónico que rastrean el comportamiento de los clientes, instituciones financieras que pronostican tendencias o empresas de tecnología que construyen modelos de IA), es imprescindible contar con sistemas sólidos de análisis y gestión de datos. As the need for efficient data pipelines and insightful analysis grows, two platforms have emerged as leaders in the field: Ladrillos de datos y Copo de nieve.
Fundada en 2013, Databricks se desarrolló inicialmente como una plataforma de análisis unificada diseñado para permitir el procesamiento de datos distribuidos a gran escala, análisis avanzados y flujos de trabajo de aprendizaje automático. Por otro lado, Snowflake salió aproximadamente un año después, posicionándose como una solución de almacenamiento de datos nativa de la nube. Su objetivo era simplificar el proceso de almacenamiento, gestión y consulta de grandes cantidades de datos estructurados y semiestructurados en una arquitectura de nube.
- Comprender los conceptos básicos de Databricks frente a Snowflake
- ¿Qué son los ladrillos de datos?
- ¿Qué es el copo de nieve?
- Databricks vs Snowflake: una comparación directa
- Databricks vs Snowflake: pros y contras
- Databricks vs Snowpark: una descripción comparativa
- Pensamientos finales
- Preguntas frecuentes
Si bien son claramente diferentes en sus objetivos originales, desde entonces ambas empresas han ampliado sus ofertas e incluyen servicios y características que a menudo se superponen entre sí. A medida que las líneas entre Snowflake y Databricks se difuminan, a las empresas les resulta más difícil determinar qué plataforma se adapta mejor a sus necesidades, objetivos e infraestructura.
Esta publicación cubre todo lo que necesita saber sobre Databricks vs Snowflake, sus características, similitudes y diferencias, y cuál se adapta mejor a su modelo de negocio.
Comprender los conceptos básicos de Databricks frente a Snowflake
Es mejor tener una definición clara y general de lo que Databricks y Snowflake aportan como plataformas de almacenamiento y procesamiento de datos. Comprender sus ofertas principales y sus casos de uso principales lo ayudará a identificar qué solución se alinea mejor con sus necesidades y flujos de trabajo específicos.
Además, sería útil tener un conocimiento general de los almacenes de datos, los lagos y las casas de los lagos para comprender mejor qué plataforma se adapta a su modelo de negocio. Entraremos brevemente en estos términos en esta publicación.
¿Qué son los ladrillos de datos?
En palabras simples, Databricks se presenta como una plataforma para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Databricks es pionero en combinar lo mejor de los data lakes y data warehouses para ofrecer lo que se llama un Casa del lago de datos.
Un almacén de datos permite almacenar datos estructurados en un esquema altamente organizado, adecuado para inteligencia empresarial y generación de informes. Por otro lado, un lago de datos utiliza formatos de almacenamiento planos y económicos para grandes cantidades de datos sin procesar y no estructurados. Se utiliza principalmente para el procesamiento de big data y el análisis exploratorio. La plataforma Lakehouse de Databrick unifica análisis, ciencia de datos e inteligencia artificial/aprendizaje automático sin tener que duplicar datos entre dos plataformas.
Además, el espacio de trabajo de Databricks permite a los equipos colaborar en tareas como ETL, aprendizaje automático y análisis utilizando lenguajes familiares como Python, SQL y R. Databricks se presenta como una plataforma como servicio (PaaS).
¿Qué es el copo de nieve?
En el otro lado de la historia, Snowflake se presenta como un almacén de datos basado en la nube fácil de usar. El copo de nieve puede seguir funcionando principales proveedores de nube como AWS, Azure y Google Cloud. Gracias a su arquitectura de datos compartidos de múltiples clústeres, Snowflake permite que varios usuarios accedan a los mismos datos sin degradación del rendimiento.
En comparación con infraestructuras tradicionales de almacenamiento de datos locales, Snowflake es mucho más escalable y requiere un mantenimiento mínimo. Además, su Snowflake Data Marketplace permite compartir de forma segura y fluida datos en vivo entre organizaciones sin duplicarlos. Snowflake es un software como servicio (SaaS) solución disponible para diferentes empresas y organizaciones.
Databricks vs Snowflake: una comparación directa
Si bien la línea entre los servicios ofrecidos por Snowflake y Databricks es borrosa, los dos son claramente diferentes en arquitectura, integración de ecosistemas, seguridad y muchos otros aspectos. Analicémoslo en una comparación directa entre Databricks y Snowflake.
Arquitectura
La arquitectura basada en la nube de Snowflakes está optimizada para datos estructurados y destaca en cargas de trabajo analíticas tradicionales. Diseñada para el almacenamiento de datos, la arquitectura de Snowflake consta de tres capas principales:
- Capa de almacenamiento: Los datos se almacenan en el almacenamiento de objetos en la nube, segregando la computación y el almacenamiento para un escalamiento independiente. Snowflake optimiza cómo se estructuran, comprimen y acceden a los datos.
- Capa de cálculo: Conocida como almacenes virtuales, esta capa permite la ejecución simultánea e independiente de consultas con escalabilidad elástica.
- Capa de servicios en la nube: Proporciona funciones de gestión críticas, que incluyen seguridad, gestión de metadatos y optimización de consultas.
Databricks utiliza la arquitectura Lakehouse basada en chispa apache. Su arquitectura es ideal para organizaciones con requisitos de datos multiformato y necesidades de análisis avanzado. También contenía tres capas principales:
- Lago Delta: En esencia, Databricks emplea Delta Lake, un formato de almacenamiento de código abierto que lleva transacciones ACID, aplicación de esquemas y viajes en el tiempo a lagos de datos.
- Gestión de datos unificada: La arquitectura admite diversos tipos de datos, desde estructurados hasta semiestructurados y no estructurados, lo que la hace muy versátil.
- Computación de alto rendimiento: Con su integración con marcos de aprendizaje automático y herramientas de análisis, Databricks facilita cargas de trabajo complejas como AI/ML y transmisión de datos en tiempo real.
Diferencias clave de arquitectura
Si bien Snowflake está más especializado en el almacenamiento de datos estructurados, databricks es experto en manejar un espectro más amplio de tipos de datos. Además, Snowflake está diseñado para análisis basados en SQL, mientras que Databricks se centra en la ciencia de datos integral y el aprendizaje automático. Cabe mencionar que Databricks también cuenta con un motor de almacén de datos SQL.
Rendimiento y escalabilidad
En la capa informática, Snowflake permite escalado automático a través de almacenes virtuales. Esto permite un manejo fluido de cargas de trabajo simultáneas a medida que la demanda aumenta y se reduce cuando no se necesitan recursos para optimizar los costos. Su arquitectura única de múltiples clústeres garantiza que múltiples usuarios y cargas de trabajo puedan acceder a la plataforma sin cuellos de botella. Además, Snowflake emplea técnicas avanzadas de optimización de consultas y almacenamiento en columnas para acelerar el análisis de datos estructurados.
Una de las características clave de Databricks es Procesamiento paralelo masivo (MPP) que permite procesar eficientemente grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en paralelo. Además, con la integración de Delta Lake, puede mantener las propiedades ACID incluso en operaciones de datos a gran escala y beneficiarse del almacenamiento en caché y las estrategias de optimización. Por último, Databricks admite la transmisión de datos en tiempo real, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo dinámicas que requieren baja latencia, como IoT o transacciones financieras.
Diferencias de escalabilidad
Snowflake se especializa en escalar cargas de trabajo de almacenamiento de datos tradicionales. Databricks, por otro lado, es más sólido a la hora de escalar tareas complejas y de gran escala de ingeniería de datos y de IA/ML.
Ecosistema e Integración
Aunque no era el caso en el pasado, ambas plataformas se han vuelto compatibles con la mayoría de los principales proveedores de adquisición de datos. Snowflake está totalmente integrado con proveedores de nube como AWS, Azure y Google Cloud. Al mismo tiempo, Databricks ofrece una independiente de la nube plataforma que garantiza un funcionamiento fluido en todas las plataformas en la nube. Además, ambas plataformas se integran con herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, Power BI y Looker.
Diferencias clave de integración
Snowflake is a fully proprietary, managed service with a closed-source code base. Si bien se integra bien con muchas herramientas de código abierto, estas integraciones a menudo se facilitan a través de API o conectores de terceros en lugar de basarse en bases de código abierto. Por otro lado, Databricks proporciona compatibilidad nativa con muchas herramientas y bibliotecas de código abierto, alineándose más estrechamente con las organizaciones que prefieren la flexibilidad del código abierto.
Seguridad y Gobernanza
When it comes to security, Snowflake offers more governance and regulatory compliance through pre-made frameworks. Por nombrar algunos, Snowflake cumple con SOC.2 Tipo II, HIPPA, GDPR y FedRAMP, lo que lo hace adecuado para industrias como la atención médica y las finanzas desde el primer momento. Además, Snowflake ofrece políticas dinámicas de acceso y enmascaramiento de datos, lo que permite a las organizaciones mantener un control estricto sobre la información confidencial.
Databricks también tiene una base de seguridad sólida, particularmente para flujos de trabajo de ingeniería de datos y aprendizaje automático, y proporciona control de acceso granular (RBAC e IAM). Databricks también puede aprovechar las características de seguridad nativas de los proveedores de nube, las redes y la administración de identidades.
Diferencias clave de seguridad
Si bien ambas plataformas pueden ofrecer excelentes medidas de seguridad, abordan esta tarea de manera diferente. Snowflake ofrece funciones de seguridad integradas para el enmascaramiento dinámico de datos y el cumplimiento en diferentes industrias. Databricks, por otro lado, podría requerir alguna configuración adicional y dependencia del proveedor de nube subyacente para algunas características específicas de cumplimiento.
Capacidades de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático
Snowflake se centra principalmente en integrar herramientas de terceros y permitir la preparación de datos para flujos de trabajo de IA/ML. Una solución que se le ocurrió a la empresa fue Parque de nieve, un entorno que permite a los ingenieros y científicos de datos escribir código de procesamiento y transformación de datos utilizando lenguajes como Python, Java y Scala dentro de la arquitectura de Snowflake. Además, Snowflake puede conectarse con plataformas importantes como DataRobot, Amazon SageMaker y Azure Machine Learning.
This is one of the areas in which Databricks proves triumphant over Snowflake. It stands out as a purpose-built platform for data science, machine learning, and AI workflows. It has built-in features that cater to the entire ML lifecycle, from data engineering to model deployment. It natively supports open-source tools like TensorFlow and PyTorch. Thanks to its unified analytics platform, Databricks bridges the gap between data engineering and machine learning. This enables teams to preprocess data, train models, and deploy them seamlessly on the same platform. Además, herramientas como AutoML Permitir a los usuarios crear prototipos de modelos de aprendizaje automático sin una codificación extensa.
Diferencias relacionadas con AI/ML
Snowflake se centra principalmente en preparar datos para aplicaciones externas de IA/ML, mientras que Databricks proporciona capacidades de un extremo a otro para crear, entrenar e implementar modelos. Databricks should be the go-to option if your business relies heavily on AI/ML workflows.
Modelos de facturación y precios
Snowflake and Databricks use different pricing models, which reflect their focus and capabilities. Si bien ambos operan con precios basados en el uso, sus estructuras y costos varían significativamente.
Snowflake basa sus planes de precios en créditos y tiene tres componentes de costos clave:
- Capa de cálculo: Virtual warehouses are billed per second with a minimum of 60 seconds. El costo comienza en $3 por crédito para la Edición Estándar y puede llegar hasta $4–$5 para Enterprise Editions, según la región de la nube y el tipo de suscripción.
- Capa de almacenamiento: Costos de almacenamiento $40 por TB/mes según demanda, con opciones prepagas disponibles a una tarifa con descuento de $24 por TB/mes.
- Costos de transferencia de datos: Si bien la entrada de datos es gratuita, los cargos de salida dependen de la plataforma en la nube y el destino.
Basado en el ejemplo en el sitio web oficial de Snowflake, puede verse así: ejecutar un “gran almacén” (8 créditos/hora) durante 8 horas diarias con 100 TB de almacenamiento podría costar aproximadamente $3384/mes, considerando los costos de computación, servicio y almacenamiento.
Databricks uses DBUs (Databricks Units), which represent the processing capability per second. El precio varía según:
- Tipo de cálculo: Databricks admite diferentes cargas de trabajo, incluida la ingeniería de datos, el análisis y el aprendizaje automático. Los precios van desde $0.07–$0.55 por DBU/hora, dependiendo del tipo de carga de trabajo y plataforma en la nube.
- Plataforma en la nube: Los costos varían según AWS, Azure y Google Cloud. Por ejemplo, en Azure, una carga de trabajo básica de ingeniería de datos comienza en $0.15/DBU/hora y las cargas de trabajo de aprendizaje automático tienen un precio más alto debido a los requisitos de GPU.
- Clústeres y configuraciones: Databricks ofrece una flexibilidad significativa en las configuraciones de clústeres, lo que influye en los costos. Los cargos por computación y almacenamiento se aplican por separado, según el proveedor de la nube.
With Databricks, moderate machine-learning workloads can cost between $1,500-$5,000 per month based on specific usage and configuration. Para una predicción de costos precisa y personalizada, puede utilizar Calculadora de precios de Databricks disponible en su sitio web.
Diferencias de precios entre Databricks y Snowflake
El costo mensual por el uso de funciones avanzadas de Databricks puede ser más elevado debido a su computación de alto rendimiento y flexibilidad para diversos formatos de datos y capacidades AL/ML. Snowflake generalmente ofrece una ventaja de costos para análisis tradicionales y consultas basadas en SQL, especialmente para empresas con canales de datos más simples. However, costs for both platforms depend heavily on workload specifics, resource usage, and cloud provider configurations.
Databricks vs Snowflake: pros y contras
Cuando se trata de las diferencias entre Databricks y Snowflake, ambas plataformas ofrecen muchas fortalezas únicas adaptadas a diferentes tipos de usuarios y cargas de trabajo. Below is a comprehensive table that sums up all the essential features of each system.
| Característica | Ladrillos de datos | Copo de nieve |
|---|---|---|
| Caso de uso principal | Ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis en tiempo real | Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial basados en SQL |
| Arquitectura | Arquitectura de la casa del lago con el lago Delta | Almacén de datos en la nube con computación y almacenamiento separados |
| Datos admitidos | Estructurado, semiestructurado, no estructurado. | Estructurado, semiestructurado |
| Actuación | Optimizado para cargas de trabajo de big data y streaming | Optimizado para SQL y consultas analíticas |
| Integración de BI | Integración personalizable con Tableau, Power BI, etc. | Conectores nativos e integrados para Tableau, Power BI, etc. |
| Soporte de IA/ML | Bibliotecas y marcos de aprendizaje automático avanzados | Limitado; Se basa en Snowpark e integraciones externas. |
| Compatibilidad de código abierto | Extenso; admite Spark, Delta Lake y más | Limitado; arquitectura de código cerrado |
| Seguridad y cumplimiento | Sólido, con acceso basado en roles, cifrado y auditoría | Robusto, con funciones de cumplimiento avanzadas integradas |
| Plataformas en la nube compatibles | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Modelo de precios | Basado en el uso a través de DBU, facturación granular | Computación/almacenamiento basado en el uso facturado de forma independiente |
| Facilidad de uso | Requiere experiencia técnica para flujos de trabajo avanzados | Diseñado para ofrecer simplicidad y accesibilidad a los analistas de negocios |
Databricks vs Snowpark: una descripción comparativa
Para competir con Databricks, Snowflake desarrolló Snowpark, una plataforma para procesamiento de datos y análisis avanzado. Si bien tanto Databricks como Snowpark son avanzados en lo que ofrecen, ofrecen soluciones para diferentes tareas. Snowpark es un entorno de desarrollo destinado a mejorar la funcionalidad de las aplicaciones de datos dentro de la plataforma de datos en la nube de Snowflake. Permite a los desarrolladores escribir código de transformación de datos en lenguajes de programación populares como Python, Java y Scala.
Snowpark se centra en agilizar el trabajo y ofrecer una interfaz fácil de usar. Si bien es ventajosa, la interfaz de usuario carece de algunas de las funciones más avanzadas para cargas de trabajo de IA/ML que, de otro modo, están disponibles en Apache Spark, la plataforma en la que se construye Databricks. Dicho esto, Snowpark permite a los ingenieros y desarrolladores de datos procesar datos de forma nativa en la arquitectura de Snowflake mientras aprovecha sus fortalezas en seguridad y análisis basados en SQL.
On the other hand, Databricks still offers a more mature ecosystem for data science and machine learning, even when considering Snowpark. It provides end-to-end solutions for big data processing and complex ML workflows. Como se mencionó, su arquitectura Lakehouse le permite ser mucho más versátil para manejar diferentes formatos de datos.
Pensamientos finales
Cuando se trata de Databricks vs Snowflake, es importante tener en cuenta que ambos representan soluciones de vanguardia en el panorama del análisis y la gestión de datos. Gracias a su estructura de lago y su compatibilidad con flujos de trabajo de aprendizaje automático avanzados, Databricks sigue siendo una plataforma sólida para equipos profesionales que manejan una variedad de formatos de datos y dependen en gran medida del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Al mismo tiempo, el objetivo principal de Snowflake es ofrecer un sistema fácil de usar para almacenamiento de datos y análisis basados en SQL. Es una opción más atractiva para empresas centradas en datos estructurados y semiestructurados.
En última instancia, Databricks ofrece más en términos de funciones avanzadas y versatilidad. Si bien eso es excelente, la complejidad puede no ser algo que todos los modelos de negocios requieran para abordar sus tareas.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las desventajas de Databricks?
- Curva de aprendizaje más pronunciada para usuarios no técnicos.
- Costos más altos para funciones avanzadas de IA/ML.
- Herramientas de BI integradas limitadas que requieren integraciones de terceros.
- Algunas funciones de cumplimiento dependen de la configuración del proveedor de la nube.
¿Por qué Databricks en lugar de Snowflake?
- Maneja diversos formatos de datos con la arquitectura Lakehouse.
- Fuerte integración de herramientas de código abierto.
¿Pueden Databricks y Snowflake trabajar juntos?
Sí, Databricks y Snowflake se pueden integrar de forma eficaz. Las organizaciones pueden utilizar Snowflake para el almacenamiento de datos y análisis basados en SQL mientras aprovechan Databricks para tareas avanzadas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
