Pour les entreprises qui s'appuient sur les données pour prendre des décisions, qu'il s'agisse de plateformes de commerce électronique qui suivent le comportement des clients, d'institutions financières qui prévoient les tendances ou d'entreprises technologiques qui créent des modèles d'IA, des systèmes robustes de gestion et d'analyse des données sont indispensables. Alors que le besoin de pipelines de données efficaces et d’analyses approfondies augmente, deux plateformes sont devenues leaders dans le domaine : Briques de données et Flocon de neige.
Fondé en 2013, Databricks a été initialement développé comme un plateforme d'analyse unifiée conçu pour permettre le traitement de données distribuées à grande échelle, les analyses avancées et les flux de travail d'apprentissage automatique. En revanche, Snowflake est sorti environ un an plus tard, se positionnant comme un solution d'entreposage de données cloud native. Son objectif était de simplifier le processus de stockage, de gestion et d'interrogation de grandes quantités de données structurées et semi-structurées sur une architecture cloud.
Bien que leurs objectifs initiaux soient nettement différents, les deux sociétés ont depuis élargi leurs offres et inclus des services et des fonctionnalités qui se chevauchent souvent. À mesure que la frontière entre Snowflake et Databricks s'estompe, il est plus difficile pour les entreprises de déterminer quelle plateforme correspond le mieux à leurs besoins, leurs objectifs et leur infrastructure.
Cet article couvre tout ce que vous devez savoir sur Databricks vs Snowflake, leurs fonctionnalités, similitudes et différences, et celui qui convient le mieux à votre modèle commercial.
Comprendre les bases de Databricks et Snowflake
Il est préférable d’avoir une définition claire et générale de ce que Databricks et Snowflake apportent chacun en tant que plates-formes de stockage et de traitement de données. Comprendre leurs offres de base et leurs principaux cas d'utilisation vous aidera à identifier quelle solution correspond le mieux à vos besoins et flux de travail spécifiques.
De plus, il serait utile que vous ayez une compréhension générale des entrepôts de données, des lacs et des Lakehouses pour mieux comprendre quelle plate-forme convient à votre modèle commercial. Nous aborderons brièvement ces termes dans cet article.
Qu’est-ce que Databricks ?
En termes simples, Databricks se présente comme une plate-forme permettant de stocker, traiter et analyser de gros volumes de données, structurées et non structurées. Databricks est le pionnier dans la combinaison du meilleur des lacs de données et des entrepôts de données pour offrir ce qu'on appelle un Données Lakehouse.
Un entrepôt de données permet de stocker des données structurées dans un schéma hautement organisé, adapté à la business intelligence et au reporting. D’un autre côté, un lac de données utilise des formats de stockage plats et peu coûteux pour de grandes quantités de données brutes et non structurées. Il est principalement utilisé pour le traitement du Big Data et l’analyse exploratoire. La plateforme Lakehouse de Databrick unifie l'analyse, la science des données et l'IA/apprentissage automatique sans avoir à dupliquer les données entre deux plateformes.
De plus, l'espace de travail de Databricks permet aux équipes de collaborer sur des tâches telles que l'ETL, l'apprentissage automatique et l'analyse à l'aide de langages familiers tels que Python, SQL et R. Databricks se présente sous la forme d'une plateforme en tant que service (PaaS).
Qu’est-ce que le flocon de neige ?
De l’autre côté de l’histoire, Snowflake se présente comme un entrepôt de données basé sur le cloud facile à utiliser. Le flocon de neige peut fonctionner principaux fournisseurs de cloud comme AWS, Azure et Google Cloud. Grâce à son architecture de données partagées multicluster, Snowflake permet à plusieurs utilisateurs d'accéder aux mêmes données sans dégradation des performances.
Comparé à infrastructures traditionnelles de stockage de données sur site, Snowflake est beaucoup plus évolutif et nécessite une maintenance minimale. De plus, son Snowflake Data Marketplace permet le partage sécurisé et transparent de données en direct entre les organisations sans les dupliquer. Snowflake est un logiciel en tant que service (SaaS) solution disponible pour différentes entreprises et organisations.
Databricks vs Snowflake : une comparaison directe
Bien que la frontière entre les services offerts par Snowflake et Databricks soit floue, les deux sont très différents en termes d'architecture, d'intégration de l'écosystème, de sécurité et de nombreux autres aspects. Décomposons-le en une comparaison directe entre Databricks et Snowflake.
Architecture
L'architecture cloud de Snowflakes est optimisée pour les données structurées et excelle dans les charges de travail analytiques traditionnelles. Conçue pour l'entreposage de données, l'architecture de Snowflake se compose de trois couches principales :
- Couche de stockage : Les données sont stockées dans le stockage d'objets cloud, séparant le calcul et le stockage pour une mise à l'échelle indépendante. Snowflake optimise la manière dont les données sont structurées, compressées et accessibles.
- Couche de calcul : Connue sous le nom d’entrepôts virtuels, cette couche permet l’exécution simultanée et indépendante de requêtes avec une évolutivité élastique.
- Couche de services cloud : Fournit des fonctionnalités de gestion critiques, notamment la sécurité, la gestion des métadonnées et l’optimisation des requêtes.
Databricks utilise l'architecture Lakehouse basée sur Apache Spark. Son architecture est idéale pour les organisations ayant des besoins en données multiformats et des besoins d'analyse avancée. Il contenait également trois couches principales :
- Lac Delta : À la base, Databricks utilise Delta Lake, un format de stockage open source qui apporte les transactions ACID, l'application des schémas et le voyage dans le temps aux lacs de données.
- Gestion unifiée des données : L'architecture prend en charge divers types de données, de structurées à semi-structurées et non structurées, ce qui la rend très polyvalente.
- Calcul haute performance : Grâce à son intégration avec des frameworks d'apprentissage automatique et des outils d'analyse, Databricks facilite les charges de travail complexes telles que l'IA/ML et le streaming de données en temps réel.
Principales différences d'architecture
Alors que Snowflake est plus spécialisé dans l'entreposage de données structurées, databricks est capable de gérer un spectre plus large de types de données. De plus, Snowflake est conçu pour les analyses basées sur SQL, tandis que Databricks se concentre sur la science complète des données et l'apprentissage automatique. Il convient de mentionner que Databricks dispose également d'un moteur d'entrepôt de données SQL.
Performances et évolutivité
Dans la couche de calcul, Snowflake permet mise à l'échelle automatique via des entrepôts virtuels. Cela permet une gestion transparente des charges de travail simultanées à mesure que la demande augmente et diminue lorsque les ressources ne sont pas nécessaires pour optimiser les coûts. Son architecture multicluster unique garantit que plusieurs utilisateurs et charges de travail peuvent accéder à la plateforme sans goulots d'étranglement. De plus, Snowflake utilise des techniques avancées d'optimisation des requêtes et un stockage en colonnes pour accélérer l'analyse des données structurées.
L'une des fonctionnalités clés de Databricks est Traitement parallèle massif (MPP) qui permet de traiter efficacement en parallèle de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées. De plus, avec l'intégration de Delta Lake, vous pouvez conserver les propriétés ACID même sur des opérations de données à grande échelle et bénéficier de stratégies de mise en cache et d'optimisation. Enfin, Databricks prend en charge le streaming de données en temps réel, ce qui le rend idéal pour les charges de travail dynamiques nécessitant une faible latence, telles que l'IoT ou les transactions financières.
Différences d'évolutivité
Snowflake est spécialisé dans la mise à l'échelle des charges de travail d'entreposage de données traditionnelles. Databricks, en revanche, est plus robuste pour mettre à l’échelle des tâches d’ingénierie de données et d’IA/ML complexes et à grande échelle.
Écosystème et intégration
Même si ce n’était pas le cas dans le passé, les deux plates-formes sont devenues compatibles avec la plupart des principaux fournisseurs d’acquisition de données. Snowflake est entièrement intégré aux fournisseurs de cloud comme AWS, Azure et Google Cloud. Parallèlement, Databricks propose un indépendant du cloud plate-forme qui garantit un fonctionnement fluide sur toutes les plates-formes cloud. De plus, les deux plates-formes s'intègrent à des outils de business intelligence tels que Tableau, Power BI et Looker.
Principales différences d'intégration
Snowflake est un service géré entièrement propriétaire avec une base de code source fermée. Bien qu'il s'intègre bien à de nombreux outils open source, ces intégrations sont souvent facilitées via des API ou des connecteurs tiers plutôt que d'être construites sur des fondations open source. D'autre part, Databricks offre une compatibilité native avec de nombreux outils et bibliothèques open source, s'alignant ainsi plus étroitement sur les organisations qui préfèrent la flexibilité open source.
Sécurité et gouvernance
En matière de sécurité, Snowflake offre davantage de gouvernance et de conformité réglementaire grâce à des cadres prédéfinis. Pour n'en nommer que quelques-uns, Snowflake adhère aux normes SOC.2 Type II, HIPPA, GDPR et FedRAMP, ce qui le rend immédiatement adapté aux secteurs tels que la santé et la finance. De plus, Snowflake propose des politiques dynamiques de masquage des données et d'accès, permettant aux organisations de maintenir un contrôle strict sur les informations sensibles.
Databricks dispose également d'une base de sécurité solide, en particulier pour les workflows d'ingénierie des données et d'apprentissage automatique, et fournit un contrôle d'accès granulaire (RBAC et IAM). Databricks peut également exploiter les fonctionnalités de sécurité natives des fournisseurs de cloud, de mise en réseau et de gestion des identités.
Différences clés en matière de sécurité
Bien que les deux plateformes puissent offrir d’excellentes mesures de sécurité, elles abordent cette tâche différemment. Snowflake offre des fonctionnalités de sécurité intégrées pour le masquage dynamique des données et la conformité dans différents secteurs. Databricks, en revanche, peut nécessiter une configuration supplémentaire et le recours au fournisseur de cloud sous-jacent pour certaines fonctionnalités spécifiques à la conformité.
Capacités de science des données, d’IA et d’apprentissage automatique
Snowflake se concentre principalement sur l'intégration d'outils tiers et sur la préparation des données pour les flux de travail IA/ML. L'une des solutions proposées par l'entreprise était Parc à neige, un environnement qui permet aux ingénieurs de données et aux data scientists d'écrire du code de transformation et de traitement des données à l'aide de langages tels que Python, Java et Scala au sein de l'architecture de Snowflake. De plus, Snowflake peut se connecter aux principales plates-formes telles que DataRobot, Amazon SageMaker et Azure Machine Learning.
C’est l’un des domaines dans lesquels Databricks triomphe de Snowflake. Il se distingue comme une plate-forme spécialement conçue pour les flux de travail de science des données, d’apprentissage automatique et d’IA. Il possède des fonctionnalités intégrées qui couvrent l'ensemble du cycle de vie du ML, de l'ingénierie des données au déploiement de modèles. Il prend nativement en charge les outils open source comme TensorFlow et PyTorch. Grâce à sa plateforme d'analyse unifiée, Databricks comble le fossé entre l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique. Cela permet aux équipes de prétraiter les données, de former des modèles et de les déployer de manière transparente sur la même plateforme. Aussi, des outils comme ML automatique permettre aux utilisateurs de prototyper des modèles d'apprentissage automatique sans codage approfondi.
Différences liées à l'IA/ML
Snowflake se concentre principalement sur la préparation des données pour les applications externes d'IA/ML, tandis que Databricks fournit des fonctionnalités de bout en bout pour la création, la formation et le déploiement de modèles. Les Databricks devraient être l'option incontournable si votre entreprise s'appuie fortement sur les flux de travail IA/ML.
Modèles de facturation et de tarification
Snowflake et Databricks utilisent différents modèles de tarification, qui reflètent leur objectif et leurs capacités. Bien que les deux fonctionnent sur une tarification basée sur l’utilisation, leurs structures et leurs coûts varient considérablement.
Snowflake base ses plans tarifaires sur les crédits et comporte trois éléments de coût clés :
- Couche de calcul : Les entrepôts virtuels sont facturés à la seconde avec un minimum de 60 secondes. Le coût commence à $3 par crédit pour l'édition Standard et peut aller jusqu'à $4–$5 pour les éditions Enterprise, en fonction de la région cloud et du type d'abonnement.
- Couche de stockage : Frais de stockage $40 par To/mois sur demande, avec des options prépayées disponibles à un tarif réduit de $24 par To/mois.
- Coûts de transfert de données : Bien que l'entrée de données soit gratuite, les frais de sortie dépendent de la plateforme cloud et de la destination.
Basé sur le exemple sur le site officiel de Snowflake, cela peut ressembler à ceci : faire fonctionner un « grand entrepôt » (8 crédits/heure) pendant 8 heures par jour avec 100 To de stockage peut coûter environ 3 384 $/mois, en tenant compte des coûts de calcul, de service et de stockage.
Databricks utilise des DBU (Databricks Units), qui représentent la capacité de traitement par seconde. Le prix varie en fonction de :
- Type de calcul : Databricks prend en charge différentes charges de travail, notamment l'ingénierie des données, l'analyse et l'apprentissage automatique. Les prix varient de $0.07–$0.55 par DBU/heure, en fonction du type de charge de travail et de la plateforme cloud.
- Plateforme cloud : Les coûts varient selon AWS, Azure et Google Cloud. Par exemple, sur Azure, une charge de travail d'ingénierie de données de base commence à $0.15/DBU/heure, et les charges de travail d'apprentissage automatique sont plus coûteuses en raison des exigences GPU.
- Clusters et configurations : Databricks offre une flexibilité significative dans les configurations de cluster, influençant les coûts. Les frais de calcul et de stockage s'appliquent séparément, en fonction du fournisseur de cloud.
Avec Databricks, les charges de travail modérées d'apprentissage automatique peuvent coûter entre 1 500 $ et 5 000 $ par mois, en fonction de l'utilisation et de la configuration spécifiques. Pour une prévision des coûts précise et personnalisée, vous pouvez utiliser Calculateur de prix Databricks disponible sur son site Internet.
Différences de prix entre Databricks et Snowflake
Le coût mensuel d'utilisation des fonctionnalités avancées de Databricks peut être plus élevé en raison de son calcul hautes performances et de sa flexibilité pour divers formats de données et capacités AL/ML. Snowflake offre généralement un avantage en termes de coût pour les analyses traditionnelles et les requêtes basées sur SQL, en particulier pour les entreprises disposant de pipelines de données plus simples. Cependant, les coûts des deux plates-formes dépendent fortement des spécificités de la charge de travail, de l'utilisation des ressources et des configurations du fournisseur de cloud.
Databricks vs Snowflake : avantages et inconvénients
En ce qui concerne les différences entre Databricks et Snowflake, les deux plates-formes offrent de nombreux atouts uniques adaptés aux différents types d'utilisateurs et de charges de travail. Vous trouverez ci-dessous un tableau complet qui résume toutes les fonctionnalités essentielles de chaque système.
| Fonctionnalité | Briques de données | Flocon de neige |
|---|---|---|
| Cas d'utilisation principal | Science des données, apprentissage automatique et analyse en temps réel | Entreposage de données et business intelligence basés sur SQL |
| Architecture | Architecture Lakehouse avec Delta Lake | Entrepôt de données cloud avec calcul et stockage séparés |
| Données prises en charge | Structuré, semi-structuré, non structuré | Structuré, semi-structuré |
| Performance | Optimisé pour les charges de travail Big Data et streaming | Optimisé pour les requêtes SQL et analytiques |
| Intégration BI | Intégration personnalisable avec Tableau, Power BI, etc. | Connecteurs transparents et natifs pour Tableau, Power BI, etc. |
| Prise en charge de l'IA/ML | Frameworks et bibliothèques ML avancés | Limité; s'appuie sur Snowpark et des intégrations externes |
| Compatibilité Open Source | Extensif; prend en charge Spark, Delta Lake et plus encore | Limité; architecture source fermée |
| Sécurité et conformité | Fort, avec un accès, un chiffrement et un audit basés sur les rôles | Robuste, avec des fonctionnalités de conformité avancées intégrées |
| Plateformes cloud prises en charge | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Modèle de tarification | Basé sur l'utilisation via les DBU, facturation granulaire | Basé sur l'utilisation, calcul/stockage facturés indépendamment |
| Facilité d'utilisation | Nécessite une expertise technique pour les flux de travail avancés | Conçu pour la simplicité et l’accessibilité des analystes commerciaux |
Databricks vs Snowpark : un aperçu comparatif
Pour concurrencer Databricks, Snowflake a développé Snowpark, une plateforme de traitement de données et d'analyses avancées. Bien que Databricks et Snowpark soient avancés dans ce qu'ils proposent, ils proposent des solutions pour différentes tâches. Snowpark est un environnement de développement visant à améliorer les fonctionnalités des applications de données au sein de la plateforme de données cloud de Snowflake. Il permet aux développeurs d'écrire du code de transformation de données dans des langages de programmation populaires tels que Python, Java et Scala.
Snowpark se concentre sur la rationalisation du travail et offre une interface conviviale. Bien qu'avantageuse, l'interface utilisateur ne dispose pas de certaines des fonctionnalités les plus avancées pour les charges de travail IA/ML qui sont autrement disponibles dans Apache Spark, la plate-forme sur laquelle Databricks est construit. Cela dit, Snowpark permet aux ingénieurs de données et aux développeurs de traiter les données de manière native dans l’architecture de Snowflake tout en tirant parti de ses atouts en matière d’analyse et de sécurité basées sur SQL.
D'un autre côté, Databricks offre toujours un écosystème plus mature pour la science des données et l'apprentissage automatique, même en considérant Snowpark. Il fournit des solutions de bout en bout pour le traitement du Big Data et les flux de travail ML complexes. Comme mentionné, son architecture Lakehouse lui permet d'être beaucoup plus polyvalent pour gérer différents formats de données.
Pensées finales
Lorsqu’il s’agit de Databricks et Snowflake, il est important de noter que les deux représentent des solutions de pointe dans le paysage de l’analyse et de la gestion des données. Grâce à sa structure Lakehouse et à la prise en charge des flux de travail ML avancés, Databricks reste une plate-forme robuste pour les équipes professionnelles qui gèrent une variété de formats de données et s'appuient fortement sur l'apprentissage automatique et l'IA.
Dans le même temps, l’objectif principal de Snowflake est de fournir un système facile à utiliser pour l’entreposage de données et l’analyse basée sur SQL. Il s'agit d'une option plus attrayante pour les entreprises axées sur les données structurées et semi-structurées.
En fin de compte, Databricks offre plus en termes de fonctionnalités avancées et de polyvalence. Même si c’est une excellente chose, tous les modèles économiques n’ont peut-être pas besoin de cette complexité pour s’acquitter de leurs tâches.
FAQ
Quels sont les inconvénients des Databricks ?
- Courbe d'apprentissage plus raide pour les utilisateurs non techniques.
- Coûts plus élevés pour les fonctionnalités avancées d’IA/ML.
- Outils BI intégrés limités, nécessitant des intégrations tierces.
- Certaines fonctionnalités de conformité dépendent de la configuration du fournisseur de cloud.
Pourquoi Databricks plutôt que Snowflake ?
- Gère divers formats de données avec l’architecture Lakehouse.
- Forte intégration d’outils open source.
Databricks et Snowflake peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Oui, Databricks et Snowflake peuvent s'intégrer efficacement. Les organisations peuvent utiliser Snowflake pour l'entreposage de données et les analyses basées sur SQL tout en tirant parti de Databricks pour des tâches avancées de science des données et d'apprentissage automatique.
