Pour les entreprises qui s'appuient sur les données pour orienter leurs décisions - qu'il s'agisse de plateformes e-commerce suivant le comportement des clients, d'institutions financières anticipant les tendances ou d'entreprises tech développant des modèles d'IA - des systèmes de gestion et d'analyse des données efficaces sont indispensables. Face à la demande croissante de pipelines de données performants et d'analyses pertinentes, deux plateformes se sont imposées comme références dans le domaine : Databricks et Snowflake.
Fondée en 2013, Databricks a d'abord été conçue comme une plateforme d'analyse unifiée destinée à permettre le traitement distribué de données à grande échelle, des analyses avancées et des workflows de machine learning. De son côté, Snowflake est arrivée environ un an plus tard en se positionnant comme une solution de data warehousing cloud-native. Son objectif était de simplifier le stockage, la gestion et l'interrogation de grandes quantités de données structurées et semi-structurées sur une architecture cloud.
Bien que leurs objectifs de départ soient clairement distincts, les deux entreprises ont depuis élargi leur offre pour inclure des services et fonctionnalités qui se recoupent souvent. À mesure que la frontière entre Snowflake et Databricks s'estompe, il devient 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, leurs points communs, leurs différences, et lequel convient le mieux à votre modèle d'entreprise.
Comprendre les bases : Databricks vs Snowflake
Il est utile d'avoir une idée claire de ce que Databricks et Snowflake proposent en tant que plateformes de stockage et de traitement des données. Comprendre leurs offres principales et leurs cas d'usage vous aidera à identifier quelle solution correspond le mieux à vos besoins et à vos flux de travail.
Par ailleurs, une connaissance générale des entrepôts de données, des lacs de données et des lakehouses vous aidera à mieux évaluer quelle plateforme convient à votre modèle d'entreprise. Nous aborderons brièvement ces concepts dans cet article.
Qu'est-ce que Databricks ?
En termes simples, Databricks est une plateforme permettant de stocker, traiter et analyser de grands volumes de données, qu'elles soient structurées ou non structurées. Databricks est le pionnier dans l'union des meilleurs aspects des lacs de données et des entrepôts de données pour proposer ce que l'on appelle un Entrepôt de données.
Un entrepôt de données (Data Warehouse) permet de stocker des données structurées dans un schéma très organisé, adapté à la business intelligence et au reporting. Un lac de données (data lake), quant à lui, utilise des formats de stockage plats et économiques pour de grands volumes de données brutes et non structurées. Il est principalement utilisé pour le traitement du big data et l'analyse exploratoire. La plateforme Lakehouse de Databricks unifie l'analytique, la data science et l'IA/machine learning sans avoir à dupliquer les données entre deux plateformes.
Par ailleurs, l'espace de travail de Databricks permet aux équipes de collaborer sur des tâches telles que l'ETL, le machine learning et l'analytique, en utilisant des langages courants comme Python, SQL et R. Databricks est une plateforme de type platform-as-a-service (PaaS).
Qu'est-ce que Snowflake ?
De son côté, Snowflake se présente comme un entrepôt de données cloud facile à utiliser. Snowflake peut fonctionner sur les principaux fournisseurs cloud comme AWS, Azure et Google Cloud. Grâce à son architecture multi-cluster à données partagées, Snowflake permet à plusieurs utilisateurs d'accéder aux mêmes données sans dégradation des performances.
Comparé aux infrastructures de stockage de données traditionnelles sur site, Snowflake est bien plus flexible et nécessite une maintenance minimale. De plus, son Snowflake Data Marketplace permet le partage sécurisé de données en direct entre organisations, sans les dupliquer. Snowflake est un service de type software-as-a-service (SaaS) solution disponible pour différentes entreprises et organisations.
Databricks vs Snowflake : comparaison directe
Même si la frontière entre les services proposés par Snowflake et Databricks peut sembler floue, les deux plateformes se distinguent nettement par leur architecture, leur intégration dans l'écosystème, leur sécurité et bien d'autres aspects. Voici une comparaison directe entre Databricks et Snowflake.
Architecture
L'architecture cloud de Snowflake est optimisée pour les données structurées et excelle dans les charges analytiques traditionnelles. Conçue pour l'entreposage de données, l'architecture de Snowflake repose sur trois couches principales :
- Couche de stockage : Les données sont stockées dans un stockage objet cloud, ce qui dissocie le calcul du stockage pour un dimensionnement indépendant. Snowflake optimise la structure, la compression et l'accès aux données.
- Couche de calcul : Connue sous le nom d'entrepôts virtuels, cette couche permet l'exécution simultanée et indépendante des requêtes avec une élasticité à la demande.
- Couche de services cloud : Elle fournit des fonctions de gestion essentielles, notamment la sécurité, la gestion des métadonnées et l'optimisation des requêtes.
Databricks utilise une architecture Lakehouse construite sur Apache Spark. Son architecture est idéale pour les organisations qui gèrent des données multi-formats et ont des besoins avancés en analytique. Elle comprend également trois couches principales :
- Delta Lake : Au cœur de Databricks se trouve Delta Lake, un format de stockage open source qui apporte les transactions ACID, l'application du schéma et le voyage dans le temps aux data lakes.
- Gestion unifiée des données : L'architecture prend en charge des types de données variés, des données structurées aux données semi-structurées et non structurées, ce qui la rend très polyvalente.
- Calcul haute performance : Grâce à son intégration avec les frameworks de machine learning et les outils analytiques, Databricks prend en charge des charges de travail complexes telles que l'AI/ML et le streaming de données en temps réel.
Principales différences d'architecture
Snowflake est davantage spécialisé dans l'entreposage de données structurées, tandis que Databricks gère un spectre plus large de types de données. De plus, Snowflake est conçu pour l'analytique SQL, alors que Databricks se concentre sur la data science et le machine learning au sens large. Il convient de préciser que Databricks dispose également d'un moteur d'entrepôt de données SQL.
Performance et scalabilité
Dans la couche de calcul, Snowflake permet une mise à l'échelle automatique via des entrepôts virtuels. Cela permet de gérer les charges de travail simultanées à mesure que la demande augmente, puis de réduire les ressources lorsqu'elles ne sont plus nécessaires afin d'optimiser les coûts. Son architecture multi-cluster unique garantit que plusieurs utilisateurs et charges de travail peuvent accéder à la plateforme sans goulots d'étranglement. Par ailleurs, 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 Massivement Parallèle (MPP) qui permet de traiter efficacement de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées en parallèle. De plus, grâce à l'intégration de Delta Lake, vous pouvez maintenir 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, comme l'IoT ou les transactions financières.
Différences en matière de scalabilité
Snowflake est spécialisé dans la mise à l'échelle des charges de travail d'entreposage de données classiques. Databricks, quant à lui, est plus performant pour mettre à l'échelle des tâches complexes d'ingénierie des données et d'AI/ML à grande échelle.
Écosystème et intégration
Même si ce n'était pas le cas par le passé, les deux plateformes sont désormais compatibles avec la plupart des grands fournisseurs d'acquisition de données. Snowflake est entièrement intégré avec des fournisseurs cloud comme AWS, Azure et Google Cloud. De son côté, Databricks propose une plateforme indépendante du cloud qui garantit un fonctionnement homogène sur tous les environnements cloud. Par ailleurs, les deux plateformes s'intègrent avec des outils de business intelligence tels que Tableau, Power BI et Looker.
Différences clés en matière d'intégration
Snowflake est un service entièrement propriétaire et géré, reposant sur un code source fermé. Bien qu'il s'intègre bien avec de nombreux outils open source, ces intégrations passent généralement par des APIs ou des connecteurs tiers, plutôt que d'être nativement construites sur des bases open source. Databricks, en revanche, offre une compatibilité native avec de nombreux outils et bibliothèques open source, ce qui correspond davantage aux organisations qui privilégient la flexibilité de l'open source.
Sécurité et Governance
En matière de sécurité, Snowflake propose une gouvernance et une conformité réglementaire plus étendues grâce à des cadres préconfigurés. Pour en citer quelques-uns, Snowflake respecte les normes SOC.2 Type II, HIPPA, GDPR et FedRAMP, ce qui le rend adapté aux secteurs comme la santé et la finance dès la première utilisation. Snowflake propose également le masquage dynamique des données et des politiques d'accès, permettant aux organisations de maintenir un contrôle strict sur les informations sensibles.
Databricks dispose aussi d'une base de sécurité solide, notamment pour les workflows d'ingénierie des données et de machine learning, et offre un contrôle d'accès granulaire (RBAC et IAM). Databricks peut également tirer parti des fonctionnalités de sécurité natives des fournisseurs cloud, en matière de réseau et de gestion des identités.
Différences clés en matière de sécurité
Si les deux plateformes peuvent offrir d'excellentes mesures de sécurité, elles abordent cette question différemment. Snowflake intègre nativement des fonctionnalités de masquage dynamique des données et de conformité pour différents secteurs. Databricks, de son côté, peut nécessiter une configuration supplémentaire et s'appuyer sur le fournisseur cloud sous-jacent pour certaines fonctionnalités de conformité spécifiques.
Capacités en data science, IA et machine learning
Snowflake se concentre principalement sur l'intégration d'outils tiers et la préparation des données pour les workflows AI/ML. L'une des solutions que la société a développées est Snowpark, un environnement qui permet aux ingénieurs et aux data scientists d'écrire du code de transformation et de traitement de données en utilisant des langages comme Python, Java et Scala au sein de l'architecture Snowflake. De plus, Snowflake peut se connecter à des plateformes majeures comme DataRobot, Amazon SageMaker et Azure Machine Learning.
C'est l'un des domaines où Databricks surpasse clairement Snowflake. Il se distingue en tant que plateforme conçue spécifiquement pour la data science, le machine learning et les workflows AI. Il intègre nativement des fonctionnalités couvrant l'ensemble du cycle de vie ML, de l'ingénierie des données jusqu'au déploiement des modèles. Il prend en charge nativement des outils open source comme TensorFlow et PyTorch. Grâce à sa plateforme d'analytique unifiée, Databricks comble le fossé entre l'ingénierie des données et le machine learning, permettant aux équipes de prétraiter les données, d'entraîner les modèles et de les déployer sur la même plateforme. Des outils comme AutoML permettent également aux utilisateurs de prototyper des modèles de machine learning sans avoir à écrire de nombreuses lignes de code.
Différences liées à l'AI/ML
Snowflake se concentre principalement sur la préparation des données pour des applications AI/ML externes, tandis que Databricks offre des capacités de bout en bout pour construire, entraîner et déployer des modèles. Si votre activité repose fortement sur des workflows AI/ML, Databricks s'impose comme le choix privilégié.
Facturation et modèles de tarification
Snowflake et Databricks utilisent des modèles de tarification différents, qui reflètent leurs orientations et leurs capacités respectives. Bien que les deux fonctionnent sur la base d'une tarification à l'usage, leurs structures et leurs coûts varient considérablement.
La tarification de Snowflake repose sur un système de crédits et comprend trois composantes de coût principales :
- 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 atteindre $4–$5 pour les éditions Enterprise, selon la région cloud et le type d'abonnement.
- Couche de stockage : Coûts de stockage $40 par To/mois à la demande, avec des options prépayées disponibles à un tarif réduit de $24 par To/mois.
- Coûts de transfert de données : L'entrée des données est gratuite, mais les frais de sortie dépendent de la plateforme cloud et de la destination.
D'après l' exemple sur le site officiel de Snowflake, voici un ordre de grandeur : faire tourner un "Large Warehouse" (8 crédits/heure) pendant 8 heures par jour avec 100 To de stockage reviendrait à 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. La tarification varie selon :
- Type de calcul : Databricks prend en charge différents types de charges de travail : ingénierie des données, analytique et machine learning. Les prix vont de $0.07–$0.55 par DBU/heure, selon le type de charge de travail et la plateforme cloud.
- Plateforme cloud : Les coûts diffèrent entre AWS, Azure et Google Cloud. Sur Azure, par exemple, une charge de travail basique d'ingénierie des données commence à $0.15/DBU/heure, et les charges de travail de machine learning sont tarifées plus haut en raison des besoins en GPU.
- Clusters et configurations : Databricks offre une grande flexibilité dans la configuration des clusters, ce qui influe directement sur les coûts. Les frais de calcul et de stockage sont facturés séparément, selon le fournisseur cloud.
Avec Databricks, des charges de travail de machine learning modérées peuvent coûter entre 1 500 $ et 5 000 $ par mois selon l'usage et la configuration. Pour une estimation précise et personnalisée, vous pouvez utiliser le calculateur de prix Databricks disponible sur son site.
Différences de tarification entre Databricks et Snowflake
L'utilisation des fonctionnalités avancées de Databricks peut s'avérer plus coûteuse, en raison de ses capacités de calcul haute performance et de sa flexibilité pour les formats de données variés et les usages AI/ML. Snowflake est généralement plus avantageux pour l'analytique traditionnelle et les requêtes SQL, notamment pour les entreprises avec des pipelines de données simples. Cela dit, les coûts des deux plateformes dépendent avant tout des spécificités des charges de travail, de l'utilisation des ressources et des configurations du fournisseur cloud.
Databricks vs Snowflake : avantages et inconvénients
Databricks et Snowflake partagent de nombreux atouts, mais chacun se distingue par des points forts propres à certains profils d'utilisateurs et types de charges de travail. Le tableau ci-dessous récapitule les caractéristiques essentielles de chaque plateforme.
| Fonctionnalité | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| Cas d'usage principal | Science des données, apprentissage automatique et analytique en temps réel | Entrepôt de données SQL et informatique décisionnelle |
| Architecture | Architecture Lakehouse avec Delta Lake | Entrepôt de données cloud avec calcul et stockage séparés |
| Données prises en charge | Structurées, semi-structurées, non structurées | Structurées, semi-structurées |
| Performances | Optimisé pour le traitement de données massives et les flux en continu | Optimisé pour les requêtes SQL et analytiques |
| Intégration BI | Intégration personnalisable avec Tableau, Power BI, etc. | Connecteurs natifs préconfigurés pour Tableau, Power BI, etc. |
| Support AI/ML | Frameworks et bibliothèques ML avancés | Limité ; repose sur Snowpark et des intégrations externes |
| Compatibilité open source | Étendue ; prend en charge Spark, Delta Lake et plus encore | Limitée ; architecture propriétaire |
| Sécurité et conformité | Solide, avec contrôle d'accès par rôle, chiffrement et audit | Complète, avec des fonctionnalités de conformité avancées intégrées |
| Plateformes cloud prises en charge | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Modèle tarifaire | À l'usage via les DBUs, facturation granulaire | À l'usage, calcul et stockage facturés séparément |
| Facilité d'utilisation | Requiert une expertise technique pour les workflows avancés | Conçu pour la simplicité et l'accessibilité aux analystes métier |
Databricks vs Snowpark : comparaison détaillée
Pour concurrencer Databricks, Snowflake a développé Snowpark, une plateforme de traitement des données et d'analyse avancée. Bien que Databricks et Snowpark soient tous deux avancés dans ce qu'ils proposent, ils répondent à des besoins différents. Snowpark est un environnement de développement conçu pour enrichir les fonctionnalités des applications de données au sein de la plateforme cloud de Snowflake. Il permet aux développeurs d'écrire du code de transformation de données dans des langages populaires comme Python, Java et Scala.
Snowpark mise sur la simplicité et propose une interface accessible. C'est un avantage, mais cette interface manque de certaines fonctionnalités avancées pour les charges de travail AI/ML, disponibles en revanche dans Apache Spark, la plateforme sur laquelle repose Databricks. Cela dit, Snowpark permet aux ingénieurs et développeurs de traiter les données nativement dans l'architecture de Snowflake, tout en tirant parti de ses points forts en matière d'analyse SQL et de sécurité.
Databricks reste néanmoins l'écosystème le plus mature pour la data science et le machine learning, même en tenant compte de Snowpark. Il propose des solutions complètes pour le traitement de grandes volumétries de données et les workflows ML complexes. Comme mentionné, son architecture Lakehouse lui confère une grande polyvalence pour gérer différents formats de données.
Conclusion
Dans le débat Databricks vs Snowflake, il faut noter que les deux représentent des solutions de pointe dans le domaine de l'analyse et de la gestion des données. Grâce à son architecture Lakehouse et à son support des workflows ML avancés, Databricks s'impose comme une plateforme solide pour les équipes professionnelles qui traitent des formats de données variés et s'appuient fortement sur le machine learning et l'AI.
Snowflake, de son côté, se concentre avant tout sur la simplicité d'utilisation pour l'entreposage de données et l'analyse SQL. C'est une option plus attractive pour les entreprises dont les données sont principalement structurées ou semi-structurées.
Au final, Databricks offre davantage de fonctionnalités avancées et une plus grande polyvalence. C'est un réel atout, mais cette complexité n'est pas forcément nécessaire pour tous les modèles d'entreprise.
Questions fréquentes
Quels sont les inconvénients de Databricks ?
- Courbe d'apprentissage prononcée pour les utilisateurs non techniques.
- Coût élevé pour les fonctionnalités AI/ML avancées.
- Outils BI natifs limités, nécessitant des intégrations tierces.
- Certaines fonctionnalités de conformité dépendent de la configuration du fournisseur cloud.
Pourquoi choisir Databricks plutôt que Snowflake ?
- Gère des formats de données variés grâce à l'architecture Lakehouse.
- Bonne intégration avec les outils open source.
Databricks et Snowflake peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Oui, Databricks et Snowflake peuvent fonctionner ensemble efficacement. Les organisations peuvent utiliser Snowflake pour l'entreposage de données et l'analyse SQL, tout en confiant à Databricks les tâches avancées de data science et de machine learning.
