Bagi bisnis yang mengandalkan data untuk mendorong keputusan—baik itu platform e-commerce yang melacak perilaku pelanggan, lembaga keuangan yang memperkirakan tren, atau perusahaan teknologi yang membuat model AI—sistem manajemen data dan analisis yang kuat adalah suatu keharusan. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan saluran data yang efisien dan analisis mendalam, dua platform telah muncul sebagai pemimpin di bidang ini: Databricks Dan Kepingan salju.
Didirikan pada tahun 2013, Databricks awalnya dikembangkan sebagai platform analitik terpadu dirancang untuk memungkinkan pemrosesan data terdistribusi skala besar, analitik tingkat lanjut, dan alur kerja pembelajaran mesin. Di sisi lain, Snowflake keluar sekitar setahun kemudian, memposisikan dirinya sebagai a solusi pergudangan data cloud-native. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan proses penyimpanan, pengelolaan, dan kueri data terstruktur dan semi-terstruktur dalam jumlah besar pada arsitektur cloud.
Meskipun tujuan awalnya sangat berbeda, kedua perusahaan telah memperluas penawaran mereka dan menyertakan layanan dan fitur yang sering kali tumpang tindih satu sama lain. Ketika garis antara Snowflake vs Databricks menjadi kabur, semakin sulit bagi bisnis untuk menentukan platform mana yang lebih sesuai dengan kebutuhan, sasaran, dan infrastruktur mereka.
Posting ini mencakup semua yang perlu Anda ketahui tentang Databricks vs Snowflake, fitur, persamaan, dan perbedaannya, serta mana yang paling sesuai dengan model bisnis Anda.
Memahami Dasar-dasar Databricks vs Snowflake
Yang terbaik adalah memiliki definisi yang jelas dan umum tentang apa yang dibawa oleh Databricks vs Snowflake sebagai platform penyimpanan dan pemrosesan data. Memahami penawaran inti dan kasus penggunaan utamanya akan membantu Anda mengidentifikasi solusi mana yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan alur kerja spesifik Anda.
Selain itu, akan membantu jika Anda memiliki pemahaman umum tentang gudang data, danau, dan rumah danau untuk lebih memahami platform mana yang sesuai dengan model bisnis Anda. Kami akan membahas istilah-istilah ini secara singkat di posting ini.
Apa itu Databricks?
Dengan kata sederhana, Databricks hadir sebagai platform untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam jumlah besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Databricks adalah pelopor dalam menggabungkan data lake dan gudang data terbaik untuk menawarkan apa yang disebut a Data Rumah Danau.
Gudang Data memungkinkan penyimpanan data terstruktur dalam skema yang sangat terorganisir, cocok untuk intelijen bisnis dan pelaporan. Di sisi lain, data lake menggunakan format penyimpanan datar dan murah untuk data mentah dan tidak terstruktur dalam jumlah besar. Ini terutama digunakan untuk pemrosesan data besar dan analisis eksplorasi. Platform Lakehouse milik Databrick menyatukan analitik, ilmu data, dan AI/pembelajaran mesin tanpa harus menduplikasi data antara dua platform.
Selain itu, ruang kerja Databricks memungkinkan tim berkolaborasi dalam tugas-tugas seperti ETL, pembelajaran mesin, dan analitik menggunakan bahasa yang sudah dikenal seperti Python, SQL, dan R. Databricks hadir sebagai platform-as-a-service (PaaS).
Apa itu Kepingan Salju?
Di sisi lain, Snowflake berdiri sebagai gudang data berbasis cloud yang mudah digunakan. Kepingan salju bisa terus berjalan penyedia cloud utama seperti AWS, Azure, dan Google Cloud. Berkat arsitektur data bersama multi-kluster, Snowflake memungkinkan banyak pengguna mengakses data yang sama tanpa penurunan kinerja.
Dibandingkan dengan infrastruktur penyimpanan data tradisional di lokasi, Snowflake jauh lebih terukur dan memerlukan sedikit pemeliharaan. Selain itu, Snowflake Data Marketplace memungkinkan pembagian data langsung yang aman dan lancar ke seluruh organisasi tanpa menduplikasinya. Kepingan salju adalah perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) solusi yang tersedia untuk berbagai bisnis dan organisasi.
Databricks vs Snowflake: Perbandingan Head-to-Head
Meskipun batasan antara layanan yang ditawarkan oleh Snowflake vs Databricks tidak jelas, keduanya sangat berbeda dalam arsitektur, integrasi ekosistem, keamanan, dan banyak aspek lainnya. Mari kita pecahkan menjadi perbandingan langsung antara Databricks vs Snowflake.
Arsitektur
Arsitektur berbasis cloud Snowflakes dioptimalkan untuk data terstruktur dan unggul dalam beban kerja analitis tradisional. Dirancang untuk pergudangan data, arsitektur Snowflake terdiri dari tiga lapisan utama:
- Lapisan Penyimpanan: Data disimpan dalam penyimpanan objek cloud, memisahkan komputasi dan penyimpanan untuk penskalaan independen. Snowflake mengoptimalkan struktur, kompresi, dan akses data.
- Lapisan Komputasi: Dikenal sebagai gudang virtual, lapisan ini memungkinkan eksekusi kueri independen secara bersamaan dengan skalabilitas elastis.
- Lapisan Layanan Cloud: Menyediakan fitur manajemen penting, termasuk keamanan, manajemen metadata, dan pengoptimalan kueri.
Databricks menggunakan arsitektur Lakehouse yang dibangun di atasnya Apache Spark. Arsitekturnya ideal untuk organisasi dengan kebutuhan data multi-format dan kebutuhan analitik tingkat lanjut. Itu juga berisi tiga lapisan utama:
- Danau Delta: Pada intinya, Databricks menggunakan Delta Lake, format penyimpanan sumber terbuka yang menghadirkan transaksi ACID, penegakan skema, dan perjalanan waktu ke data lake.
- Manajemen Data Terpadu: Arsitekturnya mendukung beragam tipe data, dari terstruktur hingga semi terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga sangat serbaguna.
- Komputasi Kinerja Tinggi: Dengan integrasinya dengan kerangka pembelajaran mesin dan alat analitik, Databricks memfasilitasi beban kerja kompleks seperti AI/ML dan streaming data waktu nyata.
Perbedaan Arsitektur Utama
Meskipun Snowflake lebih terspesialisasi dalam pergudangan data terstruktur, databricks mahir menangani spektrum tipe data yang lebih luas. Selain itu, Snowflake dirancang untuk analitik berbasis SQL, sedangkan Databricks berfokus pada ilmu data dan pembelajaran mesin yang komprehensif. Perlu disebutkan bahwa Databricks juga memiliki mesin gudang data SQL.
Kinerja dan Skalabilitas
Di lapisan komputasi, Snowflake memungkinkan penskalaan otomatis melalui gudang virtual. Hal ini memungkinkan penanganan beban kerja bersamaan dengan lancar seiring meningkatnya permintaan dan penurunan skala ketika sumber daya tidak diperlukan untuk mengoptimalkan biaya. Arsitektur multi-klusternya yang unik memastikan banyak pengguna dan beban kerja dapat mengakses platform tanpa hambatan. Selain itu, Snowflake menggunakan teknik pengoptimalan kueri tingkat lanjut dan penyimpanan kolom untuk mempercepat analisis data terstruktur.
Salah satu fitur utama Databricks adalah Pemrosesan Paralel Besar-besaran (MPP) yang memungkinkan pemrosesan sejumlah besar data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur secara efisien secara paralel. Selain itu, dengan integrasi Delta Lake, Anda dapat mempertahankan properti ACID bahkan pada operasi data berskala besar dan mendapatkan manfaat dari strategi caching dan pengoptimalan. Terakhir, Databricks mendukung streaming data real-time, sehingga ideal untuk beban kerja dinamis yang memerlukan latensi rendah, seperti IoT atau transaksi keuangan.
Perbedaan Skalabilitas
Snowflake berspesialisasi dalam menskalakan beban kerja pergudangan data tradisional. Databricks, di sisi lain, lebih kuat dalam menskalakan tugas-tugas rekayasa data dan AI/ML yang kompleks dan berskala besar.
Ekosistem dan Integrasi
Meskipun tidak demikian halnya di masa lalu, kedua platform tersebut telah kompatibel dengan sebagian besar vendor akuisisi data besar. Snowflake terintegrasi penuh dengan penyedia cloud seperti AWS, Azure, dan Google Cloud. Pada saat yang sama, Databricks menawarkan a cloud-agnostik platform yang memastikan kelancaran operasi di semua platform cloud. Selain itu, kedua platform tersebut terintegrasi dengan alat intelijen bisnis seperti Tableau, Power BI, dan Looker.
Perbedaan Integrasi Utama
Snowflake adalah layanan terkelola dan berpemilik sepenuhnya dengan basis kode sumber tertutup. Meskipun terintegrasi dengan baik dengan banyak alat sumber terbuka, integrasi ini sering kali difasilitasi melalui API atau konektor pihak ketiga daripada dibangun di atas fondasi sumber terbuka. Di sisi lain, Databricks menyediakan kompatibilitas asli dengan banyak alat dan pustaka sumber terbuka, sehingga lebih selaras dengan organisasi yang lebih menyukai fleksibilitas sumber terbuka.
Keamanan dan Tata Kelola
Dalam hal keamanan, Snowflake menawarkan lebih banyak tata kelola dan kepatuhan terhadap peraturan melalui kerangka kerja yang telah dibuat sebelumnya. Contohnya, Snowflake mematuhi SOC.2 Tipe II, HIPPA, GDPR, dan FedRAMP, sehingga cocok untuk industri seperti layanan kesehatan dan keuangan. Selain itu, Snowflake menawarkan penyembunyian data dan kebijakan akses yang dinamis, memungkinkan organisasi untuk mempertahankan kontrol ketat atas informasi sensitif.
Databricks juga memiliki landasan keamanan yang kuat, khususnya untuk rekayasa data dan alur kerja pembelajaran mesin, serta menyediakan kontrol akses granular (RBAC dan IAM). Databricks juga dapat memanfaatkan fitur keamanan asli dari penyedia cloud, jaringan, dan manajemen identitas.
Perbedaan Keamanan Utama
Meskipun kedua platform dapat menawarkan langkah-langkah keamanan yang sangat baik, mereka menangani tugas ini secara berbeda. Snowflake menawarkan fitur keamanan bawaan untuk penyembunyian data dinamis dan kepatuhan di berbagai industri. Databricks, di sisi lain, mungkin memerlukan beberapa konfigurasi tambahan dan ketergantungan pada penyedia cloud yang mendasarinya untuk beberapa fitur khusus kepatuhan.
Ilmu Data, AI, dan Kemampuan Pembelajaran Mesin
Snowflake terutama berfokus pada pengintegrasian alat pihak ketiga dan memungkinkan persiapan data untuk alur kerja AI/ML. Salah satu solusi yang ditemukan perusahaan adalah Taman Salju, sebuah lingkungan yang memungkinkan teknisi data dan ilmuwan data menulis transformasi data dan memproses kode menggunakan bahasa seperti Python, Java, dan Scala dalam arsitektur Snowflake. Selain itu, Snowflake dapat terhubung dengan platform utama seperti DataRobot, Amazon SageMaker, dan Azure Machine Learning.
Ini adalah salah satu bidang di mana Databricks terbukti menang atas Snowflake. Ini menonjol sebagai platform yang dibuat khusus untuk ilmu data, pembelajaran mesin, dan alur kerja AI. Ini memiliki fitur bawaan yang memenuhi seluruh siklus hidup ML, mulai dari rekayasa data hingga penerapan model. Ini secara asli mendukung alat sumber terbuka seperti TensorFlow dan PyTorch. Berkat platform analitik terpadunya, Databricks menjembatani kesenjangan antara rekayasa data dan pembelajaran mesin. Hal ini memungkinkan tim untuk memproses data terlebih dahulu, melatih model, dan menerapkannya dengan lancar di platform yang sama. Juga, alat-alat seperti ML Otomatis memungkinkan pengguna membuat prototipe model pembelajaran mesin tanpa pengkodean ekstensif.
Perbedaan Terkait AI/ML
Snowflake terutama berfokus pada persiapan data untuk aplikasi AI/ML eksternal, sementara Databricks menyediakan kemampuan end-to-end untuk membangun, melatih, dan menerapkan model. Databricks harus menjadi pilihan utama jika bisnis Anda sangat bergantung pada alur kerja AI/ML.
Model Penagihan dan Penetapan Harga
Snowflake dan Databricks menggunakan model penetapan harga yang berbeda, yang mencerminkan fokus dan kemampuannya. Meskipun keduanya beroperasi berdasarkan penetapan harga berdasarkan penggunaan, struktur dan biayanya sangat bervariasi.
Snowflake mendasarkan rencana penetapan harga pada kredit dan memiliki tiga komponen biaya utama:
- Lapisan Komputasi: Gudang virtual ditagih per detik dengan minimal 60 detik. Biayanya mulai dari $3 per kredit untuk Edisi Standar dan dapat mencapai hingga $4–$5 untuk Edisi Perusahaan, bergantung pada wilayah cloud dan jenis langganan.
- Lapisan Penyimpanan: Biaya penyimpanan $40 per TB/bulan sesuai permintaan, dengan opsi prabayar tersedia dengan tarif diskon sebesar $24 per TB/bulan.
- Biaya Transfer Data: Meskipun data masuknya gratis, biaya keluarnya bergantung pada platform cloud dan tujuannya.
Berdasarkan contoh di situs resmi Snowflake, tampilannya akan seperti ini: menjalankan “Gudang Besar” (8 kredit/jam) selama 8 jam setiap hari dengan penyimpanan 100 TB mungkin memerlukan biaya sekitar $3.384/bulan, mengingat biaya komputasi, layanan, dan penyimpanan.
Databricks menggunakan DBU (Databricks Unit), yang mewakili kemampuan pemrosesan per detik. Harga bervariasi berdasarkan:
- Jenis Komputasi: Databricks mendukung beban kerja yang berbeda, termasuk rekayasa data, analitik, dan pembelajaran mesin. Harga berkisar dari $0.07–$0.55 per DBU/jam, bergantung pada jenis beban kerja dan platform cloud.
- Platform Awan: Biaya bervariasi di AWS, Azure, dan Google Cloud. Misalnya, di Azure, beban kerja rekayasa data dasar dimulai pada $0.15/DBU/jam, dan beban kerja pembelajaran mesin diberi harga lebih tinggi karena persyaratan GPU.
- Cluster dan Konfigurasi: Databricks menawarkan fleksibilitas yang signifikan dalam konfigurasi cluster, sehingga memengaruhi biaya. Biaya komputasi dan penyimpanan berlaku secara terpisah, berdasarkan penyedia cloud.
Dengan Databricks, beban kerja pembelajaran mesin yang moderat dapat menghabiskan biaya antara $1.500-$5.000 per bulan berdasarkan penggunaan dan konfigurasi tertentu. Untuk prediksi biaya yang akurat dan disesuaikan, Anda dapat menggunakan Kalkulator harga Databricks tersedia di situs webnya.
Perbedaan Harga Databricks vs Snowflake
Biaya bulanan untuk menggunakan fitur-fitur canggih Databricks bisa lebih mahal karena komputasi berkinerja tinggi dan fleksibilitas untuk beragam format data dan kemampuan AL/ML. Snowflake umumnya menawarkan keunggulan biaya untuk analitik tradisional dan kueri berbasis SQL, terutama untuk bisnis dengan saluran data yang lebih sederhana. Namun, biaya untuk kedua platform sangat bergantung pada spesifikasi beban kerja, penggunaan sumber daya, dan konfigurasi penyedia cloud.
Databricks vs Kepingan Salju: Pro dan Kontra
Mengenai perbedaan antara Databricks vs Snowflake, kedua platform menawarkan banyak kekuatan unik yang disesuaikan dengan jenis pengguna dan beban kerja yang berbeda. Di bawah ini adalah tabel lengkap yang merangkum semua fitur penting dari setiap sistem.
| Fitur | Databricks | Kepingan salju |
|---|---|---|
| Kasus Penggunaan Utama | Ilmu data, pembelajaran mesin, dan analisis waktu nyata | Pergudangan data berbasis SQL dan intelijen bisnis |
| Arsitektur | Arsitektur rumah danau dengan Danau Delta | Gudang data cloud dengan komputasi dan penyimpanan terpisah |
| Data yang Didukung | Terstruktur, semi terstruktur, tidak terstruktur | Terstruktur, semi terstruktur |
| Pertunjukan | Dioptimalkan untuk beban kerja data besar dan streaming | Dioptimalkan untuk SQL dan kueri analitis |
| Integrasi BI | Integrasi yang dapat disesuaikan dengan Tableau, Power BI, dll. | Konektor asli yang mulus untuk Tableau, Power BI, dll. |
| Dukungan AI/ML | Kerangka kerja dan pustaka ML tingkat lanjut | Terbatas; mengandalkan Snowpark dan integrasi eksternal |
| Kompatibilitas Sumber Terbuka | Luas; mendukung Spark, Delta Lake, dan banyak lagi | Terbatas; arsitektur sumber tertutup |
| Keamanan dan Kepatuhan | Kuat, dengan akses berbasis peran, enkripsi, dan audit | Kuat, dengan fitur kepatuhan tingkat lanjut bawaan |
| Platform Cloud Didukung | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Model Penetapan Harga | Berdasarkan penggunaan melalui DBU, penagihan terperinci | Berdasarkan penggunaan, komputasi/penyimpanan ditagih secara independen |
| Kemudahan Penggunaan | Membutuhkan keahlian teknis untuk alur kerja tingkat lanjut | Dirancang untuk kesederhanaan dan aksesibilitas analis bisnis |
Databricks vs Snowpark: Tinjauan Perbandingan
Untuk bersaing dengan Databricks, Snowflake mengembangkan Snowpark, sebuah platform untuk pemrosesan data dan analitik tingkat lanjut. Meskipun Databricks dan Snowpark sama-sama canggih dalam hal yang mereka tawarkan, mereka menawarkan solusi untuk tugas yang berbeda. Snowpark adalah lingkungan pengembangan yang bertujuan untuk meningkatkan fungsionalitas aplikasi data dalam platform data cloud Snowflake. Hal ini memungkinkan pengembang untuk menulis kode transformasi data dalam bahasa pemrograman populer seperti Python, Java, dan Scala.
Snowpark berfokus pada menyederhanakan pekerjaan dan menawarkan antarmuka yang ramah pengguna. Meskipun menguntungkan, UI tidak memiliki beberapa fitur yang lebih canggih untuk beban kerja AI/ML yang tersedia di Apache Spark, platform tempat Databricks dibangun. Meskipun demikian, Snowpark memungkinkan teknisi dan pengembang data untuk memproses data secara asli dalam arsitektur Snowflake sambil memanfaatkan keunggulannya dalam analisis dan keamanan berbasis SQL.
Di sisi lain, Databricks masih menawarkan ekosistem yang lebih matang untuk ilmu data dan pembelajaran mesin, bahkan ketika mempertimbangkan Snowpark. Ini memberikan solusi menyeluruh untuk pemrosesan data besar dan alur kerja ML yang kompleks. Seperti disebutkan, arsitektur Lakehouse-nya memungkinkannya menjadi lebih fleksibel dalam menangani berbagai format data.
Pikiran Terakhir
Terkait Databricks vs Snowflake, penting untuk dicatat bahwa keduanya mewakili solusi terdepan dalam lanskap analisis dan manajemen data. Berkat struktur rumah danau dan dukungan untuk alur kerja ML tingkat lanjut, Databricks tetap menjadi platform tangguh bagi tim profesional yang menangani berbagai format data dan sangat bergantung pada pembelajaran mesin dan AI.
Pada saat yang sama, fokus utama Snowflake adalah menghadirkan sistem yang mudah digunakan untuk pergudangan data dan analisis berbasis SQL. Ini adalah pilihan yang lebih menarik bagi bisnis yang berfokus pada data terstruktur dan semi-terstruktur.
Pada akhirnya, Databricks menawarkan lebih banyak hal dalam hal fitur-fitur canggih dan keserbagunaan. Meskipun hal ini bagus, kompleksitasnya mungkin tidak diperlukan oleh semua model bisnis untuk menyelesaikan tugasnya.
FAQ
Apa kelemahan Databricks?
- Kurva pembelajaran yang lebih curam untuk pengguna non-teknis.
- Biaya lebih tinggi untuk fitur AI/ML tingkat lanjut.
- Alat BI bawaan yang terbatas, memerlukan integrasi pihak ketiga.
- Beberapa fitur kepatuhan bergantung pada konfigurasi penyedia cloud.
Mengapa Databricks dibandingkan Snowflake?
- Menangani beragam format data dengan arsitektur Lakehouse.
- Integrasi alat sumber terbuka yang kuat.
Bisakah Databricks dan Snowflake bekerja sama?
Ya, Databricks dan Snowflake dapat berintegrasi secara efektif. Organisasi dapat menggunakan Snowflake untuk pergudangan data dan analitik berbasis SQL sambil memanfaatkan Databricks untuk tugas ilmu data dan pembelajaran mesin tingkat lanjut.
