W przypadku firm, które podejmują decyzje w oparciu o dane — niezależnie od tego, czy są to platformy handlu elektronicznego śledzące zachowania klientów, instytucje finansowe prognozujące trendy czy firmy technologiczne budujące modele sztucznej inteligencji — niezawodne systemy zarządzania danymi i analityki są koniecznością. W miarę wzrostu zapotrzebowania na wydajne potoki danych i wnikliwą analizę, liderami w tej dziedzinie stały się dwie platformy: Kostki danych I Płatek śniegu.
Założona w 2013 roku firma Databricks była początkowo rozwijana jako ujednolicona platforma analityczna zaprojektowany, aby umożliwić rozproszone przetwarzanie danych na dużą skalę, zaawansowaną analitykę i przepływy pracy oparte na uczeniu maszynowym. Z drugiej strony Snowflake ukazał się około rok później, pozycjonując się jako natywne rozwiązanie do przechowywania danych w chmurze. Jego celem było uproszczenie procesu przechowywania, zarządzania i wysyłania zapytań do dużych ilości ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych w architekturze chmury.
Choć pierwotne cele wyraźnie się różniły, obie firmy rozszerzyły swoją ofertę o usługi i funkcje, które często się pokrywają. Ponieważ granice między Snowflake a Databricks zacierają się, firmom coraz trudniej jest określić, która platforma lepiej odpowiada ich potrzebom, celom i infrastrukturze.
W tym poście znajdziesz wszystko, co musisz wiedzieć o Databricks i Snowflake, ich funkcjach, podobieństwach i różnicach oraz o tym, który z nich najlepiej pasuje do Twojego modelu biznesowego.
Zrozumienie podstaw kostek danych i płatka śniegu
Najlepiej jest mieć jasną i ogólną definicję tego, co Databricks i Snowflake wnoszą do tabeli jako platformy do przechowywania i przetwarzania danych. Zrozumienie ich podstawowej oferty i głównych przypadków użycia pomoże Ci określić, które rozwiązanie lepiej pasuje do Twoich konkretnych potrzeb i przepływów pracy.
Co więcej, pomocne byłoby ogólne zrozumienie hurtowni danych, jezior i jezior, aby lepiej zrozumieć, która platforma pasuje do Twojego modelu biznesowego. Pokrótce omówimy te terminy w tym poście.
Co to jest kostki danych?
Krótko mówiąc, Databricks to platforma do przechowywania, przetwarzania i analizowania dużych ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Databricks jest pionierem w łączeniu najlepszych jezior danych i hurtowni danych w celu zaoferowania tzw Jezioro danych.
Hurtownia danych umożliwia przechowywanie ustrukturyzowanych danych w wysoce zorganizowanym schemacie, odpowiednim do analityki biznesowej i raportowania. Z drugiej strony jezioro danych wykorzystuje płaskie i niedrogie formaty przechowywania ogromnych ilości surowych i nieustrukturyzowanych danych. Stosowany jest głównie do przetwarzania dużych zbiorów danych i analiz eksploracyjnych. Platforma Lakehouse firmy Databrick ujednolica analitykę, analizę danych i sztuczną inteligencję/uczenie maszynowe bez konieczności duplikowania danych między dwiema platformami.
Co więcej, przestrzeń robocza Databricks umożliwia zespołom współpracę przy zadaniach takich jak ETL, uczenie maszynowe i analityka przy użyciu znanych języków, takich jak Python, SQL i R. Databricks jest dostarczany jako platforma jako usługa (PaaS).
Co to jest płatek śniegu?
Z drugiej strony Snowflake to łatwa w obsłudze hurtownia danych oparta na chmurze. Płatek śniegu może biegać dalej główni dostawcy usług w chmurze jak AWS, Azure i Google Cloud. Dzięki wieloklastrowej architekturze współdzielonych danych Snowflake umożliwia wielu użytkownikom dostęp do tych samych danych bez pogorszenia wydajności.
W porównaniu do tradycyjnych, lokalnych infrastruktur do przechowywania danych, Snowflake jest znacznie bardziej skalowalny i wymaga minimalnej konserwacji. Co więcej, usługa Snowflake Data Marketplace umożliwia bezpieczne i bezproblemowe udostępnianie bieżących danych pomiędzy organizacjami bez ich powielania. Snowflake to oprogramowanie jako usługa (SaaS) rozwiązanie dostępne dla różnych firm i organizacji.
Databricks vs Snowflake: bezpośrednie porównanie
Chociaż granica między usługami oferowanymi przez Snowflake i Databricks jest niewyraźna, te dwie usługi wyraźnie różnią się pod względem architektury, integracji ekosystemów, bezpieczeństwa i wielu innych aspektów. Podzielmy to na bezpośrednie porównanie Databricks i Snowflake.
Architektura
Architektura oparta na chmurze Snowflakes jest zoptymalizowana pod kątem danych strukturalnych i doskonale radzi sobie z tradycyjnymi obciążeniami analitycznymi. Zaprojektowana z myślą o hurtowni danych architektura Snowflake składa się z trzech głównych warstw:
- Warstwa przechowywania: Dane są przechowywane w obiektowej pamięci masowej w chmurze, oddzielając obliczenia i pamięć w celu niezależnego skalowania. Snowflake optymalizuje strukturę, kompresję i dostęp do danych.
- Warstwa obliczeniowa: Warstwa ta, zwana magazynami wirtualnymi, umożliwia współbieżne, niezależne wykonywanie zapytań z elastyczną skalowalnością.
- Warstwa usług w chmurze: Zapewnia krytyczne funkcje zarządzania, w tym bezpieczeństwo, zarządzanie metadanymi i optymalizację zapytań.
Databricks wykorzystuje wbudowaną architekturę Lakehouse Apache Spark. Jego architektura jest idealna dla organizacji o wymaganiach dotyczących danych w wielu formatach i potrzebach zaawansowanej analityki. Zawierał również trzy podstawowe warstwy:
- Jezioro Delty: W swojej istocie Databricks wykorzystuje Delta Lake, format przechowywania danych o otwartym kodzie źródłowym, który przenosi transakcje ACID, egzekwowanie schematów i podróże w czasie do jezior danych.
- Ujednolicone zarządzanie danymi: Architektura obsługuje różne typy danych, od strukturalnych po półstrukturalne i nieustrukturyzowane, co czyni ją bardzo wszechstronną.
- Obliczenia o wysokiej wydajności: Dzięki integracji z platformami uczenia maszynowego i narzędziami analitycznymi Databricks ułatwia realizację złożonych obciążeń, takich jak sztuczna inteligencja/ML i strumieniowanie danych w czasie rzeczywistym.
Kluczowe różnice w architekturze
Podczas gdy Snowflake jest bardziej wyspecjalizowany w hurtowni danych strukturalnych, databricks jest biegły w obsłudze szerszego spektrum typów danych. Co więcej, Snowflake jest dostosowany do analityki opartej na SQL, podczas gdy Databricks koncentruje się na kompleksowej analizie danych i uczeniu maszynowym. Warto wspomnieć, że Databricks posiada także silnik hurtowni danych SQL.
Wydajność i skalowalność
W warstwie obliczeniowej Snowflake umożliwia automatyczne skalowanie poprzez wirtualne magazyny. Pozwala to na bezproblemową obsługę współbieżnych obciążeń w miarę wzrostu zapotrzebowania i skalowania w dół, gdy zasoby nie są potrzebne w celu optymalizacji kosztów. Unikalna architektura wieloklastrowa zapewnia dostęp do platformy wielu użytkownikom i wielu obciążeniom bez wąskich gardeł. Co więcej, Snowflake wykorzystuje zaawansowane techniki optymalizacji zapytań i pamięć kolumnową, aby przyspieszyć analizę ustrukturyzowanych danych.
Jedną z kluczowych cech Databricks jest Masowe przetwarzanie równoległe (MPP) co pozwala efektywnie przetwarzać równolegle ogromne ilości danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Co więcej, dzięki integracji Delta Lake można zachować właściwości ACID nawet w przypadku operacji na danych na dużą skalę i korzystać ze strategii buforowania i optymalizacji. Wreszcie Databricks obsługuje przesyłanie strumieniowe danych w czasie rzeczywistym, dzięki czemu idealnie nadaje się do dynamicznych obciążeń wymagających małych opóźnień, takich jak IoT lub transakcje finansowe.
Różnice w skalowalności
Snowflake specjalizuje się w skalowaniu obciążeń tradycyjnych hurtowni danych. Z drugiej strony Databricks są bardziej niezawodne w skalowaniu złożonych i wielkoskalowych zadań inżynierii danych oraz AI/ML.
Ekosystem i integracja
Chociaż w przeszłości nie miało to miejsca, obie platformy stały się kompatybilne z większością głównych dostawców rozwiązań do gromadzenia danych. Snowflake jest w pełni zintegrowany z dostawcami usług chmurowych, takimi jak AWS, Azure i Google Cloud. Jednocześnie Databricks oferuje agnostyk chmurowy platforma zapewniająca płynne działanie na wszystkich platformach chmurowych. Co więcej, obie platformy integrują się z narzędziami Business Intelligence, takimi jak Tableau, Power BI i Looker.
Kluczowe różnice integracyjne
Snowflake to w pełni zastrzeżona, zarządzana usługa z bazą kodu źródłowego o zamkniętym kodzie źródłowym. Chociaż dobrze integruje się z wieloma narzędziami typu open source, integracje te są często ułatwione za pomocą interfejsów API lub łączników innych firm, a nie opierają się na fundamentach typu open source. Z drugiej strony Databricks zapewnia natywną zgodność z wieloma narzędziami i bibliotekami typu open source, ściślej dopasowując się do organizacji preferujących elastyczność open source.
Bezpieczeństwo i zarządzanie
Jeśli chodzi o bezpieczeństwo, Snowflake zapewnia lepsze zarządzanie i zgodność z przepisami dzięki gotowym strukturom. Aby wymienić tylko kilka, Snowflake jest zgodny z SOC.2 Type II, HIPPA, RODO i FedRAMP, dzięki czemu jest odpowiedni dla branż takich jak opieka zdrowotna i finanse od razu po wyjęciu z pudełka. Ponadto Snowflake oferuje dynamiczne zasady maskowania danych i dostępu, umożliwiając organizacjom zachowanie ścisłej kontroli nad wrażliwymi informacjami.
Databricks ma również solidne podstawy bezpieczeństwa, szczególnie w przypadku przepływów pracy związanych z inżynierią danych i uczeniem maszynowym, a także zapewnia szczegółową kontrolę dostępu (RBAC i IAM). Kostki danych mogą również wykorzystywać natywne funkcje zabezpieczeń dostawców usług w chmurze, sieci i zarządzania tożsamością.
Kluczowe różnice w zabezpieczeniach
Chociaż obie platformy mogą oferować doskonałe środki bezpieczeństwa, radzą sobie z tym zadaniem w różny sposób. Snowflake oferuje wbudowane funkcje bezpieczeństwa do dynamicznego maskowania danych i zapewniania zgodności w różnych branżach. Z drugiej strony kostki danych mogą wymagać dodatkowej konfiguracji i polegania na podstawowym dostawcy chmury w przypadku niektórych funkcji specyficznych dla zgodności.
Możliwości związane z analizą danych, sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym
Snowflake koncentruje się przede wszystkim na integracji narzędzi innych firm i umożliwieniu przygotowania danych na potrzeby przepływów pracy AI/ML. Jednym z rozwiązań, które wymyśliła firma, było Snowpark, środowisko, które umożliwia inżynierom i badaczom danych pisanie kodu transformacji i przetwarzania danych przy użyciu języków takich jak Python, Java i Scala w architekturze Snowflake. Co więcej, Snowflake może łączyć się z głównymi platformami, takimi jak DataRobot, Amazon SageMaker i Azure Machine Learning.
To jeden z obszarów, w którym Databricks triumfuje nad Snowflake. Wyróżnia się jako specjalnie zaprojektowana platforma do analityki danych, uczenia maszynowego i przepływów pracy AI. Posiada wbudowane funkcje, które obsługują cały cykl życia uczenia maszynowego, od inżynierii danych po wdrażanie modelu. Natywnie obsługuje narzędzia typu open source, takie jak TensorFlow i PyTorch. Dzięki ujednoliconej platformie analitycznej Databricks wypełnia lukę pomiędzy inżynierią danych a uczeniem maszynowym. Dzięki temu zespoły mogą wstępnie przetwarzać dane, szkolić modele i bezproblemowo je wdrażać na tej samej platformie. Ponadto narzędzia takie jak AutoML pozwalają użytkownikom prototypować modele uczenia maszynowego bez obszernego kodowania.
Różnice związane z AI/ML
Snowflake koncentruje się głównie na przygotowywaniu danych dla zewnętrznych aplikacji AI/ML, podczas gdy Databricks zapewnia kompleksowe możliwości budowania, uczenia i wdrażania modeli. Kostki danych powinny być preferowaną opcją, jeśli Twoja firma w dużym stopniu opiera się na przepływach pracy AI/ML.
Modele rozliczeniowe i cenowe
Snowflake i Databricks korzystają z różnych modeli cenowych, które odzwierciedlają ich cel i możliwości. Chociaż oba działają w oparciu o ceny oparte na zużyciu, ich struktura i koszty znacznie się różnią.
Snowflake opiera swoje plany cenowe na kredytach i ma trzy kluczowe składniki kosztów:
- Warstwa obliczeniowa: Wirtualne magazyny rozliczane są sekundowo przy minimum 60 sekundach. Koszt zaczyna się od godz $3 za kredyt w wersji standardowej i może wzrosnąć do $4–$5 w przypadku wersji Enterprise, w zależności od regionu chmury i typu subskrypcji.
- Warstwa przechowywania: Koszty przechowywania $40 za TB/miesiąc na żądanie, z opcjami przedpłaconymi dostępnymi po obniżonej cenie $24 za TB/miesiąc.
- Koszty przesyłania danych: Chociaż dostęp do danych jest bezpłatny, opłaty za ruch wychodzący zależą od platformy chmurowej i miejsca docelowego.
Na podstawie przykład na oficjalnej stronie Snowflakemoże to wyglądać mniej więcej tak: prowadzenie „dużego magazynu” (8 kredytów na godzinę) przez 8 godzin dziennie przy 100 TB przestrzeni dyskowej może kosztować około 3384 USD miesięcznie, biorąc pod uwagę koszty obliczeń, usług i przechowywania.
Datakostki korzystają z jednostek DBU (jednostek danych), które reprezentują zdolność przetwarzania na sekundę. Ceny różnią się w zależności od:
- Typ obliczeń: Databricks obsługuje różne obciążenia, w tym inżynierię danych, analitykę i uczenie maszynowe. Ceny wahają się od $0.07–$0.55 za DBU/godzinę, w zależności od rodzaju obciążenia i platformy chmurowej.
- Platforma chmurowa: Koszty różnią się w przypadku platform AWS, Azure i Google Cloud. Na przykład na platformie Azure podstawowe obciążenie związane z inżynierią danych rozpoczyna się o godz $0.15/DBU/godzinę, a obciążenia związane z uczeniem maszynowym mają wyższą cenę ze względu na wymagania procesora graficznego.
- Klastry i konfiguracje: Databricks oferuje znaczną elastyczność konfiguracji klastrów, wpływając na koszty. Opłaty za obliczenia i przechowywanie są naliczane osobno, w zależności od dostawcy chmury.
Dzięki Databricks umiarkowane obciążenia związane z uczeniem maszynowym mogą kosztować od 1500 do 5000 USD miesięcznie w zależności od konkretnego użycia i konfiguracji. Aby uzyskać dokładną i dostosowaną do potrzeb prognozę kosztów, możesz użyć Kalkulator cen Databricks dostępne na jego stronie internetowej.
Różnice cenowe Databricks i Snowflake
Miesięczny koszt korzystania z zaawansowanych funkcji Databricks może być wyższy ze względu na wysoką wydajność obliczeniową i elastyczność dla różnych formatów danych oraz możliwości AL/ML. Snowflake generalnie oferuje przewagę kosztową w przypadku tradycyjnych analiz i zapytań opartych na języku SQL, szczególnie w przypadku firm korzystających z prostszych potoków danych. Jednak koszty obu platform zależą w dużym stopniu od specyfiki obciążenia, wykorzystania zasobów i konfiguracji dostawcy usług w chmurze.
Kostki danych kontra płatek śniegu: zalety i wady
Jeśli chodzi o różnice między Databricks a Snowflake, obie platformy oferują wiele unikalnych zalet dostosowanych do różnych typów użytkowników i obciążenia. Poniżej znajduje się obszerna tabela podsumowująca wszystkie istotne cechy każdego systemu.
| Funkcja | Kostki danych | Płatek śniegu |
|---|---|---|
| Podstawowy przypadek użycia | Analiza danych, uczenie maszynowe i analityka w czasie rzeczywistym | Hurtownia danych oparta na SQL i analityka biznesowa |
| Architektura | Architektura Lakehouse z jeziorem Delta | Hurtownia danych w chmurze z oddzielnymi obliczeniami i pamięcią masową |
| Obsługiwane dane | Strukturalne, półstrukturalne, niestrukturalne | Strukturalne, półstrukturalne |
| Wydajność | Zoptymalizowany pod kątem dużych zbiorów danych i obciążeń związanych z przesyłaniem strumieniowym | Zoptymalizowany pod kątem zapytań SQL i analitycznych |
| Integracja BI | Konfigurowalna integracja z Tableau, Power BI itp. | Bezproblemowe, natywne łączniki dla Tableau, Power BI itp. |
| Wsparcie AI/ML | Zaawansowane frameworki i biblioteki ML | Ograniczony; opiera się na Snowparku i integracjach zewnętrznych |
| Zgodność z otwartym oprogramowaniem | Rozległy; obsługuje Spark, Delta Lake i inne | Ograniczony; architektura o zamkniętym kodzie źródłowym |
| Bezpieczeństwo i zgodność | Silny, z dostępem opartym na rolach, szyfrowaniem i audytem | Solidny, z wbudowanymi zaawansowanymi funkcjami zgodności |
| Obsługiwane platformy chmurowe | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Model cenowy | Oparte na wykorzystaniu poprzez DBU, szczegółowe rozliczenia | Oparte na wykorzystaniu, obliczenia/magazynowanie rozliczane niezależnie |
| Łatwość użycia | Wymaga wiedzy technicznej w przypadku zaawansowanych przepływów pracy | Zaprojektowany z myślą o prostocie i dostępności dla analityków biznesowych |
Databricks a Snowpark: przegląd porównawczy
Aby konkurować z Databricks, Snowflake opracował Snowpark, platformę do przetwarzania danych i zaawansowanej analityki. Chociaż zarówno Databricks, jak i Snowpark są zaawansowane w swojej ofercie, oferują rozwiązania do różnych zadań. Snowpark to środowisko programistyczne mające na celu ulepszenie funkcjonalności aplikacji danych w ramach platformy danych w chmurze firmy Snowflake. Umożliwia programistom pisanie kodu transformacji danych w popularnych językach programowania, takich jak Python, Java i Scala.
Snowpark stawia na usprawnienie pracy i oferowanie przyjaznego interfejsu. Chociaż interfejs użytkownika jest korzystny, brakuje w nim niektórych bardziej zaawansowanych funkcji dla obciążeń AI/ML, które w przeciwnym razie byłyby dostępne w Apache Spark, platformie, na której zbudowano Databricks. To powiedziawszy, Snowpark umożliwia inżynierom danych i programistom przetwarzanie danych natywnie w architekturze Snowflake, jednocześnie wykorzystując jego mocne strony w zakresie analityki i bezpieczeństwa opartego na SQL.
Z drugiej strony Databricks nadal oferuje bardziej dojrzały ekosystem do analizy danych i uczenia maszynowego, nawet biorąc pod uwagę Snowpark. Zapewnia kompleksowe rozwiązania do przetwarzania dużych zbiorów danych i złożonych przepływów pracy ML. Jak wspomniano, architektura Lakehouse pozwala na znacznie większą wszechstronność w obsłudze różnych formatów danych.
Ostatnie przemyślenia
Jeśli chodzi o Databricks vs Snowflake, należy zauważyć, że oba reprezentują najnowocześniejsze rozwiązania w krajobrazie analizy danych i zarządzania. Dzięki swojej strukturze typu Lakehouse i obsłudze zaawansowanych przepływów pracy ML Databricks pozostaje solidną platformą dla profesjonalnych zespołów, które obsługują różne formaty danych i w dużym stopniu polegają na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.
Jednocześnie głównym celem Snowflake jest dostarczenie łatwego w obsłudze systemu do hurtowni danych i analityki opartej na SQL. Jest to bardziej atrakcyjna opcja dla firm skupiających się na danych ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych.
Ostatecznie Databricks oferuje więcej pod względem zaawansowanych funkcji i wszechstronności. Chociaż jest to doskonałe, złożoność może nie być czymś, czego wymagają wszystkie modele biznesowe, aby sprostać swoim zadaniom.
Często zadawane pytania
Jakie są wady Databricks?
- Bardziej stroma krzywa uczenia się dla użytkowników nietechnicznych.
- Wyższe koszty zaawansowanych funkcji AI/ML.
- Ograniczone wbudowane narzędzia BI, wymagające integracji z firmami zewnętrznymi.
- Niektóre funkcje zgodności zależą od konfiguracji dostawcy usług w chmurze.
Dlaczego kostki danych zamiast płatka śniegu?
- Obsługuje różnorodne formaty danych dzięki architekturze Lakehouse.
- Silna integracja narzędzi typu open source.
Czy Databricks i Snowflake mogą ze sobą współpracować?
Tak, Databricks i Snowflake mogą skutecznie się integrować. Organizacje mogą używać Snowflake do hurtowni danych i analiz opartych na SQL, jednocześnie wykorzystując Databricks do zaawansowanych zadań związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym.
