Для компаний, которые полагаются на данные для принятия решений (будь то платформы электронной коммерции, отслеживающие поведение клиентов, финансовые учреждения, прогнозирующие тенденции, или технологические компании, создающие модели искусственного интеллекта), надежные системы управления данными и аналитики являются обязательными. По мере роста потребности в эффективных конвейерах данных и глубоком анализе лидерами в этой области стали две платформы: Блоки данных и Снежинка.
Компания Databricks, основанная в 2013 году, изначально разрабатывалась как единая аналитическая платформа разработан для обеспечения крупномасштабной распределенной обработки данных, расширенной аналитики и рабочих процессов машинного обучения. С другой стороны, «Снежинка» вышла примерно через год, позиционируя себя как облачное решение для хранения данных. Его целью было упростить процесс хранения, управления и запроса больших объемов структурированных и полуструктурированных данных в облачной архитектуре.
Несмотря на явные различия в своих первоначальных целях, обе компании с тех пор расширили свои предложения, включив в них услуги и функции, которые часто пересекаются друг с другом. Поскольку границы между Snowflake и Databricks стираются, предприятиям становится все труднее определить, какая платформа лучше соответствует их потребностям, целям и инфраструктуре.
В этом посте рассказывается все, что вам нужно знать о Databricks и Snowflake, их функциях, сходствах и различиях, а также о том, какой из них лучше всего подходит для вашей бизнес-модели.
Понимание основ Databricks и Snowflake
Лучше всего иметь четкое и общее определение того, что каждый из Databricks и Snowflake предлагает в качестве платформ хранения и обработки данных. Понимание их основных предложений и основных вариантов использования поможет вам определить, какое решение лучше соответствует вашим конкретным потребностям и рабочим процессам.
Более того, было бы полезно иметь общее представление о хранилищах данных, озерах и озерных домиках, чтобы лучше понять, какая платформа соответствует вашей бизнес-модели. В этом посте мы кратко рассмотрим эти термины.
Что такое блоки данных?
Проще говоря, Databricks представляет собой платформу для хранения, обработки и анализа больших объемов данных, как структурированных, так и неструктурированных. Databricks — пионер, объединивший лучшее из озер и хранилищ данных, чтобы предложить то, что называется Дата Лейкхаус.
Хранилище данных позволяет хранить структурированные данные в высокоорганизованной схеме, подходящей для бизнес-аналитики и отчетности. С другой стороны, озеро данных использует плоские и недорогие форматы хранения огромных объемов необработанных и неструктурированных данных. В основном он используется для обработки больших данных и исследовательского анализа. Платформа Databrick Lakehouse объединяет аналитику, науку о данных и искусственный интеллект/машинное обучение без необходимости дублировать данные между двумя платформами.
Более того, рабочее пространство Databricks позволяет командам совместно работать над такими задачами, как ETL, машинное обучение и аналитика, используя знакомые языки, такие как Python, SQL и R. Databricks представляет собой платформу как услугу (ПааС).
Что такое снежинка?
С другой стороны, Snowflake представляет собой простое в использовании облачное хранилище данных. Снежинка может бежать крупнейшие облачные провайдеры например AWS, Azure и Google Cloud. Благодаря своей многокластерной общей архитектуре данных Snowflake позволяет нескольким пользователям получать доступ к одним и тем же данным без снижения производительности.
По сравнению с традиционные локальные инфраструктуры хранения данныхSnowflake гораздо более масштабируем и требует минимального обслуживания. Более того, его торговая площадка Snowflake Data Marketplace обеспечивает безопасный и беспрепятственный обмен актуальными данными между организациями без их дублирования. Snowflake — это программное обеспечение как услуга (SaaS) решение доступно для различных предприятий и организаций.
Databricks против Snowflake: прямое сравнение
Хотя грань между услугами Snowflake и Databricks размыта, они существенно различаются по архитектуре, интеграции экосистемы, безопасности и многим другим аспектам. Давайте разберем это на прямое сравнение между Databricks и Snowflake.
Архитектура
Облачная архитектура Snowflakes оптимизирована для структурированных данных и превосходно справляется с традиционными аналитическими рабочими нагрузками. Архитектура Snowflake, предназначенная для хранения данных, состоит из трех основных уровней:
- Уровень хранения: Данные хранятся в облачном хранилище объектов, разделяя вычислительные ресурсы и хранилище для независимого масштабирования. Snowflake оптимизирует структуру, сжатие и доступ к данным.
- Вычислительный слой: Этот уровень, известный как виртуальные склады, обеспечивает одновременное независимое выполнение запросов с эластичной масштабируемостью.
- Уровень облачных сервисов: Предоставляет критически важные функции управления, включая безопасность, управление метаданными и оптимизацию запросов.
Databricks использует архитектуру Lakehouse, построенную на Апач Спарк. Его архитектура идеально подходит для организаций с требованиями к многоформатным данным и потребностями в расширенной аналитике. Он также содержал три основных слоя:
- Дельта озера: По своей сути Databricks использует Delta Lake, формат хранения с открытым исходным кодом, который обеспечивает транзакции ACID, соблюдение схемы и путешествия во времени в озера данных.
- Единое управление данными: Архитектура поддерживает различные типы данных: от структурированных до полуструктурированных и неструктурированных, что делает ее очень универсальной.
- Высокопроизводительные вычисления: Благодаря интеграции с платформами машинного обучения и инструментами аналитики Databricks облегчает сложные рабочие нагрузки, такие как AI/ML и потоковую передачу данных в реальном времени.
Ключевые различия в архитектуре
В то время как Snowflake больше специализируется на хранении структурированных данных, блоки данных способны обрабатывать более широкий спектр типов данных. Кроме того, Snowflake адаптирован для аналитики на основе SQL, тогда как Databricks фокусируется на комплексной науке о данных и машинном обучении. Стоит отметить, что Databricks также имеет механизм хранилища данных SQL.
Производительность и масштабируемость
На вычислительном уровне Snowflake позволяет автоматическое масштабирование через виртуальные склады. Это позволяет беспрепятственно обрабатывать параллельные рабочие нагрузки по мере увеличения и уменьшения спроса, когда ресурсы не нужны для оптимизации затрат. Его уникальная многокластерная архитектура гарантирует, что множество пользователей и рабочих нагрузок смогут получить доступ к платформе без узких мест. Более того, Snowflake использует передовые методы оптимизации запросов и столбчатое хранилище для ускорения анализа структурированных данных.
Одной из ключевых особенностей Databricks является Массивная параллельная обработка (MPP) что позволяет эффективно обрабатывать огромные объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных параллельно. Более того, благодаря интеграции Delta Lake вы можете поддерживать свойства ACID даже при крупномасштабных операциях с данными и получать выгоду от стратегий кэширования и оптимизации. Наконец, Databricks поддерживает потоковую передачу данных в реальном времени, что делает его идеальным для динамических рабочих нагрузок, требующих низкой задержки, таких как Интернет вещей или финансовые транзакции.
Различия в масштабируемости
Snowflake специализируется на масштабировании традиционных рабочих нагрузок хранилищ данных. Databricks, с другой стороны, более надежен в масштабировании сложных и крупномасштабных задач обработки данных и задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
Экосистема и интеграция
Хотя в прошлом это было не так, обе платформы стали совместимы с большинством основных поставщиков систем сбора данных. Snowflake полностью интегрирован с такими поставщиками облачных услуг, как AWS, Azure и Google Cloud. В то же время Databricks предлагает облачно-независимый платформа, обеспечивающая бесперебойную работу на всех облачных платформах. Более того, обе платформы интегрируются с такими инструментами бизнес-аналитики, как Tableau, Power BI и Looker.
Ключевые различия интеграции
Snowflake — это полностью проприетарный управляемый сервис с закрытым исходным кодом. Хотя он хорошо интегрируется со многими инструментами с открытым исходным кодом, эта интеграция часто облегчается через API или сторонние соединители, а не строится на основе открытого исходного кода. С другой стороны, Databricks обеспечивает встроенную совместимость со многими инструментами и библиотеками с открытым исходным кодом, более тесно сотрудничая с организациями, которые предпочитают гибкость с открытым исходным кодом.
Безопасность и управление
Когда дело доходит до безопасности, Snowflake предлагает больше возможностей управления и соблюдения нормативных требований благодаря готовым платформам. И это лишь некоторые из них: Snowflake соответствует стандартам SOC.2 Type II, HIPPA, GDPR и FedRAMP, что делает его готовым к использованию в таких отраслях, как здравоохранение и финансы. Более того, Snowflake предлагает динамическое маскирование данных и политики доступа, что позволяет организациям сохранять строгий контроль над конфиденциальной информацией.
Databricks также имеет прочную основу безопасности, особенно для рабочих процессов обработки данных и машинного обучения, и обеспечивает детальный контроль доступа (RBAC и IAM). Databricks также может использовать встроенные функции безопасности облачных провайдеров, сети и управления идентификацией.
Ключевые различия в безопасности
Хотя обе платформы могут предложить отличные меры безопасности, они решают эту задачу по-разному. Snowflake предлагает встроенные функции безопасности для динамического маскировки данных и обеспечения соответствия требованиям в различных отраслях. С другой стороны, Databricks может потребовать некоторой дополнительной настройки и использования базового поставщика облачных услуг для некоторых функций, специфичных для соответствия требованиям.
Наука о данных, искусственный интеллект и возможности машинного обучения
Snowflake в первую очередь фокусируется на интеграции сторонних инструментов и обеспечении подготовки данных для рабочих процессов AI/ML. Одним из решений, которое придумала компания, было Сноупарк, среду, которая позволяет инженерам и специалистам по данным писать код преобразования и обработки данных с использованием таких языков, как Python, Java и Scala, в рамках архитектуры Snowflake. Более того, Snowflake может подключаться к основным платформам, таким как DataRobot, Amazon SageMaker и машинное обучение Azure.
Это одна из областей, в которой Databricks одерживает победу над Snowflake. Он выделяется как специально созданная платформа для анализа данных, машинного обучения и рабочих процессов искусственного интеллекта. Он имеет встроенные функции, которые охватывают весь жизненный цикл машинного обучения, от обработки данных до развертывания модели. Он изначально поддерживает инструменты с открытым исходным кодом, такие как TensorFlow и PyTorch. Благодаря своей единой аналитической платформе Databricks устраняет разрыв между разработкой данных и машинным обучением. Это позволяет командам предварительно обрабатывать данные, обучать модели и беспрепятственно развертывать их на одной платформе. Кроме того, такие инструменты, как АвтоМЛ позволяют пользователям создавать прототипы моделей машинного обучения без тщательного написания кода.
Различия, связанные с AI/ML
Snowflake в основном фокусируется на подготовке данных для внешних приложений AI/ML, а Databricks предоставляет комплексные возможности для построения, обучения и развертывания моделей. Databricks должен быть идеальным вариантом, если ваш бизнес в значительной степени зависит от рабочих процессов AI/ML.
Модели выставления счетов и ценообразования
Snowflake и Databricks используют разные модели ценообразования, которые отражают их направленность и возможности. Хотя оба работают на основе ценообразования на основе использования, их структуры и затраты значительно различаются.
Snowflake основывает свои тарифные планы на кредитах и имеет три ключевых компонента затрат:
- Вычислительный слой: Виртуальные склады оплачиваются посекундно, минимум 60 секунд. Стоимость начинается от $3 за кредит для Standard Edition и может достигать $4–$5 для выпусков Enterprise Edition в зависимости от облачного региона и типа подписки.
- Уровень хранения: Затраты на хранение $40 за ТБ/месяц по требованию, при этом доступны варианты предоплаты со скидкой $24 за ТБ/мес.
- Стоимость передачи данных: Хотя входящие данные бесплатны, плата за исходящие данные зависит от облачной платформы и пункта назначения.
На основе пример на официальном сайте Snowflake, это может выглядеть примерно так: эксплуатация «Большого склада» (8 кредитов в час) в течение 8 часов в день со 100 ТБ хранилища может стоить примерно 3384 доллара в месяц с учетом затрат на вычисления, обслуживание и хранение.
Databricks использует DBU (единицы Databricks), которые представляют собой производительность обработки в секунду. Цена варьируется в зависимости от:
- Тип вычисления: Databricks поддерживает различные рабочие нагрузки, включая обработку данных, аналитику и машинное обучение. Цены варьируются от $0.07–$0.55 за DBU/час, в зависимости от типа рабочей нагрузки и облачной платформы.
- Облачная платформа: Стоимость варьируется в зависимости от AWS, Azure и Google Cloud. Например, в Azure базовая рабочая нагрузка по обработке данных начинается с $0.15/DBU/час, а рабочие нагрузки машинного обучения стоят дороже из-за требований к графическому процессору.
- Кластеры и конфигурации: Databricks обеспечивает значительную гибкость в конфигурациях кластера, что влияет на затраты. Плата за вычисления и хранение взимается отдельно в зависимости от поставщика облачных услуг.
При использовании Databricks умеренные рабочие нагрузки машинного обучения могут стоить от 1500 до 5000 долларов в месяц в зависимости от конкретного использования и конфигурации. Для точного и индивидуального прогнозирования затрат вы можете использовать Калькулятор цен Databricks доступен на его сайте.
Разница в ценах на Databricks и Snowflake
Ежемесячная стоимость использования расширенных функций Databricks может быть выше из-за его высокопроизводительных вычислений и гибкости для различных форматов данных и возможностей AL/ML. Snowflake обычно предлагает экономическое преимущество для традиционной аналитики и запросов на основе SQL, особенно для предприятий с более простыми конвейерами данных. Однако затраты на обе платформы сильно зависят от особенностей рабочей нагрузки, использования ресурсов и конфигураций облачных провайдеров.
Databricks против Snowflake: плюсы и минусы
Когда дело доходит до различий между Databricks и Snowflake, обе платформы обладают множеством уникальных преимуществ, адаптированных к разным типам пользователей и рабочим нагрузкам. Ниже представлена подробная таблица, в которой суммированы все основные характеристики каждой системы.
| Особенность | Блоки данных | Снежинка |
|---|---|---|
| Основной вариант использования | Наука о данных, машинное обучение и аналитика в реальном времени | Хранилища данных на базе SQL и бизнес-аналитика |
| Архитектура | Архитектура домика у озера с озером Дельта | Облачное хранилище данных с отдельными вычислительными ресурсами и хранилищем |
| Поддерживаемые данные | Структурированные, полуструктурированные, неструктурированные | Структурированные, полуструктурированные |
| Производительность | Оптимизирован для обработки больших данных и потоковой передачи данных. | Оптимизирован для SQL и аналитических запросов. |
| BI-интеграция | Настраиваемая интеграция с Tableau, Power BI и т. д. | Бесшовные встроенные соединители для Tableau, Power BI и т. д. |
| Поддержка ИИ/МО | Расширенные платформы и библиотеки машинного обучения | Ограниченный; опирается на Snowpark и внешние интеграции |
| Совместимость с открытым исходным кодом | Обширный; поддерживает Spark, Delta Lake и другие | Ограниченный; архитектура с закрытым исходным кодом |
| Безопасность и соответствие требованиям | Надежный, с доступом на основе ролей, шифрованием и аудитом. | Надежный, со встроенными расширенными функциями соответствия |
| Поддерживаемые облачные платформы | АВС, Azure, GCP | АВС, Azure, GCP |
| Модель ценообразования | На основе использования через DBU, детальное выставление счетов | Оплата за использование вычислительных ресурсов/хранилища осуществляется независимо |
| Простота использования | Требуются технические знания для расширенных рабочих процессов. | Создан для простоты и доступности для бизнес-аналитиков. |
Databricks против Snowpark: сравнительный обзор
Чтобы конкурировать с Databricks, Snowflake разработала Snowpark — платформу для обработки данных и расширенной аналитики. Хотя и Databricks, и Snowpark являются продвинутыми в том, что они предлагают, они предлагают решения для разных задач. Snowpark — это среда разработки, предназначенная для расширения функциональности приложений обработки данных на облачной платформе данных Snowflake. Он позволяет разработчикам писать код преобразования данных на популярных языках программирования, таких как Python, Java и Scala.
Snowpark фокусируется на оптимизации работы и предложении удобного интерфейса. Несмотря на свои преимущества, в пользовательском интерфейсе отсутствуют некоторые более продвинутые функции для рабочих нагрузок AI/ML, которые в противном случае доступны в Apache Spark, платформе, на которой построены Databricks. Тем не менее, Snowpark позволяет инженерам и разработчикам данных обрабатывать данные непосредственно в архитектуре Snowflake, одновременно используя ее сильные стороны в аналитике и безопасности на основе SQL.
С другой стороны, Databricks по-прежнему предлагает более зрелую экосистему для анализа данных и машинного обучения, даже если рассматривать Snowpark. Он предоставляет комплексные решения для обработки больших данных и сложных рабочих процессов машинного обучения. Как уже упоминалось, архитектура Lakehouse делает его более универсальным для обработки различных форматов данных.
Заключительные мысли
Когда дело доходит до Databricks и Snowflake, важно отметить, что оба представляют собой передовые решения в сфере анализа и управления данными. Благодаря своей структуре Lakehouse и поддержке расширенных рабочих процессов машинного обучения Databricks остается надежной платформой для профессиональных команд, которые работают с различными форматами данных и в значительной степени полагаются на машинное обучение и искусственный интеллект.
В то же время основное внимание Snowflake уделяется созданию простой в использовании системы для хранения данных и аналитики на основе SQL. Это более привлекательный вариант для предприятий, ориентированных на структурированные и полуструктурированные данные.
В конечном счете, Databricks предлагает больше возможностей с точки зрения расширенных функций и универсальности. Хотя это прекрасно, сложность может быть не тем, что требуется всем бизнес-моделям для решения своих задач.
Часто задаваемые вопросы
Каковы недостатки Databricks?
- Более крутая кривая обучения для нетехнических пользователей.
- Более высокие затраты на расширенные функции AI/ML.
- Ограниченные встроенные инструменты BI, требующие сторонней интеграции.
- Некоторые функции соответствия зависят от конфигурации поставщика облачных услуг.
Почему Databricks предпочтительнее Snowflake?
- Обрабатывает различные форматы данных с помощью архитектуры Lakehouse.
- Сильная интеграция инструментов с открытым исходным кодом.
Могут ли Databricks и Snowflake работать вместе?
Да, Databricks и Snowflake могут эффективно интегрироваться. Организации могут использовать Snowflake для хранения данных и аналитики на основе SQL, одновременно используя Databricks для сложных задач обработки данных и машинного обучения.
