Для компаній, які покладаються на дані для прийняття рішень, будь то платформи електронної комерції, що відстежують поведінку клієнтів, фінансові установи, які прогнозують тенденції, або технологічні компанії, що створюють моделі ШІ, — надійні системи керування даними та аналітики є обов’язковими. Оскільки потреба в ефективних конвеєрах даних і глибокому аналізі зростає, дві платформи стали лідерами в цій галузі: Databricks і Сніжинка.
Заснована в 2013 році, Databricks спочатку була розроблена як єдина аналітична платформа призначений для забезпечення широкомасштабної розподіленої обробки даних, розширеної аналітики та робочих процесів машинного навчання. З іншого боку, Snowflake вийшла приблизно через рік, позиціонуючи себе як a хмарне рішення для зберігання даних. Його мета полягала в тому, щоб спростити процес зберігання, керування та запитів до великих обсягів структурованих і напівструктурованих даних у хмарній архітектурі.
Незважаючи на суттєві відмінності у своїх початкових цілях, обидві компанії згодом розширили свої пропозиції та включили послуги та функції, які часто збігаються одна з одною. Оскільки межі між Snowflake і Databricks стираються, підприємствам важче визначити, яка платформа краще відповідає їхнім потребам, цілям та інфраструктурі.
Ця публікація охоплює все, що вам потрібно знати про Databricks проти Snowflake, їхні особливості, подібності та відмінності, а також про те, який із них найкраще підходить для вашої бізнес-моделі.
Розуміння основ Databricks проти Snowflake
Найкраще мати чітке й загальне визначення того, що Databricks і Snowflake приносять на стіл як платформи зберігання та обробки даних. Розуміння їхніх основних пропозицій і основних варіантів використання допоможе вам визначити, яке рішення краще відповідає вашим конкретним потребам і робочим процесам.
Крім того, було б корисно, якби ви мали загальне уявлення про сховища даних, озера та озерні будинки, щоб краще зрозуміти, яка платформа підходить для вашої бізнес-моделі. У цій публікації ми коротко розглянемо ці терміни.
Що таке Databricks?
Простіше кажучи, Databricks — це платформа для зберігання, обробки та аналізу великих обсягів даних, як структурованих, так і неструктурованих. Databricks є піонером у поєднанні найкращих озер даних і сховищ даних, щоб запропонувати те, що називається Data Lakehouse.
Сховище даних дозволяє зберігати структуровані дані у високоорганізованій схемі, придатній для бізнес-аналітики та звітності. З іншого боку, озеро даних використовує плоскі та недорогі формати зберігання для величезних обсягів необроблених і неструктурованих даних. Він в основному використовується для обробки великих даних і дослідницького аналізу. Платформа Databrick Lakehouse об’єднує аналітику, науку про дані та штучний інтелект/машинне навчання без дублювання даних між двома платформами.
Крім того, робочий простір Databricks дозволяє командам співпрацювати над такими завданнями, як ETL, машинне навчання та аналітика, використовуючи такі знайомі мови, як Python, SQL і R. Databricks постачається як платформа як послуга (PaaS).
Що таке сніжинка?
З іншого боку, Snowflake виступає як просте у використанні хмарне сховище даних. Сніжинка може бігти далі основні хмарні провайдери наприклад AWS, Azure і Google Cloud. Завдяки багатокластерній архітектурі спільних даних Snowflake дозволяє кільком користувачам отримувати доступ до тих самих даних без зниження продуктивності.
У порівнянні з традиційні локальні інфраструктури зберігання даних, Snowflake є набагато більш масштабованим і вимагає мінімального обслуговування. Крім того, його Snowflake Data Marketplace забезпечує безпечний і безперебійний обмін живими даними між організаціями без їх дублювання. Snowflake — це програмне забезпечення як послуга (SaaS) рішення, доступне для різних підприємств і організацій.
Databricks проти Snowflake: пряме порівняння
Хоча межа між послугами Snowflake і Databricks є розмитою, вони відрізняються архітектурою, екосистемною інтеграцією, безпекою та багатьма іншими аспектами. Давайте розберемо це до прямого порівняння між Databricks і Snowflake.
Архітектура
Хмарна архітектура Snowflakes оптимізована для структурованих даних і відмінно справляється з традиційними аналітичними навантаженнями. Архітектура Snowflake, розроблена для сховищ даних, складається з трьох основних рівнів:
- Рівень зберігання: Дані зберігаються в хмарному сховищі об’єктів, розділяючи обчислення та сховище для незалежного масштабування. Snowflake оптимізує структурування, стиснення та доступ до даних.
- Обчислювальний рівень: Цей рівень, відомий як віртуальні сховища, забезпечує одночасне незалежне виконання запитів із еластичною масштабованістю.
- Рівень хмарних служб: Забезпечує важливі функції керування, зокрема безпеку, керування метаданими та оптимізацію запитів.
Databricks використовує побудовану архітектуру Lakehouse Apache Spark. Його архітектура ідеально підходить для організацій, які потребують багатоформатних даних і розширеної аналітики. Він також містив три основні шари:
- Озеро Дельта: У своїй основі Databricks використовує Delta Lake, формат зберігання з відкритим вихідним кодом, який переносить транзакції ACID, примусове виконання схем і подорожі в часі до озер даних.
- Уніфіковане управління даними: Архітектура підтримує різні типи даних, від структурованих до напівструктурованих і неструктурованих, що робить її надзвичайно універсальною.
- Високопродуктивне обчислення: Завдяки інтеграції зі структурами машинного навчання та інструментами аналітики Databricks полегшує складні робочі навантаження, такі як AI/ML і потокове передавання даних у реальному часі.
Основні відмінності архітектури
У той час як Snowflake більше спеціалізується на сховищах структурованих даних, databricks вправно працює з більш широким спектром типів даних. Крім того, Snowflake розроблено для аналітики на основі SQL, тоді як Databricks зосереджується на комплексній науці про дані та машинному навчанні. Варто зазначити, що Databricks також має механізм сховища даних SQL.
Продуктивність і масштабованість
На рівні обчислень Snowflake дозволяє автоматичне масштабування через віртуальні склади. Це дозволяє безперебійно обробляти одночасні робочі навантаження, коли попит зростає, і масштаби зменшуються, коли ресурси не потрібні для оптимізації витрат. Його унікальна мультикластерна архітектура гарантує, що кілька користувачів і робочих навантажень можуть отримати доступ до платформи без вузьких місць. Крім того, Snowflake використовує вдосконалені методи оптимізації запитів і стовпчасте зберігання для прискорення аналітики структурованих даних.
Однією з ключових особливостей Databricks є Масова паралельна обробка (MPP) що дозволяє ефективно обробляти величезні обсяги структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних паралельно. Крім того, завдяки інтеграції Delta Lake ви можете підтримувати властивості ACID навіть у великих операціях з даними та отримувати переваги від кешування та стратегій оптимізації. Нарешті, Databricks підтримує потокове передавання даних у реальному часі, що робить його ідеальним для динамічних робочих навантажень, які вимагають низької затримки, таких як IoT або фінансові транзакції.
Відмінності масштабованості
Snowflake спеціалізується на масштабуванні традиційних робочих навантажень сховищ даних. Databricks, з іншого боку, є більш надійним у масштабуванні складних і великомасштабних завдань інженерії даних і ШІ/ML.
Екосистема та інтеграція
Хоча це не так у минулому, обидві платформи стали сумісними з більшістю основних постачальників збору даних. Snowflake повністю інтегровано з хмарними провайдерами, такими як AWS, Azure і Google Cloud. У той же час Databricks пропонує a хмаро-агностик платформа, яка забезпечує безперебійну роботу на всіх хмарних платформах. Крім того, обидві платформи інтегруються з такими інструментами бізнес-аналітики, як Tableau, Power BI і Looker.
Ключові відмінності інтеграції
Snowflake — це повністю запатентована керована служба із закритим кодом. Хоча він добре інтегрується з багатьма інструментами з відкритим кодом, ці інтеграції часто сприяють через API або сторонні з’єднувачі, а не будуються на основі відкритого коду. З іншого боку, Databricks забезпечує нативну сумісність із багатьма інструментами та бібліотеками з відкритим кодом, ближче до організацій, які віддають перевагу гнучкості з відкритим кодом.
Безпека та управління
Що стосується безпеки, Snowflake пропонує краще управління та відповідність нормативним вимогам за допомогою попередньо створених інфраструктур. Наприклад, Snowflake відповідає стандартам SOC.2 Type II, HIPPA, GDPR і FedRAMP, що робить його придатним для таких галузей, як охорона здоров’я та фінанси. Крім того, Snowflake пропонує динамічне маскування даних і політики доступу, що дозволяє організаціям підтримувати суворий контроль над конфіденційною інформацією.
Databricks також має міцну основу безпеки, зокрема для робочих процесів розробки даних і машинного навчання, і забезпечує детальний контроль доступу (RBAC і IAM). Databricks також може використовувати вбудовані функції безпеки хмарних провайдерів, мережі та керування ідентифікацією.
Ключові відмінності безпеки
Хоча обидві платформи можуть запропонувати відмінні заходи безпеки, вони вирішують це завдання по-різному. Snowflake пропонує вбудовані функції безпеки для динамічного маскування даних і відповідності в різних галузях. Databricks, з іншого боку, може потребувати додаткової конфігурації та опори на базовий хмарний провайдер для деяких функцій відповідності.
Data Science, AI та можливості машинного навчання
Snowflake в основному зосереджується на інтеграції інструментів сторонніх розробників і підготовці даних для робочих процесів AI/ML. Одним із рішень, яке придумала компанія, було Сноупарк, середовище, яке дозволяє розробникам даних і дослідникам даних писати код перетворення й обробки даних за допомогою таких мов, як Python, Java і Scala в архітектурі Snowflake. Крім того, Snowflake може підключатися до таких основних платформ, як DataRobot, Amazon SageMaker і Azure Machine Learning.
Це одна з областей, у якій Databricks перемагає Snowflake. Він виділяється як спеціально створена платформа для обробки даних, машинного навчання та робочих процесів ШІ. Він має вбудовані функції, які відповідають за весь життєвий цикл машинного навчання, від обробки даних до розгортання моделі. Він спочатку підтримує такі інструменти з відкритим кодом, як TensorFlow і PyTorch. Завдяки своїй уніфікованій аналітичній платформі Databricks долає розрив між розробкою даних і машинним навчанням. Це дає змогу командам попередньо обробляти дані, навчати моделі та легко розгортати їх на одній платформі. Крім того, такі інструменти, як AutoML дозволяють користувачам створювати прототипи моделей машинного навчання без тривалого програмування.
Відмінності, пов’язані з AI/ML
Snowflake в основному зосереджується на підготовці даних для зовнішніх додатків AI/ML, тоді як Databricks надає наскрізні можливості для створення, навчання та розгортання моделей. Databricks має бути найкращим варіантом, якщо ваш бізнес значною мірою покладається на робочі процеси AI/ML.
Моделі виставлення рахунків і ціноутворення
Snowflake і Databricks використовують різні моделі ціноутворення, які відображають їхню спрямованість і можливості. Хоча обидва працюють на основі ціноутворення на основі використання, їх структури та витрати значно відрізняються.
Snowflake базує свої плани ціноутворення на кредитах і має три ключові компоненти витрат:
- Обчислювальний рівень: Віртуальні склади тарифікуються щосекундно, мінімум 60 секунд. Вартість починається з $3 за кредит для стандартної версії та може досягати $4–$5 для Enterprise Editions, залежно від регіону хмари та типу підписки.
- Рівень зберігання: Витрати на зберігання $40 за ТБ/місяць за запитом, доступні варіанти передоплати за зниженою ставкою $24 за ТБ/міс.
- Вартість передачі даних: Хоча вхідні дані безкоштовні, вартість вихідних залежить від хмарної платформи та місця призначення.
На основі приклад на офіційному сайті Snowflake, це може виглядати приблизно так: робота «Великого складу» (8 кредитів/годину) протягом 8 годин щодня зі 100 ТБ пам’яті може коштувати приблизно 3384 дол. США на місяць, враховуючи витрати на обчислення, обслуговування та зберігання.
Databricks використовує DBU (одиниці Databricks), які представляють здатність обробки за секунду. Ціна залежить від:
- Тип обчислення: Databricks підтримує різні робочі навантаження, зокрема інженерію даних, аналітику та машинне навчання. Ціни коливаються від $0.07–$0.55 за DBU/годину, залежно від типу навантаження та хмарної платформи.
- Хмарна платформа: Вартість залежить від AWS, Azure і Google Cloud. Наприклад, в Azure базове робоче навантаження з розробки даних починається з $0.15/DBU/година, а навантаження машинного навчання коштують дорожче через вимоги до GPU.
- Кластери та конфігурації: Databricks пропонує значну гнучкість у конфігураціях кластерів, що впливає на витрати. Плата за обчислення та зберігання стягується окремо залежно від постачальника хмарних технологій.
За допомогою Databricks помірне робоче навантаження машинного навчання може коштувати від 1500 до 5000 доларів США на місяць залежно від особливостей використання та конфігурації. Для точного та індивідуального прогнозування витрат ви можете використовувати Калькулятор цін Databricks доступний на його веб-сайті.
Різниця в ціні Databricks проти Snowflake
Щомісячна вартість використання розширених функцій Databricks може бути дорожчою через його високопродуктивні обчислення та гнучкість для різноманітних форматів даних і можливостей AL/ML. Snowflake зазвичай пропонує економічну перевагу для традиційної аналітики та запитів на основі SQL, особливо для підприємств із простішими конвеєрами даних. Однак витрати на обидві платформи значною мірою залежать від специфіки робочого навантаження, використання ресурсів і конфігурацій хмарних провайдерів.
Databricks проти Snowflake: плюси і мінуси
Коли справа доходить до відмінностей між Databricks і Snowflake, обидві платформи пропонують багато унікальних переваг, адаптованих до різних типів користувачів і робочого навантаження. Нижче наведено вичерпну таблицю, яка підсумовує всі основні характеристики кожної системи.
| Особливість | Databricks | Сніжинка |
|---|---|---|
| Основний варіант використання | Наука про дані, машинне навчання та аналітика в реальному часі | Сховище даних на основі SQL і бізнес-аналітика |
| Архітектура | Архітектура Lakehouse з Delta Lake | Хмарне сховище даних з окремими обчислювальними системами та сховищем |
| Підтримувані дані | Структуровані, напівструктуровані, неструктуровані | Структуровані, напівструктуровані |
| Продуктивність | Оптимізовано для великих даних і потокового навантаження | Оптимізовано для SQL і аналітичних запитів |
| Інтеграція BI | Настроювана інтеграція з Tableau, Power BI тощо. | Безперебійні власні роз’єми для Tableau, Power BI тощо. |
| Підтримка AI/ML | Розширені фреймворки та бібліотеки ML | Обмежений; покладається на Snowpark і зовнішню інтеграцію |
| Сумісність з відкритим кодом | Екстенсивний; підтримує Spark, Delta Lake тощо | Обмежений; архітектура із закритим кодом |
| Безпека та відповідність | Надійний, із доступом на основі ролей, шифруванням і аудитом | Надійний, із вбудованими розширеними функціями відповідності |
| Підтримуються хмарні платформи | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Модель ціноутворення | На основі використання через DBU, детальне виставлення рахунків | На основі використання, обчислення/зберігання оплачується окремо |
| Простота використання | Потрібні технічні знання для розширених робочих процесів | Створено для простоти та доступності для бізнес-аналітиків |
Databricks проти Snowpark: порівняльний огляд
Щоб конкурувати з Databricks, Snowflake розробила Snowpark, платформу для обробки даних і розширеної аналітики. Хоча і Databricks, і Snowpark просунуті в тому, що вони пропонують, вони пропонують рішення для різних завдань. Snowpark — це середовище розробки, спрямоване на покращення функціональності додатків даних у хмарній платформі даних Snowflake. Це дозволяє розробникам писати код перетворення даних на таких популярних мовах програмування, як Python, Java і Scala.
Snowpark фокусується на оптимізації роботи та пропонуванні зручного інтерфейсу. Незважаючи на перевагу, в інтерфейсі користувача відсутні деякі з більш розширених функцій для робочих навантажень AI/ML, які в іншому випадку доступні в Apache Spark, платформі, на якій створено Databricks. Тим не менш, Snowpark дозволяє інженерам і розробникам даних обробляти дані в архітектурі Snowflake, одночасно використовуючи її переваги в аналітиці та безпеці на основі SQL.
З іншого боку, Databricks все ще пропонує більш зрілу екосистему для науки про дані та машинного навчання, навіть якщо розглядати Snowpark. Він надає наскрізні рішення для обробки великих даних і складних робочих процесів машинного навчання. Як згадувалося, його архітектура Lakehouse дозволяє бути набагато більш універсальним для обробки різних форматів даних.
Заключні думки
Коли справа доходить до Databricks проти Snowflake, важливо зазначити, що обидва представляють передові рішення в області аналітики та управління даними. Завдяки своїй структурі lakehouse і підтримці розширених робочих процесів ML, Databricks залишається надійною платформою для професійних команд, які обробляють різні формати даних і значною мірою покладаються на машинне навчання та ШІ.
У той же час основна увага Snowflake зосереджена на створенні простої у використанні системи для зберігання даних і аналітики на основі SQL. Це більш привабливий варіант для підприємств, які зосереджуються на структурованих і напівструктурованих даних.
Зрештою, Databricks пропонує більше з точки зору розширених функцій і універсальності. Незважаючи на те, що це чудово, складність, можливо, не потрібна всім бізнес-моделям для вирішення своїх завдань.
поширені запитання
Які недоліки Databricks?
- Крута крива навчання для нетехнічних користувачів.
- Вища вартість розширених функцій AI/ML.
- Обмежені вбудовані інструменти BI, які потребують інтеграції сторонніх розробників.
- Деякі функції відповідності залежать від конфігурації хмарного постачальника.
Чому Databricks замість Snowflake?
- Обробляє різноманітні формати даних за допомогою архітектури Lakehouse.
- Сильна інтеграція інструментів з відкритим кодом.
Чи можуть Databricks і Snowflake працювати разом?
Так, Databricks і Snowflake можуть ефективно інтегруватися. Організації можуть використовувати Snowflake для сховищ даних і аналітики на основі SQL, одночасно використовуючи Databricks для розширених завдань з обробки даних і машинного навчання.
