În domeniul științei datelor, este posibil să fi auzit despre Snowflake și Databricks și despre cum se compară ele.
Dacă te întrebi ce sunt aceste instrumente și pe care să o alegi, ai ajuns unde trebuie. Acest articol va explica ce reprezintă, le va compara și va oferi recomandări pentru scenariile de utilizare în care fiecare strălucește.
Ce este Databricks?
Databricks este o platformă de date extinsă, bazată pe Apache Spark. Ea a fost dezvoltată de creatorii Apache Spark și este utilizată de organizații majore precum HSBC și Amazon.
Această platformă facilitează lucrul cu Apache Spark, Delta Lake și MLFlow, oferind clienților posibilitatea de a curăța, stoca, vizualiza și folosi datele în scopuri de machine learning.
Deși este un software open-source, există și o variantă gestionată, bazată pe cloud, disponibilă sub formă de abonament. Similar cu Snowflake, Databricks adoptă o arhitectură lakehouse, care îmbină avantajele depozitelor de date și ale lacurilor de date.
Citește și: Data Lake vs. Data Warehouse: Care sunt diferențele?
Ce este Snowflake?
Snowflake este un sistem de stocare a datelor, bazat pe cloud. El funcționează ca un serviciu de tip pay-as-you-go, unde ești taxat în funcție de resursele folosite.
Un aspect important al Snowflake este separarea facturării pentru resursele de calcul și cele de stocare. Aceasta înseamnă că firmele care au nevoie de mult spațiu de stocare, dar mai puțină putere de calcul, nu trebuie să plătească pentru ceva ce nu utilizează.
Platforma include un motor de interogare SQL personalizat, conceput să funcționeze nativ în cloud. Snowflake operează peste platformele cloud populare: Google Cloud, Amazon AWS și Microsoft Azure.
Asemănări între Snowflake și Databricks
Atât Databricks, cât și Snowflake sunt considerate lakehouse de date. Acestea combină caracteristicile depozitelor și ale lacurilor de date, oferind avantaje din ambele perspective în stocarea și procesarea datelor.
Ele separă opțiunile de stocare și de calcul, ceea ce permite scalarea independentă. Ambele produse pot fi utilizate pentru a crea panouri de bord pentru raportare și analiză.
Diferențele dintre Snowflake și Databricks
| Aspect | Databricks | Snowflake |
| Arhitectură | Databricks folosește o arhitectură cu două straturi. Stratul de jos, Planul de date, stochează și prelucrează datele. Stocarea este gestionată de sistemul de fișiere Databricks, care se află deasupra spațiului de stocare în cloud (AWS S3 sau Azure Blob Storage). Un cluster gestionat de Apache Spark se ocupă de procesare. Stratul superior, Control Plane, conține fișiere de configurare și comenzi pentru notebook. | Arhitectura Snowflake poate fi considerată ca având trei straturi. La bază este stratul de stocare a datelor, unde se află datele propriu-zise. Stratul de procesare a interogărilor se află la mijloc și constă din depozite virtuale – clustere de calcul independente care procesează interogări. Stratul superior este format din Servicii Cloud, care gestionează și conectează celelalte părți ale Snowflake, ocupându-se de funcții precum autentificarea, gestionarea infrastructurii, metadatele și controlul accesului. |
| Scalabilitate | Databricks scalează automat, adăugând mai mulți lucrători în clustere atunci când este necesar și reducându-i atunci când sunt subutilizați. Astfel, fluxurile de lucru sunt executate rapid. | Snowflake crește sau reduce automat resursele de calcul pentru diferite sarcini, cum ar fi încărcarea, integrarea sau analizarea datelor. Deși dimensiunile nodurilor nu pot fi modificate, clusterele pot fi redimensionate până la 128 de noduri. În plus, Snowflake oferă automat clustere suplimentare dacă un cluster este copleșit, echilibrând sarcina. Resursele de stocare și calcul se scalează independent. |
| Securitate | Cu Databricks, poți crea un Virtual Private Cloud cu furnizorul tău de cloud pentru a rula platforma, ceea ce îți oferă mai mult control asupra accesului. De asemenea, poți gestiona accesul public la resursele cloud și crea chei de criptare. Pentru accesul API, poți utiliza jetoane de acces personal. | Snowflake oferă măsuri de securitate similare, incluzând gestionarea accesului la rețea prin filtre IP, setarea timpilor de expirare a sesiunilor inactive, criptare puternică (AES), controlul accesului bazat pe roluri, autentificare cu mai mulți factori și conectare unică prin autentificare federală. |
| Stocare | Databricks stochează date în orice format. Platforma se concentrează mai mult pe prelucrarea datelor, permițând ca datele să fie stocate oriunde, în cloud sau on-premises. | Snowflake stochează datele într-un format semi-structurat. Platforma își gestionează propriul strat de date și le stochează fie în Amazon Web Services, fie în Microsoft Azure. |
| Integrații | Databricks se integrează cu cele mai populare soluții de achiziție de date. | Snowflake se integrează și ea cu aceste instrumente, dar, fiind o platformă mai veche, a avut mai multe instrumente construite special pentru ea în trecut. |
Cazuri de utilizare pentru Databricks
Databricks este util mai ales pentru proiecte de știință a datelor și machine learning, cum ar fi analiza predictivă și motoarele de recomandare. Datorită scalabilității și a capacității de a fi ajustat fin, este recomandat pentru companiile care gestionează sarcini mari de date. Oferă o singură platformă pentru gestionarea datelor, analiză și inteligență artificială.
Cazuri de utilizare pentru Snowflake
Snowflake este ideal pentru Business Intelligence, incluzând analiza datelor cu SQL, raportarea și crearea de tablouri de bord. Este eficient pentru transformarea datelor. Capacitățile de machine learning sunt disponibile prin instrumente suplimentare precum Snowpark.
Cuvinte finale
Ambele platforme au puncte forte și caracteristici diferite. Pe baza acestui ghid, ar trebui să fie mai ușor să alegi platforma potrivită pentru strategia, volumul de date și nevoile tale. Nu există un răspuns corect sau greșit, ci doar cea mai bună soluție pentru cazul tău specific.
De asemenea, ar trebui să verifici resurse utile pentru a învăța despre Big Data și Hadoop.