Jeśli ostatnio zagłębiałeś się w świat analizy danych, prawdopodobnie zetknąłeś się z nazwami Snowflake i Databricks. Być może zastanawiałeś się, jak te dwa rozwiązania wypadają w bezpośrednim porównaniu.
Jeżeli nie masz pełnej jasności co do tego, czym dokładnie są te narzędzia i które z nich lepiej odpowiada Twoim potrzebom, to trafiłeś idealnie. W tym artykule dokładnie przyjrzymy się obu platformom, porównamy ich funkcjonalności i przedstawimy konkretne scenariusze zastosowań, w których każda z nich najlepiej się sprawdzi.
Czym jest Databricks?
Databricks to zaawansowana platforma danych, która bazuje na możliwościach Apache Spark. Stworzona przez twórców Apache Spark, jest wykorzystywana przez wiele czołowych firm, takich jak HSBC czy Amazon.
Jako platforma, Databricks oferuje narzędzia do efektywnej pracy z Apache Spark, Delta Lake i MLflow. Ułatwia to klientom proces oczyszczania, przechowywania, wizualizacji oraz wykorzystania danych w projektach uczenia maszynowego.
Chociaż jest to oprogramowanie o otwartym kodzie źródłowym, dostępna jest również wersja zarządzana w chmurze, oferowana w ramach abonamentu. Podobnie jak Snowflake, Databricks opiera się na architekturze jeziora danych, łącząc zalety hurtowni i jezior danych.
Warto przeczytać: Jezioro danych a hurtownia danych: jakie są kluczowe różnice?
Czym jest Snowflake?
Snowflake to system przechowywania danych, który działa w chmurze. Usługa działa w modelu „płać za użycie”, co oznacza, że opłaty naliczane są za faktycznie wykorzystane zasoby.
Jedną z głównych zalet Snowflake jest rozdzielenie kosztów przetwarzania danych i ich przechowywania. Dzięki temu firmy, które potrzebują dużych przestrzeni dyskowych, ale niekoniecznie dużej mocy obliczeniowej, nie muszą ponosić dodatkowych kosztów za zasoby, których nie wykorzystują.
Platforma ta posiada także zoptymalizowany silnik zapytań SQL, zaprojektowany specjalnie do pracy w środowisku chmurowym. Snowflake jest kompatybilny z popularnymi dostawcami chmur, takimi jak Google Cloud, Amazon AWS i Microsoft Azure.
Podobieństwa między Snowflake i Databricks
Zarówno Databricks, jak i Snowflake to rozwiązania służące do zarządzania danymi. Obie platformy łączą elementy hurtowni danych i jezior danych, aby zapewnić użytkownikom kompleksowe możliwości przechowywania i przetwarzania danych.
Obie platformy oddzielają opcje przechowywania danych od mocy obliczeniowej, co pozwala na niezależne skalowanie obu tych aspektów. Oba produkty mogą być wykorzystywane do tworzenia interaktywnych pulpitów nawigacyjnych, raportów i analiz.
Różnice między Snowflake i Databricks
| Aspekt | Databricks | Snowflake |
|---|---|---|
| Architektura | Databricks opiera się na architekturze dwuwarstwowej. Warstwa danych odpowiada za przechowywanie i przetwarzanie danych, wykorzystując system plików Databricks oparty na chmurze (np. AWS S3, Azure Blob Storage). Przetwarzanie danych odbywa się za pomocą klastra Apache Spark. Warstwa kontrolna zarządza konfiguracją obszaru roboczego i poleceniami notatników. | Architektura Snowflake składa się z trzech warstw. Warstwa przechowywania danych stanowi podstawę. Warstwa przetwarzania zapytań składa się z „wirtualnych magazynów”, czyli niezależnych klastrów obliczeniowych. Warstwa usług w chmurze zarządza i łączy pozostałe elementy, realizując funkcje takie jak uwierzytelnianie, zarządzanie infrastrukturą i metadanymi. |
| Skalowalność | Databricks automatycznie skaluje zasoby obliczeniowe w zależności od obciążenia, dodając lub redukując liczbę pracowników w klastrach, zapewniając płynną pracę. | Snowflake automatycznie dostosowuje zasoby obliczeniowe do zadań, takich jak ładowanie, integracja i analiza danych. Można łatwo modyfikować rozmiar klastrów, nawet do 128 węzłów. Snowflake automatycznie tworzy dodatkowe klastry obliczeniowe, gdy jeden z nich jest przeciążony, równoważąc obciążenie między nimi. Zasoby przechowywania i obliczeniowe są skalowane niezależnie. |
| Bezpieczeństwo | W Databricks istnieje możliwość utworzenia wirtualnej chmury prywatnej u dostawcy usług w chmurze, co zwiększa kontrolę nad dostępem. Można zarządzać publicznym dostępem do zasobów w chmurze za pomocą kontroli dostępu do sieci. Dodatkową ochronę zapewniają szyfrowane klucze i zarządzanie nimi. Dostęp do API można kontrolować za pomocą osobistych tokenów dostępu. | Snowflake oferuje podobne mechanizmy bezpieczeństwa, takie jak zarządzanie dostępem do sieci (filtry IP, listy blokad), limity czasu sesji, silne szyfrowanie (AES) z obracanymi kluczami, kontrola dostępu do danych oparta na rolach, uwierzytelnianie wieloskładnikowe oraz jednokrotne logowanie za pomocą uwierzytelniania federacyjnego. |
| Przechowywanie Danych | Databricks umożliwia przechowywanie danych w różnych formatach. Platforma koncentruje się na przetwarzaniu danych i warstwach aplikacji. Dane mogą być przechowywane w chmurze lub lokalnie. | Snowflake przechowuje dane w częściowo ustrukturyzowanym formacie. Platforma zarządza własną warstwą danych, przechowując dane w Amazon Web Services lub Microsoft Azure. |
| Integracje | Databricks integruje się z popularnymi narzędziami do pozyskiwania danych. | Snowflake również oferuje integracje z popularnymi narzędziami do pozyskiwania danych. Snowflake, jako starsze narzędzie, historycznie posiadało więcej narzędzi tworzonych specjalnie dla niego. |
Zastosowania Databricks
Databricks jest szczególnie przydatny w zadaniach związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym, takich jak analiza predykcyjna i systemy rekomendacji. Dzięki swojej elastyczności i możliwościom konfiguracji, jest polecany dla firm, które pracują z dużymi obciążeniami danych. Databricks oferuje jedną platformę do obsługi danych, analiz i sztucznej inteligencji.
Zastosowania Snowflake
Snowflake najlepiej sprawdza się w analizie biznesowej, czyli w pracy z danymi za pomocą języka SQL, tworzeniu raportów i interaktywnych pulpitów nawigacyjnych. Jest również dobrym narzędziem do transformacji danych. Możliwości uczenia maszynowego są dostępne głównie za pośrednictwem dodatkowych narzędzi, takich jak Snowpark.
Podsumowanie
Obie platformy mają swoje silne strony i unikalne funkcje. Powyższy przewodnik powinien ułatwić wybór platformy, która najlepiej odpowiada Twojej strategii, obciążeniu danych i potrzebom. Pamiętaj, że nie ma jednej idealnej odpowiedzi – najlepszym rozwiązaniem będzie to, które najlepiej pasuje do Twoich indywidualnych wymagań.
Zachęcamy również do zapoznania się z przydatnymi materiałami do nauki o Big Data i Hadoop.
newsblog.pl