Якщо ви нещодавно зацікавилися сферою аналізу даних, то, цілком ймовірно, ви вже чули про платформи Snowflake та Databricks і про їхнє порівняння.
Якщо ви не до кінця розумієте, що це за інструменти та який з них буде оптимальним для ваших потреб, ви знайшли потрібний матеріал. У цій статті ми розглянемо сутність цих платформ, порівняємо їхні можливості та надамо рекомендації щодо їх використання в різних сценаріях.
Що таке Databricks?
Databricks – це комплексна платформа обробки даних, розроблена на базі Apache Spark. Її створили розробники Apache Spark, і вона використовується багатьма великими компаніями, такими як HSBC та Amazon.
Databricks надає інструменти для ефективної роботи з Apache Spark, Delta Lake та MLFlow, що дозволяє користувачам очищати, зберігати, візуалізувати та використовувати дані для потреб машинного навчання.
Хоча платформа має відкритий вихідний код, її хмарна версія доступна за передплатою. Як і Snowflake, Databricks використовує архітектуру lakehouse, яка об’єднує переваги сховищ даних (data warehouses) і озер даних (data lakes).
Варто прочитати: Різниця між Data Lake та Data Warehouse: Ключові відмінності
Що таке Snowflake?
Snowflake – це хмарна система для зберігання даних. Вона функціонує за принципом оплати за фактичне використання ресурсів, тобто ви платите лише за використані обчислювальні потужності та обсяг зберігання.
Однією з ключових переваг Snowflake є розділення оплати за обчислення та зберігання даних. Це означає, що компанії, які потребують значного обсягу зберігання, але не мають великої потреби в обчислювальних потужностях, не платять зайве за невикористані ресурси.
Платформа також включає спеціалізовану систему SQL-запитів, розроблену для ефективної роботи в хмарному середовищі. Snowflake базується на інфраструктурі популярних хмарних провайдерів, таких як Google Cloud, Amazon AWS та Microsoft Azure.
Спільні риси Snowflake та Databricks
І Databricks, і Snowflake є платформами, які використовують архітектуру озера даних (data lakehouse). Вони поєднують функціональні можливості сховищ даних та озер даних, забезпечуючи ефективне зберігання та обробку інформації.
Обидві платформи відокремлюють параметри зберігання та обчислень, що дозволяє їх масштабувати незалежно. Також їх можна використовувати для створення інформаційних панелей для звітності та аналізу даних.
Відмінності між Snowflake та Databricks
| Аспект | Databricks | Snowflake |
| Архітектура | Databricks використовує дворівневу архітектуру. Нижній рівень – це рівень даних, який відповідає за зберігання та обробку. Зберігання даних відбувається у файловій системі Databricks, яка розташована на базі хмарного сховища (AWS S3 або Azure Blob Storage). Обробка даних виконується кластером Apache Spark. Верхній рівень – це рівень керування, що містить конфігурації робочої області та команди Notebook. | Архітектуру Snowflake можна розглядати як трирівневу. Базовий рівень – рівень зберігання даних. Середній рівень – це рівень обробки запитів, який складається з “віртуальних сховищ” – незалежних обчислювальних кластерів. Верхній рівень – це хмарні служби, які керують іншими частинами Snowflake та забезпечують функції, такі як автентифікація, управління інфраструктурою та контроль доступу. |
| Масштабованість | Databricks автоматично масштабується залежно від навантаження, додаючи або зменшуючи кількість працівників у кластерах. Це забезпечує швидке виконання завдань. | Snowflake автоматично збільшує або зменшує обчислювальні ресурси для виконання різних завдань. Розмір кластерів можна легко змінювати до 128 вузлів. Крім того, Snowflake автоматично створює додаткові кластери, коли один кластер перевантажений. Зберігання та обчислення масштабуються незалежно. |
| Безпека | Databricks дозволяє створити віртуальну приватну хмару з вашим хмарним провайдером, що надає більше контролю та можливостей керування доступом. Також можна використовувати Databricks для контролю доступу до хмарних ресурсів за допомогою мережевих правил. Доступне створення та керування ключами шифрування, а також маркери доступу для API. | Snowflake пропонує схожі можливості безпеки, включаючи керування доступом до мережі, встановлення тайм-аутів сеансу, надійне шифрування, контроль доступу на основі ролей, багатофакторну автентифікацію та єдиний вхід через федеративну автентифікацію. |
| Зберігання даних | Databricks підтримує зберігання даних у будь-якому форматі. Платформа орієнтована на обробку даних та прикладний рівень, тому дані можуть зберігатися як в хмарі, так і локально. | Snowflake зберігає дані в напівструктурованому форматі. Рівень даних Snowflake керується системою, і дані зберігаються в Amazon Web Services або Microsoft Azure. |
| Інтеграції | Databricks інтегрується з багатьма популярними інструментами для збору даних. | Snowflake також підтримує інтеграцію з популярними інструментами, і історично має ширшу підтримку сторонніх інструментів. |
Сценарії використання Databricks
Databricks є найбільш ефективним при виконанні завдань, пов’язаних з аналізом даних та машинним навчанням, таких як прогнозна аналітика та розробка рекомендаційних систем. Його гнучкість та можливість налаштування роблять його ідеальним для підприємств, що обробляють великі обсяги інформації. Платформа забезпечує єдине середовище для обробки даних, аналітики та штучного інтелекту.
Сценарії використання Snowflake
Snowflake найкраще використовувати для потреб бізнес-аналітики. Це включає використання SQL для аналізу даних, створення звітів та візуалізацію інформації на панелях. Платформа ефективна для перетворення даних. Функції машинного навчання доступні через додаткові інструменти, такі як Snowpark.
Підсумки
Обидві платформи мають свої переваги та унікальні набори функцій. Цей огляд допоможе вам обрати платформу, яка найкраще відповідає вашим цілям, навантаженню, обсягам та потребам. Немає однозначно правильної відповіді, є лише вибір, який найкраще підходить саме вам.
Ознайомтеся з додатковими матеріалами, щоб дізнатися більше про великі дані та Hadoop.