Nếu bạn có một nhóm nhân viên có khả năng tối đa hóa tất cả tiềm năng của Databricks. Thì Databricks là một lựa chọn chắc chắn. Nếu bạn đang điều hành một doanh nghiệp nhỏ hơn mà không có nhóm nhà phát triển mạnh mẽ. Snowflake có thể là lựa chọn tốt hơn cho bạn. Bài viết sẽ giúp bạn so sánh Snowflake với Databricks để tìm ra nền tảng dữ liệu đám mây phù hợp.
So sánh Snowflake với Databricks
Mục lục
1. Databricks là gì?
Kết hợp khả năng lưu trữ dường như vô hạn của các hồ dữ liệu với kho lưu trữ dữ liệu có cấu trúc. Databricks Lakehouse là một giải pháp nền tảng đám mây lai linh hoạt và mạnh mẽ. Nó tương thích với các nhà cung cấp đám mây lớn bao gồm Alibaba Cloud, AWS, Azure và Google Cloud.
- Ưu điểm
Nền tảng nguồn mở cho phép mua sắm dung lượng lưu trữ từ bất kỳ nhà cung cấp đám mây nào được chọn.
Databricks cho phép phân tích dữ liệu phi cấu trúc.
- Nhược điểm
Không phải là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn có nghĩa là cần phải đánh giá, triển khai và quản lý các dịch vụ từ các nhà cung cấp bổ sung.
2. Snowflake là gì?
Snowflake tự hào là một giải pháp nền tảng đám mây tập trung với tính dễ sử dụng và tốc độ thực hiện vô song. Nền tảng của Snowflake bao gồm hỗ trợ kho dữ liệu, hồ dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, phát triển ứng dụng dữ liệu và chia sẻ dữ liệu có thể được tích hợp với AWS, Azure và Google Cloud.
Ưu điểm
- Khoản đầu tư đáng kể vào một hệ sinh thái phong phú với các mối quan hệ đối tác và tích hợp giúp chứng minh cho khoản đầu tư vào nền tảng đám mây trong tương lai với tiềm năng mở rộng liên tục.
- Mô hình định giá cố định giữ cho chi phí có thể dự đoán được.
- Nhiệm vụ quản trị được đơn giản hóa.
Nhược điểm
- Tính dễ cấu hình và quản lý bị giảm đi khi các ứng dụng của bên thứ ba được yêu cầu để đạt được chức năng cần thiết.
- Không phải lúc nào chức năng quản trị cũng có thể được sửa đổi hoặc tinh chỉnh nếu các tính năng và tác vụ không lý tưởng khi sử dụng ngay.
- Hiệu suất đấu tranh với khối lượng dữ liệu lớn.
Sự Khác Biệt Cốt Lõi khi so sánh Snowflake và Databricks
Kiến Trúc
Snowflake là một hệ thống không máy chủ dựa trên ANSI SQL với khả năng lưu trữ và tính toán các lớp xử lý hoàn toàn khác biệt.
Mỗi kho ảo (tức là cụm máy tính) trong Snowflake lưu trữ cục bộ một tập hợp con của toàn bộ tập dữ liệu. Trong khi đó nó sử dụng xử lý song song hàng loạt (MPP) để thực hiện các truy vấn.
Để tổ chức dữ liệu nội bộ và tối ưu hóa thành định dạng cột nén có thể được lưu trữ trên đám mây. Snowflake sử dụng các phân vùng siêu nhỏ.
Thực tế Snowflake duy trì tất cả các khía cạnh của quản lý dữ liệu
Chúng bao gồm kích thước tệp, nén, cấu trúc, siêu dữ liệu, thống kê. Các mục dữ liệu khác không hiển thị ngay lập tức cho người dùng và chỉ có thể được truy cập thông qua truy vấn SQL, cho phép tất cả điều này được thực hiện tự động.
Kho ảo, là các cụm máy tính được tạo thành từ nhiều nút MPP. Chúng được sử dụng để thực hiện tất cả các quá trình xử lý trong Snowflake.
Snowflake và Databricks đều là giải pháp SaaS. Tuy nhiên, kiến trúc của Databricks rất khác vì nó được xây dựng trên Spark.
Một công cụ đa ngôn ngữ gọi là Spark. Spark có thể được cài đặt trên đám mây và dựa trên các nút hoặc cụm đơn lẻ. Databricks hiện sử dụng AWS, GCP và Azure, giống như Snowflake.
Một mặt phẳng điều khiển và một mặt phẳng dữ liệu tạo nên cấu trúc của nó. Tất cả dữ liệu đã xử lý được chứa trong mặt phẳng dữ liệu. Trong khi tất cả các dịch vụ phụ trợ do Databricks Serverless quản lý được tìm thấy trong mặt phẳng điều khiển.
Máy tính không máy chủ cho phép quản trị viên tạo các điểm cuối. SQL không máy chủ được quản lý hoàn toàn bởi Databricks và cung cấp khả năng tính toán tức thì.
Trong khi tài nguyên tính toán cho phần lớn các phép tính Databricks khác được chia sẻ bên trong tài khoản đám mây hoặc mặt phẳng dữ liệu truyền thống. Các tài nguyên này được chia sẻ trong mặt phẳng dữ liệu Serverless.
Kiến trúc của Databricks được tạo thành từ một số phần quan trọng:
- Databricks Hồ Delta
- Công cụ Databricks Delta
- MLFflow
Cấu Trúc Dữ Liệu
Cả tệp bán cấu trúc và tệp có cấu trúc đều có thể được lưu và tải lên bằng Snowflake mà không cần công cụ ETL để sắp xếp dữ liệu trước khi nhập vào EDW.
Snowflake ngay lập tức chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có tổ chức, nội bộ của riêng nó khi dữ liệu được gửi. Ngược lại với Data Lake, Snowflake không cần bạn cung cấp cấu trúc cho dữ liệu phi cấu trúc của mình trước khi bạn có thể tải và tương tác với nó.
Tất cả các kiểu dữ liệu đều có thể được sử dụng với Databricks ở định dạng ban đầu. Để cung cấp cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc của bạn để nó có thể được sử dụng bởi các công cụ khác như Snowflake. Bạn thậm chí có thể sử dụng Databricks làm công cụ ETL.
Trong cuộc so sánh Snowflake với Databricks, Databricks chiếm ưu thế hơn Snowflake về Cấu trúc dữ liệu.
Quyền Sở Hữu Dữ Liệu
Các lớp xử lý và lưu trữ được tách biệt trong Snowflake. Nó cho phép chúng phát triển độc lập trên đám mây. Điều này cho thấy rằng tất cả chúng đều có thể mở rộng quy mô độc lập trong Đám mây dựa trên yêu cầu của bạn.
Tài chính của bạn sẽ được hưởng lợi từ điều này. Ngoài ra, quyền sở hữu của cả hai lớp đều được giữ. Khi so sánh Snowflake với Databricks, ta thấy Snowflake đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu và tài nguyên máy bằng kỹ thuật kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC).
Các lớp xử lý và lưu trữ dữ liệu của Databricks được tách hoàn toàn, trái ngược với các lớp được tách trong Snowflake.
Người dùng có thể đặt dữ liệu của họ ở bất cứ đâu với bất kỳ định dạng nào. Databricks sẽ xử lý nó một cách hiệu quả vì mục tiêu chính của nó là ứng dụng dữ liệu.
Databricks là người chiến thắng rõ ràng trong cuộc so sánh Snowflake với Databricks vì bạn có thể đơn giản sử dụng nó để xử lý dữ liệu.
Bảo Vệ Dữ Liệu
Du hành thời gian và Không an toàn là hai đặc điểm đặc biệt của Snowflake. Chức năng Du hành thời gian của Snowflake giữ dữ liệu ở trạng thái trước khi cập nhật.
Mặc dù khách hàng Doanh nghiệp có thể chọn phạm vi thời gian lên đến 90 ngày. Du hành thời gian thường bị giới hạn trong một ngày. Cơ sở dữ liệu, lược đồ và bảng đều có thể sử dụng khả năng này.
Khi thời hạn lưu giữ Du hành thời gian hết hạn. Khoảng thời gian 7 ngày không an toàn bắt đầu. Nó được thiết kế để bảo vệ và khôi phục dữ liệu trước đó.
Databricks Tương tự như cách hoạt động của tính năng Du hành thời gian của Snowflake, Delta Lake cũng hoạt động. Dữ liệu được lưu giữ trong Delta Lake được tạo phiên bản tự động. Từ đó cho phép người dùng truy xuất các phiên bản dữ liệu cũ để sử dụng trong tương lai.
Databricks chạy trên Spark và vì Spark được xây dựng trên bộ lưu trữ cấp đối tượng. Databricks không bao giờ thực sự lưu trữ bất kỳ dữ liệu nào.
Đây là một trong những lợi thế chính của Databricks khi so sánh Snowflake với Databricks . Điều này cũng ngụ ý rằng Databricks có thể xử lý các trường hợp sử dụng cho các hệ thống tại chỗ.
Bảo Vệ
Tất cả dữ liệu được mã hóa tự động khi còn lại trong Snowflake.
Các thông tin liên lạc giữa mặt phẳng điều khiển và mặt phẳng dữ liệu xảy ra trong mạng riêng của nhà cung cấp đám mây. Tất cả dữ liệu được lưu trong Databricks đều được bảo mật.
Cả hai tùy chọn đều cung cấp RBAC (kiểm soát truy cập dựa trên vai trò). Snowflake và Databricks tuân thủ một số luật và chứng nhận. Chúng bao gồm SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA và GDPR.
Tuy nhiên, do Databricks hoạt động trên bộ nhớ cấp đối tượng như AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Lưu trữ, v.v. Nó thiếu lớp lưu trữ trái ngược với Snowflake.
Hiệu quả
Về mặt hiệu suất, Snowflake và Databricks là những giải pháp hoàn toàn khác nhau. Nó khá khó để so sánh Snowflake với Databricks .
Có thể sửa đổi từng điểm chuẩn để trình bày một câu chuyện hơi khác. Một ví dụ hoàn hảo về điều này là nghiên cứu gần đây do Databricks thực hiện về điểm chuẩn TPC-DS.
Về mặt so sánh trực tiếp, Snowflake và Databricks hỗ trợ các trường hợp sử dụng hơi khác nhau. Đặc biệt, không cái nào vượt trội hơn cái nào.
Tuy nhiên, Snowflake có thể là một tùy chọn thích hợp hơn cho các truy vấn tương tác. Vì nó tối ưu hóa tất cả bộ nhớ để truy cập dữ liệu tại thời điểm nhập.
Trường Hợp Sử Dụng
Các trường hợp sử dụng BI và SQL được Databricks và Snowflake hỗ trợ tốt.
Snowflake cung cấp trình điều khiển JDBC và ODBC dễ dàng tích hợp với phần mềm khác.
Khách hàng không phải quản lý chương trình. Nó chủ yếu nổi tiếng về các trường hợp sử dụng trong BI và đối với các doanh nghiệp chọn một nền tảng phân tích đơn giản.
Đồng thời, Delta Lake mã nguồn mở mà Databricks đã phát hành bổ sung thêm một lớp ổn định cho Data Lake của họ. Khách hàng có thể gửi các truy vấn SQL đến Delta Lake với hiệu suất tuyệt vời.
Với sự đa dạng và công nghệ vượt trội, Databricks nổi tiếng với các trường hợp sử dụng giúp giảm thiểu sự khóa chặt của nhà cung cấp. Nó phù hợp hơn với khối lượng công việc ML và hỗ trợ những gã khổng lồ công nghệ.
Giá cả
Khách hàng có quyền truy cập vào bốn chế độ xem cấp doanh nghiệp với Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical và Virtual Private Snowflake là bốn phiên bản có sẵn.
Mặt khác, ba mức giá thương mại mà Databricks đưa ra là cơ bản, cao cấp và doanh nghiệp.
Kết Luận
Các công cụ phân tích dữ liệu tuyệt vời bao gồm Snowflake và Databricks.
Có những lợi ích và hạn chế đối với mỗi loại. Các mẫu sử dụng, khối lượng dữ liệu, khối lượng công việc và chiến lược dữ liệu đều có tác dụng khi quyết định nền tảng nào là lý tưởng cho doanh nghiệp của bạn.
Snowflake phù hợp hơn với những người có kinh nghiệm với SQL
Ngoài ra nó còn phù hợp với những người chuyển đổi và phân tích dữ liệu điển hình.
Khối lượng công việc phát trực tuyến, ML, AI và khoa học dữ liệu phù hợp hơn với Databricks. Nguyên nhân do công cụ Spark của nó, hỗ trợ việc sử dụng nhiều ngôn ngữ.
Để bắt kịp các ngôn ngữ khác, Snowflake đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, Java và Scala.
Một số cho rằng Snowflake giảm thiểu việc lưu trữ trong quá trình tiêu thụ. Vì vậy nó tốt hơn cho các truy vấn tương tác.
Ngoài ra, nó rất xuất sắc trong việc tạo báo cáo và trang tổng quan. Nó còn rất tốt trong quản lý khối lượng công việc BI. Về mặt kho dữ liệu, nó hoạt động tốt.
Tuy nhiên, một số người dùng đã lưu ý rằng nó bị ảnh hưởng bởi số lượng dữ liệu lớn. Ví dụ như những dữ liệu được thấy trong các ứng dụng phát trực tuyến. Snowflake chiến thắng trong cuộc thi trực tiếp dựa trên kỹ năng lưu trữ dữ liệu.
Databricks thực sự không phải là một kho dữ liệu
Nền tảng dữ liệu của nó toàn diện hơn và có khả năng ELT. Ngoài ra, khoa học dữ liệu và học máy vượt trội hơn Snowflake.
Người dùng không kiểm soát chi phí lưu trữ đối tượng được quản lý nơi họ lưu trữ dữ liệu của mình. Hồ dữ liệu và xử lý dữ liệu là các chủ đề chính.
Tuy nhiên, nó được nhắm mục tiêu vào các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích chuyên nghiệp.
Cuối cùng, Databricks chiến thắng đối với khán giả kỹ thuật
Cả người dùng hiểu biết về kỹ thuật và không hiểu biết về kỹ thuật đều dễ dàng sử dụng Snowflake.
Hầu hết tất cả các tính năng quản lý dữ liệu mà Snowflake cung cấp đều có sẵn thông qua Databricks và nhiều tính năng khác. Nhưng nó khó hoạt động hơn, đòi hỏi một đường cong học tập cao và cần nhiều bảo trì hơn.
Tuy nhiên, nó có thể xử lý một loạt khối lượng công việc và ngôn ngữ dữ liệu lớn hơn rất nhiều. Và những người đã quen thuộc với Apache Spark sẽ nghiêng về Databricks.
Trong công cuộc so sánh Snowflake với Databricks thì Snowflake phù hợp hơn với những khách hàng muốn cài đặt nhanh nền tảng phân tích và kho dữ liệu tốt mà không bị sa lầy vào các thiết lập, chi tiết khoa học dữ liệu hoặc thiết lập thủ công.
Điều này cũng không có nghĩa là Snowflake là một công cụ đơn giản hay dành cho người dùng mới. Không ở tất cả.
Nó không cao cấp như Databricks. Nền tảng đó phù hợp hơn cho các ứng dụng kỹ thuật dữ liệu phức tạp.
Snowflake là một kho dữ liệu để phân tích lưu trữ dữ liệu sản xuất. Ngoài ra, nó có lợi cho những cá nhân muốn bắt đầu nhỏ cũng như cho những người mới làm quen.
Nguồn: Internet