Se ti sei dilettato nella scienza dei dati negli ultimi tempi, potresti aver sentito parlare di Snowflake e Databricks e di come si confrontano l’uno con l’altro.
Se non sei sicuro di cosa siano esattamente questi strumenti e quale dovresti usare, allora sei nel posto giusto. Questo articolo tratterà cosa sono, li confronterà e consiglierà ognuno per il caso d’uso in cui funziona meglio.
Sommario:
Cos’è Databricks?
Databricks è una piattaforma dati completa che estende Apache Spark. È stato creato dai creatori di Apache Spark e utilizzato da alcune delle più grandi aziende come HSBC, Amazon, ecc.
Come piattaforma, Databricks fornisce un mezzo per lavorare con Apache Spark, Delta Lake e MLFlow per aiutare i clienti a pulire, archiviare, visualizzare e utilizzare i dati per scopi di machine learning.
È un software open source, ma un’opzione gestita basata su cloud è disponibile come servizio in abbonamento. Come Snowflake, segue l’architettura Lakehouse che combina i vantaggi di Data Warehouse e Data Lake.
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Cos’è il fiocco di neve?
Snowflake è un sistema di data warehousing basato su cloud. Funziona come un servizio pay-per-use in cui ti vengono addebitate le risorse che utilizzi.
Uno dei punti di forza di Snowflake è che la fatturazione di elaborazione e archiviazione è separata. Ciò significa che le aziende che richiedono molto spazio di archiviazione ma poco calcolo non devono pagare per la potenza di calcolo di cui non hanno bisogno.
La piattaforma include anche un motore di query SQL personalizzato progettato per essere eseguito in modo nativo sul cloud. Snowflake funziona con i più diffusi fornitori di servizi cloud: Google Cloud, Amazon AWS e Microsoft Azure.
Somiglianze tra Snowflake e Databricks
Sia Databricks che Snowflake sono data lakehouse. Combinano le caratteristiche dei data warehouse e dei data lake per fornire il meglio di entrambi i mondi nell’archiviazione e nell’elaborazione dei dati.
Disaccoppiano le loro opzioni di archiviazione e elaborazione, quindi sono scalabili in modo indipendente. Puoi utilizzare entrambi i prodotti per creare dashboard per reportistica e analisi.
Differenze tra fiocco di neve e databrick
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks utilizza un’architettura a due livelli. Il livello inferiore è il piano dati. La responsabilità principale di questo livello è archiviare ed elaborare i tuoi dati.
L’archiviazione è gestita dal Databricks File System Layer che si trova sopra l’archiviazione cloud, AWS S3 o Azure Blob Storage.
Un cluster gestito da Apache Spark gestisce l’elaborazione. Il livello superiore è il livello del piano di controllo. Questo livello contiene i file di configurazione dell’area di lavoro ei comandi di Notebook. Si può pensare che l’architettura di Snowflake abbia tre livelli. Al livello di base c’è il livello di archiviazione dei dati. Qui è dove risiedono i dati.
Il livello di elaborazione delle query è il livello intermedio. Questo strato è costituito da “magazzini virtuali”. Questi magazzini virtuali sono cluster di calcolo indipendenti di diversi nodi di calcolo che elaborano le query.
Il livello superiore è costituito dai servizi cloud. Questi servizi gestiscono e riuniscono le altre parti di Snowflake. Gestiscono funzioni come l’autenticazione, la gestione dell’infrastruttura, la gestione dei metadati e il controllo degli accessi.ScalabilitàI databricks scalano automaticamente in base al carico aggiungendo più worker sui cluster riducendo al contempo i worker sui cluster sottoutilizzati. Ciò garantisce che i carichi di lavoro vengano eseguiti rapidamente. Snowflake aumenta o riduce automaticamente le risorse di elaborazione per eseguire diverse attività di dati come il caricamento, l’integrazione o l’analisi dei dati.
Sebbene le dimensioni dei nodi non possano essere modificate, i cluster possono essere facilmente ridimensionati fino a 128 nodi.
Inoltre, Snowflake fornisce automaticamente cluster di calcolo aggiuntivi quando un cluster è sovraccarico e bilancia il carico tra i due cluster.
Le risorse di storage e computazionali scalano in modo indipendente.SicurezzaCon Databricks, puoi creare un Virtual Private Cloud con il tuo provider di servizi cloud per eseguire la tua piattaforma Databricks. Ciò ti consente di avere più controllo e gestire l’accesso dal tuo provider Cloud.
Inoltre, puoi usare Databricks per gestire l’accesso pubblico alle risorse cloud tramite il controllo dell’accesso alla rete.
Puoi anche creare e gestire chiavi di crittografia per una maggiore sicurezza. Per l’accesso API, puoi creare, gestire e utilizzare token di accesso personali. Snowflake offre offerte di sicurezza simili a quelle di Databricks. Ciò include la gestione dell’accesso alla rete tramite filtri IP e blocklist, l’impostazione di timeout di sessioni utente inattive per quando qualcuno dimentica di disconnettersi, l’utilizzo di crittografia avanzata (AES) con chiavi ruotate, il controllo dell’accesso basato sui ruoli a dati e oggetti, l’autenticazione a più fattori durante l’accesso e single sign-on tramite l’autenticazione federata. StorageDatabricks memorizza i dati in qualsiasi formato. La piattaforma Databricks si concentra principalmente sull’elaborazione dei dati e sui livelli dell’applicazione.
Di conseguenza, i tuoi dati possono risiedere ovunque, sul cloud o on-premise. Snowflake memorizza i dati in un formato semi-strutturato. Per l’archiviazione, Snowflake gestisce il proprio livello di dati e archivia i dati in Amazon Web Services o Microsoft Azure. IntegrazioniDatabricks si integra con le più diffuse integrazioni per l’acquisizione dei dati. Snowflake si integra anche con queste popolari integrazioni per l’acquisizione dei dati. Snowflake, essendo lo strumento più vecchio, storicamente ha avuto la maggior parte degli strumenti costruiti per questo.
Casi d’uso per databrick
I databrick sono particolarmente utili quando si eseguono attività di data science e machine learning come l’analisi predittiva e i motori di raccomandazione. Poiché è estensibile e può essere ottimizzato, è consigliato per le aziende che gestiscono carichi di lavoro di dati più grandi. Fornisce una piattaforma per la gestione di dati, analisi e intelligenza artificiale.
Casi d’uso per Snowflake
Snowflake è utilizzato al meglio per la Business Intelligence. Ciò include l’utilizzo di SQL per l’analisi dei dati, la creazione di report sui dati e la creazione di dashboard visivi. È utile per la trasformazione dei dati. Le funzionalità di Machine Learning sono disponibili solo tramite strumenti aggiuntivi come Snowpark.
Parole finali
Entrambe le piattaforme hanno i loro punti di forza e diversi set di funzionalità. Sulla base di questa guida, dovrebbe essere più semplice scegliere una piattaforma adatta alla tua strategia, al carico di lavoro dei dati, ai volumi e alle esigenze. Come la maggior parte delle cose, non esiste una risposta giusta o sbagliata, solo quella che funziona meglio per te.
Successivamente, dai un’occhiata a buone risorse per imparare Big Data e Hadoop.