Snowflake против Data Bricks соревнование за лучшую облачную платформу для данных

Snowflake vs Data Bricks competition for the best cloud data platform

В мире бизнеса сравнение Snowflake и Data Bricks важно, потому что оно улучшает анализ данных и управление бизнесом. Организации, компании и предприятия нуждаются в стратегии, чтобы собрать все данные в одном месте для анализа.

Облачные системы хранения данных Snowflake и Data Bricks являются лидерами отрасли. Однако важно понять, какая платформа данных лучше всего подходит для вашей компании.

Как Snowflake, так и Data Bricks обеспечивают количество, скорость и качество, необходимые для бизнес-приложений, но есть некоторые вариации и параллели.

Основатель Apache Spark создал фирменное программное обеспечение Business Database. Оно известно своим использованием аспектов озер данных и складов данных в архитектуре озерного дома. Data warehouse Snowflake предоставляет облачное хранилище и предлагает услуги с меньшими трудностями. Оно обеспечивает безопасный доступ к данным и требует минимального обслуживания.

В этой статье вы получите подробное сравнение Snowflake и Data Bricks. Здесь вы узнаете о преимуществах каждого продукта, чтобы вы могли решить, какой из них лучше всего подходит для вашей компании или бизнеса. Давайте начнем и посмотрим на их введение:

Что такое Snowflake?

Snowflake – это полностью управляемый сервис, который обеспечивает неограниченные рабочие нагрузки для простой интеграции, загрузки, анализа и обмена данными.

Его типичные использования включают озера данных, инженерию данных, разработку приложений на основе данных, науку о данных и безопасность, а также использование общих данных.

Snowflake естественным образом разделяет вычисления и хранение. Благодаря этой архитектуре вы можете предоставить пользователям доступ к вашим данным без отрицательного влияния на производительность.

Он позволяет запускать решения для обработки данных в разных местах и облаках.

Он предлагает множество вариантов взаимодействия с другими пользователями Snowflake, а также обмена наборами данных и сервисами.

Особенности

Принятие решений на основе данных

С помощью Snowflakes вы можете устранить хранение данных и дать всем сотрудникам доступ к полезным идеям. Важно установить партнерские отношения, оптимизировать ценообразование, снизить затраты и увеличить продажи.

Улучшение скорости и качества аналитики

С помощью Snowflake вы можете усилить свой аналитический конвейер, перейдя от ежедневной пакетной загрузки к потокам данных в реальном времени. Вы можете обеспечить безопасный контроль доступа к вашему хранилищу данных и улучшить качество аналитики на работе.

Улучшенный обмен данными

С помощью Snowflake вы можете создавать свой собственный обмен данными. Он позволяет безопасно передавать живые и регулируемые данные. Он развивает прочные связи с партнерами, клиентами и другими бизнесменами. Он позволяет получить полное представление о вашем клиенте и предоставляет информацию о характеристиках и интересах клиента, занятиях и другой полезной информации.

Полезные продукты и пользовательский опыт

С помощью Snowflake вы можете понять поведение пользователей и продукты. Вы можете использовать весь набор данных для удовлетворения потребностей клиентов, расширения линейки продуктов и развития науки о данных.

Более надежная безопасность

Соблюдение норм и стандартов безопасности данных можно сосредоточить в безопасном озере данных. Snowflake Data Lakes гарантируют быстрый отклик на инциденты. Он агрегирует большие объемы журналов в одном месте и помогает быстро получить полное представление о происшествии. Он объединяет полуструктурированные журналы и структурированные корпоративные данные в единое озеро данных. С помощью Snowflake вы можете легко редактировать или изменять данные после их импорта.

Что такое Data Bricks?

Data Bricks – это облачная платформа данных, основанная на Apache Spark. Она сосредоточена на анализе больших объемов данных и сотрудничестве.

Вы можете предоставить полноценное рабочее пространство для науки о данных. Бизнес-аналитики, ученые-данных и инженеры-данных взаимодействуют с помощью машинного обучения Data bricks, управляемого временем выполнения, контролируемого ML-потока и совместных блокнотов.

Библиотеки Data Frames и Spark SQL позволяют работать с структурированными данными, хранящимися в Data Bricks. Помимо создания искусственного интеллекта, Data bricks помогают сделать выводы на основе ваших существующих данных.

Data Bricks предлагает множество библиотек и машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и другие, для создания и обучения моделей машинного обучения.

Многие бизнес-клиенты используют Data Bricks для выполнения различных производственных процессов во многих секторах, таких как здравоохранение, медиа и развлечения, финансы, розничная торговля и другие.

Особенности

Delta Lake

Data Bricks – это транзакционный уровень хранения, который является программным обеспечением с открытым исходным кодом и предназначен для использования в жизненном цикле данных. Этот уровень используется для обеспечения надежности данных в вашем существующем озере данных.

Интерактивные блокноты

Если у вас есть правильный язык и инструменты, вы можете быстро получить доступ к своим данным. Вы легко можете анализировать и строить модели с другими. Вы можете делиться свежими и полезными идеями. Scala, R, SQL и Python – это лишь несколько языков, поддерживаемых Data Bricks.

Машинное обучение

Data Bricks предоставляет вам доступ к предварительно настроенной среде машинного обучения и предоставляет доступ к Tensor Flow, Scikit-Learn и Pytorch. Вы можете делиться и контролировать эксперименты, управлять моделями и воспроизводить запуски из единого центрального репозитория.

Улучшенный движок Spark

Data Bricks предоставляет вам последние версии Apache Spark. Если у вас есть доступ к нескольким провайдерам облачных услуг, вы можете быстро настроить кластеры и создать управляемую среду Apache Spark. Кластеры могут быть настроены с помощью Data Bricks. Нет необходимости постоянно контролировать и поддерживать производительность.

Разница между Snowflake и Data Bricks

Архитектура

Snowflake – это сервис без сервера, основанный на ANSI SQL, с полностью отдельными слоями хранения и обработки вычислений.

  • В Snowflake каждое виртуальное хранилище локально использует массово-параллельную обработку (MPP) для выполнения запросов.
  • Snowflake использует микро-партиции для внутренней организации данных в сжатом колоночном формате, который хранится в облаке. Snowflake управляет всеми аспектами управления данными, включая размер файла, сжатие, структуру, метаданные, статистику и другие элементы, которые не видны пользователям, а только SQL-запросам.
  • Виртуальные склады, которые являются вычислительными кластерами, состоящими из множества узлов MPP, используются для выполнения всех операций в Snowflake.
  • И Snowflake, и Data Bricks являются решениями SaaS. Однако Data Bricks имеет совершенно другую архитектуру по сравнению с теми, которые основаны на Spark.
  • Многоязыковой движок с названием Spark может быть развернут в облаке и основан на одиночных узлах или кластерах. Data Bricks в настоящее время использует AWS, GCP и Azure, а также Snowflake.
  • Его структура состоит из плана управления и плана данных. Все обработанные данные находятся в плане данных, а все обслуживающие сервисы, управляемые сервером Data Bricks Serverless Computing, находятся в плане управления.
  • Serverless computing позволяет администраторам создавать полностью управляемые серверные точки SQL, которые полностью управляются Data bricks и предлагают мгновенное вычисление.
  • В то время как вычислительные ресурсы для большинства остальных вычислений Data bricks используются в рамках учетной записи облака или традиционного плана данных, эти ресурсы используются в рамках серверного плана данных.

Архитектура Data Bricks состоит из нескольких основных частей:

  • Data Bricks Delta Lake
  • Движок Delta Data Bricks
  • ML Flow

Структура данных

Мы можем сохранять полуструктурированные и структурированные файлы, используя Snowflake без необходимости использования инструмента ETL для сортировки данных перед их импортом в EDW.

Snowflake сразу преобразует данные в структурированную форму при их сборе. В отличие от Data Lake, Snowflake не требует структуризации неструктурированных данных перед загрузкой и взаимодействием с ними. Вы также можете использовать Data Bricks в качестве инструмента ETL для структуризации неструктурированных данных, чтобы их можно было использовать другими способами, например, Snowflake.

В дебатах между Data Bricks и Snowflake Data Bricks превосходит Snowflake по структуре данных.

Собственность данных

Snowflake имеет отдельные слои обработки и хранения, что позволяет ему независимо развиваться в облаке. Snowflake обеспечивает безопасный доступ к данным и ресурсам машины с помощью техник контроля доступа на основе ролей (RBAC). Слои обработки и хранения данных Data Bricks полностью разделены, в отличие от разделенных слоев в Snowflake. Пользователи могут размещать свои данные где угодно в любом формате, и Data Bricks будет обрабатывать их эффективно, потому что оно в первую очередь является приложением для работы с данными.

Если мы сравним Data Bricks и Snowflake, мы явно увидим, что Data Bricks легко использовать и обрабатывать данные.

Защита данных

Путешествие во времени и защита от сбоев – две уникальные функции Snowflake. Функция путешествия во времени Snowflake сохраняет данные в состоянии до обновления. При этом для корпоративных клиентов возможен выбор периода до 90 дней, но обычно время путешествия во времени ограничено одним днем. Эту возможность могут использовать базы данных, схемы и таблицы. По истечении срока хранения времени путешествия во времени начинается семидневный период безопасности, предназначенный для защиты и восстановления предыдущих данных.

Работа с данными в Data bricks происходит также, как и с функцией путешествия во времени Snowflake, причем это также относится к Delta Lakes. Данные, хранящиеся в Delta Lake, автоматически получают версионность, что позволяет пользователям получать предыдущие версии данных для будущего использования.

Data bricks работают на Spark, и поскольку Spark построен на объектном уровне хранения, Data bricks никогда не сохраняют какие-либо данные. Это одно из его основных преимуществ. Также это показывает, что Data bricks могут обрабатывать случаи использования систем внутри предприятия.

Безопасность

  • Snowflake автоматически контролирует все данные.
  • Вся коммуникация между плоскостью управления и плоскостью данных происходит внутри частной сети облачного провайдера, и все данные, хранящиеся внутри Data bricks, защищены.
  • Оба варианта предлагают контроль доступа на основе ролей (RBAC). Snowflake и Data bricks соответствуют нескольким законам и сертификациям, включая SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA и GDPR. Однако Data bricks работают поверх хранилища на уровне объектов, такого как AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage и т. д. В отличие от Snowflake, у него нет слоя хранения данных.

Производительность

Сравнить Snowflake и Data bricks в терминах производительности довольно сложно.

В случае прямого сравнения Snowflake и Data bricks поддерживают несколько различных случаев использования и не превосходят друг друга.

Snowflake может быть предпочтительным вариантом, поскольку он оптимизирует все хранилища для доступа к данным во время ввода.

Вариант использования

  • BI и SQL-случаи использования хорошо поддерживаются Data bricks и Snowflake.
  • Snowflake предоставляет драйверы JDBC и ODBC, которые легко интегрируются с другим программным обеспечением.
  • Учитывая, что пользователи не должны управлять программой, она популярна для использования в BI и для бизнеса, выбирающего простую аналитическую платформу.
  • Выпущенный Data bricks открытый Delta Lake добавляет дополнительный уровень стабильности в их озеро данных. Пользователи могут отправлять SQL-запросы в Delta Lake с отличной производительностью.
  • Благодаря своему разнообразию и передовой технологии Data bricks известен своими случаями использования, которые минимизируют привязку к поставщику, лучше всего подходят для нагрузки МО и поддерживают крупных игроков в области технологий.

Результат

Лучшие инструменты для анализа данных включают Snowflake и Data bricks.

У каждого из них есть свои преимущества и недостатки. При выборе платформы идеальной для вашего бизнеса важны использованные схемы, объемы данных, нагрузки и стратегия обработки данных.

Snowflake наиболее подходит для людей, имеющих опыт работы с SQL, а также для общей обработки и анализа данных.

Потоковая передача данных, машинное обучение, искусственный интеллект и научные исследования данных лучше всего подходят Data bricks благодаря своему движку Spark, который поддерживает использование нескольких языков.

Чтобы догнать другие языки, Snowflake ввел поддержку Python, Java и Scala.

Некоторые утверждают, что Snowflake сокращает объем хранилища во время ввода, поэтому он лучше подходит для интерактивных запросов. Кроме того, он отлично справляется с созданием отчетов и панелей управления, а также управлением рабочих нагрузок BI. В части хранилища данных он работает хорошо.

Однако некоторые пользователи отмечают, что он имеет проблемы с большим объемом данных, аналогичные тем, что видны в потоковых приложениях. Победа Snowflake в прямом сравнении основана на навыках работы с хранилищем данных.

Однако Data bricks фактически не является хранилищем данных. Ее платформа данных более всесторонняя и имеет более продвинутые возможности ELT, науки о данных и машинного обучения по сравнению с Snowflake.

Пользователи не контролируют стоимость управляемого хранилища объектов, где хранятся их данные. Утечки данных и обработка данных являются важными темами.

Однако она специально ориентирована на ученых-исследователей и высококвалифицированных аналитиков.

Наконец, успех Data bricks для технической аудитории. Технически подкованные и не очень подкованные пользователи могут легко использовать Snowflake.

Практически все функции управления данными, предлагаемые Snowflake, доступны через Data bricks и даже больше. Но это труднее сделать, требует больше времени на обучение и поддержку.

Однако он способен обрабатывать намного больший диапазон нагрузок данных и языков. И те, кто знаком с Apache Spark, будут предпочитать Data bricks.

Snowflake идеален для пользователей, которые хотят быстро установить хорошее хранилище данных и платформу аналитики, не утонув в настройке, деталях науки о данных или ручной настройке.

Он также не утверждает, что Snowflake является простым инструментом для новых пользователей. Абсолютно нет.

Он не так продвинут, как Data bricks. Эта платформа более подходит для сложной инженерии данных, ETL, науки о данных и потоковых приложений.

Snowflake – это хранилище данных для аналитики, которое хранит производственные данные. Кроме того, оно полезно для людей, которые хотят начать с малого и постепенно наращивать, а также для начинающих.