Si ha incursionado en la ciencia de datos en los últimos tiempos, es posible que haya oído hablar de Snowflake y Databricks y de cómo se comparan entre sí.
Si no está seguro de qué son exactamente estas herramientas y cuál debería utilizar, entonces está en el lugar adecuado. Este artículo cubrirá lo que son, las comparará y recomendará cada una para el caso de uso que mejor funcione.
¿Qué es Databricks?
Databricks es una plataforma de datos integral que amplía Apache Spark. Fue creada por los creadores de Apache Spark y utilizada por algunas de las mayores empresas como HSBC, Amazon, etc.
Como plataforma, Databricks proporciona un medio para trabajar con Apache Spark, Delta Lake y MLFlow para ayudar a los clientes a limpiar, almacenar, visualizar y utilizar los datos con fines de aprendizaje automático.
Es un software de código abierto, pero existe una opción gestionada basada en la nube como servicio de suscripción. Al igual que Snowflake, sigue la arquitectura lakehouse que combina las ventajas de los almacenes de datos y los lagos de datos.
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¿Qué es Snowflake?
Snowflake es un sistema de almacenamiento de datos basado en la nube. Funciona como un servicio de pago por uso en el que se le facturan los recursos que utiliza.
Uno de los puntos fuertes de Snowflake es que la facturación de la computación y el almacenamiento están separados. Esto significa que las empresas que necesitan mucho almacenamiento pero poca informática no tienen que pagar por la potencia de cálculo que no necesitan.
La plataforma también incluye un motor de consulta SQL personalizado diseñado para funcionar de forma nativa en la nube. Snowflake funciona sobre los proveedores de nube más populares: Google Cloud, Amazon AWS y Microsoft Azure.
Similitudes entre Snowflake y Databricks
Tanto Databricks como Snowflake son almacenes de lago de datos. Combinan las características de los almacenes de datos y los lagos de datos para ofrecer lo mejor de ambos mundos en almacenamiento y computación de datos.
Desacoplan sus opciones de almacenamiento e informática, por lo que son escalables de forma independiente. Puede utilizar ambos productos para crear cuadros de mando para la elaboración de informes y análisis.
Diferencias entre Snowflake y Databricks
| Aspecto | Databricks | Snowflake |
| Arquitectura | Databricks utiliza una arquitectura de dos capas. La capa inferior es el Plano de Datos. La responsabilidad principal de esta capa es almacenar y procesar sus datos. El almacenamiento es gestionado por la capa del sistema de archivos de Databricks que se asienta sobre su almacenamiento en la nube, ya sea AWS S3 o Azure Blob Storage. Un clúster gestionado por Apache Spark se encarga del procesamiento. La capa superior es la capa del Plano de Control. Esta capa contiene los archivos de configuración del espacio de trabajo y los comandos de Notebook. | Se puede pensar que la arquitectura de Snowflake tiene tres capas. En la capa base se encuentra la capa de almacenamiento de datos. Aquí es donde residen los datos. La Capa de Procesamiento de Consultas es la capa intermedia. Esta capa está formada por «almacenes virtuales». Estos almacenes virtuales son clústeres informáticos independientes de diferentes nodos informáticos que computan las consultas. La capa superior está formada por los servicios en la nube. Estos servicios gestionan y reúnen las demás partes de Snowflake. Se encargan de funciones como la autenticación, la gestión de infraestructuras, la gestión de metadatos y el control de acceso. |
| Escalabilidad | Los Databricks se escalan automáticamente en función de la carga, añadiendo más trabajadores en los clústeres y reduciendo al mismo tiempo los trabajadores en los clústeres infrautilizados. Esto garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten rápidamente. | Snowflake amplía o reduce automáticamente los recursos informáticos para realizar diferentes tareas de datos, como cargar, integrar o analizar datos. Aunque el tamaño de los nodos no puede modificarse, los clústeres pueden redimensionarse fácilmente hasta 128 nodos. Además, Snowflake proporciona automáticamente clústeres de cálculo adicionales cuando un clúster se ve desbordado y equilibra la carga entre los dos clústeres. El almacenamiento y los recursos informáticos se escalan de forma independiente. |
| Seguridad | Con Databricks, puede crear una nube privada virtual con su proveedor de nubes para ejecutar su plataforma Databricks. Esto le permite tener un mayor control y gestionar el acceso desde su proveedor de nube. Además, puede utilizar Databricks para gestionar el acceso público a los recursos de la nube mediante el control de acceso a la red. También puede crear y gestionar claves de cifrado para mayor seguridad. Para el acceso a la API, puede crear, gestionar y utilizar tokens de acceso personal. | Snowflake ofrece ofertas de seguridad similares a las de Databricks. Esto incluye la gestión del acceso a la red a través de filtros IP y listas de bloqueo, el establecimiento de tiempos de espera de sesión de usuario inactivo para cuando alguien se olvida de cerrar la sesión, el uso de cifrado fuerte (AES) con claves rotadas, el control de acceso basado en roles a datos y objetos, la autenticación multifactor al iniciar sesión y el inicio de sesión único a través de la autenticación federada. |
| Almacenamiento | Databricks almacena datos en cualquier formato. La plataforma Databricks se centra principalmente en el procesamiento de datos y las capas de aplicación. Como resultado, sus datos pueden residir en cualquier lugar: en la nube o en las instalaciones. | Snowflake almacena los datos en un formato semiestructurado. Para el almacenamiento, Snowflake gestiona su capa de datos y almacena los datos en Amazon Web Services o Microsoft Azure. |
| Integraciones | Databricks se integra con las integraciones más populares para la adquisición de datos. | Snowflake también se integra con estas integraciones populares para la adquisición de datos. Snowflake, al ser la herramienta más antigua, ha tenido históricamente la mayoría de las herramientas construidas para ella. |
Casos de uso de los Databricks
Databricks es más útil cuando se llevan a cabo tareas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, como análisis predictivos y motores de recomendación. Dado que es extensible y puede ajustarse con precisión, se recomienda para empresas que manejan grandes cargas de trabajo de datos. Proporciona una única plataforma para el manejo de datos, análisis e IA.
Casos de uso de Snowflake
Snowflake se utiliza mejor para la inteligencia empresarial. Esto incluye el uso de SQL para el análisis de datos, la elaboración de informes sobre los datos y la creación de cuadros de mando visuales. Es bueno para la transformación de datos. Las capacidades de aprendizaje automático sólo están disponibles a través de herramientas adicionales como Snowpark.
Palabras finales
Ambas plataformas tienen sus puntos fuertes y diferentes conjuntos de características. Basándose en esta guía, debería ser más fácil elegir una plataforma que se adapte a su estrategia, carga de trabajo de datos, volúmenes y necesidades. Como en la mayoría de las cosas, no hay una respuesta correcta o incorrecta, sólo una que funcione mejor para usted.