Si vous avez tâté de la science des données ces derniers temps, vous avez peut-être entendu parler de Snowflake et de Databricks et de la manière dont ils se comparent l’un à l’autre.
Si vous ne savez pas exactement ce que sont ces outils et lequel vous devriez utiliser, vous êtes au bon endroit. Cet article les décrit, les compare et recommande chacun d’entre eux en fonction du cas d’utilisation qui lui convient le mieux.
Qu’est-ce que Databricks ?
Databricks est une plateforme de données complète qui étend Apache Spark. Elle a été créée par les créateurs d’Apache Spark et est utilisée par certaines des plus grandes entreprises comme HSBC, Amazon, etc.
En tant que plateforme, Databricks permet de travailler avec Apache Spark, Delta Lake et MLFlow pour aider les clients à nettoyer, stocker, visualiser et utiliser les données à des fins d’apprentissage automatique.
Il s’agit d’un logiciel open-source, mais une option gérée dans le nuage est disponible sous forme de service d’abonnement. Comme Snowflake, il suit l’architecture Lakehouse qui combine les avantages des entrepôts de données et des lacs de données.
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Qu’est-ce que Snowflake ?
Snowflake est un système d’entreposage de données basé sur le cloud. Il fonctionne comme un service de paiement à l’utilisation où vous êtes facturé pour les ressources que vous utilisez.
L’un des arguments de vente de Snowflake est que la facturation de l’informatique et du stockage est séparée. Cela signifie que les entreprises qui ont besoin de beaucoup de stockage mais de peu d’informatique n’ont pas à payer pour la puissance de calcul dont elles n’ont pas besoin.
La plateforme comprend également un moteur de requêtes SQL personnalisé, conçu pour fonctionner en mode natif sur le nuage. Snowflake s’exécute au-dessus des fournisseurs de cloud les plus courants : Google Cloud, Amazon AWS et Microsoft Azure.
Similitudes entre Snowflake et Databricks
Databricks et Snowflake sont tous deux des entrepôts de données. Ils combinent les caractéristiques des entrepôts de données et des lacs de données pour offrir le meilleur des deux mondes en matière de stockage de données et d’informatique.
Ils découplent leurs options de stockage et de calcul, ce qui leur permet de s’adapter indépendamment les uns des autres. Vous pouvez utiliser les deux produits pour créer des tableaux de bord à des fins de reporting et d’analyse.
Différences entre Snowflake et Databricks
| Aspect | Databricks | Snowflake |
| Snowflake | Databricks utilise une architecture à deux couches. La couche inférieure est le plan de données. La principale responsabilité de cette couche est de stocker et de traiter vos données. Le stockage est géré par la couche de système de fichiers Databricks qui se trouve au-dessus de votre stockage en nuage – soit AWS S3 ou Azure Blob Storage. Un cluster géré par Apache Spark se charge du traitement. La couche supérieure est la couche Control Plane. Cette couche contient les fichiers de configuration de l’espace de travail et les commandes du Notebook. | L’architecture de Snowflake peut être considérée comme ayant trois couches. La couche de base est la couche de stockage des données. C’est là que résident les données. La couche de traitement des requêtes est la couche intermédiaire. Cette couche est constituée d’”entrepôts virtuels”. Ces entrepôts virtuels sont des grappes de calcul indépendantes composées de différents nœuds de calcul qui traitent les requêtes. La couche supérieure est constituée de services en nuage. Ces services gèrent et rassemblent les autres parties de Snowflake. Ils gèrent des fonctions telles que l’authentification, la gestion de l’infrastructure, la gestion des métadonnées et le contrôle d’accès. |
| Évolutivité | Les Databricks évoluent automatiquement en fonction de la charge en ajoutant des travailleurs sur les clusters tout en réduisant le nombre de travailleurs sur les clusters sous-utilisés. Cela garantit que les charges de travail s’exécutent rapidement. | Snowflake augmente ou réduit automatiquement les ressources informatiques pour effectuer différentes tâches telles que le chargement, l’intégration ou l’analyse des données. Bien que la taille des nœuds ne soit pas modifiable, les clusters peuvent être facilement redimensionnés jusqu’à 128 nœuds. En outre, Snowflake fournit automatiquement des clusters de calcul supplémentaires lorsqu’un cluster est surchargé et équilibre la charge entre les deux clusters. Les ressources de stockage et de calcul évoluent indépendamment. |
| Sécurité | Avec Databricks, vous pouvez créer un nuage privé virtuel avec votre fournisseur de nuage pour exécuter votre plateforme Databricks. Cela vous permet d’avoir plus de contrôle et de gérer l’accès à partir de votre fournisseur de cloud. En outre, vous pouvez utiliser Databricks pour gérer l’accès public aux ressources du nuage par le biais du contrôle d’accès au réseau. Vous pouvez également créer et gérer des clés de cryptage pour plus de sécurité. Pour l’accès à l’API, vous pouvez créer, gérer et utiliser des jetons d’accès personnels. | Snowflake propose des offres de sécurité similaires à celles de Databricks. Il s’agit notamment de gérer l’accès au réseau au moyen de filtres IP et de listes de blocage, de définir des délais d’inactivité pour les sessions d’utilisateurs lorsque quelqu’un oublie de se déconnecter, d’utiliser un chiffrement fort (AES) avec rotation des clés, de contrôler l’accès aux données et aux objets en fonction des rôles, de procéder à une authentification multifactorielle lors de la signature et à une authentification unique par le biais de l’authentification fédérée. |
| Stockage | Databricks stocke les données dans n’importe quel format. La plateforme Databricks se concentre principalement sur le traitement des données et les couches d’application. Par conséquent, vos données peuvent résider n’importe où – dans le nuage ou sur site. | Snowflake stocke les données dans un format semi-structuré. Pour le stockage, Snowflake gère sa couche de données et stocke les données dans Amazon Web Services ou Microsoft Azure. |
| Intégrations | Databricks s’intègre avec les intégrations les plus populaires pour l’acquisition de données. | Snowflake s’intègre également avec ces intégrations populaires d’acquisition de données. Snowflake étant l’outil le plus ancien, la plupart des outils ont été développés pour lui. |
Cas d’utilisation des Databricks
Databricks est particulièrement utile pour réaliser des tâches de science des données et d’apprentissage automatique telles que l’analyse prédictive et les moteurs de recommandation. Parce qu’il est extensible et peut être réglé avec précision, il est recommandé pour les entreprises qui traitent des charges de travail de données plus importantes. Il fournit une plateforme unique pour gérer les données, l’analytique et l’IA.
Cas d’utilisation de Snowflake
Snowflake est mieux utilisé pour la Business Intelligence. Cela inclut l’utilisation de SQL pour l’analyse des données, la création de rapports sur les données et la création de tableaux de bord visuels. Il est efficace pour la transformation des données. Les capacités d’apprentissage automatique ne sont disponibles qu’avec des outils supplémentaires tels que Snowpark.
Le mot de la fin
Les deux plateformes ont leurs points forts et des fonctionnalités différentes. Sur la base de ce guide, il devrait être plus facile de choisir une plateforme adaptée à votre stratégie, à votre charge de travail, à vos volumes de données et à vos besoins. Comme pour la plupart des choses, il n’y a pas de bonne ou de mauvaise réponse, juste celle qui vous convient le mieux.