Si vous avez touché à la science des données ces derniers temps, vous avez peut-être entendu parler de Snowflake et Databricks et comment ils se comparent.
Si vous ne savez pas exactement quels sont ces outils et lequel vous devez utiliser, alors vous êtes au bon endroit. Cet article couvrira ce qu'ils sont, les comparera et recommandera chacun pour le cas d'utilisation qui fonctionne le mieux.
What is Databricks?
Databricks est une plate-forme de données complète qui étend Apache Spark. Il a été créé par les créateurs d'Apache Spark et utilisé par certaines des plus grandes entreprises comme HSBC, Amazon, etc.
En tant que plate-forme, Databricks fournit un moyen de travailler avec Apache Spark, Delta Lake et MLFlow pour aider les clients à nettoyer, stocker, visualiser et utiliser les données pour machine learning fins pratiques.
Il s'agit d'un logiciel open source, mais une option gérée basée sur le cloud 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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What is Snowflake?
Flocon 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 de calcul n'ont pas à payer pour la puissance de calcul dont elles n'ont pas besoin.
La plate-forme comprend également un outil personnalisé SQL moteur de requête conçu pour s'exécuter nativement sur le cloud. Snowflake s'exécute au-dessus des fournisseurs de cloud populaires : Google Cloud, Amazon AWS et Microsoft Azure.
Similarities Between Snowflake and Databricks
Databricks et Snowflake sont des data lakehouses. Ils combinent les fonctionnalités 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, de sorte qu'ils sont évolutifs indépendamment. Vous pouvez utiliser les deux produits pour créer des tableaux de bord pour le reporting et l'analyse.
Differences Between Snowflake and Databricks
| Aspect | Databricks | Flocon |
| Architecture | 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 cloud– soit AWS S3 ou Azure Blob Storage. Un cluster géré par Apache Spark gère le traitement. La couche supérieure est la couche Control Plane. Cette couche contient les fichiers de configuration de l'espace de travail et les commandes Notebook. | L'architecture de Snowflake peut être considérée comme ayant trois couches. Au niveau de la couche de base se trouve la couche de stockage de 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 clusters de calcul indépendants de différents nœuds de calcul qui calculent les requêtes. La couche supérieure est constituée de services cloud. 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 | Databricks évolue automatiquement en fonction de la charge en ajoutant plus de travailleurs sur les clusters tout en réduisant les 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 de données telles que le chargement, l'intégration ou l'analyse des données. Bien que la taille des nœuds ne puisse pas être modifiée, les clusters peuvent facilement être redimensionnés jusqu'à 128 nœuds. De plus, Snowflake fournit automatiquement des clusters de calcul supplémentaires lorsqu'un cluster est débordé et équilibre la charge entre les deux clusters. Les ressources de stockage et de calcul évoluent indépendamment. |
| Active Directory | Avec Databricks, vous pouvez créer un cloud privé virtuel avec votre fournisseur de cloud pour exécuter votre plateforme Databricks. Cela vous permet d'avoir plus de contrôle et de gérer l'accès depuis votre fournisseur de Cloud. En outre, vous pouvez utiliser Databricks pour gérer l'accès public aux ressources cloud via contrôle d'accès au réseau. Vous pouvez également créer et gérer des clés de chiffrement 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. Cela inclut la gestion de l'accès au réseau via des filtres IP et des listes de blocage, la définition de délais d'expiration de session utilisateur inactive lorsque quelqu'un oublie de se déconnecter, l'utilisation d'un cryptage fort (AES) avec des clés en rotation, un contrôle d'accès basé sur les rôles aux données et aux objets, authentification multi-facteurs lors de la connexion et de l'authentification unique via l'authentification fédérée. |
| Stockage | Databricks stocke les données dans n'importe quel format. La plate-forme Databricks se concentre principalement sur le traitement des données et les couches d'application. Par conséquent, vos données peuvent résider n'importe où, sur le cloud 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. |
| Integrations | Databricks s'intègre aux intégrations les plus populaires pour l'acquisition de données. | Snowflake s'intègre également à ces intégrations d'acquisition de données populaires. Snowflake, étant l'outil le plus ancien, a historiquement construit la plupart des outils pour cela. |
Use Cases for Databricks
Les databricks sont les plus utiles lors de la réalisation Sciences des données et les tâches d'apprentissage automatique telles que l'analyse prédictive et les moteurs de recommandation. Parce qu'il est extensible et peut être ajusté, il est recommandé pour les entreprises qui gèrent des charges de travail de données plus importantes. Il fournit une plate-forme pour gérer les données, l'analyse et l'IA.
Use Cases for Snowflake
Le flocon de neige est mieux utilisé pour 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. C'est bon pour la transformation des données. Les capacités d'apprentissage automatique ne sont disponibles que via des outils supplémentaires tels que Snowpark.
Mot de la fin
Les deux plates-formes ont leurs points forts et des ensembles de fonctionnalités différents. Sur la base de ce guide, il devrait être plus facile de choisir une plate-forme adaptée à votre stratégie, à votre charge de travail de données, à vos volumes et à vos besoins. Comme la plupart des choses, il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse, juste celle qui vous convient le mieux.
Ensuite, vérifiez bien ressources pour apprendre le Big Data et Hadoop.
