Chào mừng bạn đến với INDA!

Hotline: (HN) (+84) 986-882-818 | (HCM) (+84) 945-618-746

Snowflake và Databricks – Cuộc đua cho ngôi vị dẫn đầu

Snowflake và Databricks – Cuộc đua cho ngôi vị dẫn đầu

Do tầm quan trọng ngày càng tăng của phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu đối với các doanh nghiệp. Việc so sánh giữa nền tảng dữ liệu Snowflake và Databricks là cần thiết cho thị trường ngày nay.

Các tổ chức cần một cơ chế để thu thập tất cả dữ liệu họ cần để đánh giá ở một vị trí. Nơi nó sẵn sàng cho việc khai thác dữ liệu khi lượng dữ liệu được nghiên cứu tăng dần.

Tổng quan Snowflake và Databricks

Không nghi ngờ gì nữa, hai hệ thống dữ liệu dựa trên đám mây Snowflake và Databricks đều là những người dẫn đầu trong ngành. Tuy nhiên, nền tảng dữ liệu nào là lý tưởng cho công ty của bạn?

Số lượng, tốc độ và chất lượng mà các ứng dụng trí tuệ doanh nghiệp yêu cầu đều do Snowflake và Databricks cung cấp.

Mặc dù có sự khác biệt, nhưng cũng có rất nhiều điểm tương đồng

Chúng có một định hướng riêng biệt, điều này có thể thấy rõ khi được kiểm tra chặt chẽ.

Những người sáng lập Apache Spark đã thành lập công ty phần mềm doanh nghiệp Databricks.

Nó nổi tiếng về việc kết hợp các khía cạnh tuyệt vời nhất của hồ dữ liệu và kho dữ liệu thành kiến ​​trúc nhà hồ.

Doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu Snowflake cung cấp các dịch vụ truy cập và lưu trữ dựa trên đám mây với mức độ phức tạp tối thiểu. Nó thiết lập vị thế của mình như một giải pháp cung cấp quyền truy cập an toàn vào dữ liệu của bạn. Trong khi đó, yêu cầu gần như ít bảo trì.

Bài viết này cung cấp cho bạn một so sánh chi tiết của Snowflake. Cơ sở dữ liệu và giải thích lợi ích của từng sản phẩm. Từ đó bạn có thể quyết định sản phẩm nào tốt nhất cho doanh nghiệp của mình. Hãy bắt đầu với phần giới thiệu của họ.

Snowflake là gì?

Snowflake là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn cung cấp cho khách hàng khả năng mở rộng. Nó gần như vô hạn đối với khối lượng công việc đồng thời để tích hợp, tải, phân tích và chia sẻ dữ liệu đơn giản.

Hồ dữ liệu, Kỹ thuật dữ liệu, Phát triển ứng dụng dữ liệu, Khoa học dữ liệu và tiêu thụ an toàn dữ liệu được chia sẻ là một số cách sử dụng điển hình của nó.

YH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7

Máy tính và lưu trữ được tách biệt tự nhiên bởi thiết kế đặc biệt của Snowflake.

Với sự trợ giúp của kiến ​​trúc này, trên thực tế, bạn có thể cung cấp cho tất cả người dùng và khối lượng công việc dữ liệu của mình quyền truy cập vào một bản sao dữ liệu duy nhất của bạn. Mà điều này không phải chịu bất kỳ ảnh hưởng tiêu cực nào về hiệu suất.

Để có trải nghiệm người dùng nhất quán. Snowflake cho phép bạn thực thi giải pháp dữ liệu của mình một cách vô hình trên các vị trí và Đám mây khác nhau.

Bằng cách loại bỏ sự phức tạp của các cơ sở hạ tầng Đám mây bên dưới. Snowflake làm cho nó trở nên khả thi.

Thị trường dữ liệu Snowflake, cung cấp nhiều tùy chọn để tương tác với hàng nghìn khách hàng của Snowflake. Nó cho phép bạn truy cập vào các bộ dữ liệu được chia sẻ, các dịch vụ dữ liệu.

Tính Năng

Ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả hơn

Với Snowflake, bạn có thể loại bỏ các kho chứa dữ liệu và cung cấp cho mọi người trong doanh nghiệp quyền truy cập thông tin chi tiết hữu ích. Đây là bước khởi đầu quan trọng trong việc tăng cường mối quan hệ đối tác, tối ưu hóa giá cả. Nó còn cắt giảm chi phí liên quan đến hoạt động, tăng hiệu quả bán hàng và nhiều thứ khác.

Cải thiện tốc độ và chất lượng phân tích

Bạn có thể củng cố quy trình phân tích của mình với Snowflake bằng cách chuyển từ tải hàng loạt hàng đêm sang luồng dữ liệu thời gian thực. Bằng cách cho phép mọi người trong doanh nghiệp của bạn truy cập an toàn. Đồng thời và có kiểm soát vào kho dữ liệu của bạn. Bạn có thể cải thiện chất lượng phân tích tại nơi làm việc. Điều này làm giảm chi phí và lao động thủ công. Nó cho phép các doanh nghiệp phân phối các nguồn lực một cách tối ưu để tối đa hóa thu nhập.

Trao đổi dữ liệu với tùy chỉnh

Bạn có thể tạo trao đổi dữ liệu riêng với Snowflake, cho phép bạn truyền dữ liệu trực tiếp. Nó được quản lý một cách an toàn. Ngoài ra, nó còn là động lực để phát triển kết nối dữ liệu mạnh mẽ hơn với các đối tác, khách hàng và các đơn vị kinh doanh khác. Nó đạt được điều này bằng cách có được góc nhìn 360 độ về người tiêu dùng của bạn. Nó cung cấp thông tin về các đặc điểm quan trọng của khách hàng bao gồm sở thích, nghề nghiệp, v.v.

Trải nghiệm người dùng và sản phẩm tốt hơn

Bạn có thể hiểu hành vi của người dùng và việc sử dụng sản phẩm tốt hơn với Snowflake tại chỗ. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng toàn bộ tập dữ liệu để đáp ứng khách hàng, nâng cao đáng kể dòng sản phẩm của mình và thúc đẩy đổi mới khoa học dữ liệu.

An ninh mạnh mẽ

Tất cả dữ liệu tuân thủ và an ninh mạng có thể được tập trung trong một hồ dữ liệu an toàn. Phản ứng sự cố nhanh chóng được đảm bảo bởi các hồ dữ liệu bông tuyết. Việc kết hợp số lượng lớn dữ liệu nhật ký vào một nơi và nhanh chóng đánh giá giá trị của dữ liệu nhật ký trong nhiều năm. Nó cho phép bạn có được bức tranh toàn cảnh về một sự kiện xảy ra. Nhật ký bán cấu trúc và dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc hiện có thể được kết hợp trong một hồ dữ liệu duy nhất. Không cần lập chỉ mục, Snowflake cho phép bạn bước vào cửa trong khi giúp bạn dễ dàng chỉnh sửa và thay đổi dữ liệu sau khi được nhập.

Bảng Dữ Liệu là gì?

Databricks là một nền tảng dữ liệu dựa trên đám mây được điều khiển bởi Apache Spark. Nó tập trung chủ yếu vào Phân tích dữ liệu lớn và Cộng tác.

Bạn có thể cung cấp không gian làm việc Khoa học Dữ liệu đầy đủ cho Nhà phân tích kinh doanh, Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư dữ liệu để tương tác bằng cách sử dụng Thời gian chạy máy học của Databricks, Luồng ML được kiểm soát và Sổ ghi chép cộng tác.

YH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7

Dataframe và thư viện Spark SQL, cho phép bạn xử lý dữ liệu có cấu trúc, được đặt tại Databricks.

Ngoài việc giúp bạn tạo Trí tuệ nhân tạo giải pháp. Databricks giúp bạn dễ dàng rút ra kết luận từ dữ liệu hiện tại của mình.

Không nhũng thế, Databricks cung cấp nhiều loại thư viện cho học máy, bao gồm Tensorflow, Pytorch và những người khác, để xây dựng và đào tạo các mô hình học máy.

Nhiều khách hàng doanh nghiệp sử dụng Databricks để thực hiện các quy trình sản xuất lớn trên nhiều lĩnh vực và trường hợp sử dụng khác nhau. Chúng bao gồm Chăm sóc sức khỏe, Truyền thông & Giải trí, Dịch vụ Tài chính, Bán lẻ, v.v.

Tính Năng

Hồ Delta

Databricks có lớp lưu trữ giao dịch là nguồn mở và được thiết kế để sử dụng trong toàn bộ vòng đời dữ liệu. Lớp này có thể được sử dụng để cung cấp khả năng mở rộng dữ liệu và độ tin cậy cho hồ dữ liệu hiện tại của bạn.

Sổ tay tương tác

Bạn có thể truy cập dữ liệu của mình, phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình với những người khác. Bạn có thể chia sẻ thông tin chi tiết hữu ích, mới mẻ khi bạn có các công cụ và ngôn ngữ phù hợp. Scala, R, SQL và Python chỉ là một vài trong số các ngôn ngữ được Databricks hỗ trợ.

Học máy

Với sự hỗ trợ của các khung công tác tiên tiến như Tensorflow, Scikit-Learn và Pytorch, Databricks cung cấp cho bạn quyền truy cập bằng một cú nhấp chuột vào các môi trường Máy học được định cấu hình sẵn. Bạn có thể chia sẻ và giám sát các thử nghiệm. Bạn quản lý các mô hình cùng nhau và sao chép tất cả các lần chạy từ một kho lưu trữ trung tâm.

Công cụ Spark nâng cao

Bạn có thể tải các phiên bản Apache Spark mới nhất bằng cách sử dụng Databricks. Nhiều thư viện mã nguồn mở khác nhau cũng có thể được tích hợp liền mạch với Databricks. Bạn có thể nhanh chóng thiết lập các cụm và tạo môi trường Apache Spark. Chúng được quản lý hoàn toàn nếu bạn có quyền truy cập vào tính khả dụng và khả năng mở rộng của một số nhà cung cấp dịch vụ Đám mây. Các cụm có thể được định cấu hình, thiết lập và tinh chỉnh với Databricks. Bạn không cần giám sát liên tục để duy trì hiệu suất tối ưu và độ tin cậy.

Sự Khác Biệt Cốt Lõi Giữa Snowflake Và Databricks

Kiến Trúc

Snowflake là một hệ thống không máy chủ dựa trên ANSI SQL. Chúng có khả năng lưu trữ và tính toán các lớp xử lý hoàn toàn khác biệt.

Mỗi kho ảo (tức là cụm máy tính) trong Snowflake lưu trữ cục bộ một tập hợp con của toàn bộ tập dữ liệu. Trong khi sử dụng xử lý song song hàng loạt (MPP) để thực hiện các truy vấn.

Để tổ chức dữ liệu nội bộ và tối ưu hóa thành định dạng cột nén có thể được lưu trữ trên đám mây. Snowflake sử dụng các phân vùng siêu nhỏ.

Thực tế là Snowflake duy trì tất cả các khía cạnh của quản lý dữ liệu, bao gồm kích thước tệp, nén, cấu trúc, siêu dữ liệu, thống kê và các mục dữ liệu khác. Chúng không hiển thị ngay lập tức cho người dùng và chỉ được truy cập thông qua truy vấn SQL. Nó cho phép tất cả điều này được thực hiện tự động.

Kho ảo

Kho ảo, là các cụm máy tính được tạo thành từ nhiều nút MPP. Nó được sử dụng để thực hiện tất cả các quá trình xử lý trong Snowflake.

Snowflake và Databricks đều là giải pháp SaaS. Tuy nhiên, kiến ​​trúc của Databricks rất khác vì nó được xây dựng trên Spark.

Một công cụ đa ngôn ngữ gọi là Spark. Nó có thể được cài đặt trên đám mây và dựa trên các nút hoặc cụm đơn lẻ. Databricks hiện sử dụng AWS, GCP và Azure, giống như Snowflake.

Một mặt phẳng điều khiển và một mặt phẳng dữ liệu tạo nên cấu trúc của nó. Tất cả dữ liệu đã xử lý được chứa trong mặt phẳng dữ liệu. Trong khi tất cả các dịch vụ phụ trợ do Databricks Serverless quản lý đều được tìm thấy trong mặt phẳng điều khiển.

Máy tính không máy chủ cho phép quản trị viên tạo các điểm cuối SQL. Không máy chủ được quản lý hoàn toàn bởi Databricks và cung cấp khả năng tính toán tức thì.

Trong khi tài nguyên tính toán cho phần lớn các phép tính Databricks khác được chia sẻ bên trong tài khoản đám mây hoặc mặt phẳng dữ liệu truyền thống. Các tài nguyên này được chia sẻ trong mặt phẳng dữ liệu Serverless. 

Kiến trúc của Databricks được tạo thành từ một số phần quan trọng:

  • Databricks Hồ Delta
  • Công cụ Databricks Delta
  • MLFflow

Cấu Trúc Dữ Liệu

Cả tệp bán cấu trúc và tệp có cấu trúc đều có thể được lưu và tải lên bằng Snowflake. Bạn không cần công cụ ETL để sắp xếp dữ liệu trước khi nhập vào EDW.

Snowflake ngay lập tức chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có tổ chức, nội bộ của riêng nó khi dữ liệu được gửi. Ngược lại với Data Lake, Snowflake không cần bạn cung cấp cấu trúc cho dữ liệu phi cấu trúc của mình trước khi bạn có thể tải và tương tác với nó.

Tất cả kiểu dữ liệu đều có thể được sử dụng với Databricks ở định dạng ban đầu của chúng. Để cung cấp cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc của bạn để nó có thể được sử dụng bởi các công cụ khác như Snowflake. Bạn thậm chí có thể sử dụng Databricks làm công cụ ETL.

Trong cuộc tranh luận giữa Databricks và Snowflake, Databricks chiếm ưu thế hơn Snowflake về Cấu trúc dữ liệu.

Quyền Sở Hữu Dữ Liệu

Các lớp xử lý và lưu trữ được tách biệt trong Snowflake. Nó cho phép chúng phát triển độc lập trên đám mây. Điều này cho thấy rằng tất cả chúng đều có thể mở rộng quy mô độc lập trong Đám mây dựa trên yêu cầu của bạn.

Tài chính của bạn sẽ được hưởng lợi từ điều này. Ngoài ra, quyền sở hữu của cả hai lớp đều được giữ. Snowflake đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu và tài nguyên máy bằng kỹ thuật kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC).

Các lớp xử lý và lưu trữ dữ liệu của Databricks được tách hoàn toàn. Trái ngược với các lớp được tách trong Snowflake.

Người dùng có thể đặt dữ liệu của họ ở bất cứ đâu với bất kỳ định dạng nào. Databricks sẽ xử lý nó một cách hiệu quả vì mục tiêu chính của nó là ứng dụng dữ liệu.

Databricks là người chiến thắng rõ ràng trong cuộc tranh luận giữa Databricks và Snowflake. Vì bạn có thể đơn giản sử dụng nó để xử lý dữ liệu.

Bảo Vệ Dữ Liệu

Du hành thời gian và Không an toàn là hai đặc điểm đặc biệt của Snowflake. Chức năng Du hành thời gian của Snowflake giữ dữ liệu ở trạng thái trước khi cập nhật.

Mặc dù khách hàng Doanh nghiệp có thể chọn phạm vi thời gian lên đến 90 ngày. Du hành thời gian thường bị giới hạn trong một ngày. Cơ sở dữ liệu, lược đồ và bảng đều có thể sử dụng khả năng này.

Khi thời hạn lưu giữ của Du hành thời gian hết hạn. Khoảng thời gian 7 ngày không an toàn bắt đầu, được thiết kế để bảo vệ và khôi phục dữ liệu cũ.

Databricks tương tự như cách hoạt động của tính năng Du hành thời gian của Snowflake. Delta Lake cũng hoạt động. Dữ liệu được lưu giữ trong Delta Lake được tạo phiên bản tự động. Chúng cho phép người dùng truy xuất các phiên bản dữ liệu trước đó để sử dụng trong tương lai.

Databricks chạy trên Spark và vì Spark được xây dựng trên bộ lưu trữ cấp đối tượng. Databricks không bao giờ thực sự lưu trữ bất kỳ dữ liệu nào.

Đây là một trong những lợi thế chính của nó. Điều này cũng ngụ ý rằng Databricks có thể xử lý các trường hợp sử dụng cho các hệ thống tại chỗ.

Bảo Vệ

Tất cả dữ liệu được mã hóa tự động khi còn lại trong Snowflake.

Các thông tin liên lạc giữa mặt phẳng điều khiển và mặt phẳng dữ liệu xảy ra trong mạng riêng của nhà cung cấp đám mây. Tất cả dữ liệu được lưu trong Databricks đều được bảo mật.

Cả hai tùy chọn đều cung cấp RBAC (kiểm soát truy cập dựa trên vai trò). Snowflake và Databricks tuân thủ một số luật và chứng nhận. Chúng bao gồm SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA và GDPR.

Tuy nhiên, do Databricks hoạt động trên bộ nhớ cấp đối tượng như AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Lưu trữ, v.v.,. Nó thiếu lớp lưu trữ trái ngược với Snowflake.

HIỆU QUẢ

Về mặt hiệu suất, Snowflake và Databricks là những giải pháp hoàn toàn khác nhau. Khác đến mức khá khó để so sánh chúng.

Có thể sửa đổi từng điểm chuẩn để trình bày một câu chuyện hơi khác. Một ví dụ hoàn hảo là nghiên cứu gần đây do Databricks thực hiện về điểm chuẩn TPC-DS.

Về mặt so sánh trực tiếp, Snowflake và Databricks hỗ trợ các trường hợp sử dụng hơi khác nhau. Không cái nào vượt trội hơn cái nào.

Tuy nhiên, Snowflake có thể là một tùy chọn thích hợp hơn cho các truy vấn tương tác. Vì nó tối ưu hóa tất cả bộ nhớ để truy cập dữ liệu tại thời điểm nhập.

Trường Hợp Sử Dụng

Các trường hợp sử dụng BI và SQL được Databricks và Snowflake hỗ trợ tốt.

Snowflake cung cấp trình điều khiển JDBC và ODBC dễ dàng tích hợp với phần mềm khác.

Cho rằng khách hàng không phải quản lý chương trình. Nó chủ yếu nổi tiếng về các trường hợp sử dụng trong BI và đối với các doanh nghiệp chọn một nền tảng phân tích đơn giản.

Đồng thời, Delta Lake mã nguồn mở mà Databricks đã phát hành bổ sung thêm một lớp ổn định cho Data Lake của họ. Khách hàng có thể gửi các truy vấn SQL đến Delta Lake với hiệu suất tuyệt vời.

Với sự đa dạng và công nghệ vượt trội, Databricks nổi tiếng với các trường hợp sử dụng giúp giảm thiểu sự khóa chặt của nhà cung cấp. Nó phù hợp hơn với khối lượng công việc ML. Nó cũng hỗ trợ những gã khổng lồ công nghệ.

GIÁ CẢ

Khách hàng có quyền truy cập vào bốn chế độ xem cấp doanh nghiệp với Snowflake. Standard, Enterprise, Business Critical và Virtual Private Snowflake là bốn phiên bản có sẵn.

YH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7

Mặt khác, ba mức giá thương mại mà Databricks đưa ra là cơ bản, cao cấp và doanh nghiệp.

YH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7

Kết Luận

Các công cụ phân tích dữ liệu tuyệt vời bao gồm Snowflake và Databricks.

Có những lợi ích và hạn chế đối với mỗi loại

Các mẫu sử dụng, khối lượng dữ liệu, khối lượng công việc và chiến lược dữ liệu đều có tác dụng khi quyết định nền tảng nào là lý tưởng cho doanh nghiệp của bạn.

Snowflake phù hợp hơn với những người có kinh nghiệm với SQL. Những người chuyển đổi và phân tích dữ liệu điển hình.

Khối lượng công việc phát trực tuyến, ML, AI và khoa học dữ liệu phù hợp hơn với Databricks. Do công cụ Spark của nó, hỗ trợ việc sử dụng nhiều ngôn ngữ.

Để bắt kịp các ngôn ngữ khác, Snowflake đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, Java và Scala.

Một số cho rằng Snowflake giảm thiểu việc lưu trữ trong quá trình tiêu thụ. Vì vậy nó tốt hơn cho các truy vấn tương tác.

Ngoài ra, nó rất xuất sắc trong việc tạo báo cáo và trang tổng quan. Ngoài ra, nó còn có khả năng quản lý khối lượng công việc BI. Về mặt kho dữ liệu, nó hoạt động tốt.

Tuy nhiên, một số người dùng đã lưu ý rằng nó bị ảnh hưởng bởi số lượng dữ liệu lớn. Ví dụ như những dữ liệu được thấy trong các ứng dụng phát trực tuyến. Snowflake chiến thắng trong cuộc thi trực tiếp dựa trên kỹ năng lưu trữ dữ liệu.

Databricks thực sự không phải là một kho dữ liệu

Nền tảng dữ liệu của nó toàn diện hơn và có khả năng ELT, khoa học dữ liệu và học máy vượt trội hơn Snowflake.

Người dùng không kiểm soát chi phí lưu trữ đối tượng được quản lý nơi họ lưu trữ dữ liệu của mình. Hồ dữ liệu và xử lý dữ liệu là các chủ đề chính.

Tuy nhiên, nó được nhắm mục tiêu cụ thể vào các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích cực kỳ lành nghề.

Databricks chiến thắng đối với khán giả kỹ thuật. Người dùng hiểu biết về kỹ thuật và không hiểu kỹ thuật đều có thể dễ dàng sử dụng Snowflake.

Hầu hết tất cả các tính năng quản lý dữ liệu mà Snowflake cung cấp đều có sẵn. Chúng thông qua Databricks và nhiều tính năng khác. Nhưng nó khó hoạt động hơn, đòi hỏi một đường cong học tập cao và cần nhiều bảo trì hơn.

Tuy nhiên, nó có thể xử lý một loạt các khối lượng công việc và ngôn ngữ dữ liệu lớn hơn rất nhiều. Và những người đã quen thuộc với Apache Spark sẽ nghiêng về Databricks.

Snowflake phù hợp hơn với khách hàng muốn cài đặt nhanh nền tảng phân tích và kho dữ liệu tốt

Nó không bị sa lầy vào các thiết lập, chi tiết khoa học dữ liệu hoặc thiết lập thủ công.

Điều này cũng không có nghĩa là Snowflake là một công cụ đơn giản hay dành cho người dùng mới. Không ở tất cả.

Nó không cao cấp như Databricks. Nền tảng đó phù hợp hơn cho các ứng dụng kỹ thuật dữ liệu phức tạp, ETL, khoa học dữ liệu và phát trực tuyến.

Snowflake là một kho dữ liệu để phân tích lưu trữ dữ liệu sản xuất. Ngoài ra, nó có lợi cho những cá nhân muốn bắt đầu nhỏ. Nó tăng dần lên cũng như cho những người mới làm quen.

Nguồn: Internet

>>Tìm hiểu thêm các khóa học tại đây!

LIÊN HỆ VỚI INDA

TIN TỨC LIÊN QUAN

Hướng dẫn ứng tuyển