Pokud se v poslední době zajímáte o oblast datové vědy, je dost pravděpodobné, že jste se setkali s pojmy Snowflake a Databricks a přemýšleli jste, jak se vzájemně porovnávají.
Pokud nemáte úplně jasno v tom, co tyto nástroje představují a který z nich by byl pro vás nejvhodnější, jste na správném místě. V tomto článku si vysvětlíme, o co se jedná, srovnáme je a doporučíme jejich využití pro konkrétní scénáře.
Co je Databricks?
Databricks je komplexní datová platforma, která navazuje na technologii Apache Spark. Vytvořili ji tvůrci Apache Spark a využívá ji řada významných společností, jako jsou HSBC nebo Amazon.
Jako platforma Databricks nabízí nástroje pro práci s Apache Spark, Delta Lake a MLFlow, které klientům pomáhají s čištěním, ukládáním, vizualizací dat a jejich využitím pro účely strojového učení.
I když se jedná o software s otevřeným zdrojovým kódem, je dostupná také spravovaná cloudová verze formou předplatné služby. Podobně jako Snowflake, i Databricks se řídí architekturou Lakehouse, která spojuje výhody datových skladů a datových jezer.
Přečtěte si také: Datové jezero vs. datový sklad: Jaké jsou rozdíly?
Co je Snowflake?
Snowflake je cloudový systém určený pro ukládání dat. Funguje na principu platby za skutečné využití, kdy platíte pouze za zdroje, které reálně spotřebujete.
Jednou z hlavních výhod Snowflake je oddělení účtování za výpočetní výkon a úložný prostor. Díky tomu společnosti, které potřebují velké úložiště, ale malý výpočetní výkon, neplatí za výpočetní kapacitu, kterou nevyužijí.
Platforma dále nabízí vlastní SQL dotazovací engine, který je navržen pro nativní běh v cloudu. Snowflake běží na infrastrukturách populárních cloudových poskytovatelů, jako jsou Google Cloud, Amazon AWS a Microsoft Azure.
Podobnosti mezi Snowflake a Databricks
Jak Databricks, tak Snowflake patří do kategorie datových jezerních domů. To znamená, že kombinují vlastnosti datových skladů a datových jezer a snaží se tak nabídnout to nejlepší z obou světů v oblasti ukládání a zpracování dat.
Obě platformy oddělují možnosti úložiště a výpočetní kapacity, což umožňuje jejich nezávislé škálování. Oba produkty lze využít k vytváření řídicích panelů pro reporting a analýzy.
Rozdíly mezi Snowflake a Databricks
| Aspekt | Databricks | Snowflake |
| Architektura | Databricks používá dvouvrstvou architekturu. Spodní vrstvu tvoří datová rovina, která slouží k ukládání a zpracování dat. Úložiště spravuje systém souborů Databricks, který je umístěn nad vaším cloudovým úložištěm (AWS S3 nebo Azure Blob Storage). Zpracování zajišťuje cluster spravovaný Apache Spark. Horní vrstvu tvoří řídicí rovina, která zahrnuje konfigurační soubory pracovního prostoru a příkazy Notebooku. | Architekturu Snowflake lze rozdělit na tři vrstvy. Základní vrstvu tvoří úložiště dat. Prostřední vrstvou je zpracování dotazů, které zajišťují „virtuální sklady“, což jsou nezávislé výpočetní clustery s různými uzly, které zpracovávají dotazy. Nejvyšší vrstvu tvoří cloudové služby, které spravují a propojují jednotlivé části Snowflake, včetně autentizace, správy infrastruktury, metadat a řízení přístupu. |
| Škálovatelnost | Databricks se automaticky škálují na základě zatížení, přidáváním dalších pracovníků do clusterů a snižováním počtu pracovníků v neaktivních clusterech. Tím se zajišťuje rychlé zpracování úloh. | Snowflake automaticky navyšuje nebo snižuje výpočetní zdroje pro různé datové úlohy, jako je načítání, integrace nebo analýza. Velikost uzlů se sice nedá měnit, ale velikost clusterů lze snadno měnit až na 128 uzlů. Snowflake navíc automaticky poskytuje další výpočetní clustery, pokud je jeden cluster přetížen, a vyrovnává zátěž mezi nimi. Úložiště a výpočetní zdroje se škálují nezávisle. |
| Zabezpečení | S Databricks můžete vytvořit virtuální privátní cloud u vašeho cloudového poskytovatele, kde bude platforma Databricks fungovat. To vám dává větší kontrolu a možnost spravovat přístup ze strany cloudového poskytovatele. Databricks umožňuje spravovat veřejný přístup ke cloudovým zdrojům prostřednictvím řízení přístupu k síti. Pro další zvýšení bezpečnosti můžete vytvářet a spravovat šifrovací klíče. Pro přístup k API můžete generovat, spravovat a používat osobní přístupové tokeny. | Snowflake nabízí podobné bezpečnostní prvky jako Databricks. Zahrnují správu síťového přístupu pomocí IP filtrů a seznamů blokovaných adres, nastavení časových limitů nečinnosti uživatelských relací, používání silného šifrování (AES) s rotovanými klíči, řízení přístupu k datům a objektům na základě rolí, vícefaktorové ověřování při přihlašování a jednotné přihlášení prostřednictvím federované autentizace. |
| Úložiště | Databricks ukládají data v libovolném formátu. Platforma Databricks se zaměřuje především na zpracování dat a aplikační vrstvy. Data tak můžete ukládat kdekoli – v cloudu i lokálně. | Snowflake ukládá data v polostrukturovaném formátu. Pro úložiště využívá Snowflake svou datovou vrstvu a data ukládá buď do Amazon Web Services nebo Microsoft Azure. |
| Integrace | Databricks se integruje s nejoblíbenějšími nástroji pro získávání dat. | Snowflake se také integruje s mnoha populárními nástroji pro získávání dat. Snowflake, jako starší nástroj, má historicky většinu nástrojů vyvinutou právě pro něj. |
Případy použití pro Databricks
Databricks se nejvíce hodí pro provádění úloh v oblasti datové vědy a strojového učení, jako jsou prediktivní analýzy a systémy doporučování. Díky své škálovatelnosti a možnosti přizpůsobení se doporučuje pro společnosti, které zpracovávají velké datové objemy. Poskytuje jednotnou platformu pro práci s daty, analytikou a umělou inteligencí.
Případy použití pro Snowflake
Snowflake se nejlépe hodí pro Business Intelligence. To zahrnuje používání SQL pro analýzu dat, vytváření reportů a vizuálních řídicích panelů. Hodí se také pro transformaci dat. Možnosti strojového učení jsou dostupné pouze prostřednictvím dalších nástrojů, jako je Snowpark.
Závěrečná slova
Obě platformy mají své silné stránky a specifické sady funkcí. S pomocí tohoto průvodce by pro vás mělo být snazší vybrat platformu, která nejlépe vyhovuje vaší strategii, datové zátěži, objemu dat a vašim potřebám. Stejně jako u většiny věcí, neexistuje správná nebo špatná volba, pouze taková, která nejlépe vyhovuje vašim specifickým požadavkům.
Doporučujeme prozkoumat další zdroje informací o Big Data a Hadoop.