I den moderne verden av datahåndtering har begreper som Snowflake og Databricks blitt stadig mer fremtredende. Kanskje du har snublet over disse navnene og lurer på hva de egentlig er, og hvilket verktøy som best passer dine behov. Denne artikkelen har som mål å avklare dette for deg ved å presentere en sammenligning og anbefale de mest egnede bruksområdene for hvert enkelt verktøy.
Hva er Databricks?
Databricks representerer en omfattende datahåndteringsplattform bygget rundt Apache Spark. Opprinnelig utviklet av skaperne av Apache Spark, benyttes Databricks av noen av de største organisasjonene globalt, som HSBC og Amazon.
Plattformen gir et kraftig verktøysett for å utnytte Apache Spark, Delta Lake og MLflow. Dette muliggjør prosesser som rensing, lagring, visualisering og bruk av data i maskinlæringsprosjekter.
Databricks er basert på åpen kildekode, men tilbys også som en skybasert, administrert tjeneste mot et abonnement. I likhet med Snowflake anvender Databricks en såkalt «lakehouse»-arkitektur, som kombinerer det beste fra data warehouses og data lakes.
Les også: Data Lake vs Data Warehouse: Hva er forskjellene?
Hva er Snowflake?
Snowflake fremstår som et skybasert datavarehus, som opererer etter en betalingsmodell basert på forbruk. Med andre ord, du betaler kun for de ressursene du faktisk bruker.
En viktig fordel med Snowflake er den separate faktureringen for databehandling og lagring. Dette er spesielt gunstig for virksomheter som har behov for mye lagringsplass, men ikke nødvendigvis stor datakraft. Da slipper de å betale for datakraft de ikke trenger.
Plattformen inkluderer også en spesialdesignet SQL-motor som er optimalisert for skyen. Snowflake er kompatibel med de største skyleverandørene: Google Cloud, Amazon AWS og Microsoft Azure.
Likheter mellom Snowflake og Databricks
Både Databricks og Snowflake bygger på prinsippet om datainnsjøer, og kombinerer fordelene med datavarehus og datainnsjøer. Dette gir optimal datahåndtering og -prosessering.
Begge plattformene muliggjør uavhengig skalering av lagring og databehandling, og kan benyttes til å generere dashboards for rapportering og analyse.
Forskjeller mellom Snowflake og Databricks
| Aspekt | Databricks | Snowflake |
| Arkitektur | Databricks er bygget på en tolags arkitektur. Det nederste laget, «dataplanet», håndterer lagring og behandling av data. Lagringen skjer i et filsystem over skylagring (AWS S3 eller Azure Blob Storage). Behandlingen utføres av en Apache Spark-klynge. Kontrollplanet utgjør det øverste laget, og inneholder konfigurasjonsfiler og kommandoer for arbeidsområdet. | Snowflakes arkitektur er strukturert i tre lag. Datalagringslaget utgjør fundamentet, der all data er plassert. Spørringsbehandlingslaget består av «virtuelle varehus», uavhengige klynger av datanoder som utfører spørringer. Det øverste laget består av skytjenester som administrerer og koordinerer de andre delene av Snowflake, inkludert autentisering, infrastruktur, metadata og tilgangskontroll. |
| Skalerbarhet | Databricks skalerer automatisk ved å legge til eller fjerne arbeidere i klynger basert på belastning. Dette sikrer rask gjennomføring av arbeidsbelastninger. | Snowflake skalerer automatisk dataressurser opp eller ned etter behov, for å håndtere oppgaver som lasting, integrasjon og analyse. Klynge kan enkelt endre størrelse opp til 128 noder. Snowflake legger også automatisk til dataklynger ved overbelastning og balanserer belastningen. Lagrings- og beregningsressurser skaleres uavhengig. |
| Sikkerhet | Med Databricks kan du opprette en Virtual Private Cloud for å kjøre plattformen. Du har dermed kontroll over tilgang fra skyleverandøren. Du kan også bruke Databricks til å administrere offentlig tilgang gjennom nettverkstilgangskontroll, og administrere krypteringsnøkler. API-tilgang styres gjennom Personal Access Tokens. | Snowflake tilbyr lignende sikkerhetstiltak, som IP-filtre og blokkeringslister, tidsavbrudd for inaktive økter, sterk kryptering (AES) med roterte nøkler, rollebasert tilgangskontroll, multifaktorautentisering og enkeltpålogging. |
| Lagring | Databricks kan lagre data i alle formater. Plattformen fokuserer primært på databehandling og applikasjonslag. Dataene kan lagres hvor som helst, enten i skyen eller lokalt. | Snowflake lagrer data i et semistrukturert format. Snowflake administrerer datalaget og lagrer data i Amazon Web Services eller Microsoft Azure. |
| Integrasjoner | Databricks integreres med de mest brukte løsningene for datainnsamling. | Snowflake integreres også med de samme verktøyene, og som et eldre verktøy har det tradisjonelt sett hatt de fleste integrasjonene utviklet for seg. |
Bruksområder for Databricks
Databricks er spesielt nyttig for dataforskning og maskinlæringsoppgaver som prediktiv analyse og utvikling av anbefalingsmotorer. Plattformens fleksibilitet og tilpasningsevne gjør den egnet for virksomheter med store dataarbeidsmengder. Den tilbyr en samlet løsning for håndtering av data, analyse og kunstig intelligens.
Bruksområder for Snowflake
Snowflake er ideell for Business Intelligence-oppgaver. Dette inkluderer dataanalyse ved hjelp av SQL, rapportering og opprettelse av visuelle dashboards. Det er også et godt verktøy for datatransformasjon. Maskinlæringsfunksjoner er tilgjengelige via tilleggsverktøy som Snowpark.
Siste ord
Begge plattformene har sine unike styrker og funksjoner. Forhåpentligvis har denne veiledningen hjulpet deg med å velge den plattformen som best oppfyller dine behov og strategi, samt arbeidsmengde og datavolum. Det finnes ikke et fasitsvar, men heller en plattform som er best egnet for dine spesifikke krav.
Du kan deretter se på ressurser for å lære om Big Data og Hadoop.