Snowflake vs. Data Bricks Competere per creare la migliore piattaforma di dati cloud

Snowflake vs. Data Bricks Competing for the best cloud data platform

Nel mondo degli affari, è importante confrontare Snowflake e Data Bricks perché migliora l’analisi dei dati e la gestione aziendale. Organizzazioni, aziende e imprese hanno bisogno di una strategia per raccogliere tutti i dati in un unico luogo da analizzare.

I sistemi di dati basati su cloud Snowflake e Data Bricks sono leader del settore. Tuttavia, è importante capire quale piattaforma dati è la migliore per la tua azienda.

Sia Snowflake che Data Bricks forniscono la quantità, la velocità e la qualità richieste dalle applicazioni aziendali, ma ci sono alcune variazioni e alcune analogie.

Il fondatore di Apache Spark ha fondato il software aziendale Business Database. È famoso per l’utilizzo di aspetti di data lake e data warehouse in un’architettura di lake house. Snowflake, il data warehouse aziendale, fornisce archiviazione basata su cloud e offre servizi con minori difficoltà. Fornisce accesso sicuro ai dati e richiede una manutenzione minima.

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In questo articolo, otterrai un dettagliato confronto tra Snowflake e Data Bricks. Qui, otterrai i vantaggi di ciascun prodotto in modo da poter decidere quale è il migliore per la tua azienda o attività commerciale. Iniziamo e diamo un’occhiata alla loro introduzione:

Cos’è Snowflake?

Snowflake è un servizio completamente gestito che fornisce carichi di lavoro illimitati per l’integrazione, il caricamento, l’analisi e la condivisione semplice dei dati.

Utilizzi tipici sono i data lake, l’ingegneria dei dati, lo sviluppo di applicazioni dati, la scienza dei dati e la sicurezza, e l’utilizzo di dati condivisi.

Snowflake separa naturalmente il calcolo e lo storage. Con questa architettura, puoi dare ai tuoi utenti accesso ai carichi di lavoro dei dati copiando i tuoi dati senza alcuna perdita di performance.

Ti consente di eseguire le tue soluzioni dati su più posizioni e cloud.

Offre molte opzioni per interagire con molti utenti di Snowflake e condividere anche set di dati e servizi dati.

Caratteristiche

Decisioni basate sui dati

Puoi eliminare lo storage dei dati e dare a tutti nell’azienda accesso a informazioni utili con l’aiuto di Snowflakes. È importante creare relazioni di partnership, ottimizzare i prezzi, ridurre i costi e aumentare le vendite.

Migliorare velocità e qualità dell’analisi

Puoi potenziare il tuo flusso di analisi con Snowflake passando da caricamenti batch notturni a flussi di dati in tempo reale. Puoi migliorare la sicurezza aziendale controllando l’accesso al tuo data warehouse e migliorare la qualità dell’analisi sul lavoro.

Migliorare lo scambio di dati

Puoi creare il tuo scambio di dati con Snowflake. Consente il trasferimento sicuro di dati in tempo reale e regolamentati. Sviluppa solide connessioni dati con partner, clienti e altri imprenditori. Ti consente di avere una visione completa del tuo cliente e fornisce informazioni su caratteristiche e interessi del cliente, occupazioni e altre informazioni utili.

Prodotti utili ed esperienze utente 

Puoi comprendere il comportamento dell’utente e i prodotti con Snowflake. Puoi utilizzare l’intero set di dati per soddisfare i clienti, espandere la tua linea di prodotti e guidare la scienza dei dati.

Migliore sicurezza

I dati di conformità e sicurezza informatica possono essere centralizzati in un data lake sicuro. Snowflake Data Lakes garantisce una rapida risposta agli incidenti. Aggrega grandi quantità di dati di log in un unico luogo e aiuta a ottenere rapidamente una visione completa di un incidente. Combina log semistrutturati e dati aziendali strutturati in un unico data lake. Attraverso Snowflake, puoi facilmente modificare o cambiare i dati dopo l’importazione.

Cosa sono Data Bricks?

Apache Spark alimenta Data Bricks, una piattaforma dati basata su cloud. Si concentra sull’analisi dei big data e sulla collaborazione.

Puoi fornire uno spazio di lavoro completo per la scienza dei dati. Gli analisti aziendali, gli scienziati dei dati e gli ingegneri dei dati comunicano utilizzando il runtime di Data Bricks, il flusso di apprendimento ML controllato e i notebook collaborativi.

I framework di dati e le librerie Spark SQL consentono di gestire dati strutturati, che sono memorizzati in Data Bricks. Oltre a creare intelligenza artificiale, Data Bricks aiuta a trarre conclusioni dai tuoi dati esistenti.

Data Bricks offre molte librerie e machine learning, tra cui TensorFlow, PyTorch e altre, per la creazione e l’addestramento di modelli di machine learning.

Molti clienti aziendali utilizzano Data Bricks per completare diversi processi produttivi in molti settori come salute, media e intrattenimento, finanza, vendita al dettaglio e altro ancora.

Caratteristiche

Delta Lake

Data Bricks è uno strato di archiviazione transazionale open source progettato per essere utilizzato nel ciclo di vita dei dati. Questo strato viene utilizzato per garantire l’affidabilità dei dati nel tuo data lake esistente.

Notebook Interattivi

Se si dispone del linguaggio e degli strumenti giusti, è possibile accedere rapidamente ai dati. È possibile analizzarli facilmente e costruire modelli insieme ad altri. È possibile condividere informazioni fresche e utili. Scala, R, SQL e Python sono solo alcuni dei linguaggi supportati da Data Bricks.

Machine Learning

Data Bricks ti offre accesso all’ambiente di machine learning preconfigurato e fornisce accesso a Tensor Flow, Scikit-Learn e Pytorch. È possibile condividere e monitorare esperimenti, gestire modelli e replicare esecuzioni da un singolo repository centrale.

Miglioramento del motore Spark

Data Bricks ti fornisce le versioni più recenti di Apache Spark. Se si dispone di accesso a più provider di servizi cloud, è possibile configurare rapidamente cluster e creare un ambiente Apache Spark gestito. I cluster possono essere ottimizzati con Data Bricks. Non è necessario un monitoraggio costante e il mantenimento delle prestazioni.

Differenza tra Snowflake e Data Bricks

Architettura

Snowflake è un sistema senza server basato su ANSI SQL con layer di storage e di elaborazione del calcolo completamente separati.

• In Snowflake, ogni magazzino virtuale utilizza localmente l’elaborazione parallela massivamente parallela (MPP) per eseguire le query.
• Snowflake utilizza micro partizioni per l’organizzazione interna dei dati in un formato colonna compresso che viene archiviato nel cloud. Snowflake gestisce tutti gli aspetti della gestione dei dati, inclusa la dimensione del file, la compressione, la struttura, i metadati, le statistiche e altri elementi che non sono visibili agli utenti ma solo alle query SQL.
• I magazzini virtuali, che sono cluster di calcolo composti da molti nodi MPP, vengono utilizzati per eseguire tutte le elaborazioni all’interno di Snowflake.
• Sia Snowflake che Data Bricks sono soluzioni SaaS. Tuttavia, Data Bricks ha un’architettura molto diversa rispetto a quelle costruite su Spark.
• Il motore multi-linguaggio chiamato Spark può essere distribuito nel cloud ed è basato su nodi singoli o cluster. Data Bricks utilizza attualmente AWS, GCP e Azure, oltre a Snowflake.
• La sua struttura è composta da un piano di controllo e un piano dati. Tutti i dati elaborati risiedono nel piano dati, mentre tutti i servizi back-end gestiti da Data Bricks Serverless Computing risiedono in un piano di controllo.
• L’elaborazione serverless consente agli amministratori di creare endpoint SQL senza server completamente gestiti da Data Bricks e offrire calcolo istantaneo.
• Mentre le risorse computazionali per la maggior parte degli altri calcoli di Data Bricks sono condivise all’interno di un account cloud o di un piano dati tradizionale, queste risorse sono condivise in un piano dati serverless.

L’architettura di Data Bricks è composta da diverse parti principali:

• Data Bricks Delta Lake
• Data Bricks Delta Engine
• ML Flow

Struttura dei dati

Possiamo salvare file semi-strutturati e strutturati utilizzando Snowflake senza la necessità di un tool ETL per ordinare i dati prima di importarli in EDW.

Snowflake trasforma immediatamente i dati nel loro formato strutturato quando vengono raccolti. A differenza di Data Lake, Snowflake non richiede di strutturare i dati non strutturati prima di poterli caricare e interagire con essi. È anche possibile utilizzare Data Bricks come strumento ETL per strutturare i dati non strutturati in modo che possano essere utilizzati in altri modi come Snowflake.

Nel confronto tra Data Bricks e Snowflake, Data Bricks domina Snowflake in termini di struttura dei dati.

Proprietà dei dati

Snowflake ha layer di elaborazione e storage separati, il che consente di crescere in modo indipendente sul cloud. Snowflake garantisce l’accesso ai dati e alle risorse di calcolo utilizzando tecniche di controllo degli accessi basate sui ruoli (RBAC). I layer di elaborazione e storage di Data Bricks sono completamente disaccoppiati, a differenza dei layer disaccoppiati in Snowflake. Gli utenti possono posizionare i loro dati ovunque in qualsiasi formato e Data Bricks li gestirà efficientemente perché è principalmente un’applicazione dei dati.

Se confrontiamo Data Bricks e Snowflake, è evidente che Data Bricks è facile da usare e elabora i dati.

Protezione dei dati

Viaggi nel tempo e la funzione di fail-safe sono due caratteristiche uniche di Snowflake. La funzione di viaggio nel tempo di Snowflake mantiene i dati nello stato precedente all’aggiornamento. Mentre i clienti aziendali possono scegliere un periodo fino a 90 giorni, il viaggio nel tempo è spesso limitato a un giorno. Database, schemi e tabelle possono tutti utilizzare questa capacità. Quando il periodo di conservazione del viaggio nel tempo scade, inizia un periodo di fail-safe di 7 giorni, progettato per proteggere e ripristinare i dati precedenti.

I mattoncini di dati funzionano come la funzione di viaggio nel tempo di Snowflake, così come Delta Lakes. I dati memorizzati in Delta Lake vengono automaticamente versionati, consentendo agli utenti di recuperare versioni precedenti dei dati per un uso futuro.

I mattoncini di dati si eseguono su Spark e, poiché Spark è basato su storage a livello di oggetto, i mattoncini di dati non memorizzano mai alcun dato. Questo è uno dei suoi principali vantaggi. Mostra anche che i mattoncini di dati possono gestire i casi d’uso dei sistemi in loco.

Sicurezza

• Snowflake controlla automaticamente tutti i dati.
• Tutta la comunicazione tra il piano di controllo e il piano dati avviene all’interno della rete privata del fornitore di cloud e tutti i dati memorizzati all’interno dei mattoncini di dati sono protetti.
• Entrambe le opzioni offrono RBAC (Controllo degli accessi basato sui ruoli). Snowflake e Data Bricks rispettano diverse leggi e certificazioni, tra cui SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA e GDPR. Tuttavia, i mattoncini di dati operano su storage a livello di oggetto come AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, ecc. A differenza di Snowflake, non ha uno strato di archiviazione.

Prestazioni

È difficile confrontare Snowflake e Data Bricks in termini di prestazioni.

Nel caso di confronto diretto, Snowflake e Data Bricks supportano casi d’uso leggermente diversi e non sono superiori agli altri.

Snowflake potrebbe essere una preferenza perché ottimizza tutta la memorizzazione per l’accesso ai dati al momento dell’ingestione.

Casi d’uso

• I casi d’uso di BI e SQL sono ben supportati da Data Bricks e Snowflake.
• Snowflake fornisce driver JDBC e ODBC che sono facili da integrare con altri software.
• Dato che gli utenti non devono gestire il programma, è popolare per i casi d’uso in BI e per le aziende che scelgono una piattaforma di analisi diretta.
• Allo stesso tempo, il Delta Lake open source rilasciato da Data Bricks aggiunge uno strato di stabilità al loro data lake. Gli utenti possono inviare query SQL a Delta Lake con un’eccellente performance.
• Data Bricks è noto per i suoi casi d’uso che riducono al minimo il vincolo del fornitore, sono più adatti per i carichi di lavoro di ML e supportano i giganti della tecnologia grazie alla sua varietà e tecnologia avanzata.

Risultato

I migliori strumenti di analisi dei dati includono Snowflake e Data Bricks.

Ognuno ha vantaggi e svantaggi. I modelli di utilizzo, i volumi dei dati, i carichi di lavoro e la strategia dei dati entrano in gioco quando si decide quale piattaforma è ideale per la propria attività.

Snowflake è più adatto per le persone che hanno esperienza con SQL e per la manipolazione e l’analisi generale dei dati.

I carichi di lavoro di streaming, ML, IA e data science sono più adatti a Data Bricks grazie al suo motore Spark, che supporta l’uso di più linguaggi.

Per colmare il divario con altri linguaggi, Snowflake ha introdotto il supporto per Python, Java e Scala.

Alcuni sostengono che Snowflake riduca la memorizzazione durante l’ingestione, quindi è migliore per le query interattive. Inoltre, eccelle nella generazione di report e dashboard e nella gestione dei carichi di lavoro di BI. In termini di data warehousing, si comporta bene.

Tuttavia, alcuni utenti hanno notato che soffre grandi quantità di dati, simili a quanto si vede nelle applicazioni di streaming. La vittoria di Snowflake in una competizione diretta si basa sulle competenze di data warehousing.

Tuttavia, Data Bricks non è effettivamente un data warehouse. La sua piattaforma dati è più completa e ha capacità ELT, data science e machine learning superiori a Snowflake.

Gli utenti non controllano il costo dell’archiviazione degli oggetti gestiti in cui memorizzano i propri dati. Le perdite di dati e l’elaborazione dei dati sono argomenti importanti.

Tuttavia, è specificamente rivolto a data scientist e analisti altamente qualificati.

Infine, il successo di Data Bricks per un pubblico tecnico. Sia gli utenti esperti di tecnologia che quelli non esperti di tecnologia possono utilizzare facilmente Snowflake.

Quasi tutte le funzionalità di gestione dei dati offerte da Snowflake sono disponibili anche tramite Data Bricks e altre. Ma è più difficile da fare, richiede una maggiore curva di apprendimento e richiede una maggiore manutenzione.

Tuttavia, può gestire una gamma molto più ampia di carichi di lavoro e lingue. E coloro che sono familiari con Apache Spark si orienteranno verso Data bricks.

Snowflake è ideale per gli utenti che vogliono installare rapidamente un buon data warehouse e una piattaforma di analisi senza essere bloccati nella configurazione, nei dettagli della scienza dei dati o nella configurazione manuale.

Inoltre, non afferma che Snowflake sia uno strumento semplice per i nuovi utenti. Assolutamente no.

Non è avanzato come Data bricks. Quella piattaforma è più adatta per l’ingegneria dei dati complessi, ETL, scienza dei dati e applicazioni di streaming.

Snowflake è un data warehouse per l’analisi che archivia dati di produzione. Inoltre, è vantaggioso per le persone che vogliono iniziare in modo ridotto e aumentare gradualmente, così come per i principianti.