Ukoliko ste se u poslednje vreme bavili naukom o podacima, možda ste se susreli sa pojmovima Snowflake i Databricks, te razmatrali njihovo poređenje.
Ako niste sigurni šta tačno predstavljaju ovi alati, i koji od njih bi bio najprikladniji za vaše potrebe, na pravom ste mestu. Ovaj tekst će detaljno objasniti njihove karakteristike, uporediti ih, i dati preporuke za primenu u različitim situacijama.
Šta je Databricks?
Databricks je sveobuhvatna platforma za obradu i analizu podataka, koja predstavlja proširenje Apache Spark-a. Kreirana je od strane tvoraca Apache Spark-a, i koristi se u nekim od najvećih svetskih kompanija, kao što su HSBC i Amazon.
Kao platforma, Databricks pruža alate za rad sa Apache Spark-om, Delta Lake-om i MLflow-om, omogućavajući korisnicima da čiste, skladište, vizualizuju i koriste podatke za svrhe mašinskog učenja.
Ovo je softver otvorenog koda, ali postoji i opcija upravljanja zasnovana na cloud-u, dostupna kao usluga pretplate. Slično Snowflake-u, prati arhitekturu data lakehouse, koja objedinjuje prednosti skladišta podataka i data lake-a.
Pročitajte i: Data Lake vs. Data Warehouse: Koje su razlike?
Šta je Snowflake?
Snowflake je sistem za skladištenje podataka zasnovan na cloud-u. Funkcioniše kao usluga „plati po upotrebi“, gde se naplaćuju resursi koje koristite.
Jedna od ključnih prednosti Snowflake-a je odvojeno naplaćivanje računarskih i skladišnih resursa. To znači da kompanije koje zahtevaju veliki prostor za skladištenje, ali ne i veliku računarsku snagu, neće morati da plaćaju za resurse koji im nisu potrebni.
Platforma takođe uključuje prilagođeni SQL mehanizam za upite, dizajniran da radi nativno u cloud-u. Snowflake funkcioniše na popularnim cloud platformama kao što su Google Cloud, Amazon AWS i Microsoft Azure.
Sličnosti između Snowflake i Databricks
I Databricks i Snowflake su sistemi za upravljanje bazama podataka. Oni kombinuju karakteristike skladišta podataka i data lake-a kako bi pružili najbolje od oba sveta u pogledu skladištenja i obrade podataka.
Oba sistema odvajaju mogućnosti skladištenja i obrade podataka, što omogućava nezavisno skaliranje. Takođe, oba proizvoda se mogu koristiti za kreiranje kontrolnih tabli i izveštaja za analizu podataka.
Razlike između Snowflake i Databricks
| Aspekt | Databricks | Snowflake |
| Arhitektura | Databricks koristi dvoslojnu arhitekturu. Donji sloj čini ravan podataka, čija je primarna odgovornost čuvanje i obrada podataka. Skladištem upravlja Databricks File System Layer, koji se nalazi iznad cloud skladišta (AWS S3 ili Azure Blob Storage). Obradu vrši klaster kojim upravlja Apache Spark. Gornji sloj predstavlja kontrolnu ravan, koja sadrži konfiguracione fajlove i komande za radne beleške. |
Snowflake-ova arhitektura se može opisati kao troslojna. Na osnovnom sloju se nalazi sloj za skladištenje podataka. Srednji sloj za obradu upita se sastoji od „virtuelnih skladišta“, nezavisnih računarskih klastera koji obavljaju upite. Gornji sloj čine cloud usluge koje upravljaju ostalim delovima Snowflake-a i obavljaju funkcije kao što su autentifikacija, upravljanje infrastrukturom, metapodacima i kontrola pristupa. |
| Skalabilnost | Databricks se automatski skalira na osnovu opterećenja, dodavanjem radnika u klastere ili smanjivanjem broja radnika u nedovoljno iskorišćenim klasterima. To omogućava brzo pokretanje radnih opterećenja. | Snowflake automatski povećava ili smanjuje računarske resurse za različite zadatke sa podacima, poput učitavanja, integracije ili analize. Iako se veličine čvorova ne mogu menjati, veličina klastera se lako podešava do 128 čvorova. Dodatno, Snowflake automatski obezbeđuje dodatne klastere kada je jedan preopterećen, i balansira opterećenje između njih. Skladišni i računarski resursi se mogu prilagođavati nezavisno. |
| Sigurnost | Sa Databricks-om možete kreirati virtuelni privatni cloud, uz pomoć vašeg cloud provajdera, i tako imati veću kontrolu nad pristupom. Takođe, možete upravljati javnim pristupom cloud resursima putem kontrole pristupa mreži, kreirati i upravljati ključevima za šifrovanje, i koristiti tokene ličnog pristupa za API pristup. | Snowflake nudi slične sigurnosne opcije kao Databricks, uključujući upravljanje mrežnim pristupom putem IP filtera i blok lista, vremenska ograničenja za sesije neaktivnih korisnika, snažno šifrovanje (AES), kontrolu pristupa podacima i objektima na osnovu uloga, višefaktorsku autentifikaciju i jedinstveno prijavljivanje putem federativne autentifikacije. |
| Skladištenje | Databricks skladišti podatke u bilo kom formatu. Platforma se primarno fokusira na obradu podataka i slojeve aplikacije. Podaci se mogu nalaziti bilo gde – u cloud-u ili lokalno. | Snowflake skladišti podatke u polustrukturiranom formatu. Snowflake upravlja svojim slojem podataka i čuva podatke na Amazon Web Services ili Microsoft Azure platformama. |
| Integracije | Databricks se integriše sa najpopularnijim alatima za prikupljanje podataka. | Snowflake se takođe integriše sa popularnim integracijama za prikupljanje podataka. Budući da je stariji alat, Snowflake istorijski ima veći broj alata napravljenih za njega. |
Slučajevi upotrebe za Databricks
Databricks je najkorisniji kada se obavljaju zadaci nauke o podacima i mašinskog učenja, kao što su prediktivna analitika i mašine za preporuke. Budući da je proširiv i može se fino podesiti, preporučuje se preduzećima koja se bave većim obimom podataka. Pruža jedinstvenu platformu za upravljanje podacima, analitiku i veštačku inteligenciju.
Slučajevi upotrebe za Snowflake
Snowflake se najbolje koristi za poslovnu inteligenciju. To uključuje upotrebu SQL-a za analizu podataka, izveštavanje o podacima i kreiranje vizuelnih kontrolnih tabli. Takođe, efikasan je za transformaciju podataka. Mogućnosti mašinskog učenja su dostupne putem dodatnih alata, kao što je Snowpark.
Završne reči
Obe platforme imaju svoje prednosti i različite skupove funkcija. Na osnovu ovog vodiča, trebalo bi da bude lakše odabrati platformu koja odgovara vašoj strategiji, obimu podataka, obimu i potrebama. Kao i većina stvari, ne postoji ispravan ili pogrešan odgovor, već samo onaj koji vama najbolje odgovara.
Nakon ovoga, pogledajte dobre resurse za učenje Big Data i Hadoop.