So sánh Databricks với Snowflake kho dữ liệu đám mây 2023

Nếu bạn có một nhóm phát triển nhân viên có khả năng tối đa hóa tất cả tiềm năng của Databricks, thì đó là một lựa chọn chắc chắn. Nếu bạn đang điều hành một doanh nghiệp nhỏ hơn mà không có nhóm nhà phát triển mạnh mẽ, Snowflake có thể là lựa chọn tốt hơn cho bạn. Bài viết này sẽ giúp bạn tìm ra nền tảng dữ liệu đám mây phù hợp.

Databricks và Snowflake là đối thủ cạnh tranh trực tiếp

1. Databricks là gì?

Kết hợp khả năng lưu trữ dường như vô hạn của các hồ dữ liệu với kho lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, Databricks Lakehouse là một giải pháp nền tảng đám mây lai linh hoạt và mạnh mẽ tương thích với các nhà cung cấp đám mây lớn bao gồm Alibaba Cloud, AWS, Azure và Google Cloud.

• Ưu điểm

Nền tảng nguồn mở cho phép mua sắm dung lượng lưu trữ từ bất kỳ nhà cung cấp đám mây nào được chọn.

Databricks cho phép phân tích dữ liệu phi cấu trúc.

• Nhược điểm

Không phải là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn có nghĩa là cần phải đánh giá, triển khai và quản lý các dịch vụ từ các nhà cung cấp bổ sung.

2. Snowflake là gì?

Snowflake tự hào là một giải pháp nền tảng đám mây tập trung với tính dễ sử dụng và tốc độ thực hiện vô song. Nền tảng của Snowflake bao gồm hỗ trợ kho dữ liệu, hồ dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, phát triển ứng dụng dữ liệu và chia sẻ dữ liệu có thể được tích hợp với AWS, Azure và Google Cloud.

• Ưu điểm

Khoản đầu tư đáng kể vào một hệ sinh thái phong phú với các mối quan hệ đối tác và tích hợp giúp chứng minh cho khoản đầu tư vào nền tảng đám mây trong tương lai với tiềm năng mở rộng liên tục.

Mô hình định giá cố định giữ cho chi phí có thể dự đoán được.

Nhiệm vụ quản trị được đơn giản hóa.

• Nhược điểm

Tính dễ cấu hình và quản lý bị giảm đi khi các ứng dụng của bên thứ ba được yêu cầu để đạt được chức năng cần thiết.

Không phải lúc nào chức năng quản trị cũng có thể được sửa đổi hoặc tinh chỉnh nếu các tính năng và tác vụ không lý tưởng khi sử dụng ngay.

Hiệu suất đấu tranh với khối lượng dữ liệu lớn

3. Bảo mật dữ liệu

• Databricks

Databricks cung cấp khả năng mã hóa, cách ly và kiểm tra dữ liệu, cả ở trạng thái nghỉ và chuyển động.

Các tính năng bảo mật bổ sung bao gồm cách ly ở nhiều cấp độ:

Cấp độ không gian làm việc để mỗi nhóm hoặc bộ phận có thể sử dụng một không gian làm việc riêng.

Cụm ACL để hạn chế người dùng có thể đính kèm sổ ghi chép vào một cụm cụ thể.

Các cụm đồng thời cao bao gồm cách ly quy trình, danh sách trắng JVM, giới hạn ngôn ngữ (SQL, Python, v.v.) và sự cùng tồn tại an toàn của việc sử dụng với các mức đặc quyền khác nhau.

Cụm người dùng đơn cụm riêng tư, chuyên dụng.

Các hoạt động của người dùng Databricks được ghi lại và lưu giữ trong bộ lưu trữ đám mây.

• Snowflake

Dữ liệu khách hàng của Snowflake luôn được mã hóa trong chuyến bay và vẫn được mã hóa khi nghỉ ngơi.

Một loạt các biện pháp kiểm soát bảo mật đảm bảo thông tin liên lạc trên mạng được an toàn, danh tính và quyền truy cập được kiểm soát và giám sát, đồng thời có thể quản lý việc khôi phục và chuyển đổi dự phòng ở cấp độ dữ liệu mà không gặp rủi ro đối với an toàn dữ liệu.

• Chọn cái nào để bảo mật dữ liệu?

Cả Databricks và Snowflake đều là các tổ chức tuân thủ GDPR. Cam kết này thể hiện sự hiểu biết về nhu cầu bảo mật dữ liệu cứng nhắc bao gồm sự chú ý đến tính hợp pháp, công bằng, minh bạch, giới hạn mục đích, giảm thiểu dữ liệu, độ chính xác, giới hạn lưu trữ, tính toàn vẹn, bảo mật và trách nhiệm giải trình.

Cả hai nền tảng đám mây đều cung cấp các tính năng và chức năng bảo mật tương tự và hợp lý. Đối với bảo mật dữ liệu cơ bản, điều này dẫn đến hòa.

Đối với các tổ chức sử dụng nhóm ADS hoặc AMS, Databricks cung cấp khả năng bảo mật khối lượng công việc bao gồm quản lý kho lưu trữ mã, quản lý bí mật tích hợp, tăng cường giám sát bảo mật và báo cáo lỗ hổng cũng như khả năng thực thi các yêu cầu xác thực và bảo mật.

4. Dịch vụ khách hàng và tính dễ sử dụng

• Databricks

Mặc dù có thể tự quản lý một số phần mềm, nhưng Databricks nhắm đến đối tượng kỹ thuật hơn và đi kèm với đường cong học tập dốc hơn, thường yêu cầu nhập liệu thủ công.

• Snowflake

Snowflake đã đặc biệt chú ý đến việc phát triển cơ sở hạ tầng thông minh như một phần của nền tảng đám mây của họ. Là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn, các cải tiến minh bạch và tự động hóa được bổ sung thường xuyên mà không cần thực hiện hành động nào, giúp giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả.

Bảng điều khiển tự quản lý toàn diện giúp giảm nhu cầu hỗ trợ liên tục.

Không cần quản lý thủ công, các tổ chức có thể hoạt động trên quy mô lớn, tối ưu hóa chi phí và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, đồng thời duy trì mức độ bảo mật dữ liệu cao, tính khả dụng và khả năng phục hồi dữ liệu.

• Lựa chọn nào cho dịch vụ khách hàng và dễ sử dụng?

Cả hai nền tảng đám mây đều cung cấp hỗ trợ trực tuyến, tài liệu toàn diện, cộng đồng trực tuyến và tài nguyên đào tạo.

Snowflake dẫn đầu trong danh mục này với việc cung cấp giao diện thân thiện với người dùng hơn cùng với hỗ trợ trực tiếp 24/7 so với Databricks chỉ cung cấp hỗ trợ trực tiếp trong giờ làm việc

5. Cấu trúc dữ liệu

• Databricks

Databricks sẽ sử dụng tất cả các loại dữ liệu ở định dạng ban đầu của chúng.

• Snowflake

Snowflake lưu trữ dữ liệu ở định dạng nội bộ, có cấu trúc. Dữ liệu có thể được tải lên trong các tệp bán cấu trúc và có cấu trúc, sẽ được Snowflake tự động chuyển đổi trước khi lưu trữ.

• Chọn cái nào cho cấu trúc dữ liệu?

Đây là một danh mục mà không có một câu trả lời đúng nào. Các tổ chức cần đánh giá các loại dữ liệu sẽ được sử dụng, nhu cầu chia sẻ và truy xuất cũng như các yêu cầu của hệ thống phụ trợ.

6. Sự hợp tác

• Databricks

Bằng cách sử dụng công cụ Databricks Delta Sharing, các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học, nhà phân tích, nhà cung cấp và nhà phát triển có thể thực hiện quyền truy cập dữ liệu có kiểm soát, không phụ thuộc vào nền tảng. Các nỗ lực cộng tác có thể được bổ sung bằng các mẫu, sổ ghi chép và bảng điều khiển được xác định trước và có độ bảo mật cao, mỗi mẫu có khả năng chạy các tính toán và khối lượng công việc phức tạp bằng nhiều ngôn ngữ phát triển.

Databricks tích hợp với các nền tảng dữ liệu chính bao gồm Tableau và PowerBI.

• Snowflake

Snowflake thể hiện cam kết hợp tác với Chia sẻ dữ liệu. Bằng cách tạo tài sản kinh doanh từ dữ liệu, Snowflake cho phép chia sẻ dữ liệu và các đối tượng cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả và hiệu quả, với các tùy chọn kiếm tiền mang lại cơ hội doanh thu tiềm năng. Dữ liệu có thể được chia sẻ bằng cách sử dụng chế độ xem được kiểm soát và tùy chỉnh cho đối tác, nhà cung cấp và khách hàng.

• Lựa chọn nào để hợp tác?

Có một câu hỏi nhỏ là Databricks cung cấp một bộ công cụ cộng tác toàn diện hơn nhiều, nhưng liệu chúng có phải là người chiến thắng rõ ràng trong danh mục này hay không phụ thuộc vào việc những chuông và còi đó có hữu ích và cần thiết hay không. Để chia sẻ dữ liệu đơn giản và an toàn, hãy tìm đến Snowflake.

7. Tự động hóa

• Databricks

Databricks sử dụng Delta Live Tables để áp dụng BI hữu ích, khoa học dữ liệu và máy học vào việc sử dụng dữ liệu. Bằng cách thực hiện kiểm tra tính hợp lệ và tính toàn vẹn, Databricks có thể ngăn dữ liệu xấu chảy vào các bảng cơ sở dữ liệu, theo dõi xu hướng chất lượng dữ liệu theo thời gian để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích, xử lý khối lượng công việc phát trực tuyến để bảo vệ SLA bằng cách tăng và giảm quy mô các nút theo yêu cầu, xử lý lỗi mà không cần can thiệp và với dễ dàng phát lại và duy trì các phụ thuộc dữ liệu trên đường ống.

• Snowflake

Tự động hóa Snowflake còn thô sơ với các tính năng cơ bản như Snowpipe cho phép tải dữ liệu liên tục và cập nhật cơ sở dữ liệu.

Các chức năng tự động hóa tích hợp có sẵn với Snowflake tập trung vào việc giảm thiểu các chức năng quản trị và các bước xử lý hơn là quản lý dữ liệu.

• Chọn cái nào để tự động hóa?

Databricks chuyên sử dụng và phân tích dữ liệu ở mọi quy mô, đồng thời trích xuất và hành động dựa trên thông tin kinh doanh. Đó là sự lựa chọn rõ ràng cho tự động hóa tiên tiến.

8. Học máy

• Databricks

Databricks cung cấp môi trường ML với sự hỗ trợ của các khung như Tensorflow, Scikit-Learn và Pytorch. Các thử nghiệm, mô hình và lần chạy có thể được chia sẻ, theo dõi và quản lý bằng kho lưu trữ trung tâm tích hợp sẵn.

• Snowflake

Mặc dù khoa học dữ liệu là năng lực cốt lõi trong Snowflake, cung cấp kho dữ liệu để truy cập vào thông tin chi tiết có thể hành động và giúp hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng và cách sử dụng sản phẩm, nhưng ML thực sự yêu cầu sử dụng các công cụ ML của bên thứ ba như Spark, Alteryx, Qubole và Databricks.

• Chọn cái nào để học máy?

Trừ khi tổ chức của bạn thích một công cụ ML cụ thể của bên thứ ba, Databricks rõ ràng là người chiến thắng trong danh mục này. Đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo: 
https://technologyadvice.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp