หากคุณได้ขลุกอยู่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในช่วงที่ผ่านมา คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ Snowflake และ Databricks และเปรียบเทียบกันอย่างไร
หากคุณไม่แน่ใจว่าเครื่องมือเหล่านี้คืออะไรและควรใช้เครื่องมือใด แสดงว่าคุณมาถูกที่แล้ว บทความนี้จะกล่าวถึงสิ่งที่เป็นอยู่ เปรียบเทียบและแนะนำแต่ละข้อสำหรับกรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด
Databricks คืออะไร?
Databricks เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งขยาย Apache Spark สร้างขึ้นโดยผู้สร้าง Apache Spark และใช้งานโดยบริษัทที่ใหญ่ที่สุดบางแห่ง เช่น HSBC, Amazon เป็นต้น
ในฐานะแพลตฟอร์ม Databricks มีวิธีการทำงานกับ Apache Spark, Delta Lake และ MLFlow เพื่อช่วยลูกค้าทำความสะอาด จัดเก็บ แสดงภาพ และใช้ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการเรียนรู้ของเครื่อง
เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่มีตัวเลือกการจัดการบนคลาวด์เป็นบริการสมัครรับข้อมูล เช่นเดียวกับ Snowflake เป็นไปตามสถาปัตยกรรมบ้านริมทะเลสาบที่ผสมผสานประโยชน์ของ Data Warehouse และ Data Lakes เข้าด้วยกัน
อ่านเพิ่มเติม: Data Lake กับ Data Warehouse: อะไรคือความแตกต่าง?
เกล็ดหิมะคืออะไร?
Snowflake เป็นระบบคลังข้อมูลบนคลาวด์ มันทำงานเป็นบริการแบบจ่ายต่อการใช้งานที่คุณจะถูกเรียกเก็บเงินสำหรับทรัพยากรที่คุณใช้
จุดขายของ Snowflake อย่างหนึ่งคือการแยกการเรียกเก็บเงินของคอมพิวเตอร์และพื้นที่เก็บข้อมูลออกจากกัน ซึ่งหมายความว่าบริษัทต่างๆ ที่ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมากแต่ใช้คอมพิวเตอร์เพียงเล็กน้อย ไม่ต้องจ่ายค่าพลังการประมวลผลที่พวกเขาไม่ต้องการ
แพลตฟอร์มนี้ยังมีเอ็นจิ้นการสืบค้น SQL แบบกำหนดเองที่ออกแบบมาเพื่อทำงานแบบเนทีฟบนคลาวด์ Snowflake ทำงานบนผู้ให้บริการคลาวด์ยอดนิยม: Google Cloud, Amazon AWS และ Microsoft Azure
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง Snowflake และ Databricks
ทั้ง Databricks และ Snowflake เป็น Data Lakehouse พวกเขารวมคุณลักษณะของคลังข้อมูลและดาต้าเลคเพื่อมอบสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลกในการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผล
พวกเขาแยกตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลออกจากกัน จึงสามารถปรับขนาดได้อย่างอิสระ คุณสามารถใช้ทั้งสองผลิตภัณฑ์เพื่อสร้างแดชบอร์ดสำหรับการรายงานและการวิเคราะห์
ความแตกต่างระหว่าง Snowflake และ Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks ใช้สถาปัตยกรรมแบบสองชั้น ชั้นล่างสุดคือ Data Plane ความรับผิดชอบหลักของเลเยอร์นี้คือการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลของคุณ
พื้นที่จัดเก็บได้รับการจัดการโดย Databricks File System Layer ซึ่งอยู่ด้านบนสุดของพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์ ไม่ว่าจะเป็น AWS S3 หรือ Azure Blob Storage
คลัสเตอร์ที่จัดการโดย Apache Spark จะจัดการการประมวลผล ชั้นบนสุดคือเลเยอร์ Control Plane เลเยอร์นี้ประกอบด้วยไฟล์การกำหนดค่าเวิร์กสเปซและคำสั่ง Notebook สถาปัตยกรรมของเกล็ดหิมะสามารถคิดได้ว่ามีสามเลเยอร์ ที่ชั้นฐานคือชั้นจัดเก็บข้อมูล นี่คือที่ที่ข้อมูลอยู่
Query Processing Layer เป็นชั้นกลาง ชั้นนี้ประกอบด้วย “คลังสินค้าเสมือนจริง” คลังข้อมูลเสมือนเหล่านี้เป็นคลัสเตอร์ประมวลผลอิสระของโหนดประมวลผลต่างๆ ที่ประมวลผลคำค้นหา
ชั้นบนสุดประกอบด้วยบริการคลาวด์ บริการเหล่านี้จัดการและรวบรวมส่วนอื่นๆ ของ Snowflake พวกเขาจัดการฟังก์ชันต่างๆ เช่น การพิสูจน์ตัวตน การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน การจัดการข้อมูลเมตา และการควบคุมการเข้าถึง ScalabilityDatabricks ปรับขนาดโดยอัตโนมัติตามภาระงานโดยการเพิ่มผู้ปฏิบัติงานในคลัสเตอร์ ในขณะที่ลดผู้ปฏิบัติงานในคลัสเตอร์ที่ใช้งานน้อย ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่าปริมาณงานจะทำงานได้อย่างรวดเร็ว Snowflake ปรับขนาดทรัพยากรคอมพิวเตอร์ขึ้นหรือลงโดยอัตโนมัติเพื่อทำงานด้านข้อมูลต่างๆ เช่น การโหลด การผสานรวม หรือการวิเคราะห์ข้อมูล
แม้ว่าจะไม่สามารถเปลี่ยนขนาดโหนดได้ แต่คลัสเตอร์สามารถปรับขนาดได้สูงสุด 128 โหนด
นอกจากนี้ Snowflake ยังจัดเตรียมคลัสเตอร์การประมวลผลเพิ่มเติมโดยอัตโนมัติเมื่อคลัสเตอร์หนึ่งใช้งานมากเกินไป และสร้างสมดุลระหว่างโหลดระหว่างสองคลัสเตอร์
พื้นที่จัดเก็บและทรัพยากรการคำนวณปรับขนาดได้อย่างอิสระ ด้วย Databricks คุณสามารถสร้าง Virtual Private Cloud กับผู้ให้บริการคลาวด์ของคุณเพื่อเรียกใช้แพลตฟอร์ม Databricks ของคุณ สิ่งนี้ช่วยให้คุณควบคุมและจัดการการเข้าถึงจากผู้ให้บริการคลาวด์ของคุณได้มากขึ้น
นอกจากนี้ คุณสามารถใช้ Databricks เพื่อจัดการการเข้าถึงสาธารณะไปยังทรัพยากรคลาวด์ผ่านการควบคุมการเข้าถึงเครือข่าย
คุณยังสามารถสร้างและจัดการคีย์เข้ารหัสเพื่อความปลอดภัยเพิ่มเติม สำหรับการเข้าถึง API คุณสามารถสร้าง จัดการ และใช้โทเค็นการเข้าถึงส่วนบุคคลได้ Snowflake นำเสนอข้อเสนอด้านความปลอดภัยที่คล้ายคลึงกันกับ Databricks ซึ่งรวมถึงการจัดการการเข้าถึงเครือข่ายผ่านตัวกรอง IP และรายการบล็อก การตั้งค่าการหมดเวลาเซสชันของผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งานเมื่อมีคนลืมออกจากระบบ การใช้การเข้ารหัสที่รัดกุม (AES) ด้วยปุ่มหมุน การควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและวัตถุตามบทบาท การรับรองความถูกต้องด้วยหลายปัจจัยเมื่อลงชื่อเข้าใช้ และการลงชื่อเข้าใช้เพียงครั้งเดียวผ่านการรับรองความถูกต้องแบบรวมศูนย์StorageDatabricks จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบใดก็ได้ แพลตฟอร์ม Databricks มุ่งเน้นไปที่การประมวลผลข้อมูลและชั้นแอปพลิเคชันเป็นส่วนใหญ่
ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลของคุณสามารถอยู่ที่ใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นบนคลาวด์หรือในองค์กร Snowflake จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบกึ่งโครงสร้าง สำหรับการจัดเก็บ Snowflake จัดการชั้นข้อมูลและจัดเก็บข้อมูลใน Amazon Web Services หรือ Microsoft Azure การผสานรวม Databricks ผสานรวมกับการผสานรวมที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับการรับข้อมูล นอกจากนี้ Snowflake ยังผสานรวมกับการผสานรวมการรับข้อมูลที่เป็นที่นิยมเหล่านี้ Snowflake ซึ่งเป็นเครื่องมือรุ่นเก่า ในอดีตมีเครื่องมือส่วนใหญ่ที่สร้างขึ้นสำหรับมัน
ใช้กรณีสำหรับ Databricks
Databricks มีประโยชน์มากที่สุดเมื่อดำเนินงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเครื่องมือแนะนำ เนื่องจากขยายได้และปรับละเอียดได้ จึงแนะนำสำหรับธุรกิจที่จัดการปริมาณงานข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นแพลตฟอร์มเดียวสำหรับจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI
ใช้เคสสำหรับเกล็ดหิมะ
Snowflake เหมาะที่สุดสำหรับ Business Intelligence ซึ่งรวมถึงการใช้ SQL สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การรายงานข้อมูล และการสร้างแดชบอร์ดแบบภาพ เป็นสิ่งที่ดีสำหรับการแปลงข้อมูล ความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงมีให้ใช้งานผ่านเครื่องมือเพิ่มเติมเช่น Snowpark เท่านั้น
คำสุดท้าย
ทั้งสองแพลตฟอร์มมีจุดแข็งและคุณสมบัติที่แตกต่างกัน ตามคู่มือนี้ การเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะกับกลยุทธ์ ปริมาณงานข้อมูล ปริมาณ และความต้องการของคุณน่าจะง่ายกว่า เช่นเดียวกับหลายๆ สิ่ง ไม่มีคำตอบที่ถูกหรือผิด มีเพียงคำตอบเดียวที่เหมาะกับคุณที่สุด
ต่อไป ลองดูแหล่งข้อมูลดีๆ เพื่อเรียนรู้ Big Data และ Hadoop
