Si ha incursionado en la ciencia de datos en los últimos tiempos, es posible que haya oído hablar de Snowflake y Databricks y cómo se comparan entre sí.
Si no está seguro de qué son exactamente estas herramientas y cuál debe usar, entonces está en el lugar correcto. Este artículo cubrirá cuáles son, los comparará y recomendará cada uno para el caso de uso que mejor funcione.
Tabla de contenido
¿Qué es un ladrillo de datos?
Databricks es una plataforma de datos integral que amplía Apache Spark. Fue creado por los creadores de Apache Spark y utilizado por algunas de las empresas más grandes como HSBC, Amazon, etc.
Como plataforma, Databricks proporciona un medio para trabajar con Apache Spark, Delta Lake y MLFlow para ayudar a los clientes a limpiar, almacenar, visualizar y usar datos con fines de aprendizaje automático.
Es un software de código abierto, pero una opción administrada basada en la nube está disponible como servicio de suscripción. Al igual que Snowflake, sigue la arquitectura de la casa del lago que combina los beneficios de los almacenes de datos y los lagos de datos.
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¿Qué es el copo de nieve?
Snowflake es un sistema de almacenamiento de datos basado en la nube. Se ejecuta como un servicio de pago por uso en el que se le factura por los recursos que utiliza.
Uno de los puntos de venta de Snowflake es que la facturación de la computación y el almacenamiento están separados. Esto significa que las empresas que requieren mucho almacenamiento pero poca informática no tienen que pagar por la potencia informática que no necesitan.
La plataforma también incluye un motor de consulta SQL personalizado diseñado para ejecutarse de forma nativa en la nube. Snowflake se ejecuta sobre los proveedores de nube populares: Google Cloud, Amazon AWS y Microsoft Azure.
Similitudes entre Snowflake y Databricks
Tanto Databricks como Snowflake son lagos de datos. Combinan las características de los almacenes de datos y los lagos de datos para brindar lo mejor de ambos mundos en el almacenamiento de datos y la computación.
Separan sus opciones de almacenamiento y computación, por lo que son escalables de forma independiente. Puede usar ambos productos para crear paneles para informes y análisis.
Diferencias entre Snowflake y Databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks utiliza una arquitectura de dos capas. La capa inferior es el plano de datos. La responsabilidad principal de esta capa es almacenar y procesar sus datos.
El almacenamiento está a cargo de la capa del sistema de archivos de Databricks que se encuentra en la parte superior de su almacenamiento en la nube, ya sea AWS S3 o Azure Blob Storage.
Un clúster administrado por Apache Spark se encarga del procesamiento. La capa superior es la capa del Plano de control. Esta capa contiene archivos de configuración del espacio de trabajo y comandos de Notebook. Se puede pensar que la arquitectura de Snowflake tiene tres capas. En la capa base se encuentra la capa de almacenamiento de datos. Aquí es donde residen los datos.
La capa de procesamiento de consultas es la capa intermedia. Esta capa está formada por “almacenes virtuales”. Estos almacenes virtuales son clústeres de cómputo independientes de diferentes nodos de cómputo que procesan consultas.
La capa superior se compone de servicios en la nube. Estos servicios administran y reúnen las otras partes de Snowflake. Manejan funciones como la autenticación, la administración de la infraestructura, la administración de metadatos y el control de acceso. Escalabilidad Los ladrillos de datos se escalan automáticamente en función de la carga al agregar más trabajadores en los clústeres y reducir los trabajadores en los clústeres infrautilizados. Esto garantiza que las cargas de trabajo se ejecuten rápidamente. Snowflake aumenta o reduce automáticamente los recursos informáticos para realizar diferentes tareas de datos, como cargar, integrar o analizar datos.
Si bien los tamaños de los nodos no se pueden cambiar, los clústeres se pueden cambiar fácilmente hasta 128 nodos.
Además, Snowflake proporciona automáticamente clústeres de cómputo adicionales cuando un clúster está sobrecargado y equilibra la carga entre los dos clústeres.
Los recursos informáticos y de almacenamiento se escalan de forma independiente. Seguridad Con Databricks, puede crear una nube privada virtual con su proveedor de nube para ejecutar su plataforma de Databricks. Esto le permite tener más control y administrar el acceso desde su proveedor de Cloud.
Además, puede usar Databricks para administrar el acceso público a los recursos de la nube a través del control de acceso a la red.
También puede crear y administrar claves de cifrado para mayor seguridad. Para el acceso a la API, puede crear, administrar y usar tokens de acceso personal. Snowflake ofrece ofertas de seguridad similares a las de Databricks. Esto incluye administrar el acceso a la red a través de filtros de IP y listas de bloqueo, establecer tiempos de espera de sesión de usuario inactivo para cuando alguien se olvide de cerrar sesión, usar cifrado fuerte (AES) con claves rotadas, control de acceso basado en roles a datos y objetos, autenticación multifactor al iniciar sesión e inicio de sesión único a través de autenticación federada. StorageDatabricks almacena datos en cualquier formato. La plataforma Databricks se centra principalmente en el procesamiento de datos y las capas de aplicación.
Como resultado, sus datos pueden residir en cualquier lugar: en la nube o en las instalaciones. Snowflake almacena datos en un formato semiestructurado. Para el almacenamiento, Snowflake administra su capa de datos y almacena los datos en Amazon Web Services o Microsoft Azure. IntegracionesDatabricks se integra con las integraciones más populares para la adquisición de datos. Snowflake también se integra con estas integraciones populares de adquisición de datos. Snowflake, al ser la herramienta más antigua, ha tenido históricamente la mayoría de las herramientas construidas para ella.
Casos de uso para databricks
Los databricks son más útiles cuando se llevan a cabo tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático, como análisis predictivo y motores de recomendación. Debido a que es extensible y se puede ajustar, se recomienda para empresas que manejan cargas de trabajo de datos más grandes. Proporciona una plataforma para el manejo de datos, análisis e IA.
Casos de uso para copo de nieve
Snowflake se utiliza mejor para Business Intelligence. Esto incluye el uso de SQL para el análisis de datos, la generación de informes sobre los datos y la creación de paneles visuales. Es bueno para la transformación de datos. Las capacidades de Machine Learning solo están disponibles a través de herramientas adicionales como Snowpark.
Ultimas palabras
Ambas plataformas tienen sus fortalezas y diferentes conjuntos de funciones. Según esta guía, debería ser más fácil elegir una plataforma que se ajuste a su estrategia, carga de trabajo de datos, volúmenes y necesidades. Como la mayoría de las cosas, no hay una respuesta correcta o incorrecta, solo una que funcione mejor para usted.
A continuación, consulte buenos recursos para aprender Big Data y Hadoop.