Snowflake и Databricks: сравнение платформ больших данных

 
 

Извлечение значимой информации из больших данных является ключевым фактором роста бизнеса.

Например, анализ текущих и прошлых данных о продуктах и ​​клиентах может помочь организациям прогнозировать спрос клиентов на новые продукты и услуги и определять возможности, которые они в противном случае могли бы упустить.

В результате рынок инструментов для работы с большими данными постоянно растет. В отчете, опубликованном в прошлом месяце, MarketsandMarkets прогнозирует, что рынок больших данных вырастет со 162,6 млрд долларов в 2021 году до 273,4 млрд долларов в 2026 году, а совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 11%.

Сегодня на рынке доступно множество специализированных программных и аппаратных инструментов для анализа больших данных. Чтобы разобраться во всех этих данных, первым шагом является приобретение надежной платформы больших данных, такой как Snowflake или Databricks.

Текущие требования к аналитике больших данных вызвали серьезный сдвиг в архитектуре хранилища и хранения больших данных, от традиционной архитектуры хранения на основе блоков и файлов и систем управления реляционными базами данных (RDBMS) к более масштабируемым архитектурам, таким как масштабируемое сетевое хранилище (NAS), объектное хранилище, озера данных и хранилища данных.

Databricks и Snowflake находятся в авангарде меняющихся архитектур данных. В некотором смысле они выполняют схожие функции — Databricks и Snowflake вошли в наши списки лучших инструментов DataOps и лучших продуктов для хранения больших данных, а Snowflake также попала в наш список лучших инструментов для хранилищ данных, — но есть очень важные различия и области применения. случаях, о которых должны знать покупатели ИТ, на которых мы сосредоточимся здесь.

Что такое Снежинка?

Snowflake для аналитики озера данных — это кросс-облачная платформа, позволяющая реализовать современную стратегию озера данных. Платформа повышает производительность данных и обеспечивает безопасный, быстрый и надежный доступ к данным.

Хранилище данных и технология озера данных Snowflake консолидируют структурированные, частично структурированные и неструктурированные данные на единой платформе, обеспечивают быструю и масштабируемую аналитику, являются простыми и экономичными, а также обеспечивают безопасное сотрудничество.

Ключевые отличия

  • Храните данные в интеллектуальном хранилище под управлением Snowflake с автоматическим микроразбиением, шифрованием при хранении и передаче и эффективным сжатием.
  • Поддерживайте несколько рабочих нагрузок со структурированными, частично структурированными и неструктурированными данными с помощью Java, Python или Scala.
  • Доступ к данным из существующих экземпляров облачного хранилища объектов без необходимости перемещения данных.
  • Легко запрашивайте, обрабатывайте и загружайте данные, не жертвуя надежностью или скоростью.
  • Создавайте мощные и эффективные конвейеры с эластичным механизмом обработки Snowflake для снижения затрат, надежной работы и почти нулевого обслуживания.
  • Оптимизируйте конвейерную разработку с помощью SQL, Java, Python или Scala без дополнительных служб, кластеров или копий данных для управления.
  • Получите представление о том, кто и к каким данным обращается, с помощью встроенного представления «История доступа».
  • Автоматически идентифицируйте секретные данные с помощью классификации и защищайте их, сохраняя при этом аналитическую ценность с помощью внешней токенизации и динамического маскирования данных.

Цены: Наслаждайтесь 30-дневной бесплатной пробной версией, включая бесплатное использование на сумму 400 долларов. Свяжитесь с отделом продаж Snowflake для получения подробной информации о ценах на продукцию.

Что такое Databricks?

Платформа Databricks Lakehouse объединяет ваши хранилища данных и варианты использования искусственного интеллекта (ИИ) на одной платформе. Платформа больших данных сочетает в себе лучшие функции озер и хранилищ данных, устраняя традиционные хранилища данных и упрощая современный стек данных.

Ключевые отличия

  • Платформа Databricks Lakehouse обеспечивает надежное управление, надежность и производительность хранилищ данных, а также гибкость, открытость и поддержку машинного обучения (ML) озер данных.
  • Унифицированный подход устраняет традиционные хранилища данных, разделяющие аналитику, науку о данных, машинное обучение и бизнес-аналитику (BI).
  • Платформа больших данных разработана первоначальными создателями Apache Spark, MLflow, Koalas и Delta Lake.
  • Платформа Databricks Lakehouse разрабатывается на основе открытых стандартов и открытого исходного кода для обеспечения максимальной гибкости.
  • Общий подход мультиоблачной платформы к безопасности, управлению данными и управлению помогает вам работать более эффективно и беспрепятственно внедрять инновации.
  • Пользователи могут легко обмениваться данными, создавать современные стеки данных и избегать закрытых садов благодаря неограниченному доступу к более чем 450 партнерам по всему ландшафту данных.
  • Партнерами являются Qlik, RStudio, Tableau, MongoDB, Sparkflows, HashiCorp, Rearc Data и TickSmith.
  • Платформа Databricks Lakehouse предоставляет среду совместной разработки для команд, работающих с данными.

Цены: есть 14-дневная полная пробная версия в вашем облаке или облегченная пробная версия, размещенная на Databricks. Свяжитесь с Databricks для получения информации о ценах.

Snowflake и Databricks: в чем разница?

Вот, в нашем анализе, как платформы больших данных сравниваются:

Функции Снежинка Блоки данных

Масштабируемость ✔ ✔

Интеграция ✔ ✔

Настройка ✔

Простота развертывания ✔ ✔

Простота администрирования и обслуживания ✔ ✔

Гибкость ценообразования ✔

Способность понимать потребности ✔ ✔

Качество обучения конечных пользователей ✔ ✔

Простота интеграции с использованием стандартных интерфейсов прикладного программирования (API) и инструментов ✔ ✔

Доступность сторонних ресурсов ✔

Озеро данных ✔ ✔

Хранилище данных ✔ ✔

Сервис и поддержка ✔ ✔

Готовность рекомендовать ✔ ✔

Общая оценка возможностей ✔

Выбор платформы больших данных

Организации нуждаются в устойчивых и надежных инструментах управления, анализа и хранения больших данных, чтобы надежно извлекать ценную информацию из больших данных. В этом руководстве мы рассмотрели два лучших инструмента в категориях озера данных и хранилища данных.

Существует ряд других вариантов платформ аналитики больших данных, и вы должны найти тот, который лучше всего соответствует потребностям вашего бизнеса. Изучите другие инструменты, такие как Apache Hadoop, Apache HBase, NetApp Scale-out NAS и другие, прежде чем принимать решение о покупке.

3D-печать5GABC-анализAndroidAppleAppStoreAsusCall-центрCRMDellDNSDrupalFacebookFMCGGoogleHuaweiInstagramiPhoneLinkedInLinuxMagentoMicrosoftNvidiaOpenCartPlayStationPOS материалPPC-специалистRuTubeSamsungSEO-услугиSMMSnapchatSonyStarlinkTikTokTwitterUbuntuUp-saleViasatVPNWhatsAppWindowsWordPressXiaomiYouTubeZoomАвдеевкаАктивные продажиАкцияАлександровск ЛНРАлмазнаяАлчевскАмвросиевкаАнализ конкурентовАнализ продажАнтимерчандайзингАнтрацитАртемовскАртемовск ЛНРАссортиментная политикаБелгородБелицкоеБелозерскоеБердянскБизнес-идеи (стартапы)БрендБрянкаБукингВахрушевоВендорВикипедияВирусная рекламаВирусный маркетингВладивостокВнутренние продажиВнутренний маркетингВолгоградВолновахаВоронежГорловкаГорнякГорскоеДебальцевоДебиторкаДебиторская задолженностьДезинтермедитацияДзержинскДивизионная система управленияДизайнДимитровДирект-маркетингДисконтДистрибьюторДистрибьюцияДобропольеДокучаевскДоменДружковкаЕкатеринбургЕнакиевоЖдановкаЗапорожьеЗимогорьеЗолотоеЗоринскЗугрэсИжевскИловайскИрминоКазаньКалининградКировскКировскоеКомсомольскоеКонстантиновкаКонтент-маркетингКонтент-планКопирайтингКраматорскКрасноармейскКрасногоровкаКраснодарКраснодонКраснопартизанскКрасный ЛиманКрасный ЛучКременнаяКураховоКурскЛисичанскЛуганскЛутугиноМакеевкаМариупольМаркетингМаркетинговая информацияМаркетинговые исследованияМаркетинговый каналМаркетинг услугМаркетологМарьинкаМедиаМелекиноМелитопольМенеджментМерчандайзерМерчандайзингМиусинскМолодогвардейскМоскваМоспиноНижний НовгородНиколаевНиколаевкаНишевой маркетингНовоазовскНовогродовкаНоводружескНовосибирскНумерическая дистрибьюцияОдессаОмскОтдел маркетингаПартизанский маркетингПервомайскПеревальскПетровскоеПопаснаяПравило ПаретоПривольеПрогнозирование продажПродвижение сайтов в ДонецкеПромоПромоушнПрямой маркетингРабота для маркетологаРабота для студентаРазработка приложенийРаспродажаРегиональные продажиРекламаРеклама на асфальтеРемаркетингРетро-бонусРибейтРитейлРовенькиРодинскоеРостов-на-ДонуРубежноеСамараСанкт-ПетербургСаратовСватовоСвердловскСветлодарскСвятогорскСевастопольСеверодонецкСеверскСедовоСейлз промоушнСелидовоСимферопольСинергияСколковоСлавянскСнежноеСоздание сайтов в ДонецкеСоледарСоциальные сетиСочиСтаробельскСтаробешевоСтахановСтимулирование сбытаСуходольскСчастьеТелемаркетингТельмановоТираспольТорговый представительТорезТрейд маркетингТрейд промоушнТюменьУглегорскУгледарУкраинскХабаровскХарцызскХерсонХостингЦелевая аудиторияЧасов ЯрЧелябинскШахтерскЮжно-СахалинскЮнокоммунаровскЯндексЯсиноватая