Mengapa Databricks vs Snowflake?

Kevin Neal, salah satu rekan kami di P3iD Technologies, pernah berkata, “Data adalah minyak baru”, dan kata-kata tersebut semakin hari semakin benar.

2,5 triliun byte data dihasilkan setiap hari , dan meskipun statistik itu penting, cara kita berinteraksi dengan data tersebut bahkan lebih penting lagi. Selama dekade terakhir, lusinan nama terkenal telah bermunculan di dunia data, menawarkan solusi baru dalam menyimpan, menganalisis, dan memanfaatkan data yang mendorong keputusan bisnis yang penting. Dua di antaranya adalah Databricks dan Snowflake, tetapi mengapa topik Databricks vs Snowflake begitu lazim? 

Meskipun keduanya merupakan solusi data yang tampaknya berbeda dengan kasus penggunaan yang sangat berbeda, Internet tampaknya terpecah dalam menentukan solusi data mana yang benar-benar terbaik (peringatan spoiler: KEDUA yang terbaik di bidangnya masing-masing ). Perdebatan ini dipicu karena aspek-aspek tertentu yang tumpang tindih antara kedua solusi tersebut, namun untuk memahami hal tersebut Anda harus mengetahui terlebih dahulu apa itu Snowflake dan Databricks. 

Apa itu Snowflake dan Databricks?

Memahami Data Lake dan Data Warehouse

Perusahaan Snowflake dan Databricks mungkin sudah tidak asing lagi bagi Anda, namun apa dasar dari solusi mereka? 

Inti dari Snowflake dan Databricks adalah data lake dan data warehouse, dua cara yang sangat berbeda dalam menyimpan dan memproses data. Keduanya merupakan repositori penyimpanan data yang sangat skalabel, namun perbedaan utamanya berasal dari struktur data yang dimasukkan: data lake mampu menyimpan segala bentuk data dalam arsitektur datar sedangkan data warehouse lebih memilih data terstruktur untuk kueri cepat dalam lingkungan yang sangat terstruktur. 

Data lake lebih sesuai dengan kebutuhan perusahaan yang tidak perlu segera mengambil tindakan terhadap data, karena kemampuan penyimpanan dan pemrosesannya didesentralisasi untuk penskalaan yang lebih kuat dan biaya yang lebih rendah. Data warehouse memenuhi kebutuhan perusahaan yang lebih menyukai analisis data cepat dengan menawarkan proses yang sangat terstruktur, seperti penyimpanan data melalui kueri SQL, untuk menyediakan pemrosesan tingkat lanjut, sekaligus memusatkan tindakan penyimpanan dan pemrosesan.

Data lake menawarkan solusi hemat biaya, sedangkan data warehouse memberikan solusi dengan kinerja tinggi.

Snowflake

Snowflake , salah satu pemimpin dalam penyimpanan data, adalah gudang data SaaS yang dibangun di atas infrastruktur penyimpanan cloud, biasanya didukung oleh hyperscaler besar seperti Google Cloud, Azure, dan AWS. Snowflake dikenal karena kemampuannya menyimpan dan menganalisis data Anda dalam satu antarmuka, menyediakan layanan terukur untuk meningkatkan pengalaman Anda.

Keunikan solusi dalam ruang berkisar pada arsitektur Snowflake; arsitektur data bersama yang menyediakan penyimpanan datacenter (mirip dengan model disk bersama) serta kluster komputasi yang menyimpan bagian data dalam node (mirip dengan model tidak ada bersama). Hasilnya adalah sebuah langkah inovatif menuju manajemen data yang terukur namun sederhana, yang lebih terspesialisasi dalam tiga lapisannya: penyimpanan cloud, sumber daya komputasi dan pemrosesan kueri, serta layanan cloud.

Pemisahan lapisan memungkinkan Snowflake mencapai berbagai hal: menjalankan beban kerja serentak dalam jumlah yang tampaknya tidak terbatas berdasarkan data yang sama, mengaktifkan eksekusi kueri secara bersamaan, dan menghosting fitur penskalaan otomatis dan penangguhan otomatis independen hanyalah beberapa tindakan yang dilakukan. 

Selain terkenal karena menghosting kueri data yang sangat cepat, Snowflake juga sangat ramah pengguna. Layanan ini melayani pengguna tanpa latar belakang teknis melalui tawaran intelijen bisnis (BI) dan alat visualisasi data, yang berintegrasi secara mulus dengan alat dan platform lain di bidang yang sama. Selain itu, Snowflake memiliki kemampuan berbagi data yang lebih kuat, menghilangkan silo data untuk tim internal dan eksternal. Meskipun ada penawaran alat AI, gudang data itu sendiri dilaporkan mudah digunakan , dan pengguna mendapati bahwa Snowflake langsung siap digunakan.

Penyimpanan dan pembuatan kueri data yang dapat diskalakan ini juga berguna saat menganalisis dan melaporkan data, karena Snowflake sangat menekankan pertumbuhan intelijen bisnis (BI) melalui berbagai alat dan dokumentasinya.

Perusahaan seperti Capital One, Bumble, dan Siemens telah memilih layanan data warehousing sebagai penggerak data utama mereka, dan untuk alasan yang bagus juga. Mempromosikan pembangunan gudang data tradisional sebagai SaaS yang skalabel dan tidak memakan banyak tenaga kerja, Snowflake sangat berharga di bidang penyimpanan data dan analitik. Penyimpanan data yang skalabel adalah satu hal, namun solusi hemat biaya dengan sertifikasi keamanan yang kuat adalah hal lain yang disediakan oleh r-Snowflake. 

Databricks

Di sisi lain data warehouse Snowflake adalah Databricks , platform analitik data lake house yang unggul dalam “membangun, menerapkan, berbagi, dan memelihara” data, analitik, dan kecerdasan buatan. Mudah diintegrasikan ke dalam penyedia cloud mana pun, Databricks menyediakan alat untuk melayani data Anda dengan lebih baik dalam satu antarmuka, menawarkan alat dan kemampuan seperti:

• Dasbor dan visualisasi
• Pemodelan Machine Learning (ML).
• Solusi AI generatif
• Pemrosesan data ETL
• Rekayasa data

Dan seterusnya!

Data lake house Databricks bangga dengan tiga nilai inti mereka: unifikasi, sumber terbuka, dan skalabilitas. Pertama, Databricks menyediakan antarmuka satu panel kaca terpadu yang menampung semua proses data Anda serta kemampuan AI, memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data mereka tanpa harus berpindah antara platform dan alat. Kedua, Databricks dan lake house didasarkan pada fondasi sumber terbuka, memungkinkan pengembangan dan kolaborasi komunitas tanpa batasan lisensi kepemilikan. Pendekatan sumber terbuka ini memberikan banyak kemampuan penyesuaian ke dalam produk dan alat Databricks yang paling dihormati, memungkinkan pengembang membuat pendekatan unik mereka sendiri terhadap data. Ketiga, Databricks sangat skalabel, menghilangkan kemampuan pengoptimalan otomatis di antara fitur-fitur lainnya. 

Satu hal yang perlu diperhatikan adalah bagaimana Databricks memanfaatkan kemajuan kecerdasan buatannya, Databricks menggunakan AI generatifnya untuk lebih memahami apa yang membuat data Anda unik, menyediakan otomatisasi pengoptimalan untuk mendorong kinerja sambil menyesuaikan infrastrukturnya agar sesuai dengan kebutuhan Anda. Sesuatu yang menarik dalam ranah AI Databricks adalah rilis terbaru mereka DBRX , model bahasa besar (LLM) Databricks. Melampaui kemampuan GPT 3.5 dan bersaing dengan Gemini 1.0 Pro, DBRX dibangun untuk mendorong kemajuan komunitas LLM open source, serta memberikan peluang bagi perusahaan untuk membangun LLM mereka sendiri.

Perusahaan seperti AT&T, Rivian, dan Jetblue telah menemukan nilai yang sangat besar dalam menggunakan Databricks karena data lake house-nya yang unik. Menggabungkan efektivitas biaya data lake dengan kinerja gudang data, Databricks menyediakan banyak utilitas di berbagai disiplin ilmu dan kasus penggunaan. Dari mendorong interaksi kita dengan AI/ML, hingga mengembangkan interaksi BI dengan memungkinkan data scientist menciptakan lingkungan dan ruang kerja ilmu data yang bermanfaat serta cara kita memvisualisasikan data, hingga memajukan analisis data lebih jauh, Databricks mewakili cara unik dalam berinteraksi data, menggabungkan banyak hal yang dibutuhkan. fleksibilitas terhadap ruang.

Snowflake vs Databricks

Karena dasar dari solusi ini sangat berbeda, Snowflake dan Databricks berbeda dalam berbagai aspek, mulai dari arsitektur dan penskalaan, hingga kasus penggunaan dan struktur data. Meskipun perbedaannya sangat mencolok, Snowflake dan Databricks memiliki tujuan masing-masing dan menjadi pesaing utama di ceruk pasar mereka - berikut adalah beberapa perbedaan solusi ini satu sama lain:

Arsitektur dan Penskalaan

Arsitektur Snowflake menggabungkan model arsitektur shared-disk dan shared-nothing, menciptakan arsitektur hibrid yang menyediakan repositori data pusat sambil memanfaatkan cluster komputasi. Dalam arsitektur ini terdapat tiga lapisan terpisah: penyimpanan, komputasi, dan layanan cloud, yang semuanya melakukan tugas tertentu dalam pemrosesan data. Lapisan penyimpanan dan komputasi yang terpisah, khususnya, memberikan banyak fleksibilitas dalam Snowflake, memungkinkan penskalaan otomatis independen dan tindakan penangguhan otomatis dalam cluster.

Sebaliknya, arsitektur tanpa server Databricks menawarkan pendekatan berbeda apakah Anda beroperasi dari penyedia cloud atau tidak. Untuk platform Databricks, arsitekturnya terdiri dari tiga lapisan:

• Delta Lake: Databricks’ storage layer
• Delta Engine: Databricks’ query engine dan processing layer
• Built-in Tools: Data tools untuk customers

Menambahkan Databricks di atas penyedia cloud membuat platform ini terdiri dari dua lapisan - bidang kendali dan bidang komputasi. Pelanggan Databricks dapat mengelola backend melalui bidang kendali mereka, sementara komputasi dan penanganan data dioperasikan dalam bidang komputasi, biasanya ditempatkan dalam penyedia cloud seperti AWS dan Azure.

Kedua arsitektur tersebut sebagian besar terdengar sangat mirip: arsitektur berlapis, pemisahan antara penyimpanan dan komputasi, dll. Perbedaan yang berlaku adalah dalam hal penskalaan daya.

Snowflake sendiri dibuat untuk kinerja, dengan penskalaan otomatis penyimpanan dan sumber daya komputasi yang secara independen mendorong pesan tersebut. Penskalaan sama efisien dan ramah bagi pemula dengan Snowflake, meskipun ada batasan dalam proses ini. Kluster Snowflake dibatasi maksimum 128 node, serta terbatas pada ukuran gudang data tetap. Solusi ini juga dapat dijalankan di tiga platform cloud utama: AWS, GCP, dan Azure.

Seperti Snowflake, Databricks menikmati manfaat penskalaan otomatis pada sumber daya dan lapisan independen, sehingga efisiensi dapat membuktikannya. Meskipun Databricks memiliki kurva pembelajaran teknis, platform ini menawarkan tingkat penyesuaian dan fleksibilitas yang lebih tinggi dalam hal node dan cluster, hanya dibatasi oleh infrastruktur dan biaya.

Struktur dan Pelayanan Data

Di bagian yang disebutkan di atas, kami mencatat perbedaan antara data lake dan gudang data serta jenis data yang dapat dilayaninya.

Snowflake, pendukung gudang data, hanya melayani data terstruktur atau semi terstruktur, menyediakan pemrosesan dan kueri berperforma tinggi dengan mengorbankan fleksibilitas data. Databricks, perwakilan data lake house, mampu melayani semua tipe data, memberikan solusi hemat biaya dan fleksibel bagi perusahaan yang tidak perlu segera melayani data.

Hal yang paling penting adalah bagaimana solusi ini menggunakan data Anda dalam kompetensi intinya.

Data terstruktur Snowflake diterjemahkan dengan baik ke dalam kasus penggunaan penyimpanan data, pelaporan data, dan analisis data. Menawarkan pendekatan analisis data yang mudah digunakan, data terstruktur yang disimpan oleh Snowflake dapat dengan mudah diterjemahkan untuk pelaporan data dan alasan intelijen bisnis, dengan restrukturisasi dan penskalaan dapat dilakukan sesuai keinginan Anda. Bekerja dengan data semi dan terstruktur juga menekankan misi efisiensi data Snowflake, sehingga memungkinkan siapa pun bekerja dengan data yang ada, apa pun pengalaman teknisnya.

Segala bentuk data tentu memiliki kelebihan dalam pengoperasian Databricks. Kasus penggunaan platform data yang penting mencakup AI/ML, analisis data besar, eksplorasi data, keamanan dan tata kelola data, dan sebagainya. Kemungkinannya tampaknya tidak terbatas dalam Databricks, itulah sebabnya mereka mendukung semua tipe data, dari terstruktur hingga tidak terstruktur. Proses yang menggunakan banyak data seperti AI/ML menemukan nilai dalam data tidak terstruktur, memungkinkan Databricks mengubah sesuatu yang mungkin tidak dapat dilakukan menjadi sesuatu yang dapat dipahami dan disimpan. Satu-satunya kendala dalam bekerja dengan semua jenis data adalah tingkat keahlian teknis yang direkomendasikan, membuat Databricks tidak ramah bagi pemula. 

Persamaan Antara Snowflake dan Databricks

Kedua layanan ini memiliki banyak perbedaan di luar yang disebutkan di atas, namun keduanya juga memiliki aspek-aspek tertentu yang sama.

Pertama, model penetapan harga yang disukai Snowflake dan Databricks adalah bayar berdasarkan penggunaan, sehingga memungkinkan pengguna menyesuaikan pendekatan mereka dan meningkatkan dan menurunkan alokasi mereka. Kedua solusi juga menggunakan SQL sebagai antarmuka kuerinya, meskipun Databricks dapat menggunakan Spark Dataframe dan Koalas di atas SQL. Snowflake dan Databricks juga sedikit bergantung pada platform cloud: arsitektur Snowflake diterapkan dan dikelola pada platform tersebut sementara Databricks juga berintegrasi dengan platform cloud untuk memperkuat penawaran data mereka.

Kesimpulan

Baik Anda mencari pemrosesan data yang sangat cepat dan lingkungan terstruktur, atau pengalaman data yang dapat disesuaikan yang menawarkan Anda kompetensi kuat dalam berbagai praktik mutakhir, Snowflake dan Databricks akan dapat memenuhi kebutuhan Anda.

Snowflake mewakili pendekatan ramah pemula terhadap penyimpanan dan pemrosesan data, menawarkan solusi untuk melayani data terstruktur dan semi-terstruktur Anda sambil menawarkan lingkungan yang siap mendukung Anda. Di sisi lain, Databricks memberikan pengalaman yang ditujukan bagi mereka yang memiliki keterampilan teknis, memberi penghargaan kepada pengguna dengan solusi yang sangat dapat disesuaikan yang mudah diintegrasikan ke penyedia cloud mana pun dan kompeten dalam bidang seperti AI/ML dan data besar. 

Jika Anda mencari solusi data yang menggabungkan yang terbaik dari Snowflake dan Databricks, lihat Lyrid Object Storage dan Lyrid Managed Databases . Memberikan kemampuan seperti pencadangan dan replikasi data, kontrol akses berbasis peran, manajemen data tanpa server, dan banyak lagi. Opsi data dan penyimpanan kami unggul dalam penyimpanan data yang mudah dan berbagi yang dapat diakses, menggunakan jaringan pengiriman konten (CDN) untuk kueri data cepat dan hemat biaya. Mengelola data tidak terstruktur, termasuk aset dan penyimpanan konten, tidak pernah semudah ini dan disesuaikan untuk Anda: Anda dapat mengelola koneksi klien yang lancar, lokasi hosting pusat data, analisis database, dan banyak lagi dalam satu platform. Bagian terbaiknya adalah, solusi kami dirancang untuk memberikan kemampuan penyesuaian Databricks dengan kemudahan penggunaan Snowflake, meniru kinerja kedua raksasa tersebut untuk memberi Anda pengalaman data yang optimal namun tidak memusingkan - semuanya dengan biaya yang efektif.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana solusi kami dapat bermanfaat bagi kebutuhan bisnis Anda, hubungi salah satu product spesialis kami!

‍