Nếu gần đây bạn tìm hiểu về khoa học dữ liệu, bạn có thể đã nghe nói về Snowflake và Databricks cũng như cách chúng so sánh với nhau.
Nếu bạn không chắc chắn chính xác những công cụ này là gì và bạn nên sử dụng công cụ nào thì bạn đã đến đúng nơi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét chúng là gì, so sánh chúng và đề xuất từng trường hợp sử dụng mà nó hoạt động tốt nhất.
Databricks là gì?
Databricks là nền tảng dữ liệu đầu cuối mở rộng Apache Spark. Nó được tạo ra bởi các nhà phát triển Apache Spark và được sử dụng bởi một số công ty lớn nhất như HSBC, Amazon vân vân.
Là một nền tảng, Databricks cung cấp phương tiện hoạt động với Apache Spark, Delta Lake và MLFlow để giúp khách hàng dọn dẹp, lưu trữ, trực quan hóa và sử dụng dữ liệu cho mục đích học máy.
Nó là nguồn mở nhưng tùy chọn quản lý đám mây có sẵn dưới dạng dịch vụ đăng ký. Giống như một bông tuyết, nó tuân theo kiến trúc hồ kết hợp các ưu điểm của kho dữ liệu và hồ dữ liệu.
Cũng đọc: Hồ dữ liệu và Kho dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
Một bông tuyết là gì?
Snowflake là một hệ thống lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây. Nó hoạt động như một dịch vụ trả tiền cho mỗi lần sử dụng, trong đó bạn phải trả phí cho các tài nguyên bạn sử dụng.
Một trong những điểm bán hàng của Snowflake là việc thanh toán cho việc xử lý và lưu trữ là riêng biệt. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp cần nhiều dung lượng lưu trữ nhưng có ít sức mạnh tính toán sẽ không phải trả tiền cho sức mạnh tính toán mà họ không cần.
Nền tảng này cũng bao gồm một công cụ truy vấn SQL tùy chỉnh được thiết kế để chạy nguyên bản trên đám mây. Snowflake hoạt động dựa trên các nhà cung cấp đám mây phổ biến: Google Cloud, Amazon AWS và Microsoft Azure.
Điểm tương đồng giữa bông tuyết và databricks
Cả Databricks và Snowflake đều là kho lưu trữ dữ liệu. Chúng kết hợp các đặc điểm của kho dữ liệu và hồ dữ liệu để cung cấp hiệu quả tốt nhất của cả hai thế giới cho việc lưu trữ và xử lý dữ liệu.
Họ tách riêng các tùy chọn lưu trữ và điện toán, giúp chúng có thể mở rộng độc lập. Bạn có thể sử dụng cả hai sản phẩm để tạo trang tổng quan để báo cáo và phân tích.
Sự khác biệt giữa bông tuyết và databricks
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks sử dụng kiến trúc hai tầng. Lớp dưới cùng là mặt phẳng dữ liệu. Nhiệm vụ chính của lớp này là lưu trữ và xử lý dữ liệu của bạn.
Việc lưu trữ được xử lý bởi lớp hệ thống tệp Databricks nằm trên bộ lưu trữ đám mây – AWS S3 hoặc Azure Blob Storage.
Cụm được quản lý Apache Spark xử lý việc xử lý. Lớp trên cùng là lớp Control Plane. Lớp này chứa các tệp cấu hình không gian làm việc và các lệnh Notepad. Kiến trúc Snowflake có thể được coi là có ba lớp. Trong lớp cơ sở là lớp lưu trữ dữ liệu. Đó là nơi chứa dữ liệu.
Tầng xử lý truy vấn là tầng giữa. Lớp này bao gồm “lưu trữ ảo”. Các kho lưu trữ ảo này là các cụm điện toán độc lập bao gồm các nút điện toán khác nhau xử lý các truy vấn.
Tầng trên cùng bao gồm các dịch vụ đám mây. Các dịch vụ này quản lý và kết nối các phần khác của Snowflake. Chúng hỗ trợ các chức năng như xác thực, quản lý cơ sở hạ tầng, quản lý siêu dữ liệu và kiểm soát truy cập. Khả năng mở rộng Các khối dữ liệu tự động mở rộng quy mô dựa trên tải, thêm nhiều công nhân hơn trong các cụm đồng thời giảm số lượng công nhân trong các cụm không được sử dụng đúng mức. Điều này đảm bảo khối lượng công việc của bạn chạy nhanh. Snowflake tự động tăng hoặc giảm quy mô tài nguyên điện toán của bạn để thực hiện nhiều tác vụ liên quan đến dữ liệu như tải, tích hợp hoặc phân tích dữ liệu.
Mặc dù kích thước nút không thể thay đổi nhưng các cụm có thể dễ dàng thay đổi kích thước lên tới 128 nút.
Ngoài ra, Snowflake còn tự động cung cấp thêm các cụm điện toán khi một cụm bị quá tải và cân bằng tải giữa hai cụm.
Bảo mật Với Databricks, bạn có thể tạo một đám mây riêng ảo với nhà cung cấp đám mây của mình để chạy nền tảng Databricks. Điều này cho phép kiểm soát và quản lý quyền truy cập tốt hơn từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng Databricks để quản lý quyền truy cập công khai vào tài nguyên đám mây bằng Kiểm soát truy cập web.
Bạn cũng có thể tạo và quản lý khóa mã hóa để tăng cường bảo mật. Bạn có thể tạo, quản lý và sử dụng mã thông báo truy cập cá nhân để truy cập API. Snowflake cung cấp các dịch vụ bảo mật tương tự như Databricks. Điều này bao gồm quản lý quyền truy cập mạng bằng bộ lọc IP và danh sách chặn, đặt thời gian chờ phiên người dùng không hoạt động trong trường hợp ai đó quên đăng xuất, sử dụng mã hóa mạnh (AES) với các phím xoay, kiểm soát truy cập đối tượng và dữ liệu dựa trên vai trò, xác thực đăng nhập đa yếu tố và đăng nhập một lần thông qua xác thực liên kết. StorageDatabricks lưu trữ dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào. Nền tảng Databricks chủ yếu tập trung vào các lớp ứng dụng và xử lý dữ liệu.
Do đó, dữ liệu của bạn có thể ở bất cứ đâu – trên đám mây hoặc tại chỗ. Snowflake lưu trữ dữ liệu ở định dạng bán cấu trúc. Để lưu trữ, Snowflake quản lý lớp dữ liệu của mình và lưu trữ dữ liệu trong Amazon Dịch vụ Web hoặc Microsoft Azure. Tích hợp Databricks tích hợp với các tích hợp phổ biến nhất để trích xuất dữ liệu. Snowflake cũng tích hợp với các tích hợp khai thác dữ liệu phổ biến này. Snowflake, là một công cụ cũ hơn, trong lịch sử đã có hầu hết các công cụ được tạo ra cho nó.
Các trường hợp sử dụng cho khối dữ liệu
Khối dữ liệu hữu ích nhất khi thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu và học máy, chẳng hạn như phân tích dự đoán và công cụ đề xuất. Vì nó có thể mở rộng và điều chỉnh được nên nó được khuyên dùng cho các doanh nghiệp xử lý khối lượng công việc dữ liệu lớn hơn. Nó cung cấp một nền tảng duy nhất cho dữ liệu, phân tích và AI.
Trường hợp sử dụng bông tuyết
Bông tuyết phù hợp nhất cho việc phân tích kinh doanh. Điều này bao gồm việc sử dụng SQL để phân tích dữ liệu, báo cáo dữ liệu và tạo bảng điều khiển trực quan. Nó là tốt cho việc chuyển đổi dữ liệu. Khả năng học máy chỉ khả dụng thông qua các công cụ bổ sung như Snowpark.
những từ cuối
Cả hai nền tảng đều có thế mạnh riêng và bộ tính năng khác nhau. Dựa trên hướng dẫn này, việc chọn nền tảng phù hợp với chiến lược, khối lượng công việc dữ liệu, khối lượng và nhu cầu của bạn sẽ dễ dàng hơn. Giống như hầu hết mọi thứ, không có câu trả lời đúng hay sai, chỉ có câu trả lời phù hợp nhất với bạn.
Sau đó, hãy xem một số tài nguyên hay để tìm hiểu Dữ liệu lớn và Hadoop.
