Snowflake vs. Data Bricks Compitiendo para crear la mejor plataforma de datos en la nube

Snowflake vs. Data Bricks compiten por la mejor plataforma de datos en la nube.

En el mundo de los negocios, es importante comparar Snowflake y Data Bricks porque mejora el análisis de datos y la gestión empresarial. Las organizaciones, empresas y negocios necesitan una estrategia para reunir todos los datos en un solo lugar que se analizarán.

Los sistemas de datos basados en la nube Snowflake y Data Bricks son líderes en la industria. Sin embargo, es importante comprender qué plataforma de datos es la mejor para su empresa.

Tanto Snowflake como Data bricks proporcionan la cantidad, velocidad y calidad que requieren las aplicaciones empresariales, pero existen algunas variaciones y paralelismos.

El fundador de Apache Spark fundó el software empresarial Business Database. Es famoso por utilizar aspectos de lagos de datos y almacenes de datos en una arquitectura de casa de lago. El almacén de datos empresariales Snowflake proporciona almacenamiento basado en la nube y ofrece servicios con menos dificultades. Proporciona acceso seguro a los datos y requiere un mantenimiento mínimo.

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En este artículo, obtendrá una comparación detallada entre Snowflake y Data Bricks. Aquí, obtendrá los beneficios de cada producto para que pueda decidir cuál es el mejor para su empresa o negocio. Comencemos y echemos un vistazo a su introducción:

¿Qué es Snowflake?

Snowflake es un servicio completamente administrado que proporciona cargas de trabajo ilimitadas para la integración, carga, análisis y uso compartido de datos.

Los usos típicos incluyen lagos de datos, ingeniería de datos, desarrollo de aplicaciones de datos, ciencia de datos y seguridad, y el uso compartido de datos.

Snowflake separa naturalmente la computación y el almacenamiento. Con esta arquitectura, puede dar acceso a los datos de su usuario a una copia de sus datos sin ningún rendimiento negativo.

Le permite ejecutar sus soluciones de datos en múltiples ubicaciones y nubes.

Ofrece muchas opciones para interactuar con muchos usuarios de Snowflake y también compartir conjuntos de datos y servicios de datos.

Características

Toma de decisiones basada en datos

Puede eliminar el almacenamiento de datos y dar a todos en el negocio acceso a información útil con la ayuda de Snowflakes. Es importante establecer relaciones de colaboración, optimizar precios, reducir costos y aumentar las ventas.

Mejorar la velocidad y calidad del análisis

Puede fortalecer su canal de análisis con Snowflake al cambiar de cargas de trabajo nocturnas a flujos de datos en tiempo real. Puede mejorar la seguridad de su negocio controlando el acceso a su almacén de datos y mejorar la calidad del análisis en el trabajo.

Mejora del intercambio de datos

Puede crear su propio intercambio de datos con Snowflake. Permite la transferencia segura de datos en vivo y regulados. Desarrolla conexiones sólidas de datos con socios, clientes y otros empresarios. Le permite tener una visión completa de su cliente y proporcionar información sobre características e intereses del cliente, ocupaciones y otras cosas útiles.

Productos útiles y experiencias de usuario

Puede entender el comportamiento del usuario y los productos con Snowflake. Puede utilizar el conjunto de datos completo para satisfacer a los clientes, ampliar su línea de productos y potenciar la ciencia de datos.

Mejor seguridad

Los datos de cumplimiento y ciberseguridad se pueden centralizar en un lago de datos seguro. Snowflake Data Lakes garantiza una respuesta rápida a incidentes. Agrega grandes cantidades de datos de registro en un solo lugar y ayuda a obtener una imagen completa de un incidente rápidamente. Combina registros semiestructurados y datos empresariales estructurados en un solo lago de datos. A través de Snowflake, puede editar o cambiar fácilmente los datos después de importarlos.

¿Qué son Data Boxes?

Apache Spark impulsa Data Bricks, una plataforma de datos basada en la nube. Se centra en el análisis de big data y la colaboración.

Puede proporcionar un espacio de trabajo completo de ciencia de datos para esto. Los analistas de negocios, científicos de datos e ingenieros de datos se comunican utilizando la máquina de Data bricks, el tiempo de ejecución de aprendizaje controlado, el flujo de ML y los cuadernos colaborativos.

Los marcos de datos y las bibliotecas de Spark SQL le permiten trabajar con datos estructurados, que se almacenan en Data Bricks. Además de crear inteligencia artificial, Data bricks ayudan a sacar conclusiones de sus datos existentes.

Data Bricks ofrece muchas bibliotecas y aprendizaje automático, incluidos TensorFlow, PyTorch y otros, para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

Muchos clientes comerciales utilizan Data Bricks para realizar diferentes procesos de producción en muchos sectores como salud, medios de comunicación y entretenimiento, finanzas, comercio minorista y más.

Características

Delta Lake

Data Bricks es una capa de almacenamiento transaccional que es de código abierto y está diseñada para ser utilizada en el ciclo de vida de los datos. Esta capa se utiliza para proporcionar confiabilidad de datos a su lago de datos existente.

Libretas Interactivas

Si tienes el lenguaje y las herramientas adecuadas, puedes acceder a tus datos rápidamente. Puedes analizarlos fácilmente y construir modelos con otros. Puedes compartir información fresca y útil. Scala, R, SQL y Python son solo algunos de los lenguajes compatibles con Data Bricks.

Aprendizaje Automático

Data Bricks te brinda acceso al entorno preconfigurado de aprendizaje automático y proporciona acceso a Tensor Flow, Scikit-Learn y Pytorch. Puedes compartir y supervisar experimentos, gestionar modelos y replicar ejecuciones desde un único repositorio central.

Motor Spark Mejorado

Data Bricks te proporciona las últimas versiones de Apache Spark. Si tienes acceso a múltiples proveedores de servicios en la nube, puedes configurar rápidamente clústeres y crear un entorno de Apache Spark administrado. Los clústeres se pueden ajustar con Data Bricks. No es necesario realizar un monitoreo constante y mantener el rendimiento.

Diferencia entre Snowflake y Data Bricks

Arquitectura

Snowflake es un sistema sin servidor basado en SQL ANSI con capas de almacenamiento y procesamiento por separado.

• En Snowflake, cada almacén virtual utiliza procesamiento paralelo masivo (MPP) para ejecutar consultas.
• Snowflake utiliza micro particiones para la organización interna de datos en un formato columnar comprimido que se almacena en la nube. Snowflake gestiona todos los aspectos de la administración de datos, incluyendo el tamaño del archivo, la compresión, la estructura, los metadatos, las estadísticas y otros elementos que no son visibles para los usuarios y solo para consultas SQL.
• Se utilizan almacenes virtuales, que son clústeres de cómputo que consisten en muchos nodos MPP, para realizar todo el procesamiento dentro de Snowflake.
• Tanto Snowflake como Data Bricks son soluciones SaaS. Sin embargo, Data Bricks tiene una arquitectura muy diferente a las construidas sobre Spark.
• El motor multi-lenguaje llamado Spark se puede implementar en la nube y se basa en nodos individuales o clústeres. Data Bricks actualmente utiliza AWS, GCP y Azure, así como Snowflake.
• Su estructura está compuesta por un plano de control y un plano de datos. Todos los datos procesados residen en el plano de datos, mientras que todos los servicios backend gestionados por Data Bricks Serverless Computing residen en un plano de control.
• La computación sin servidor permite a los administradores crear puntos finales de SQL sin servidor que son totalmente gestionados por Data Bricks y ofrecen computación instantánea.
• Mientras que los recursos computacionales para la mayoría de los cálculos de otros Data Bricks se comparten dentro de una cuenta en la nube o en un plano de datos tradicional, estos recursos se comparten en un plano de datos sin servidor.

La arquitectura de Data Bricks consiste en varias partes principales:

• Data Bricks Delta Lake
• Motor Delta de Data Bricks
• ML Flow

Estructura de Datos

Podemos guardar archivos semiestructurados y estructurados utilizando Snowflake sin la necesidad de una herramienta de ETL para ordenar los datos antes de importarlos al EDW.

Snowflake transforma inmediatamente los datos a su forma estructurada cuando se recopilan. A diferencia de Data Lake, Snowflake no requiere que estructures tus datos no estructurados antes de poder cargarlos e interactuar con ellos. También puedes utilizar Data Bricks como herramienta de ETL para estructurar tus datos no estructurados para que puedan ser utilizados de otras formas como Snowflake.

En el debate entre Data Bricks y Snowflake, Data Bricks domina a Snowflake en términos de estructura de datos.

Propiedad de los Datos

Snowflake tiene capas de procesamiento y almacenamiento separadas, lo que le permite crecer de forma independiente en la nube. Snowflake asegura el acceso a los datos y los recursos de la máquina utilizando técnicas de control de acceso basadas en roles (RBAC). Las capas de procesamiento y almacenamiento de Data Bricks están completamente desacopladas, a diferencia de las capas desacopladas en Snowflake. Los usuarios pueden colocar sus datos en cualquier lugar y en cualquier formato, y Data Bricks los manejará eficientemente porque es principalmente una aplicación de datos.

Si hacemos una comparación entre Data Bricks y Snowflake, queda claro que Data Bricks es fácil de usar y procesa datos.

Protección de Datos

El viaje en el tiempo y la función de seguridad son dos características únicas de Snowflake. La función de viaje en el tiempo de Snowflake mantiene los datos en un estado anterior a la actualización. Mientras que los clientes empresariales pueden elegir un período de hasta 90 días, el viaje en el tiempo a menudo se limita a un día. Las bases de datos, los esquemas y las tablas pueden utilizar esta capacidad. Cuando expira el período de retención del viaje en el tiempo, comienza un período de seguridad de 7 días diseñado para proteger y restaurar los datos anteriores.

Los data bricks funcionan como la función de viaje en el tiempo de Snowflake, al igual que Delta Lakes. Los datos almacenados en Delta Lake se versionan automáticamente, lo que permite a los usuarios recuperar versiones anteriores de los datos para uso futuro.

Los data bricks se ejecutan en Spark y, debido a que Spark está construido sobre almacenamiento a nivel de objeto, los data bricks nunca almacenan ningún dato. Esta es una de sus principales ventajas. También demuestra que los data bricks pueden manejar casos de uso de sistemas locales.

Seguridad

• Snowflake controla automáticamente todos los datos.
• Toda la comunicación entre el plano de control y el plano de datos se realiza dentro de la red privada del proveedor de la nube, y todos los datos almacenados dentro de los data bricks están seguros.
• Ambas opciones ofrecen control de acceso basado en roles (RBAC). Snowflake y Data Bricks cumplen con múltiples leyes y certificaciones, incluyendo SOC 2 Tipo II, ISO 27001, HIPAA y GDPR. Sin embargo, Data Bricks funciona sobre almacenamiento a nivel de objeto como AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, etc. A diferencia de Snowflake, no tiene una capa de almacenamiento.

Rendimiento

Es difícil comparar Snowflake y Data Bricks en cuanto a rendimiento.

En el caso de una comparación directa, Snowflake y Data Bricks admiten casos de uso ligeramente diferentes y no son superiores a los demás.

Snowflake puede ser una opción preferida porque optimiza todo el almacenamiento para acceder a los datos en el momento de la ingestión.

Casos de uso

• Los casos de uso de BI y SQL son bien compatibles con Data Bricks y Snowflake.
• Snowflake proporciona controladores JDBC y ODBC que son fáciles de integrar con otro software.
• Dado que los usuarios no necesitan administrar el programa, es popular por sus casos de uso en BI y negocios que eligen una plataforma de análisis sencilla.
• Por su parte, Delta Lake, de código abierto y lanzado por Data Bricks, agrega una capa adicional de estabilidad a su lago de datos. Los usuarios pueden enviar consultas SQL a Delta Lake con un excelente rendimiento.
• Dada su variedad y tecnología avanzada, Data Bricks es conocido por sus casos de uso que minimizan la dependencia de proveedores, son más adecuados para cargas de trabajo de ML y admiten a los gigantes tecnológicos.

Resultado

Las mejores herramientas de análisis de datos incluyen Snowflake y Data Bricks.

Cada una tiene ventajas y desventajas. Los patrones de uso, los volúmenes de datos, las cargas de trabajo y la estrategia de datos entran en juego al decidir qué plataforma es ideal para su negocio.

Snowflake es más adecuado para personas que tienen experiencia con SQL y para la manipulación y análisis de datos en general.

Las cargas de trabajo de streaming, ML, IA y ciencia de datos son más adecuadas para Data Bricks debido a su motor Spark, que admite el uso de múltiples lenguajes.

Para ponerse al día con otros lenguajes, Snowflake ha introducido soporte para Python, Java y Scala.

Algunos afirman que Snowflake reduce el almacenamiento durante la ingestión, por lo que es mejor para consultas interactivas. Además, se destaca en la generación de informes y paneles de control y en la gestión de cargas de trabajo de BI. En cuanto a la administración de datos, tiene un buen rendimiento.

Sin embargo, algunos usuarios han señalado que sufre con grandes cantidades de datos, similar a lo que se ve en las aplicaciones de streaming. La victoria de Snowflake en competencia directa se basa en sus habilidades de almacenamiento de datos.

Sin embargo, Data Bricks no es realmente un almacén de datos. Su plataforma de datos es más completa y tiene capacidades superiores de ELT, ciencia de datos y aprendizaje automático en comparación con Snowflake.

Los usuarios no controlan el costo del almacenamiento de objetos administrado donde almacenan sus datos. Las filtraciones de datos y el procesamiento de datos son temas importantes.

Sin embargo, está dirigido específicamente a científicos de datos y analistas altamente capacitados.

Finalmente, el éxito de Data Bricks es para una audiencia técnica. Tanto los usuarios con conocimientos técnicos como los no técnicos pueden usar fácilmente Snowflake.

Casi todas las características de gestión de datos que ofrece Snowflake están disponibles a través de Data Bricks y más. Pero es más difícil de hacer, implica una curva de aprendizaje más alta y requiere más mantenimiento.

Sin embargo, puede manejar una gama mucho más amplia de cargas de trabajo de datos y lenguajes. Y aquellos familiarizados con Apache Spark se sentirán atraídos hacia Data bricks.

Snowflake es ideal para usuarios que desean instalar rápidamente un buen almacén de datos y plataforma de análisis sin complicarse con la configuración, los detalles de la ciencia de datos o la configuración manual.

Tampoco afirma que Snowflake sea una herramienta sencilla para nuevos usuarios. Absolutamente no.

No es tan avanzado como Data bricks. Esa plataforma es más adecuada para ingeniería de datos compleja, ETL, ciencia de datos y aplicaciones de transmisión.

Snowflake es un almacén de datos para análisis que almacena datos de producción. Además, es beneficioso para las personas que desean comenzar de forma pequeña y aumentar gradualmente, así como para principiantes.

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