مقارنة DataBricks ندفة الثلج – الخيار الأفضل في عام 2023؟

إذا كنت قد انخرطت في علم البيانات في الآونة الأخيرة ، فربما تكون قد سمعت عن Snowflake و Databricks وكيف يقارنون ببعضهم البعض.

إذا لم تكن متأكدًا بالضبط من ماهية هذه الأدوات وأيها يجب أن تستخدمه ، فأنت في المكان الصحيح. ستغطي هذه المقالة ما هي عليه ، ومقارنتها والتوصية بكل منها لحالة الاستخدام التي تعمل بشكل أفضل.

ما هو Databricks؟

Databricks هي منصة بيانات شاملة تعمل على توسيع Apache Spark. تم إنشاؤه من قبل مطوري Apache Spark واستخدامه من قبل بعض أكبر الشركات مثل HSBC و Amazon وما إلى ذلك.

كمنصة ، توفر Databricks وسيلة للعمل مع Apache Spark و Delta Lake و MLFlow لمساعدة العملاء على تنظيف البيانات وتخزينها وتصورها واستخدامها لأغراض التعلم الآلي.

إنه برنامج مفتوح المصدر ، ولكن يتوفر خيار مُدار قائم على السحابة كخدمة اشتراك. مثل Snowflake ، فهي تتبع بنية Lakehouse التي تجمع بين مزايا مستودعات البيانات وبحيرات البيانات.

اقرأ أيضًا: Data Lake مقابل Data Warehouse: ما هي الاختلافات؟

ما هي ندفة الثلج؟

Snowflake هو نظام تخزين بيانات قائم على السحابة. يتم تشغيلها كخدمة الدفع لكل استخدام حيث يتم محاسبتك على الموارد التي تستخدمها.

إحدى نقاط بيع Snowflake هي فصل فواتير الحوسبة والتخزين. هذا يعني أن الشركات التي تتطلب الكثير من التخزين ولكن القليل من الحوسبة لا يتعين عليها دفع ثمن القوة الحاسوبية التي لا تحتاجها.

يشتمل النظام الأساسي أيضًا على محرك استعلام SQL مخصص مصمم للتشغيل محليًا على السحابة. تعمل Snowflake على رأس موفري السحابة المشهورين: Google Cloud و Amazon AWS و Microsoft Azure.

أوجه التشابه بين Snowflake و Databricks

كل من Databricks و Snowflake عبارة عن مستودعات بيانات. فهي تجمع بين ميزات مستودعات البيانات وبحيرات البيانات لتوفير أفضل ما في العالمين في تخزين البيانات والحوسبة.

إنهم يفصلون بين خيارات التخزين والحوسبة الخاصة بهم ، بحيث تكون قابلة للتطوير بشكل مستقل. يمكنك استخدام كلا المنتجين لإنشاء لوحات معلومات لإعداد التقارير والتحليلات.

الاختلافات بين ندفة الثلج و Databricks

AspectDatabricksSnowflake الهندسة المعمارية يستخدم Databricks بنية من طبقتين. الطبقة السفلية هي طبقة البيانات. المسؤولية الأساسية لهذه الطبقة هي تخزين ومعالجة البيانات الخاصة بك.
تتم معالجة التخزين بواسطة طبقة نظام ملفات Databricks الموجودة أعلى التخزين السحابي – إما AWS S3 أو Azure Blob Storage.
تقوم مجموعة يديرها Apache Spark بمعالجة المعالجة. الطبقة العليا هي طبقة Control Plane. تحتوي هذه الطبقة على ملفات تكوين مساحة العمل وأوامر Notebook. يمكن اعتبار بنية Snowflake على أنها تحتوي على ثلاث طبقات. في الطبقة الأساسية هي طبقة تخزين البيانات. هذا هو المكان الذي توجد فيه البيانات.
طبقة معالجة الاستعلام هي الطبقة الوسطى. تتكون هذه الطبقة من “مستودعات افتراضية”. هذه المستودعات الافتراضية عبارة عن مجموعات حسابية مستقلة من عقد حوسبة مختلفة تحسب الاستعلامات.
تتكون الطبقة العليا من الخدمات السحابية. تدير هذه الخدمات وتجمع الأجزاء الأخرى من Snowflake. يتعاملون مع وظائف مثل المصادقة ، وإدارة البنية التحتية ، وإدارة البيانات الوصفية ، والتحكم في الوصول. هذا يضمن أن أعباء العمل تعمل بسرعة. يقوم برنامج Snowflake تلقائيًا بزيادة أو تقليل موارد الحوسبة لأداء مهام بيانات مختلفة مثل تحميل البيانات أو دمجها أو تحليلها.
بينما لا يمكن تغيير أحجام العقد ، يمكن بسهولة تغيير حجم المجموعات حتى 128 عقدة.
بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Snowflake تلقائيًا مجموعات حسابية إضافية عندما تغمر مجموعة واحدة وتوازن الحمل بين المجموعتين.
تتوسع موارد التخزين والحاسوب بشكل مستقل. SecurityWith Databricks ، يمكنك إنشاء Virtual Private Cloud مع موفر السحابة الخاص بك لتشغيل منصة Databricks الخاصة بك. يتيح لك هذا مزيدًا من التحكم وإدارة الوصول من مزود السحابة الخاص بك.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك استخدام Databricks لإدارة الوصول العام إلى موارد السحابة من خلال التحكم في الوصول إلى الشبكة.
يمكنك أيضًا إنشاء مفاتيح التشفير وإدارتها لمزيد من الأمان. للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات ، يمكنك إنشاء وإدارة واستخدام رموز الوصول الشخصية. تقدم Snowflake عروض أمان مماثلة لتلك الموجودة في Databricks. يتضمن ذلك إدارة الوصول إلى الشبكة من خلال عوامل تصفية وقوائم حظر IP ، وتعيين مهلات جلسة المستخدم الخاملة عندما ينسى شخص ما تسجيل الخروج ، واستخدام التشفير القوي (AES) مع المفاتيح المستديرة ، والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار إلى البيانات والكائنات ، والمصادقة متعددة العوامل عند تسجيل الدخول وتسجيل الدخول الأحادي من خلال المصادقة الموحدة. يقوم StorageDatabricks بتخزين البيانات بأي تنسيق. تركز منصة Databricks في الغالب على معالجة البيانات وطبقات التطبيق.
نتيجة لذلك ، يمكن أن توجد بياناتك في أي مكان – على السحابة أو في مكان العمل. يقوم Snowflake بتخزين البيانات بتنسيق شبه منظم. للتخزين ، يدير Snowflake طبقة البيانات الخاصة به ويخزن البيانات إما في Amazon Web Services أو Microsoft Azure. عمليات التكامل تتكامل Databricks مع عمليات الدمج الأكثر شيوعًا للحصول على البيانات. يتكامل Snowflake أيضًا مع عمليات تكامل اكتساب البيانات الشائعة. لكون ندفة الثلج الأداة الأقدم ، فقد تم تصميم معظم الأدوات لها تاريخيًا.

حالات الاستخدام لأجهزة Databricks

تعتبر Databricks مفيدة للغاية عند تنفيذ مهام علوم البيانات والتعلم الآلي مثل التحليلات التنبؤية ومحركات التوصية. نظرًا لأنه قابل للتوسعة ويمكن ضبطه بدقة ، يوصى به للشركات التي تتعامل مع أعباء عمل البيانات الأكبر. يوفر منصة واحدة للتعامل مع البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي.

حالات الاستخدام لندفة الثلج

أفضل استخدام لندفة الثلج هو ذكاء الأعمال. يتضمن ذلك استخدام SQL لتحليل البيانات ، وإعداد التقارير عن البيانات ، وإنشاء لوحات المعلومات المرئية. إنه جيد لتحويل البيانات. لا تتوفر إمكانات التعلم الآلي إلا من خلال أدوات إضافية مثل Snowpark.

الكلمات الأخيرة

كلا النظامين لهما نقاط قوتهما ومجموعات ميزات مختلفة. استنادًا إلى هذا الدليل ، يجب أن يكون من الأسهل اختيار نظام أساسي يناسب استراتيجيتك وعبء عمل البيانات والأحجام والاحتياجات. مثل معظم الأشياء ، لا توجد إجابة صحيحة أو خاطئة ، فقط الإجابة التي تناسبك.

بعد ذلك ، تحقق من الموارد الجيدة لتعلم البيانات الضخمة و Hadoop.