最近データ サイエンスに手を出したことがある方は、Snowflake と Databricks について、またそれらがどのように比較されているかについて聞いたことがあるかもしれません。
これらのツールが何であるか、どのツールを使用する必要があるかが正確にわからない場合は、ここが正しい場所です。この記事では、それらが何であるかを説明し、比較し、最適に機能するユースケースに応じてそれぞれを推奨します。
データブリックスとは何ですか?
Databricks は 、Apache Spark を拡張する包括的なデータ プラットフォームです。 Apache Spark の作成者によって作成され、HSBC や Amazon などの大手企業によって使用されています。
Databricks はプラットフォームとして、Apache Spark、Delta Lake、MLFlow と連携する手段を提供し、クライアントが機械学習目的でデータをクリーンアップ、保存、視覚化、使用できるようにします。
これはオープンソース ソフトウェアですが、クラウドベースのマネージド オプションをサブスクリプション サービスとして利用できます。 Snowflake と同様に、データ ウェアハウスとデータ レイクの利点を組み合わせたレイクハウス アーキテクチャに従っています。
こちらもお読みください: データ レイクとデータ ウェアハウス: 違いは何ですか?
スノーフレークとは何ですか？
Snowflake は 、クラウドベースのデータ ウェアハウジング システムです。これは従量課金制のサービスとして実行され、使用したリソースに対して料金が請求されます。
Snowflake のセールス ポイントの 1 つは、コンピューティングとストレージの請求が分離されていることです。これは、大量のストレージを必要とするがコンピューティングはほとんど必要としない企業が、必要のないコンピューティング能力にお金を支払う必要がないことを意味します。
このプラットフォームには、クラウド上でネイティブに実行するように設計されたカスタム SQL クエリ エンジンも含まれています。 Snowflake は、Google Cloud、Amazon AWS、Microsoft Azure などの人気のクラウド プロバイダー上で実行されます。
Snowflake と Databricks の類似点
Databricks と Snowflake はどちらもデータ レイクハウスです。データ ウェアハウスとデータ レイクの機能を組み合わせて、データ ストレージとコンピューティングの両方の長所を提供します。
ストレージとコンピューティングのオプションが分離されているため、独立して拡張可能です。両方の製品を使用して、レポートと分析用のダッシュボードを作成できます。
Snowflake と Databricks の違い
| 側面 | データブリック | スノーフレーク |
| 建築 |
Databricks は 2 層アーキテクチャを使用します。最下層はデータ プレーンです。この層の主な役割は、データを保存して処理することです。
ストレージは、クラウド ストレージ (AWS S3 または Azure Blob Storage) の上にある Databricks ファイル システム レイヤーによって処理されます。 Apache Spark によって管理されるクラスターが処理を処理します。最上層はコントロール プレーン層です。このレイヤーには、ワークスペース構成ファイルと Notebook コマンドが含まれています。 |
Snowflake のアーキテクチャは 3 つの層があると考えることができます。基本層にはデータ ストレージ層があります。ここにデータが存在します。
クエリ処理層は中間層です。この層は「仮想倉庫」で構成されています。これらの仮想ウェアハウスは、クエリを計算するさまざまな計算ノードの独立した計算クラスターです。 最上位層はクラウド サービスで構成されます。これらのサービスは、Snowflake の他の部分を管理し、統合します。これらは、認証、インフラストラクチャ管理、メタデータ管理、アクセス制御などの機能を処理します。 |
| スケーラビリティ | Databricks は、クラスターにワーカーを追加する一方で、十分に活用されていないクラスターのワーカーを減らすことで、負荷に基づいて自動的にスケーリングします。これにより、ワークロードが迅速に実行されます。 |
Snowflake は、コンピューティング リソースを自動的にスケールアップまたはスケールダウンして、データの読み込み、統合、分析などのさまざまなデータ タスクを実行します。
ノード サイズは変更できませんが、クラスターのサイズは最大 128 ノードまで簡単に変更できます。 さらに、Snowflake は、1 つのクラスターが過剰になった場合に追加のコンピューティング クラスターを自動的に提供し、2 つのクラスター間の負荷のバランスをとります。 ストレージと計算リソースは独立して拡張されます。 |
| 安全 |
Databricks を使用すると、クラウド プロバイダーで Virtual Private Cloud を作成し、Databricks プラットフォームを実行できます。これにより、クラウド プロバイダーからのアクセスをより詳細に制御および管理できるようになります。
さらに、Databricks を使用して、ネットワーク アクセス制御を通じてクラウド リソースへのパブリック アクセスを管理できます。 セキュリティを強化するために、暗号化キーを作成および管理することもできます。 API アクセスの場合、パーソナル アクセス トークンを作成、管理、使用できます。 |
Snowflake は、Databricks と同様のセキュリティ製品を提供します。これには、IP フィルターとブロックリストによるネットワーク アクセスの管理、誰かがログアウトし忘れた場合のアイドル ユーザー セッション タイムアウトの設定、ローテーション キーによる強力な暗号化 (AES) の使用、データとオブジェクトへのロールベースのアクセス制御、サインイン時の多要素認証が含まれます。フェデレーテッド認証によるシングル サインオン。 |
| ストレージ |
Databricks はデータを任意の形式で保存します。 Databricks プラットフォームは主にデータ処理層とアプリケーション層に焦点を当てています。
その結果、データはクラウドでもオンプレミスでもどこにでも置くことができます。 |
Snowflake はデータを半構造化形式で保存します。ストレージに関しては、Snowflake がデータ層を管理し、Amazon Web Services または Microsoft Azure にデータを保存します。 |
| 統合 | Databricks は、データ取得のための最も一般的な統合と統合されています。 | Snowflake は、これらの一般的なデータ取得統合とも統合されています。 Snowflake は古いツールであり、これまでほとんどのツールが Snowflake 用に構築されてきました。 |
Databricks の使用例
Databricks は、予測分析や推奨エンジンなどのデータ サイエンスや機械学習のタスクを実行する場合に最も役立ちます。拡張可能で微調整できるため、大規模なデータ ワークロードを処理する企業に推奨されます。データ、分析、AI を処理するための 1 つのプラットフォームを提供します。
Snowflake の使用例
Snowflake はビジネス インテリジェンスに最適です。これには、データ分析のための SQL の使用、データに関するレポート作成、ビジュアル ダッシュボードの作成が含まれます。データ変換に適しています。機械学習機能は、Snowpark などの追加ツールを介してのみ利用できます。
最後の言葉
どちらのプラットフォームにもそれぞれの強みがあり、異なる機能セットがあります。このガイドに基づいて、戦略、データ ワークロード、ボリューム、ニーズに合ったプラットフォームを選択することが容易になるはずです。ほとんどのことと同様、正解も不正解もありません。自分にとって最も効果的な答えが 1 つだけあります。
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