雪花 vs. 数据脑 竞争打造最佳云数据平台
Snowflake vs. DataBrain Competition to build the best cloud data platform
在商业世界中，比较Snowflake和Data Bricks是很重要的，因为它提高了数据分析和业务管理。组织、公司和企业需要一种策略，将所有要分析的数据汇集到一个地方。
基于云的数据系统Snowflake和Data Bricks是行业领先者。然而，了解哪种数据平台最适合您的公司是很重要的。
Snowflake和Data Bricks都提供了业务应用所需的数量、速度和质量，但存在一些差异和一些相似之处。
Apache Spark的创始人创建了企业软件Business Database。它以在一个湖屋架构中使用数据湖和数据仓库的方面而闻名。数据仓库业务Snowflake提供基于云的存储，并以较少的困难提供服务。它提供对数据的安全访问，并需要最少的维护。
在本文中，您将得到Snowflake和Data Bricks之间的详细比较。在这里，您将了解每个产品的优点，以便决定哪个对您的公司或业务最好。让我们开始并看一下它们的介绍：
Snowflake是什么？
Snowflake是一个完全托管的服务，提供了无限的工作负载，用于简单的数据集成、加载、分析和共享。
数据湖、数据工程、数据应用开发、数据科学和安全性以及共享数据是其典型用途。
Snowflake自然地分离了计算和存储。借助这种架构，您可以让用户的数据工作负载访问数据副本，而不会对性能产生负面影响。
它使您能够在多个位置和云中运行您的数据解决方案。
它提供了许多与许多Snowflake用户进行交互的选项，并共享数据集和数据服务。
功能
决策驱动的数据
借助Snowflakes的帮助，您可以消除数据存储，并使企业中的每个人都能够获得有用的洞察力。建立合作伙伴关系、优化定价、降低成本和增加销售是很重要的。
提高分析速度和质量
通过从每夜批量加载切换到实时数据流，您可以通过Snowflake加强分析流程。您可以使业务安全地控制对数据仓库的访问，并提高分析工作的质量。
改进数据交换
您可以使用Snowflake创建自己的数据交换。它允许安全传输实时和受监管的数据。它与合作伙伴、客户和其他商人建立强大的数据连接。它使您能够全面了解客户，并提供有关客户特征、兴趣、职业和其他有用信息的信息。
有用的产品和用户体验
使用Snowflake，您可以了解用户行为和产品。您可以使用整个数据集来满足客户需求，扩大产品线并推动数据科学。
更好的安全性
合规和网络安全数据可以集中存储在安全数据湖中。Snowflake Data Lakes可以保证快速的事件响应。它将大量的日志数据聚合到一个地方，帮助快速获取事件的完整图像。它将半结构化日志和结构化企业数据合并到一个数据湖中。通过Snowflake，您可以在导入数据后轻松编辑或更改数据。
数据盒子是什么？
Apache Spark为基于云的数据平台Data Bricks提供支持。它专注于大数据分析和协作。
您可以为此提供完整的数据科学工作区。业务分析师、数据科学家和数据工程师使用Data bricks的机器学习运行时、可控制的ML流和协作笔记本进行交流。
Data Frames和Spark SQL库使您能够处理存储在Data Bricks中的结构化数据。除了创建人工智能外，Data bricks还有助于从现有数据中得出结论。
Data Bricks提供了许多库和机器学习，包括TensorFlow、PyTorch等，用于构建和训练机器学习模型。
许多商业客户使用Data Bricks在医疗保健、媒体娱乐、金融、零售等许多行业中完成不同的生产过程。
功能
Delta Lake
Data Bricks是一个开源的事务性存储层，旨在用于数据生命周期。该层用于为现有的数据湖提供数据可靠性。
交互式笔记本
如果你有合适的语言和工具，你可以快速访问你的数据。你可以轻松地分析它并与他人一起构建模型。你可以分享新鲜和有用的见解。Scala、R、SQL和Python只是Data Bricks支持的几种语言。
机器学习
Data Bricks让您可以访问预配置的机器学习环境，并提供对TensorFlow、Scikit-Learn和PyTorch的访问。您可以共享和监控实验，管理模型，并从单个中央存储库中复制运行。
改进的Spark引擎
Data Bricks为您提供最新版本的Apache Spark。如果您可以访问多个云服务提供商，您可以快速设置集群并构建托管的Apache Spark环境。集群可以使用Data Bricks进行调优。无需进行持续的监视和性能维护。
Snowflake和Data Bricks的区别
架构
Snowflake是一个基于ANSI SQL的无服务器系统，完全分离存储和计算处理层。
- 在Snowflake中，每个虚拟仓库使用大规模并行处理（MPP）来执行查询。
- Snowflake使用微型分区来在云中存储以压缩的列格式组织的内部数据。Snowflake维护数据管理的各个方面，包括文件大小、压缩、结构、元数据、统计信息和其他对用户不可见且仅对SQL查询可见的项目。
- 虚拟仓库是由许多MPP节点组成的计算集群，用于在Snowflake内执行所有处理。
- Snowflake和Data Bricks都是SaaS解决方案。但是，Data Bricks与构建在Spark上的解决方案有很大的不同。
- 名为Spark的多语言引擎可以部署在云中，基于单个节点或集群。Data Bricks目前使用AWS、GCP和Azure，以及Snowflake。
- 它的结构由控制平面和数据平面组成。所有处理的数据驻留在数据平面，而由Data Bricks Serverless Computing管理的所有后端服务驻留在控制平面中。
- 无服务器计算使管理员能够创建完全由Data Bricks管理的无服务器SQL端点，并提供即时计算。
- 虽然大多数其他Data Bricks计算的计算资源在云帐户或传统数据平面内共享，但这些资源在无服务器数据平面内共享。
Data Bricks的架构由几个主要部分组成：
- Data Bricks Delta Lake
- Data Bricks Delta Engine
- ML Flow
数据结构
使用Snowflake，我们可以保存半结构化和结构化文件，而无需在导入到EDW之前使用ETL工具对数据进行排序。
Snowflake在收集数据时立即将其转换为结构化形式。与数据湖不同，Snowflake在您加载和交互数据之前不需要您对非结构化数据进行结构化。您还可以使用Data Bricks作为ETL工具对非结构化数据进行结构化，以便可以用于其他方式，如Snowflake。
在Data Bricks和Snowflake之间的辩论中，Data Bricks在数据结构方面占据主导地位。
数据所有权
Snowflake具有独立的处理和存储层，使其能够在云上独立增长。Snowflake使用基于角色的访问控制（RBAC）技术来保护数据和机器资源的访问。Data Bricks的数据处理和存储层完全解耦，不像Snowflake中的解耦层。用户可以将数据放在任何地方的任何格式中，Data Bricks会高效处理，因为它主要是一个数据应用程序。
如果我们对比Data Bricks和Snowflake，我们可以清楚地看到Data Bricks易于使用和处理数据。
数据保护
时间旅行和故障安全是Snowflake的两个独特功能。 Snowflake的时间旅行功能可以保持更新之前的数据状态。虽然企业客户可以选择长达90天的时间段，但时间旅行通常限于一天。数据库、模式和表都可以使用这个功能。当时间旅行保留期到期后，将开始一个为期7天的故障安全期，旨在保护和恢复先前的数据。
Data bricks的工作方式类似于Snowflake的时间旅行功能，也包括Delta Lakes。存储在Delta Lake中的数据会自动进行版本控制，允许用户检索以前的数据版本以供将来使用。
Data bricks运行在Spark上，因为Spark是建立在对象级存储之上的，所以Data bricks从不存储任何数据。这是它的主要优势之一。它还表明Data bricks可以处理本地系统的使用案例。
安全性
- Snowflake自动控制所有数据。
- 控制平面和数据平面之间的所有通信都在云提供商的私有网络内进行，并且存储在数据 bricks 中的所有数据都是安全的。
- 这两个选项都提供了基于角色的访问控制（RBAC）。Snowflake和Data bricks遵守多个法律和认证标准，包括SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA和GDPR。然而，Data bricks是建立在AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage等对象级存储之上的。与Snowflake不同，它没有存储层。
性能
很难从性能角度比较Snowflake和Data bricks。
在面对面的比较中，Snowflake和Data bricks支持略有不同的使用案例，并没有一个优于其他的。
Snowflake可能是首选的选项，因为它优化了所有的存储，以便在数据摄取时访问数据。
使用案例
- Data bricks和Snowflake都很好地支持BI和SQL使用案例。
- Snowflake提供了易于与其他软件集成的JDBC和ODBC驱动程序。
- 鉴于用户不需要管理程序，它在BI和选择简单的分析平台的业务使用案例中很受欢迎。
- Data bricks发布的开源Delta Lake为其数据湖增加了额外的稳定性。用户可以使用卓越的性能向Delta Lake发送SQL查询。
- 由于其多样性和先进技术，Data bricks以最小化供应商锁定、更适合机器学习工作负载和支持技术巨头的使用案例而闻名。
结果
最好的数据分析工具包括Snowflake和Data bricks。
每个工具都有优点和缺点。在决定哪个平台最适合您的业务时，需要考虑使用模式、数据量、工作负载和数据策略。
Snowflake最适合具有SQL经验的人，用于一般数据处理和分析。
流式处理、机器学习、人工智能和数据科学工作负载更适合Data bricks，因为它的Spark引擎支持多种语言的使用。
为了赶上其他语言，Snowflake已经引入了对Python、Java和Scala的支持。
有人声称Snowflake在摄取过程中减少了存储空间，因此对于交互式查询更好。此外，它在生成报告和仪表盘以及管理BI工作负载方面表现出色。在数据仓库方面，它的性能也很好。
然而，一些用户指出它在处理大量数据时存在问题，类似于流式应用中所见到的问题。Snowflake在直接竞争中的胜利基于数据仓库技能。
然而，Data bricks实际上并不是一个数据仓库。它的数据平台更加全面，具有比Snowflake更优秀的ELT、数据科学和机器学习能力。
用户无法控制存储数据的托管对象存储的成本。数据泄漏和数据处理是重要的议题。
然而，它专门针对数据科学家和高技能分析师。
最后，Data bricks对技术观众的成功。既精通技术又不精通技术的用户都可以轻松使用Snowflake。
Snowflake提供的几乎所有数据管理功能都可以通过Data bricks实现，而且还有更多功能。但是这更加困难、学习曲线更陡峭，需要更多的维护工作。
然而，它可以处理更大范围的数据工作负载和语言。熟悉Apache Spark的人会倾向于使用Data bricks。
Snowflake非常适合那些想要快速安装一个好的数据仓库和分析平台，而不想被设置、数据科学细节或手动设置所困扰的用户。
它也不声称Snowflake是一个适合新用户的简单工具。绝对不是。
它不像Data bricks那样先进。那个平台更适合复杂的数据工程、ETL、数据科学和流媒体应用。
Snowflake是一个用于分析的数据仓库，用于存储生产数据。此外，它对于想要从小规模开始逐步扩大的个人以及初学者来说非常有益。
