Wer sich in letzter Zeit mit dem Thema Datenwissenschaft auseinandergesetzt hat, ist möglicherweise auf die Namen Snowflake und Databricks gestoßen und hat sich gefragt, wie sie im Vergleich zueinander abschneiden.
Wenn Sie unsicher sind, was diese Tools genau leisten und welches für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist, dann sind Sie hier genau richtig. Dieser Artikel beleuchtet die Funktionen beider Plattformen, vergleicht sie miteinander und gibt Empfehlungen für die jeweiligen Einsatzgebiete, in denen sie ihre Stärken am besten ausspielen können.
Was verbirgt sich hinter Databricks?
Databricks präsentiert sich als eine umfassende Datenplattform, die auf Apache Spark aufbaut. Sie wurde von den Entwicklern von Apache Spark ins Leben gerufen und wird von zahlreichen renommierten Unternehmen wie HSBC oder Amazon eingesetzt.
Als Plattform ermöglicht Databricks die Zusammenarbeit mit Apache Spark, Delta Lake und MLflow. Ziel ist es, Kunden bei der Aufbereitung, Speicherung, Visualisierung und Nutzung von Daten für maschinelles Lernen zu unterstützen.
Es handelt sich um eine Open-Source-Software, die jedoch auch als Cloud-basierter Abonnementdienst angeboten wird. Analog zu Snowflake folgt auch Databricks der Lakehouse-Architektur, die die Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes vereint.
Lesen Sie auch: Data Lake vs. Data Warehouse: Wo liegen die Unterschiede?
Was ist Snowflake?
Snowflake ist ein Cloud-basiertes Data-Warehousing-System, das als Pay-per-Use-Dienst genutzt wird. Die Kosten richten sich nach den tatsächlich in Anspruch genommenen Ressourcen.
Ein zentrales Verkaufsargument von Snowflake ist die separate Abrechnung von Rechenleistung und Speicher. Dies ermöglicht es Unternehmen mit großem Speicherbedarf, aber geringer Rechenleistung, Kosten zu sparen, da nur die tatsächlich genutzte Rechenkapazität berechnet wird.
Die Plattform beinhaltet eine eigens entwickelte SQL-Abfrage-Engine, die für den nativen Betrieb in der Cloud konzipiert wurde. Snowflake ist bei den großen Cloud-Anbietern Google Cloud, Amazon AWS und Microsoft Azure verfügbar.
Gemeinsamkeiten von Snowflake und Databricks
Sowohl Databricks als auch Snowflake sind als Data Lakehouses konzipiert. Sie kombinieren die Funktionalitäten von Data Warehouses und Data Lakes, um die Vorteile beider Welten in Bezug auf Datenspeicherung und -verarbeitung zu bieten.
Beide Plattformen entkoppeln Speicher- und Rechenoptionen und ermöglichen so eine unabhängige Skalierung. Sie können beide Produkte nutzen, um Dashboards für Reporting und Analysen zu erstellen.
Unterschiede zwischen Snowflake und Databricks
| Aspekt | Databricks | Snowflake |
| Architektur | Databricks nutzt eine zweischichtige Architektur. Die unterste Ebene ist die Datenebene, die für die Speicherung und Verarbeitung von Daten verantwortlich ist. Der Speicher wird über die Databricks-Dateisystemebene verwaltet, die sich im Cloudspeicher befindet (z.B. AWS S3 oder Azure Blob Storage). Die Verarbeitung erfolgt über einen von Apache Spark verwalteten Cluster. Die oberste Ebene ist die Steuerungsebene, die Arbeitsbereichskonfigurationsdateien und Notebook-Befehle enthält. | Snowflake ist durch eine dreischichtige Architektur gekennzeichnet. Die Basisschicht ist die Datenspeicherschicht, in der die Daten physisch abgelegt sind. Die Abfrageverarbeitungsschicht bildet die mittlere Ebene. Sie besteht aus sogenannten „virtuellen Warehouses“, die unabhängige Compute-Cluster mit verschiedenen Rechenknoten sind. Die oberste Schicht bilden die Cloud-Services. Diese Dienste steuern und verwalten die anderen Komponenten von Snowflake, beispielsweise Authentifizierung, Infrastrukturmanagement, Metadatenverwaltung und Zugriffskontrolle. Dies gewährleistet eine effiziente Ausführung der Arbeitslasten. Snowflake skaliert Rechenressourcen automatisch nach Bedarf für verschiedene Aufgaben wie das Laden, Integrieren oder Analysieren von Daten. Cluster lassen sich problemlos auf bis zu 128 Knoten skalieren. Darüber hinaus kann Snowflake automatisch zusätzliche Compute-Cluster bereitstellen und die Last zwischen den Clustern ausgleichen. Speicher- und Rechenressourcen werden unabhängig voneinander skaliert. |
| Sicherheit | Mit Databricks können Sie in Zusammenarbeit mit Ihrem Cloud-Anbieter eine Virtual Private Cloud einrichten, um Ihre Databricks-Plattform zu betreiben. Dies ermöglicht eine bessere Kontrolle und Verwaltung des Zugriffs durch Ihren Cloud-Anbieter. Zudem können Sie mit Databricks den öffentlichen Zugriff auf Cloudressourcen über die Netzwerkzugriffssteuerung verwalten. Verschlüsselungsschlüssel können für zusätzliche Sicherheit erstellt und verwaltet werden. Für den API-Zugriff können persönliche Zugriffstoken generiert, verwaltet und verwendet werden. | Snowflake bietet ähnliche Sicherheitsmaßnahmen wie Databricks, darunter die Verwaltung des Netzwerkzugriffs über IP-Filter und Sperrlisten, das Festlegen von Zeitüberschreitungen für Benutzersitzungen im Leerlauf, die Verwendung starker Verschlüsselung (AES) mit rotierten Schlüsseln, eine rollenbasierte Zugriffskontrolle auf Daten und Objekte, eine mehrstufige Authentifizierung beim Login und Single Sign-On durch föderierte Authentifizierung. |
| Speicher | Databricks speichert Daten in beliebigen Formaten. Die Databricks-Plattform konzentriert sich vorrangig auf die Datenverarbeitungs- und Anwendungsebenen. Ihre Daten können sich somit überall befinden – in der Cloud oder lokal. | Snowflake speichert Daten in einem semistrukturierten Format. Snowflake verwaltet seine Datenschicht selbst und speichert Daten entweder bei Amazon Web Services oder Microsoft Azure. |
| Integrationen | Databricks lässt sich in gängige Tools zur Datenerfassung integrieren. | Snowflake lässt sich ebenfalls in diese populären Datenerfassungsintegrationen einbinden. Aufgrund seines längeren Bestehens wurden in der Vergangenheit jedoch die meisten Tools für Snowflake entwickelt. |
Anwendungsfälle für Databricks
Databricks erweist sich als besonders nützlich bei Aufgaben im Bereich Data Science und Machine Learning, wie beispielsweise Predictive Analytics und der Entwicklung von Empfehlungssystemen. Aufgrund seiner Erweiterbarkeit und Feinabstimmungsmöglichkeiten eignet es sich gut für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten. Es stellt eine Plattform für die Verarbeitung von Daten, Analysen und KI zur Verfügung.
Anwendungsfälle für Snowflake
Snowflake ist optimal für Business-Intelligence-Anwendungen. Dazu gehören Datenanalysen mit SQL, das Erstellen von Berichten und die Entwicklung visueller Dashboards. Es ist gut geeignet für die Datentransformation. Machine-Learning-Funktionen sind nur über zusätzliche Tools wie Snowpark zugänglich.
Abschließende Gedanken
Beide Plattformen besitzen ihre jeweiligen Stärken und unterschiedlichen Funktionsumfänge. Anhand dieses Leitfadens sollte es einfacher sein, die Plattform auszuwählen, die am besten zu Ihrer Strategie, Ihren Daten-Workloads, Ihrem Datenvolumen und Ihren Anforderungen passt. Wie so oft gibt es keine eindeutig richtige oder falsche Antwort, sondern nur eine Lösung, die für Ihre speziellen Bedürfnisse am geeignetsten ist.
Lesen Sie als Nächstes interessante Ressourcen zum Thema Big Data und Hadoop.