DataBricks vs Snowflake – Le meilleur choix en 2023 ?
Si votre parcours vous a mené vers l'exploration de la science des données, vous avez probablement entendu parler de Snowflake et de Databricks et de la manière dont ils se positionnent l'un par rapport à l'autre.
Si les détails précis de ces outils vous échappent et que vous hésitez sur celui qui correspond le mieux à vos besoins, vous êtes au bon endroit. Cet article vise à clarifier leur nature, à les comparer et à orienter vers l'outil le plus approprié selon les cas d'utilisation.
Qu'est-ce que Databricks ?
Databricks est une plateforme de données complète qui s'appuie sur Apache Spark. Elle a été créée par les mêmes esprits derrière Apache Spark et est utilisée par des entreprises de premier plan telles que HSBC et Amazon.
En tant que plateforme, Databricks facilite l'utilisation d'Apache Spark, de Delta Lake et de MLFlow pour aider les clients à organiser, stocker, visualiser et exploiter les données à des fins d'apprentissage machine.
Bien que basée sur un logiciel open source, une version gérée dans le cloud est proposée sous forme d'abonnement. À l'instar de Snowflake, elle s'appuie sur une architecture de type Lakehouse, qui combine les avantages des entrepôts de données et des lacs de données.
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Qu'est-ce que Snowflake ?
Snowflake est un système d'entreposage de données basé sur le cloud. Il fonctionne sur un modèle de paiement à l'utilisation, où les coûts sont proportionnels aux ressources consommées.
Un argument majeur de Snowflake réside dans la séparation de la facturation du calcul et du stockage. Ainsi, les entreprises nécessitant un grand espace de stockage mais peu de puissance de calcul n'ont pas à supporter les coûts liés à un calcul qu'elles n'utilisent pas.
La plateforme comprend également un moteur de requêtes SQL sur mesure, conçu pour fonctionner de manière native sur le cloud. Snowflake est compatible avec les principaux fournisseurs de services cloud : Google Cloud, Amazon AWS et Microsoft Azure.
Points communs entre Snowflake et Databricks
Databricks et Snowflake sont tous deux des plateformes de type data lakehouse. Ils combinent les fonctionnalités des entrepôts de données et des lacs de données, afin d'offrir le meilleur des deux mondes en matière de stockage et de calcul des données.
Ils dissocient leurs options de stockage et de calcul, ce qui leur confère une évolutivité indépendante. Les deux solutions peuvent être utilisées pour créer des tableaux de bord destinés au reporting et à l'analyse.
Différences entre Snowflake et Databricks
| Aspect | Databricks | Snowflake |
| Architecture | Databricks utilise une architecture à deux niveaux. Le niveau inférieur est le plan de données. La responsabilité principale de ce niveau est de stocker et de traiter vos données. Le stockage est géré par la couche du système de fichiers Databricks qui se trouve au-dessus de votre stockage cloud, que ce soit AWS S3 ou Azure Blob Storage. Un cluster géré par Apache Spark gère le traitement. Le niveau supérieur est le niveau Control Plane. Ce niveau contient les fichiers de configuration de l'espace de travail et les commandes Notebook. | L'architecture de Snowflake peut être considérée comme ayant trois niveaux. Au niveau du niveau de base se trouve le niveau de stockage des données. C'est là que résident les données. Le niveau de traitement des requêtes est le niveau intermédiaire. Ce niveau est constitué d'« entrepôts virtuels ». Ces entrepôts virtuels sont des clusters de calcul indépendants de différents nœuds de calcul qui calculent les requêtes. Le niveau supérieur est constitué de services cloud. Ces services gèrent et rassemblent les autres parties de Snowflake. Ils gèrent des fonctions telles que l'authentification, la gestion de l'infrastructure, la gestion des métadonnées et le contrôle d'accès. |
| Évolutivité | Les Databricks évoluent automatiquement en fonction de la charge en ajoutant plus de travailleurs sur les clusters tout en réduisant les travailleurs sur les clusters sous-utilisés. Cela garantit que les charges de travail s'exécutent rapidement. | Snowflake augmente ou réduit automatiquement les ressources informatiques pour effectuer différentes tâches de données telles que le chargement, l'intégration ou l'analyse des données. Bien que la taille des nœuds ne puisse pas être modifiée, les clusters peuvent facilement être redimensionnés jusqu'à 128 nœuds. De plus, Snowflake fournit automatiquement des clusters de calcul supplémentaires lorsqu'un cluster est débordé et équilibre la charge entre les deux clusters. Les ressources de stockage et de calcul évoluent indépendamment. |
| Sécurité | Avec Databricks, vous pouvez créer un cloud privé virtuel avec votre fournisseur de cloud pour exécuter votre plate-forme Databricks. Cela vous permet d'avoir plus de contrôle et de gérer l'accès depuis votre fournisseur de Cloud. De plus, vous pouvez utiliser Databricks pour gérer l'accès public aux ressources cloud via le contrôle d'accès au réseau. Vous pouvez également créer et gérer des clés de chiffrement pour plus de sécurité. Pour l'accès à l'API, vous pouvez créer, gérer et utiliser des jetons d'accès personnels. | Snowflake propose des offres de sécurité similaires à celles de Databricks. Cela comprend la gestion de l'accès au réseau via des filtres IP et des listes de blocage, la définition de délais d'expiration de session utilisateur inactive lorsque quelqu'un oublie de se déconnecter, l'utilisation d'un cryptage fort (AES) avec des clés en rotation, le contrôle d'accès basé sur les rôles aux données et aux objets, l'authentification multifacteur lors de la connexion et l'authentification unique via l'authentification fédérée. |
| Stockage | Databricks stocke les données dans n'importe quel format. La plate-forme Databricks se concentre principalement sur le traitement des données et les couches d'application. Par conséquent, vos données peuvent résider n'importe où, sur le cloud ou sur site. | Snowflake stocke les données dans un format semi-structuré. Pour le stockage, Snowflake gère sa couche de données et stocke les données dans Amazon Web Services ou Microsoft Azure. |
| Intégrations | Databricks s'intègre aux intégrations les plus populaires pour l'acquisition de données. | Snowflake s'intègre également à ces intégrations d'acquisition de données populaires. Snowflake, étant l'outil le plus ancien, a historiquement construit la plupart des outils pour cela. |
Cas d'utilisation de Databricks
Databricks est particulièrement adapté aux tâches de science des données et d'apprentissage automatique, comme l'analyse prédictive et les moteurs de recommandation. Son extensibilité et sa capacité d'adaptation le rendent idéal pour les entreprises traitant des charges de travail de données importantes. Il offre une plateforme complète pour la gestion des données, l'analyse et l'IA.
Cas d'utilisation de Snowflake
Snowflake excelle dans le domaine de la Business Intelligence. Il est particulièrement adapté à l'analyse des données via SQL, la génération de rapports et la création de tableaux de bord visuels. Il est efficace pour la transformation des données. Les fonctionnalités d'apprentissage machine sont disponibles par le biais d'outils complémentaires, tel que Snowpark.
Conclusion
Chacune de ces plateformes possède des atouts et des ensembles de fonctionnalités distincts. Ce guide devrait vous aider à orienter votre choix, en tenant compte de votre stratégie, de votre charge de travail, de vos volumes et de vos besoins. Comme souvent, il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse, mais plutôt celle qui vous correspond le mieux.
Pour aller plus loin, n'hésitez pas à explorer des ressources dédiées à l'apprentissage du Big Data et d'Hadoop.