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Azure Synapse frente a Databricks: Comprender las diferencias
Cualquier empresa que pretenda seguir siendo competitiva debe ser capaz de procesar, analizar y obtener información de los datos de forma eficaz, y seleccionar la plataforma de datos adecuada se convierte en una decisión importante.
Dos destacadas plataformas del ecosistema Azure -AzureSynapse Analytics y Databricks- estána la cabeza en este ámbito. En este artículo, exploraremos las características, los puntos fuertes y los casos de uso ideales de cada producto, ofreciendo mis ideas sobre cuándo elegir uno en lugar de otro.
¿Qué es Azure Synapse?
Azure Synapse Analytics es un completo servicio de análisis que integra big data y almacenamiento de datos en una experiencia unificada.
Como parte del ecosistema Azure de Microsoft, está diseñado para satisfacer las necesidades de las empresas que buscan consolidar la integración, gestión y análisis de datos en una sola plataforma.
Si eres nuevo en Azure Synapse y quieres empezar, consulta la guía para principiantes de Azure Synapse de DataCamp.
Características de Azure Synapse
Como puedes imaginar, Azure Synapse ofrece una amplia gama de funciones. Aquí tienes las más importantes:
- Experiencia unificada para la integración de datos, el almacenamiento de datos y el análisis de big data: Azure Synapse ofrece un único entorno en el que los profesionales de los datos pueden realizar la ingesta, preparación, gestión y servicio de datos en diversos casos de uso. Este enfoque unificado reduce la complejidad de gestionar herramientas distintas para tareas diferentes.
- Soporte para las opciones de computación sin servidor y provisionada: La principal ventaja de Azure Synapse es su flexibilidad. Los usuarios pueden elegir entre pools SQL sin servidor para consultas bajo demanda y recursos aprovisionados para cargas de trabajo predecibles. Esta adaptabilidad aumenta la rentabilidad y la escalabilidad.
- Integración con otros servicios Azure: Azure Synapse se integra estrechamente con otros servicios de Azure, como Azure Data Lake Storage, Power BI y Azure Machine Learning, creando un ecosistema para soluciones de datos integrales.
- Herramientas integradas de exploración y visualización de datos: Synapse Studio, el espacio de trabajo integrado de la plataforma, proporciona herramientas incorporadas de exploración y visualización de datos. Esta función simplifica el proceso de obtener información de los datos sin necesidad de exportarlos a herramientas externas.
- Funciones de seguridad y cumplimiento: Azure Synapse cuenta con sólidas funciones de seguridad, como el cifrado, el control de acceso basado en funciones y el cumplimiento de las normas del sector, lo que la convierte en una opción segura para la gestión de datos empresariales.
Ecosistema Azure Synapse Analytics. Fuente de la imagen: Microsoft
¿Qué es Databricks?
Databricks es una plataforma unificada de análisis de datos basada en Apache Spark, diseñada para el procesamiento de big data, el aprendizaje automático y la IA. Aunque también opera dentro del ecosistema Azure, Databricks es especialmente adecuado para organizaciones con necesidades complejas de ciencia e ingeniería de datos.
La mejor manera de empezar es consultar el curso Introducción a Databricks de DataCamp.
Características de Databricks
Databricks, al ser una plataforma completa, ofrece varias funciones interesantes. He aquí las más destacadas:
- Procesamiento de datos de alto rendimiento con Apache Spark: En su núcleo, Databricks aprovecha Apache Spark, conocido por su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos a gran velocidad. Esto convierte a Databricks en la mejor elección para las cargas de trabajo de big data que requieren una potencia de cálculo significativa.
- Cuadernos colaborativos para la ciencia de datos y el aprendizaje automático: Databricks ofrece cuadernos colaborativos que permiten a los científicos de datos y a los ingenieros trabajar juntos en tiempo real, facilitando un desarrollo más fluido de los proyectos y reduciendo la fricción que a menudo se encuentra en los entornos colaborativos de ciencia de datos.
- Integración con una amplia gama de fuentes de datos, incluido Delta Lake: Las capacidades de integración de Databricks son amplias, incluida la compatibilidad con Delta Lake, que mejora la fiabilidad y el rendimiento de los datos. Esta integración es especialmente valiosa para las organizaciones que procesan datos en tiempo real.
- Capacidades avanzadas de análisis e IA/ML: Databricks destaca en el suministro deherramientas avanzadas de análisis yaprendizaje automático. Su componente MLflow, por ejemplo, ayuda a gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático, facilitando la experimentación, reproducción y despliegue de modelos.
- Escalabilidad y optimización del rendimiento: Construido para hacer frente a las exigencias del procesamiento data a gran escala, Databricks es altamente escalable. Permite a las organizaciones ajustar los recursos en función de las demandas de carga de trabajo, lo que garantiza la eficacia del rendimiento.
Elementos de la arquitectura Data Lakehouse de Databricks. Fuente de la imagen: Databricks
Azure Synapse frente a Databricks: Principales diferencias
Al comparar Azure Synapse y Databricks, es esencial comprender que, aunque comparten capacidades que se solapan, atienden a casos de uso y necesidades organizativas diferentes.
Finalidad y casos de uso
Azure Synapse está diseñado principalmente para el análisis integral de datos y el almacenamiento de datos. Es una opción excelente para las empresas que necesitan una plataforma unificada para gestionar grandes volúmenes de datos, integrar diversas fuentes de datos y realizar amplios análisis de datos con un fuerte énfasis en la inteligencia empresarial.
Databricks, por su parte, brilla en el procesamiento de big data, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Es la plataforma elegida por las organizaciones que necesitan ejecutar canalizaciones de datos complejas, realizar análisis en tiempo real y desarrollar modelos de aprendizaje automático a escala.
Capacidades de integración de datos y ETL
Azure Synapse se integra perfectamente con Azure Data Factory, ofreciendo sólidas capacidades ETL que permiten a los usuarios orquestar flujos de trabajo de datos a través de varias fuentes. Esto lo hace muy eficaz para las empresas que necesitan consolidar datos de múltiples fuentes en un repositorio centralizado para su análisis.
Databricks destaca en el manejo de canalizaciones de datos complejas mediante Apache Spark, lo que lo hace ideal para organizaciones que requieren potentes capacidades de transformación e integración de datos, especialmente en entornos de big data.
Analítica y aprendizaje automático
Azure Synapse se integra con Power BI, lo que lo convierte en un fuerte contendiente para el análisis empresarial y la elaboración de informes. También proporciona herramientas integradas para realizar análisis basados en SQL, lo que lo hace fácil de usar para los analistas empresariales.
Databricks está más orientado a la ciencia de datos avanzada y al aprendizaje automático. Ofrece una sólida compatibilidad con Python, R y Scala, y funciones como MLflow para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que la convierte en la opción preferida de científicos e ingenieros de datos.
Rendimiento y escalabilidad
Ambas plataformas ofrecen un gran rendimiento y escalabilidad, pero sus puntos fuertes residen en áreas diferentes. Azure Synapse está optimizado para el almacenamiento de datos a gran escala, proporcionando un rendimiento de consulta eficiente en vastos conjuntos de datos.
Databricks, sin embargo, no tiene rival en el procesamiento de datos en tiempo real y puede escalar sin esfuerzo para adaptarse a las grandes demandas computacionales de las cargas de trabajo de big data.
Integración con otros servicios Azure
La integración de Azure Synapse con Azure Data Lake Storage y Power BI es especialmente estrecha, lo que la convierte en una opción excelente para las organizaciones que ya han invertido profundamente en el ecosistema Azure.
Aunque también está integrado en Azure, Databricks ofrece mayor flexibilidad para conectarse con diversas fuentes de datos, incluidas las que están fuera de Azure. Esto puede ser una ventaja significativa para las organizaciones con estrategias híbridas o multi-nube.
Experiencia de usuario y facilidad de uso
Azure Synapse ofrece una experiencia de usuario más sencilla, sobre todo para los usuarios familiarizados con SQL y el almacenamiento de datos tradicional. Su espacio de trabajo integrado está diseñado para simplificar todo el flujo de trabajo de datos, haciéndolo accesible incluso para los usuarios menos técnicos.
Databricks, aunque es increíblemente potente, tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, sobre todo para los usuarios que no estén familiarizados con Apache Spark o con las complejidades del procesamiento de big data. Sin embargo, para los científicos de datos y los ingenieros, su entorno colaborativo y sus potentes funciones la convierten en una plataforma muy eficaz.
Consideraciones sobre los costes
El coste es un factor importante a la hora de elegir entre Azure Synapse y Databricks.
Azure Synapse ofrece precios más predecibles con sus recursos informáticos aprovisionados, lo que resulta ventajoso para las organizaciones con cargas de trabajo constantes. Sin embargo, sus opciones sin servidor proporcionan flexibilidad para el uso bajo demanda, reduciendo potencialmente los costes de las cargas de trabajo intermitentes.
Databricks, por su parte, cobra en función del uso de la informática, lo que puede resultar rentable para organizaciones con cargas de trabajo fluctuantes o de alta intensidad, sobre todo cuando se aprovechan sus capacidades de procesamiento en tiempo real. Sin embargo, para el procesamiento continuo de datos a gran escala, los costes pueden dispararse rápidamente, por lo que es crucial que las organizaciones optimicen su uso informático.
Azure Synapse frente a Databricks: Un resumen
A continuación se muestra una tabla comparativa entre Azure Synapse Analytics y Databricks en una amplia gama de aspectos:
Categoría |
Análisis Azure Synapse |
Databricks |
Visión general |
Un servicio de análisis integrado para big data y almacenamiento de datos. |
Una plataforma analítica unificada para big data y aprendizaje automático. |
Caso de uso principal |
Almacenamiento de datos, análisis de big data, integración de datos. |
Procesamiento de macrodatos, ciencia de datos y aprendizaje automático. |
Integración de datos |
Integración de datos incorporada con Synapse Pipelines (similar a ADF). |
Requiere integración con Azure Data Factory para las canalizaciones de datos. |
Almacenamiento de datos |
Almacén de datos SQL, lago de datos Azure e integración con Cosmos DB. |
Optimizado para Delta Lake y puede integrarse con varios almacenes de datos como S3 y ADLS. |
Motor de cálculo |
Motor informático basado en SQL para consultar datos (dedicado y sin servidor). |
Motor informático basado en Apache Spark y optimizado para el procesamiento de big data. |
Escalabilidad |
Altamente escalable, con opciones bajo demanda y provisionadas. |
Altamente escalable con clusters autoescalables para el procesamiento de big data. |
Tratamiento de datos |
Admite el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real mediante pools dedicados y sin servidor. |
Procesamiento avanzado de datos por lotes y en tiempo real con Apache Spark. |
Aprendizaje automático |
Integrado con Azure Machine Learning; compatible con T-SQL. |
Soporte integrado para aprendizaje automático con MLflow y Spark MLlib. |
Cuadernos |
Cuadernos integrados compatibles con T-SQL, Python, Spark SQL, Scala y R. |
Cuadernos avanzados compatibles con Python, Scala, SQL y R. |
Modelo de costes |
Pago por uso para modelos provisionados y sin servidor. El almacenamiento de datos y el cálculo se cobran por separado. |
Precios de pago por uso para almacenamiento y computación; optimizado para el procesamiento rentable de big data. |
Seguridad |
Cifrado de datos incorporado, control de acceso basado en roles y puntos finales privados. |
Cifrado de datos, controles de acceso e integración con Azure Active Directory (AAD). |
Colaboración |
Integrado con Azure DevOps y GitHub para el control de versiones. |
Amplias funciones de colaboración con GitHub y Databricks Repos. |
Experiencia como desarrollador |
Simplificado con Synapse Studio, que permite arrastrar y soltar canalizaciones de datos e integración con pools SQL y Spark. |
Avanzado con Databricks Workspace, que ofrece cuadernos integrados, exploración de datos y funciones de colaboración. |
Interoperabilidad |
Profunda integración con otros servicios de Azure como Power BI, Azure ML y Logic Apps. |
Integrado con Azure, pero también compatible con entornos multi-nube. |
Gobernanza de datos |
Integrado con Azure Purview para la gobernanza de datos y el seguimiento del linaje. |
El gobierno de los datos suele gestionarse externamente, por ejemplo, mediante Azure Purview. |
Rendimiento de la consulta |
Alto rendimiento para datos estructurados, con procesamiento de consultas distribuido en pools dedicados. |
Optimizado para datos estructurados y no estructurados, especialmente en el procesamiento de datos a gran escala con Spark. |
Soporte para herramientas BI |
Integración directa con Power BI y otras herramientas nativas de Azure. |
Se integra con Power BI, Tableau, Qlik y otras herramientas de BI. |
Facilidad de uso |
Interfaz fácil de usar con funciones de arrastrar y soltar, adecuada para usuarios empresariales e ingenieros de datos. |
Más técnico y diseñado para científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores. |
Soporte multi-nube |
Principalmente centrado en Azure con una profunda integración en el ecosistema Azure. |
Es compatible con Azure, AWS y GCP, lo que permite una flexibilidad multi-nube. |
Análisis en tiempo real |
Admite análisis en tiempo real con Azure Stream Analytics integrado. |
Sólidas capacidades de análisis en tiempo real utilizando Spark Streaming. |
Integración con la IA |
Perfecta integración con Azure Cognitive Services y Azure Machine Learning. |
Herramientas integradas de IA/ML con soporte para aprendizaje profundo y entrenamiento de modelos de IA. |
Conformidad y certificaciones |
Cumple varias normas del sector, como las normas ISO, HIPAA y GDPR. |
También cumple varias normas del sector y ofrece conformidad con GDPR, HIPAA, etc. |
Comunidad y ecosistema |
Amplia comunidad Azure con abundante documentación y soporte. |
Fuerte apoyo de la comunidad con varios plugins, herramientas y bibliotecas disponibles. |
Despliegue |
Servicio totalmente gestionado con actualizaciones y mantenimiento automáticos. |
Servicio gestionado con control sobre las configuraciones del clúster, autoescalado y mucho más. |
Seguimiento y gestión |
Supervisión integrada a través de Azure Monitor, Synapse Studio y Log Analytics. |
Amplias herramientas de supervisión, incluida la API REST de Databricks y la integración con Azure Monitor. |
Cuándo utilizar Azure Synapse
Azure Synapse es la opción preferida para:
- Empresas que necesitan una plataforma de datos unificada para análisis y almacenamiento de datos.
- Organizaciones muy centradas en la inteligencia empresarial y la visualización de datos.
- Equipos que buscan una solución todo en uno con ETL, almacenamiento de datos y análisis integrados.
Cuándo utilizar Databricks
Databricks es ideal para:
- Organizaciones con grandes necesidades de procesamiento de datos y análisis de big data.
- Equipos de ciencia de datos centrados en el aprendizaje automático y la IA.
- Las empresas necesitan procesar datos en tiempo real y canalizar datos complejos.
Elegir entre Azure Synapse y Databricks. Creado con napkin.ai
Conclusión
Tanto Azure Synapse como Databricks son potentes plataformas con puntos fuertes únicos adaptados a las distintas necesidades organizativas.
Azure Synapse es la mejor opción para las empresas que necesitan una plataforma unificada de análisis y almacenamiento de datos integrada en el ecosistema Azure.
Databricks, con sus sólidas capacidades de procesamiento de big data, aprendizaje automático y análisis en tiempo real, es más adecuado para organizaciones con un uso intensivo de datos centradas en la ciencia y la ingeniería de datos.
Al final, tus casos de uso específicos, la infraestructura existente y la estrategia de datos a largo plazo deben guiar tu elección entre Azure Synapse y Databricks.
Para más información, puedes explorar más sobre estas plataformas a través de estos recursos:
Te ayudarán a comprender mejor las capacidades de cada plataforma y cómo pueden encajar en tu estrategia de datos.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las principales diferencias entre Azure Synapse y Databricks?
Azure Synapse se centra en el almacenamiento de datos y la analítica con integración en Azure, mientras que Databricks destaca en el procesamiento de big data, el aprendizaje automático y la analítica en tiempo real.
¿Qué plataforma es mejor para los proyectos de aprendizaje automático e IA?
Databricks es más adecuado para proyectos de aprendizaje automático e IA debido a su analítica avanzada, cuadernos colaborativos y fuerte compatibilidad con Apache Spark.
¿Cómo se integra Azure Synapse con otros servicios de Azure?
Azure Synapse se integra estrechamente con servicios como Azure Data Lake Storage y Power BI, proporcionando una experiencia unificada para la gestión, el análisis y la visualización de datos.
¿Es Databricks más flexible que Azure Synapse?
Sí, Databricks es más flexible, ya que permite el despliegue en varios entornos de nube, como AWS, Google Cloud y Azure. Esto la convierte en una opción versátil para organizaciones con estrategias multi-nube.
¿Cuáles son las consideraciones de coste a la hora de elegir entre Azure Synapse y Databricks?
Azure Synapse ofrece precios predecibles para cargas de trabajo constantes, mientras que Databricks cobra en función del uso informático, lo que lo hace rentable para tareas de procesamiento de datos fluctuantes o intensivas.
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