Databricks vs Snowflake : Similitudes et différences

Les entreprises collectent en permanence des quantités massives de données, et leur exploitation nécessite de puissantes plateformes d'analyse. Deux noms qui reviennent souvent dans cet espace ces dernières années sont Databricks et Snowflake. Mais comment choisir entre les deux ?

Ce billet de blog vous guidera à travers une comparaison générale entre les principales fonctionnalités de Databricks et de Snowflake.

Qu'est-ce que Databricks ?

Databricks est une plateforme analytique unifiée connue pour sa capacité à gérer les charges de travail liées au big data et à l'apprentissage automatique. Fondée par les créateurs d'Apache Spark, elle offre une gamme de fonctionnalités conçues pour faciliter l'ingénierie des données, la science des données et l'analyse commerciale. Vous pouvez en savoir plus sur la plateforme dans notre cours Introduction à Databricks. 

Caractéristiques

Databricks utilise le framework open-source Apache Spark pour créer des data lakehouses qui peuvent combiner le meilleur des entrepôts de données et des lacs de données. Elle propose également une large gamme d'outils et de services, notamment :

• Carnets de notes collaboratifs pour Python, Scala, R et SQL
• Gestion automatisée des clusters
• Cadre LLM open-source DBRX
• Bibliothèques d'apprentissage automatique intégrées et prise en charge des frameworks d'apprentissage automatique les plus courants tels que TensorFlow et PyTorch
• Intégration avec des outils de BI populaires tels que Tableau et Looker.

Cas d'utilisation

Databricks est couramment utilisé pour l'analyse en temps réel, les processus ETL et l'apprentissage automatique. Avec sa récente mise à disposition de nouveaux outils d'IA, Databricks peut également être utilisé dans :

• Construction de modèles RAG à l'aide de Mosaic AI Vector Search
• Création de LLM à l'aide de Mosaic AI Pretraining

Avantages

Databricks présente plusieurs avantages clés qui se démarquent de la concurrence :

• Traitement des données massives (big data) : Databricks est spécialement conçu pour traiter des quantités massives de données et peut facilement s'adapter à des demandes croissantes.
• Plate-forme unifiée : En offrant une gamme de fonctionnalités et d'outils, Databricks fournit une solution unique pour tous vos besoins en matière d'analyse de données.
• Apprentissage automatique intégré et prise en charge de l'IA : Databricks dispose de bonnes intégrations avec les frameworks et bibliothèques courants d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, ce qui le rend attrayant pour les entreprises qui cherchent à adopter et à incorporer rapidement ces technologies dans leurs processus d'analyse.

Qu'est-ce que Snowflake ?

Snowflake est une solution d'entreposage de données basée sur le cloud qui a gagné en popularité pour sa simplicité et son évolutivité. Il sépare les ressources de stockage et de calcul, ce qui permet aux entreprises d'augmenter ou de réduire leur capacité en fonction de leurs besoins. Notre cours d'introduction à Snowflake vous permet de découvrir les bases de la plateforme. 

Caractéristiques

Snowflake propose un entrepôt de données cloud-native entièrement géré, rapide et facile à utiliser.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques :

• Mise à l'échelle automatique et gestion des ressources
• Support SQL standard et étendu
• Capacité à traiter des données structurées et semi-structurées
• Partage sécurisé des données

Cas d'utilisation

Snowflake est généralement utilisé dans des scénarios où les entreprises ont besoin de stocker et d'analyser rapidement de grandes quantités de données. Il s'agit notamment de cas d'utilisation tels que :

• Analyse en temps réel
• Requêtes ad hoc
• Rapports d'intelligence économique

Par exemple, il peut être utilisé pour créer un référentiel de données centralisé permettant à différentes équipes et à différents services d'accéder à des données partagées et de les analyser.

Avantages

Snowflake est réputé pour sa simplicité, son évolutivité et sa rapidité. Ses principaux avantages sont les suivants :

• Concurrence facile : Snowflake permet à plusieurs utilisateurs d'interroger simultanément les mêmes données sans problème de performance.
• Partage des données : Grâce à des fonctionnalités intégrées telles que le partage sécurisé des données, Snowflake simplifie la collaboration entre les équipes et les partenaires en permettant un accès sécurisé aux données partagées à partir de différents comptes.
• Flexibilité : Snowflake offre des options de stockage polyvalentes et prend en charge divers formats de données, ce qui le rend adapté à différents types de charges de travail.
• Interface simple : Snowflake dispose d'une interface conviviale qui ne nécessite qu'une formation et une expertise technique minimales, ce qui la rend également accessible aux utilisateurs non techniques. L'interrogation peut également se faire à l'aide de SQL, ce qui facilite son adoption.

Vous pouvez en savoir plus sur le fonctionnement de Snowflake dans ce tutoriel pratique sur Snowflake.

Databricks vs Snowflake : Similitudes

Les deux plates-formes présentent certaines similitudes, notamment les suivantes :

1. Basé sur le cloud

Databricks et Snowflake sont toutes deux des plateformes basées sur le cloud, ce qui les rend accessibles depuis n'importe quel endroit disposant d'une connexion internet. Le fait de disposer d'une solution basée sur le cloud signifie également que les utilisateurs peuvent facilement augmenter ou réduire leurs capacités en fonction de leurs besoins, sans limitations physiques. 

2. Évolutivité

Les deux plateformes ont la capacité d'évoluer en fonction de la demande, ce qui offre aux entreprises une certaine flexibilité au fur et à mesure que leurs données augmentent. Cette fonction de mise à l'échelle automatique le rend parfait pour les entreprises qui évoluent rapidement et qui connaissent une croissance dynamique.

3. Prise en charge des langues d'interrogation

Databricks et Snowflake prennent tous deux en charge SQL, le langage le plus utilisé pour interroger les bases de données.

SQL est déjà un outil couramment utilisé par de nombreux analystes et ingénieurs de données. Cela signifie que les entreprises peuvent utiliser les compétences SQL existantes de leurs employés pour travailler avec ces plateformes.

4. Capacités du lac de données

Les deux plates-formes prennent en charge les lacs de données, offrant aux entreprises une grande souplesse dans le stockage et l'analyse d'une variété de données structurées et non structurées. Comme ces deux solutions sont conçues dès le départ pour traiter les données volumineuses, elles peuvent facilement gérer la charge de travail des grands lacs de données.

Databricks vs Snowflake : Différences

1. Comparaison des performances

En ce qui concerne les performances, Databricks et Snowflake brillent tous deux, mais dans des domaines différents.

Bases de données

Databricks excelle dans le traitement rapide de grands ensembles de données, ce qui le rend idéal pour l'analyse en temps réel et l'apprentissage automatique. Son utilisation d'Apache Spark garantit un traitement des données à grande vitesse, même pour les requêtes complexes.

Source : Databricks

Snowflake

Snowflake, en revanche, est optimisé pour l'entreposage de données. Son architecture permet d'effectuer des requêtes rapides, en particulier pour les données structurées. La séparation des ressources de stockage et de calcul permet aux entreprises de faire évoluer chacune d'entre elles de manière indépendante, ce qui garantit des performances optimales.

Winner

Databricks remporte la palme de la performance grâce à son meilleur rapport performance/coût. Le moteur de requête de Databricks est alimenté par Apache Spark, ce qui constitue un meilleur choix pour le traitement des big data.

2. Comparaison de l'évolutivité

L'évolutivité est cruciale pour les entreprises à mesure que leurs besoins en données augmentent. C'est là que les deux plateformes diffèrent légèrement.

Bases de données

Databricks offre une évolutivité robuste, en particulier pour les charges de travail de big data et d'apprentissage automatique. Son intégration avec des plateformes cloud comme AWS, Azure et Google Cloud permet aux entreprises de faire évoluer leurs ressources en fonction de leurs besoins.

Snowflake

La fonction de mise à l'échelle automatique de Snowflake est géniale. Il permet aux entreprises d'augmenter ou de réduire automatiquement leurs ressources informatiques en fonction de leur charge de travail. Cela est possible grâce à leurs entrepôts multi-clusters, où le nombre de clusters est ajouté ou supprimé en fonction de la charge de calcul.

Cette fonction permet aux entreprises de n'utiliser (et de ne payer) que ce dont elles ont besoin, ce qui les rend très efficaces.

Winner

Snowflake est le grand vainqueur en matière d'évolutivité, grâce à sa fonction de mise à l'échelle automatique et à ses options de stockage polyvalentes.

3. Comparaison de la facilité d'utilisation

La facilité d'utilisation peut avoir un impact significatif sur la vitesse à laquelle les équipes peuvent adopter une plateforme et commencer à en tirer profit. Un outil trop difficile à utiliser peut entraîner une faible adoption par les équipes chargées des données.

Comparons les deux plateformes ci-dessous.

Bases de données

Databricks offre un environnement collaboratif qui peut être complexe pour les débutants mais qui devient intuitif au fur et à mesure que les utilisateurs se familiarisent avec la plateforme. Sa prise en charge de plusieurs langues lui confère une certaine souplesse, mais ajoute également à la courbe d'apprentissage.

Snowflake

Snowflake est loué pour sa simplicité et son interface conviviale. Son langage d'interrogation basé sur SQL le rend accessible aux utilisateurs familiers des bases de données traditionnelles. L'architecture de la plateforme simplifie également de nombreuses tâches administratives, ce qui en facilite la gestion.

Winner

Snowflake remporte la palme de la facilité d'utilisation grâce à son interface simple et au peu de connaissances techniques requises. Cependant, si l'utilisateur est de niveau intermédiaire, cette différence n'est pas vraiment perceptible car il est plus familiarisé avec les logiciels techniques.

4. Capacités d'intégration

Les capacités d'intégration sont devenues plus nécessaires ces dernières années en raison du grand nombre d'outils existants qui donnent lieu à des formes variées de flux de données.

Bases de données

Databricks s'intègre bien avec diverses sources et plateformes de données, notamment Hadoop, Apache Kafka et les solutions de stockage dans le cloud. Sa flexibilité lui permet de s'adapter à divers environnements de données.

Parmi les intégrations notables, on peut citer

• dbt, Airflow pour les flux de travail ETL
• Amazon S3, Google BigQuery et Cloud Storage, Snowflake pour les sources de données.
• Qlik, Power BI et Tableau pour les outils de veille stratégique (BI).

Snowflake

Snowflake offre de solides capacités d'intégration avec des outils de BI populaires tels que Tableau, Looker et Power BI. Il prend également en charge les plateformes d'intégration de données telles que Fivetran et Talend, ce qui facilite la connexion avec les écosystèmes de données existants.

Winner

Les deux outils se valent dans cette catégorie, avec leurs options d'intégration étendues. Cependant, la compatibilité de Snowflake avec de nombreux outils de BI depuis plus longtemps sur le marché pourrait lui donner un léger avantage.

5. Sécurité

La sécurité est une priorité absolue pour les entreprises qui traitent des données sensibles.

Bases de données

Databricks offre des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment des clés gérées par le client, une infrastructure sans serveur et une sécurité unifiée pour la gouvernance des données et de l'IA.

Les clés gérées par les clients sont étroitement intégrées avec des fournisseurs tels que :

• Microsoft Azure Key Vault pour Azure
• Service de gestion des clés (KMS) d'Amazon Web Services (AWS)

Snowflake

Snowflake offre également de solides fonctions de sécurité, notamment le chiffrement de bout en bout, la sécurité du trafic réseau, l'authentification multifactorielle par le biais du contrôle d'accès et la conformité à diverses normes industrielles. Son architecture prend intrinsèquement en charge le partage sécurisé des données et le contrôle d'accès, garantissant ainsi la protection des données.

Il garantit également la conformité avec des réglementations telles que HIPAA, PCI DSS et FedRAMP grâce à ses capacités et contrôles de sécurité.

Winner

En ce qui concerne la sécurité, les deux plateformes offrent des fonctionnalités robustes, ce qui rend difficile le choix d'un vainqueur. Cependant, l'intégration étroite de Databricks avec les fournisseurs de cloud pourrait lui donner un léger avantage.

6. Coût

Le coût est toujours un facteur important dans le choix d'une plateforme de données. Il s'agit d'un facteur important à prendre en compte pour équilibrer la charge de calcul nécessaire à vos applications ou requêtes.

Bases de données

Databricks propose un modèle de tarification "pay-as-you-go", qui peut s'avérer rentable pour les entreprises dont la charge de travail fluctue. Cependant, les coûts peuvent s'accumuler rapidement, en particulier pour les tâches de traitement de données étendues.

Snowflake

Le modèle de tarification de Snowflake est légèrement différent. Elle vous facture des frais en fonction de l'utilisation du crédit. Elle repose sur la séparation du stockage et de l'informatique, ce qui permet aux entreprises de moduler les coûts en fonction de l'utilisation. Ce modèle peut être plus prévisible et souvent plus abordable, en particulier pour les besoins d'entreposage de données. Cependant, cela peut être restrictif si la charge de travail de l'utilisateur est variable.

Winner

Les deux plateformes proposent des modèles de tarification raisonnables, mais dans l'ensemble, la séparation du stockage et du calcul par Snowflake peut s'avérer plus économique pour les entreprises dont les charges de travail sont prévisibles. Cependant, le modèle de paiement à l'utilisation de Databricks peut également être rentable pour les charges de travail fluctuantes.

Databricks vs Snowflake : Un résumé

Voici un résumé général des deux plateformes et de leurs principales différences.

Réflexions finales

Dans l'ensemble, Databricks et Snowflake offrent tous deux des solutions puissantes pour la gestion des données et l'analyse. Databricks excelle dans le traitement des données en temps réel et l'apprentissage automatique, tandis que Snowflake brille par son entreposage de données et sa facilité d'utilisation. Votre choix dépendra de vos besoins spécifiques et de vos objectifs futurs.

Si vous souhaitez en savoir plus sur Databricks, notre webinaire " Getting Started With Databricks " ou le cours " Introduction to Databricks " sont les meilleurs points de départ. Pour ceux qui sont intéressés par Snowflake, nous proposons également un cours d'introduction à Snowflake destiné aux débutants.