Kursus
Memahami Microsoft Azure Management and Governance
2 jam
16.2K
Perusahaan yang ingin tetap kompetitif harus mampu memproses, menganalisis, dan mendapatkan insight dari data secara efisien, sehingga memilih platform data yang tepat menjadi keputusan penting.
Dua platform terkemuka dalam ekosistem Azure—Azure Synapse Analytics dan Databricks—memimpin dalam ranah ini. Pada artikel ini, kita akan membahas fitur, kelebihan, dan kasus penggunaan ideal masing-masing produk, serta memberikan panduan kapan sebaiknya memilih salah satunya.
Apa itu Azure Synapse?
Azure Synapse Analytics adalah layanan analitik komprehensif yang mengintegrasikan big data dan data warehousing dalam satu pengalaman terpadu.
Sebagai bagian dari ekosistem Azure milik Microsoft, layanan ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan perusahaan yang ingin mengonsolidasikan integrasi data, pengelolaan, dan analitik dalam satu platform.
Jika Anda baru mengenal Azure Synapse dan ingin mulai belajar, lihat panduan pemula Azure Synapse dari DataCamp.
Fitur Azure Synapse
Seperti yang dapat Anda bayangkan, Azure Synapse menawarkan beragam fitur. Berikut yang paling penting:
- Pengalaman terpadu untuk integrasi data, data warehousing, dan analitik big data: Azure Synapse menyediakan satu lingkungan di mana para profesional data dapat melakukan pemasukan, persiapan, pengelolaan, dan penyajian data untuk berbagai kasus penggunaan. Pendekatan terpadu ini mengurangi kompleksitas pengelolaan alat terpisah untuk tugas yang berbeda.
- Dukungan untuk opsi komputasi serverless dan provisioned: Keunggulan utama Azure Synapse adalah fleksibilitasnya. Pengguna dapat memilih antara SQL pool serverless untuk kueri on-demand dan sumber daya terprovisi untuk beban kerja yang dapat diprediksi. Adaptabilitas ini meningkatkan efisiensi biaya dan skalabilitas.
- Integrasi dengan layanan Azure lainnya: Azure Synapse terintegrasi erat dengan layanan Azure lain seperti Azure Data Lake Storage, Power BI, dan Azure Machine Learning, sehingga membentuk ekosistem untuk solusi data end-to-end.
- Alat eksplorasi dan visualisasi data bawaan: Synapse Studio, ruang kerja terintegrasi platform, menyediakan alat eksplorasi dan visualisasi data bawaan. Fitur ini menyederhanakan proses mendapatkan insight dari data tanpa perlu mengekspornya ke alat eksternal.
- Fitur keamanan dan kepatuhan: Azure Synapse memiliki fitur keamanan yang tangguh, termasuk enkripsi, kontrol akses berbasis peran, dan kepatuhan terhadap standar industri, menjadikannya pilihan yang aman untuk pengelolaan data perusahaan.
Ekosistem Azure Synapse Analytics. Sumber gambar: Microsoft
Apa itu Databricks?
Databricks adalah platform analitik data terpadu yang dibangun di atas Apache Spark, dirancang untuk pemrosesan big data, machine learning, dan AI. Meski juga beroperasi dalam ekosistem Azure, Databricks sangat cocok untuk organisasi dengan kebutuhan sains data dan rekayasa data yang kompleks.
Cara terbaik untuk memulai adalah dengan mengikuti kursus Introduction to Databricks dari DataCamp.
Fitur Databricks
Sebagai platform komprehensif, Databricks menawarkan sejumlah fitur menarik. Berikut yang paling menonjol:
- Pemrosesan data berperforma tinggi dengan Apache Spark: Pada intinya, Databricks memanfaatkan Apache Spark, yang dikenal mampu memproses volume data besar dengan kecepatan tinggi. Ini menjadikan Databricks pilihan utama untuk beban kerja big data yang memerlukan daya komputasi signifikan.
- Notebook kolaboratif untuk data science dan machine learning: Databricks menawarkan notebook kolaboratif yang memungkinkan data scientist dan engineer bekerja bersama secara real time, memfasilitasi pengembangan proyek yang lebih mulus dan mengurangi friksi yang sering terjadi dalam lingkungan data science kolaboratif.
- Integrasi dengan beragam sumber data, termasuk Delta Lake: Kemampuan integrasi Databricks sangat luas, termasuk dukungan untuk Delta Lake, yang meningkatkan keandalan dan kinerja data. Integrasi ini sangat berharga bagi organisasi yang menangani pemrosesan data real time.
- Analitik lanjutan dan kapabilitas AI/ML: Databricks unggul dalam menyediakan alat analitik lanjutan dan machine learning. Komponen MLflow-nya, misalnya, membantu mengelola siklus hidup machine learning, sehingga memudahkan eksperimen, reproduksi, dan deployment model.
- Skalabilitas dan optimalisasi kinerja: Dibangun untuk menangani tuntutan pemrosesan data berskala besar, Databricks sangat mudah diskalakan. Platform ini memungkinkan organisasi menyesuaikan sumber daya berdasarkan kebutuhan beban kerja, sehingga memastikan efisiensi kinerja.
Elemen arsitektur Databricks Data Lakehouse. Sumber gambar: Databricks
Azure Synapse vs Databricks: Perbedaan Utama
Saat membandingkan Azure Synapse dan Databricks, penting untuk dipahami bahwa meskipun keduanya memiliki kapabilitas yang tumpang tindih, masing-masing menyasar kasus penggunaan dan kebutuhan organisasi yang berbeda.
Tujuan dan kasus penggunaan
Azure Synapse terutama dirancang untuk analitik data yang komprehensif dan data warehousing. Ini adalah pilihan tepat bagi perusahaan yang membutuhkan platform terpadu untuk mengelola data dalam jumlah besar, mengintegrasikan berbagai sumber data, dan melakukan analitik data mendalam dengan penekanan kuat pada business intelligence.
Di sisi lain, Databricks unggul dalam pemrosesan big data, data science, dan machine learning. Ini adalah platform pilihan bagi organisasi yang perlu menjalankan pipeline data kompleks, melakukan analitik real time, dan mengembangkan model machine learning dalam skala besar.
Integrasi data dan kapabilitas ETL
Azure Synapse terintegrasi mulus dengan Azure Data Factory, menawarkan kapabilitas ETL yang tangguh sehingga pengguna dapat mengorkestrasi alur kerja data dari berbagai sumber. Ini sangat efektif bagi perusahaan yang perlu mengonsolidasikan data dari banyak sumber ke repositori terpusat untuk analisis.
Databricks unggul dalam menangani pipeline data kompleks menggunakan Apache Spark, menjadikannya ideal untuk organisasi yang memerlukan kemampuan transformasi dan integrasi data yang kuat, khususnya di lingkungan big data.
Analitik dan machine learning
Azure Synapse terintegrasi dengan Power BI, menjadikannya pesaing kuat untuk analitik bisnis dan pelaporan. Platform ini juga menyediakan alat bawaan untuk analitik berbasis SQL, sehingga ramah bagi analis bisnis.
Databricks lebih diarahkan untuk data science dan machine learning tingkat lanjut. Platform ini menawarkan dukungan kuat untuk Python, R, dan Scala serta fitur seperti MLflow untuk mengelola alur kerja machine learning, sehingga menjadi pilihan utama bagi data scientist dan engineer.
Kinerja dan skalabilitas
Kedua platform menawarkan kinerja dan skalabilitas yang kuat, namun keunggulannya berada di area yang berbeda. Azure Synapse dioptimalkan untuk data warehousing berskala besar, memberikan performa kueri yang efisien pada dataset yang sangat besar.
Sementara itu, Databricks tak tertandingi dalam pemrosesan data real time dan dapat diskalakan dengan mudah untuk memenuhi tuntutan komputasi berat pada beban kerja big data.
Integrasi dengan layanan Azure lainnya
Integrasi Azure Synapse dengan Azure Data Lake Storage dan Power BI sangat erat, menjadikannya pilihan unggul bagi organisasi yang sudah berinvestasi mendalam di ekosistem Azure.
Meski juga terintegrasi dalam Azure, Databricks menawarkan fleksibilitas lebih besar untuk terhubung dengan berbagai sumber data, termasuk yang berada di luar Azure. Ini bisa menjadi keunggulan signifikan bagi organisasi dengan strategi hybrid atau multi-cloud.
Pengalaman pengguna dan kemudahan penggunaan
Azure Synapse menawarkan pengalaman pengguna yang lebih sederhana, terutama bagi pengguna yang familier dengan SQL dan data warehousing tradisional. Ruang kerja terintegrasinya dirancang untuk menyederhanakan seluruh alur kerja data, sehingga dapat diakses bahkan oleh pengguna yang kurang teknis.
Databricks, meski sangat kuat, memiliki kurva belajar yang lebih curam, khususnya bagi pengguna yang tidak terbiasa dengan Apache Spark atau seluk-beluk pemrosesan big data. Namun, bagi data scientist dan engineer, lingkungan kolaboratif serta fitur-fitur kuatnya menjadikannya platform yang sangat efektif.
Pertimbangan biaya
Biaya adalah faktor penting saat memilih antara Azure Synapse dan Databricks.
Azure Synapse menawarkan harga yang lebih dapat diprediksi dengan sumber daya komputasi terprovisi, yang menguntungkan bagi organisasi dengan beban kerja yang konsisten. Namun, opsi serverless-nya memberikan fleksibilitas untuk penggunaan on-demand, yang berpotensi menurunkan biaya untuk beban kerja yang intermiten.
Sementara itu, Databricks menagih berdasarkan penggunaan komputasi, yang dapat menjadi hemat biaya bagi organisasi dengan beban kerja yang berfluktuasi atau berintensitas tinggi, terutama saat memanfaatkan kapabilitas pemrosesan real time. Namun, untuk pemrosesan data berkelanjutan dalam skala besar, biaya dapat meningkat dengan cepat, sehingga penting bagi organisasi untuk mengoptimalkan penggunaan komputasi.
Azure Synapse vs Databricks: Ringkasan
Di bawah ini adalah tabel yang membandingkan Azure Synapse Analytics dan Databricks dalam berbagai aspek:
|
Kategori |
Azure Synapse Analytics |
Databricks |
|
Gambaran umum |
Layanan analitik terintegrasi untuk big data dan data warehousing. |
Platform analitik terpadu untuk big data dan machine learning. |
|
Kasus penggunaan utama |
Data warehousing, analitik big data, integrasi data. |
Pemrosesan big data, data science, dan machine learning. |
|
Integrasi data |
Integrasi data bawaan dengan Synapse Pipelines (mirip ADF). |
Memerlukan integrasi dengan Azure Data Factory untuk pipeline data. |
|
Penyimpanan data |
Integrasi SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, dan Cosmos DB. |
Dioptimalkan untuk Delta Lake dan dapat terintegrasi dengan berbagai penyimpanan data seperti S3 dan ADLS. |
|
Mesin komputasi |
Mesin komputasi berbasis SQL untuk mengkueri data (dedicated dan serverless). |
Mesin komputasi berbasis Apache Spark yang dioptimalkan untuk pemrosesan big data. |
|
Skalabilitas |
Sangat skalabel dengan opsi on-demand dan terprovisi. |
Sangat skalabel dengan klaster auto-scaling untuk pemrosesan big data. |
|
Pemrosesan data |
Mendukung pemrosesan data batch dan real time melalui pool serverless dan dedicated. |
Pemrosesan data batch dan real time tingkat lanjut dengan Apache Spark. |
|
Machine learning |
Terintegrasi dengan Azure Machine Learning; dukungan untuk T-SQL. |
Dukungan bawaan untuk machine learning dengan MLflow dan Spark MLlib. |
|
Notebook |
Notebook terintegrasi yang mendukung T-SQL, Python, Spark SQL, Scala, dan R. |
Notebook canggih dengan dukungan untuk Python, Scala, SQL, dan R. |
|
Model biaya |
Bayar sesuai pemakaian untuk model serverless dan terprovisi. Penyimpanan data dan komputasi ditagih terpisah. |
Harga bayar sesuai pemakaian untuk penyimpanan dan komputasi; dioptimalkan untuk pemrosesan big data yang hemat biaya. |
|
Keamanan |
Enkripsi data bawaan, kontrol akses berbasis peran, dan endpoint privat. |
Enkripsi data, kontrol akses, dan integrasi dengan Azure Active Directory (AAD). |
|
Kolaborasi |
Terintegrasi dengan Azure DevOps dan GitHub untuk kontrol versi. |
Fitur kolaborasi luas dengan GitHub dan Databricks Repos. |
|
Pengalaman pengembang |
Disederhanakan dengan Synapse Studio, memungkinkan pipeline data drag-and-drop dan integrasi dengan pool SQL dan Spark. |
Canggih dengan Databricks Workspace, yang menawarkan notebook terintegrasi, eksplorasi data, dan fitur kolaboratif. |
|
Interoperabilitas |
Integrasi mendalam dengan layanan Azure lain seperti Power BI, Azure ML, dan Logic Apps. |
Terintegrasi dengan Azure, namun juga mendukung lingkungan multi-cloud. |
|
Tata kelola data |
Terintegrasi dengan Azure Purview untuk tata kelola data dan pelacakan garis keturunan. |
Tata kelola data umumnya dikelola secara eksternal, misalnya menggunakan Azure Purview. |
|
Performa kueri |
Kinerja tinggi untuk data terstruktur, dengan pemrosesan kueri terdistribusi di dedicated pool. |
Dioptimalkan untuk data terstruktur dan tidak terstruktur, khususnya pada pemrosesan data skala besar dengan Spark. |
|
Dukungan untuk alat BI |
Integrasi langsung dengan Power BI dan alat native Azure lainnya. |
Terintegrasi dengan Power BI, Tableau, Qlik, dan alat BI lainnya. |
|
Kemudahan penggunaan |
Antarmuka ramah pengguna dengan fitur drag-and-drop, cocok untuk pengguna bisnis dan data engineer. |
Lebih teknis dan dirancang untuk data scientist, data engineer, dan developer. |
|
Dukungan multi-cloud |
Utamanya berfokus pada Azure dengan integrasi mendalam ke dalam ekosistem Azure. |
Mendukung Azure, AWS, dan GCP, memungkinkan fleksibilitas multi-cloud. |
|
Analitik real time |
Mendukung analitik real time dengan Azure Stream Analytics terintegrasi. |
Kapabilitas analitik real time yang kuat menggunakan Spark Streaming. |
|
Integrasi dengan AI |
Integrasi mulus dengan Azure Cognitive Services dan Azure Machine Learning. |
Alat AI/ML terintegrasi dengan dukungan untuk pelatihan deep learning dan model AI. |
|
Kepatuhan dan sertifikasi |
Memenuhi berbagai standar industri, termasuk kepatuhan ISO, HIPAA, dan GDPR. |
Juga memenuhi berbagai standar industri dan menawarkan kepatuhan terhadap GDPR, HIPAA, dan lainnya. |
|
Komunitas dan ekosistem |
Komunitas Azure yang luas dengan dokumentasi dan dukungan yang kaya. |
Dukungan komunitas yang kuat dengan berbagai plugin, alat, dan pustaka yang tersedia. |
|
Penerapan |
Layanan terkelola penuh dengan pembaruan dan pemeliharaan otomatis. |
Layanan terkelola dengan kontrol atas konfigurasi klaster, auto-scaling, dan lainnya. |
|
Pemantauan dan pengelolaan |
Pemantauan terintegrasi melalui Azure Monitor, Synapse Studio, dan Log Analytics. |
Alat pemantauan yang luas, termasuk Databricks REST API dan integrasi dengan Azure Monitor. |
Kapan Menggunakan Azure Synapse
Azure Synapse adalah pilihan yang disarankan untuk:
- Perusahaan yang memerlukan platform data terpadu untuk analitik dan data warehousing.
- Organisasi dengan fokus kuat pada business intelligence dan visualisasi data.
- Tim yang mencari solusi all-in-one dengan ETL, data warehousing, dan analitik terintegrasi.
Kapan Menggunakan Databricks
Databricks ideal untuk:
- Organisasi dengan kebutuhan pemrosesan data berat dan analitik big data.
- Tim data science yang berfokus pada machine learning dan AI.
- Perusahaan yang memerlukan pemrosesan data real time dan pipeline data yang kompleks.
Memilih antara Azure Synapse dan Databricks. Dibuat dengan napkin.ai
Kesimpulan
Azure Synapse dan Databricks sama-sama merupakan platform yang kuat dengan keunggulan unik yang disesuaikan dengan kebutuhan organisasi yang berbeda.
Azure Synapse adalah pilihan utama bagi perusahaan yang membutuhkan platform analitik dan data warehousing terpadu yang terintegrasi dalam ekosistem Azure.
Databricks, dengan pemrosesan big data, machine learning, dan kapabilitas analitik real time yang tangguh, lebih cocok untuk organisasi yang intensif data dan berfokus pada data science dan rekayasa data.
Pada akhirnya, kasus penggunaan spesifik, infrastruktur yang ada, dan strategi data jangka panjang Anda yang seharusnya memandu pilihan antara Azure Synapse dan Databricks.
Untuk wawasan lebih lanjut, Anda dapat mempelajari kedua platform ini melalui sumber berikut:
Sumber-sumber ini akan membantu Anda lebih memahami kapabilitas masing-masing platform dan bagaimana keduanya dapat masuk ke dalam strategi data Anda!
Apa perbedaan utama antara Azure Synapse dan Databricks?
Platform mana yang lebih baik untuk proyek machine learning dan AI?
Bagaimana Azure Synapse berintegrasi dengan layanan Azure lainnya?
Apakah Databricks lebih fleksibel daripada Azure Synapse?
Apa pertimbangan biaya saat memilih antara Azure Synapse dan Databricks?
Topik
