Databricks vs. Snowflake: Semelhanças e diferenças

As empresas estão constantemente coletando grandes quantidades de dados e, para compreendê-los, são necessárias plataformas de análise avançadas. Dois nomes que aparecem com frequência nesse espaço nos últimos anos são Databricks e Snowflake. Mas como você escolhe entre eles?

Esta postagem do blog guiará você por uma comparação geral entre os principais recursos do Databricks e do Snowflake.

O que é a Databricks?

A Databricks é uma plataforma de análise unificada conhecida por sua capacidade de lidar com cargas de trabalho de big data e aprendizado de máquina. Ele foi fundado pelos criadores do Apache Spark e oferece uma variedade de recursos projetados para facilitar a engenharia de dados, a ciência de dados e a análise de negócios. Você pode saber mais sobre a plataforma em nosso curso Introduction to Databricks. 

Recursos

A Databricks usa a estrutura de código aberto do Apache Spark para criar data lakehouses que podem combinar o melhor dos data warehouses e data lakes. Ele também oferece uma ampla gama de ferramentas e serviços, incluindo:

• Notebooks colaborativos para Python, Scala, R e SQL
• Gerenciamento automatizado de clusters
• Estrutura LLM de código aberto DBRX
• Bibliotecas integradas de aprendizado de máquina e suporte para estruturas populares de ML, como TensorFlow e PyTorch
• Integração com ferramentas populares de BI, como Tableau e Looker.

Casos de uso

O Databricks é comumente usado para análises em tempo real, processos de ETL e aprendizado de máquina. Com seu recente lançamento de novas ferramentas de IA, o Databricks também pode ser usado em:

• Criação de modelos RAG usando o Mosaic AI Vector Search
• Criação de LLMs usando o pré-treinamento de IA do Mosaic

Vantagens

A Databricks tem várias vantagens importantes que se destacam entre a concorrência:

• Manuseio de big data: O Databricks foi projetado especificamente para lidar com grandes quantidades de dados e pode ser facilmente dimensionado para atender às crescentes demandas.
• Plataforma unificada: Ao oferecer uma variedade de recursos e ferramentas, a Databricks fornece uma solução única para todas as suas necessidades de análise de dados.
• Suporte integrado de aprendizado de máquina e IA: A Databricks tem boas integrações com estruturas e bibliotecas comuns de aprendizado de máquina e inteligência artificial, o que a torna atraente para empresas que desejam adotar e incorporar rapidamente essas tecnologias em seus processos de análise.

O que é Snowflake?

O Snowflake é uma solução de armazenamento de dados baseada em nuvem que ganhou popularidade por sua simplicidade e escalabilidade. Ele separa os recursos de armazenamento e computação, permitindo que as empresas aumentem ou diminuam a escala de acordo com suas necessidades. Nosso curso de Introdução ao Snowflake leva você a conhecer os conceitos básicos da plataforma. 

Recursos

A Snowflake oferece um data warehouse nativo da nuvem, totalmente gerenciado, que é rápido e fácil de usar.

Alguns de seus recursos notáveis incluem:

• Dimensionamento automático e gerenciamento de recursos
• Suporte a SQL padrão e estendido
• Capacidade de lidar com dados estruturados e semiestruturados
• Compartilhamento seguro de dados

Casos de uso

O Snowflake é normalmente usado em cenários em que as empresas precisam armazenar e analisar rapidamente grandes quantidades de dados. Isso inclui casos de uso como:

• Análise em tempo real
• Consultas ad hoc
• Relatórios de inteligência de negócios

Por exemplo, ele pode ser usado para criar um repositório de dados centralizado para que diferentes equipes e departamentos acessem e analisem dados compartilhados.

Vantagens

O Snowflake é conhecido por sua simplicidade, escalabilidade e velocidade. Suas principais vantagens incluem:

• Concorrência fácil: O Snowflake permite que vários usuários consultem os mesmos dados simultaneamente sem nenhum problema de desempenho.
• Compartilhamento de dados: Com recursos incorporados, como o Secure Data Sharing, o Snowflake simplifica a colaboração entre equipes e parceiros, permitindo o acesso seguro a dados compartilhados de diferentes contas.
• Flexibilidade: O Snowflake oferece opções de armazenamento versáteis e suporta vários formatos de dados, tornando-o adequado para diferentes tipos de cargas de trabalho.
• Interface simples: O Snowflake tem uma interface fácil de usar que exige o mínimo de treinamento e conhecimento técnico, tornando-o acessível também para usuários não técnicos. As consultas também podem ser feitas usando SQL, o que facilita a adoção.

Você pode saber mais sobre como o Snowflake funciona neste tutorial prático do Snowflake.

Databricks vs. Snowflake: Semelhanças

As duas plataformas compartilham algumas semelhanças, incluindo as seguintes:

1. Baseado na nuvem

Tanto a Databricks quanto a Snowflake são plataformas baseadas na nuvem, o que as torna acessíveis de qualquer lugar com conexão à Internet. Ter uma solução baseada na nuvem também significa que os usuários podem facilmente aumentar ou diminuir a escala de acordo com suas necessidades, sem limitações físicas. 

2. Escalabilidade

Ambas as plataformas podem ser ampliadas ou reduzidas de acordo com a demanda, proporcionando flexibilidade às empresas à medida que seus dados crescem. Esse recurso de dimensionamento automático o torna perfeito para empresas que se movem rapidamente com crescimento dinâmico.

3. Suporte a idiomas de consulta

Tanto o Databricks quanto o Snowflake oferecem suporte para SQL, a linguagem mais usada para consultar bancos de dados.

O SQL já é uma ferramenta comumente usada por muitos analistas e engenheiros de dados. Isso significa que as empresas podem aproveitar as habilidades SQL existentes de seus funcionários para trabalhar com essas plataformas.

4. Recursos de data lake

Ambas as plataformas oferecem suporte a data lakes, proporcionando às empresas flexibilidade no armazenamento e na análise de uma variedade de dados estruturados e não estruturados. Como ambos foram projetados desde o início para lidar com big data, eles podem lidar facilmente com a carga de trabalho de grandes lagos de dados.

Databricks vs. Snowflake: Diferenças

1. Comparação de desempenho

Quando se trata de desempenho, tanto o Databricks quanto o Snowflake se destacam, mas em áreas diferentes.

Telas de dados

O Databricks é excelente no processamento rápido de grandes conjuntos de dados, o que o torna ideal para análise em tempo real e aprendizado de máquina. Seu uso do Apache Spark garante o processamento de dados em alta velocidade, mesmo para consultas complexas.

Fonte: Telas de dados

Snowflake

O Snowflake, por outro lado, é otimizado para o armazenamento de dados. Sua arquitetura permite um rápido desempenho de consulta, especialmente para dados estruturados. A separação dos recursos de armazenamento e computação significa que as empresas podem dimensionar cada um deles de forma independente, garantindo o desempenho ideal.

Vencedor

A Databricks é a vencedora geral em termos de desempenho por sua melhor relação entre desempenho e custo. O mecanismo de consulta do Databricks é alimentado pelo Apache Spark, que é a melhor opção para o processamento de big data.

2. Comparação de escalabilidade

A escalabilidade é crucial para as empresas à medida que suas necessidades de dados aumentam. É nesse ponto que as duas plataformas diferem um pouco.

Telas de dados

O Databricks oferece escalabilidade robusta, especialmente para cargas de trabalho de big data e aprendizado de máquina. Sua integração com plataformas de nuvem como AWS, Azure e Google Cloud permite que as empresas dimensionem os recursos conforme necessário.

Snowflake

O recurso de dimensionamento automático do Snowflake é excelente. Ele permite que as empresas aumentem ou diminuam os recursos de computação com base em sua carga de trabalho automaticamente. Isso é possível por meio de seus armazéns com vários clusters, em que o número de clusters é adicionado ou removido de acordo com a quantidade de carga de computação.

Esse recurso garante que as empresas usem (e paguem) apenas o que precisam, tornando-o altamente eficiente.

Vencedor

O Snowflake é o vencedor geral em termos de escalabilidade, graças ao seu recurso de escalonamento automático e às opções versáteis de armazenamento.

3. Comparação da facilidade de uso

A facilidade de uso pode afetar significativamente a velocidade com que as equipes podem adotar e começar a se beneficiar de uma plataforma. Ter uma ferramenta que seja muito difícil de usar pode levar a uma baixa adoção pelas equipes de dados.

Vamos comparar as duas plataformas abaixo.

Telas de dados

A Databricks oferece um ambiente colaborativo que pode ser complexo para iniciantes, mas que se torna intuitivo à medida que os usuários se familiarizam com a plataforma. Seu suporte a vários idiomas o torna flexível, mas também aumenta a curva de aprendizado.

Snowflake

O Snowflake é elogiado por sua simplicidade e interface amigável. Sua linguagem de consulta baseada em SQL o torna acessível a usuários familiarizados com bancos de dados tradicionais. A arquitetura da plataforma também simplifica muitas tarefas administrativas, facilitando o gerenciamento.

Vencedor

O Snowflake leva a coroa pela facilidade de uso devido à sua interface simples e ao mínimo de conhecimento técnico necessário. No entanto, se o usuário for intermediário, essa diferença não será exatamente perceptível, pois ele é mais versado em software técnico.

4. Recursos de integração

Os recursos de integração se tornaram mais necessários nos últimos anos devido ao grande número de ferramentas existentes que dão origem a formas variadas de fluxos de trabalho de dados.

Telas de dados

A Databricks se integra bem a várias fontes e plataformas de dados, incluindo Hadoop, Apache Kafka e soluções de armazenamento em nuvem. Sua flexibilidade o torna adequado para diversos ambientes de dados.

Algumas integrações notáveis incluem:

• dbt, AirFlow para fluxos de trabalho de ETL
• Amazon S3, Google BigQuery e Cloud Storage, Snowflake para fontes de dados
• Qlik, Power BI e Tableau para ferramentas de business intelligence (BI)

Snowflake

O Snowflake oferece recursos robustos de integração com ferramentas populares de BI, como Tableau, Looker e Power BI. Ele também oferece suporte a plataformas de integração de dados, como Fivetran e Talend, facilitando a conexão com os ecossistemas de dados existentes.

Vencedor

Ambas as ferramentas são igualmente compatíveis nessa categoria, com suas amplas opções de integração. No entanto, a compatibilidade do Snowflake com muitas ferramentas de BI, por estar há mais tempo no mercado, pode lhe dar uma pequena vantagem.

5. Segurança

A segurança é uma das principais prioridades das empresas que lidam com dados confidenciais.

Telas de dados

A Databricks oferece recursos de segurança robustos, incluindo chaves gerenciadas pelo cliente, infraestrutura sem servidor e segurança unificada para governança de dados e IA.

As chaves gerenciadas pelo cliente são totalmente integradas a provedores como:

• Cofre de chaves do Microsoft Azure para o Azure
• Serviço de gerenciamento de chaves do AWS (KMS) usando o Amazon Web Services (AWS)

Snowflake

A Snowflake também oferece recursos avançados de segurança, incluindo criptografia de ponta a ponta, segurança de tráfego de rede, autenticação multifatorial por meio do Access Control e conformidade com vários padrões do setor. Sua arquitetura suporta inerentemente o compartilhamento seguro de dados e o controle de acesso, garantindo a proteção dos dados.

Ele também garante a conformidade com normas como HIPAA, PCI DSS e FedRAMP por meio de seus recursos e controles de segurança.

Vencedor

No aspecto da segurança, ambas as plataformas oferecem recursos robustos, o que torna difícil escolher um vencedor. No entanto, a forte integração da Databricks com os provedores de nuvem pode lhe dar uma pequena vantagem.

6. Custo

O custo é sempre um fator importante na escolha de uma plataforma de dados. É um fator importante a ser considerado ao equilibrar a carga de computação necessária para seus aplicativos ou consultas.

Telas de dados

A Databricks oferece um modelo de preços de pagamento conforme o uso, que pode ser econômico para empresas com cargas de trabalho flutuantes. No entanto, os custos podem aumentar rapidamente, especialmente no caso de tarefas extensas de processamento de dados.

Snowflake

O modelo de preços da Snowflake é um pouco diferente. Ele cobra de você uma taxa com base no uso do crédito. Isso se baseia na separação do armazenamento e da computação, permitindo que as empresas dimensionem os custos com base no uso. Esse modelo pode ser mais previsível e, muitas vezes, mais econômico, especialmente para as necessidades de armazenamento de dados. No entanto, isso pode ser restritivo se a carga de trabalho do usuário for variável.

Vencedor

Ambas as plataformas oferecem modelos de preços razoáveis, mas, de modo geral, a separação de armazenamento e computação da Snowflake pode ser mais econômica para empresas com cargas de trabalho previsíveis. No entanto, o modelo de pagamento conforme o uso da Databricks também pode ser econômico para cargas de trabalho flutuantes.

Databricks vs. Snowflake: Um resumo

Aqui está um resumo geral das duas plataformas e suas principais diferenças.

Considerações finais

De modo geral, tanto a Databricks quanto a Snowflake oferecem soluções poderosas para o gerenciamento e a análise de dados. A Databricks se destaca no processamento de dados em tempo real e no aprendizado de máquina, enquanto a Snowflake se destaca no armazenamento de dados e na facilidade de uso. Sua escolha dependerá de suas necessidades específicas e metas futuras.

Se você quiser saber mais sobre o Databricks, nosso webinar Getting Started With Databricks ou o curso Introduction to Databricks seria o lugar perfeito para começar. Para os interessados em Snowflake, também temos um curso de Introdução ao Snowflake feito para iniciantes.