Databricks so với Snowflake: Điểm giống và khác nhau

Các công ty liên tục thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ, và để hiểu được chúng cần có những nền tảng phân tích mạnh mẽ. Hai cái tên thường xuyên được nhắc đến trong lĩnh vực này những năm gần đây là Databricks và Snowflake. Nhưng làm sao để chọn giữa hai nền tảng này?

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn qua phần so sánh tổng quan giữa các tính năng chính của Databricks và Snowflake.

Databricks là gì?

Databricks là một nền tảng phân tích hợp nhất, nổi tiếng với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và các tác vụ học máy. Nền tảng này được sáng lập bởi các tác giả của Apache Spark và cung cấp nhiều tính năng giúp công việc kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh trở nên dễ dàng hơn. Bạn có thể tìm hiểu thêm qua khóa học Giới thiệu về Databricks của chúng tôi. 

Tính năng

Databricks sử dụng khung Apache Spark mã nguồn mở để tạo data lakehouse, kết hợp ưu điểm của kho dữ liệu (data warehouse) và hồ dữ liệu (data lake). Nền tảng cũng cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ, bao gồm:

• Sổ tay cộng tác cho Python, Scala, R và SQL
• Quản lý cụm tự động
• Khung LLM mã nguồn mở DBRX
• Thư viện học máy tích hợp sẵn và hỗ trợ các framework ML phổ biến như TensorFlow và PyTorch
• Tích hợp với các công cụ BI phổ biến như Tableau và Looker.

Trường hợp sử dụng

Databricks thường được dùng cho phân tích thời gian thực, quy trình ETL và học máy. Với việc phát hành các công cụ AI mới gần đây, Databricks cũng có thể được dùng để:

• Xây dựng mô hình RAG bằng Mosaic AI Vector Search
• Tạo LLM bằng Mosaic AI Pretraining

Ưu điểm

Databricks có một số ưu thế nổi bật so với các đối thủ:

• Xử lý dữ liệu lớn: Databricks được thiết kế đặc biệt để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và có thể mở rộng dễ dàng để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng.
• Nền tảng hợp nhất: Bằng cách cung cấp nhiều tính năng và công cụ, Databricks mang đến một giải pháp duy nhất cho mọi nhu cầu phân tích dữ liệu của bạn.
• Tích hợp sẵn học máy và AI: Databricks tích hợp tốt với các framework và thư viện học máy/trí tuệ nhân tạo phổ biến, hấp dẫn với các doanh nghiệp muốn nhanh chóng áp dụng và đưa những công nghệ này vào quy trình phân tích.

Snowflake là gì?

Snowflake là một giải pháp kho dữ liệu trên đám mây, nổi tiếng nhờ sự đơn giản và khả năng mở rộng. Nền tảng tách biệt tài nguyên lưu trữ và tính toán, cho phép doanh nghiệp mở rộng lên hoặc thu nhỏ xuống theo nhu cầu. Khóa học Giới thiệu về Snowflake của chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các kiến thức cơ bản về nền tảng này. 

Tính năng

Snowflake cung cấp một kho dữ liệu đám mây được quản lý hoàn toàn, có tốc độ cao và dễ sử dụng.

Một số tính năng đáng chú ý gồm:

• Tự động mở rộng và quản lý tài nguyên
• Hỗ trợ SQL tiêu chuẩn và mở rộng
• Khả năng xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc
• Chia sẻ dữ liệu an toàn

Trường hợp sử dụng

Snowflake thường được dùng trong các kịch bản doanh nghiệp cần lưu trữ và phân tích nhanh khối lượng dữ liệu lớn. Bao gồm các trường hợp như:

• Phân tích thời gian thực
• Truy vấn ad hoc
• Báo cáo thông minh kinh doanh

Ví dụ, có thể dùng để tạo kho dữ liệu tập trung cho các nhóm và phòng ban khác nhau truy cập và phân tích dữ liệu dùng chung.

Ưu điểm

Snowflake được biết đến với sự đơn giản, khả năng mở rộng và tốc độ. Các ưu điểm chính gồm:

• Đồng thời dễ dàng: Snowflake cho phép nhiều người dùng truy vấn cùng một dữ liệu đồng thời mà không gặp sự cố hiệu năng.
• Chia sẻ dữ liệu: Với các tính năng tích hợp như Secure Data Sharing, Snowflake đơn giản hóa việc cộng tác giữa các nhóm và đối tác bằng cách cho phép truy cập an toàn vào dữ liệu dùng chung từ các tài khoản khác nhau.
• Linh hoạt: Snowflake cung cấp nhiều tùy chọn lưu trữ và hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu, phù hợp với nhiều loại khối lượng công việc.
• Giao diện đơn giản: Snowflake có giao diện thân thiện, cần ít đào tạo và chuyên môn kỹ thuật, giúp cả người không chuyên cũng có thể sử dụng. Việc truy vấn cũng có thể thực hiện bằng SQL, giúp dễ dàng áp dụng.

Bạn có thể tìm hiểu thêm cách Snowflake hoạt động trong hướng dẫn Snowflake thực hành này.

Databricks so với Snowflake: Điểm giống nhau

Hai nền tảng có một số điểm tương đồng, bao gồm:

1. Dựa trên đám mây

Cả Databricks và Snowflake đều là nền tảng trên đám mây, có thể truy cập từ bất kỳ đâu có kết nối internet. Có giải pháp đám mây cũng đồng nghĩa người dùng có thể dễ dàng mở rộng lên hoặc thu nhỏ xuống theo nhu cầu mà không bị giới hạn vật lý. 

2. Khả năng mở rộng

Cả hai đều có khả năng mở rộng theo nhu cầu, mang đến sự linh hoạt cho doanh nghiệp khi dữ liệu tăng trưởng. Tính năng tự động mở rộng này phù hợp với các doanh nghiệp phát triển nhanh và động.

3. Hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn

Databricks và Snowflake đều hỗ trợ SQL, ngôn ngữ được dùng rộng rãi nhất để truy vấn cơ sở dữ liệu.

SQL vốn đã quen thuộc với nhiều nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu. Điều này có nghĩa doanh nghiệp có thể tận dụng kỹ năng SQL sẵn có của nhân viên để làm việc với các nền tảng này.

4. Khả năng về data lake

Cả hai nền tảng đều hỗ trợ data lake, mang lại sự linh hoạt trong lưu trữ và phân tích nhiều loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Vì đều được thiết kế từ đầu để xử lý dữ liệu lớn, chúng có thể dễ dàng đảm đương khối lượng công việc của các data lake lớn.

Databricks so với Snowflake: Khác nhau

1. So sánh hiệu năng

Về hiệu năng, cả Databricks và Snowflake đều nổi bật nhưng ở các khía cạnh khác nhau.

Databricks

Databricks vượt trội trong việc xử lý nhanh các bộ dữ liệu lớn, lý tưởng cho phân tích thời gian thực và học máy. Việc sử dụng Apache Spark bảo đảm xử lý dữ liệu tốc độ cao, ngay cả với các truy vấn phức tạp.

Nguồn: Databricks

Snowflake

Ngược lại, Snowflake được tối ưu cho kho dữ liệu. Kiến trúc của nền tảng cho phép hiệu năng truy vấn nhanh, đặc biệt với dữ liệu có cấu trúc. Việc tách biệt tài nguyên lưu trữ và tính toán giúp doanh nghiệp mở rộng từng phần độc lập, bảo đảm hiệu năng tối ưu.

Bên thắng

Databricks là bên thắng chung về hiệu năng nhờ tỷ lệ hiệu năng trên chi phí tốt hơn. Động cơ truy vấn của Databricks được vận hành bởi Apache Spark, là lựa chọn tốt hơn cho xử lý dữ liệu lớn.

2. So sánh khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng rất quan trọng khi nhu cầu dữ liệu của doanh nghiệp tăng. Đây là điểm hai nền tảng có chút khác biệt.

Databricks

Databricks có khả năng mở rộng mạnh mẽ, đặc biệt cho khối lượng công việc dữ liệu lớn và học máy. Tích hợp với các nền tảng đám mây như AWS, Azure và Google Cloud cho phép doanh nghiệp mở rộng tài nguyên theo nhu cầu.

Snowflake

Tính năng tự động mở rộng của Snowflake rất tốt. Nó cho phép doanh nghiệp tự động tăng tài nguyên tính toán hoặc giảm xuống dựa trên khối lượng công việc. Điều này khả thi nhờ kho đa cụm, nơi số lượng cụm được thêm hoặc bớt theo tải tính toán.

Tính năng này đảm bảo doanh nghiệp chỉ sử dụng (và chi trả cho) những gì cần, rất hiệu quả.

Bên thắng

Snowflake là bên thắng chung về khả năng mở rộng, nhờ tính năng tự động mở rộng và các tùy chọn lưu trữ linh hoạt.

3. So sánh mức độ dễ sử dụng

Mức độ dễ dùng ảnh hưởng lớn đến tốc độ các nhóm có thể áp dụng và thu được lợi ích từ một nền tảng. Công cụ quá khó dùng có thể dẫn đến việc các đội dữ liệu không mặn mà áp dụng.

Hãy cùng so sánh cả hai nền tảng dưới đây.

Databricks

Databricks mang đến môi trường cộng tác có thể phức tạp với người mới bắt đầu nhưng trở nên trực quan khi người dùng quen dần với nền tảng. Việc hỗ trợ nhiều ngôn ngữ giúp linh hoạt nhưng cũng làm tăng độ dốc học tập.

Snowflake

Snowflake được khen ngợi nhờ sự đơn giản và giao diện thân thiện. Ngôn ngữ truy vấn dựa trên SQL giúp người dùng quen với cơ sở dữ liệu truyền thống dễ tiếp cận. Kiến trúc của nền tảng cũng đơn giản hóa nhiều tác vụ quản trị, giúp việc quản lý dễ dàng hơn.

Bên thắng

Snowflake giành ưu thế về mức độ dễ dùng nhờ giao diện đơn giản và yêu cầu ít chuyên môn kỹ thuật. Tuy nhiên, với người dùng ở mức trung cấp, sự khác biệt này không quá rõ do họ đã quen với phần mềm kỹ thuật.

4. Khả năng tích hợp

Khả năng tích hợp ngày càng trở nên cần thiết trong những năm gần đây do số lượng công cụ lớn, kéo theo các quy trình dữ liệu đa dạng.

Databricks

Databricks tích hợp tốt với nhiều nguồn và nền tảng dữ liệu, bao gồm Hadoop, Apache Kafka và các giải pháp lưu trữ đám mây. Sự linh hoạt giúp nó phù hợp với nhiều môi trường dữ liệu đa dạng.

Một số tích hợp đáng chú ý gồm:

• dbt, AirFlow cho quy trình ETL
• Amazon S3, Google BigQuery và Cloud Storage, Snowflake cho nguồn dữ liệu
• Qlik, Power BI và Tableau cho các công cụ thông minh kinh doanh (BI)

Snowflake

Snowflake cung cấp khả năng tích hợp mạnh mẽ với các công cụ BI phổ biến như Tableau, Looker và Power BI. Nền tảng cũng hỗ trợ các công cụ tích hợp dữ liệu như Fivetran và Talend, giúp dễ dàng kết nối với hệ sinh thái dữ liệu hiện có.

Bên thắng

Cả hai công cụ ngang tài ngang sức ở hạng mục này với các tùy chọn tích hợp phong phú. Tuy nhiên, việc Snowflake tương thích với nhiều công cụ BI do xuất hiện trên thị trường lâu hơn có thể đem lại chút lợi thế.

5. Bảo mật

Bảo mật là ưu tiên hàng đầu với các doanh nghiệp xử lý dữ liệu nhạy cảm.

Databricks

Databricks cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ, bao gồm khóa do khách hàng quản lý, hạ tầng serverless và quản trị bảo mật hợp nhất cho dữ liệu và AI.

Khóa do khách hàng quản lý được tích hợp chặt chẽ với các nhà cung cấp như:

• Microsoft Azure Key Vault cho Azure
• AWS Key Management Service (KMS) trên Amazon Web Services (AWS)

Snowflake

Snowflake cũng cung cấp các tính năng bảo mật mạnh như mã hóa đầu-cuối, bảo mật lưu lượng mạng, xác thực đa yếu tố thông qua Access Control, và tuân thủ nhiều tiêu chuẩn ngành. Kiến trúc của nền tảng vốn hỗ trợ chia sẻ dữ liệu và kiểm soát truy cập an toàn, bảo đảm bảo vệ dữ liệu.

Snowflake cũng bảo đảm tuân thủ các quy định như HIPAA, PCI DSS và FedRAMP thông qua các khả năng và kiểm soát bảo mật.

Bên thắng

Về bảo mật, cả hai nền tảng đều cung cấp tính năng vững chắc, khiến việc chọn ra người thắng không dễ. Tuy vậy, tích hợp chặt chẽ của Databricks với các nhà cung cấp đám mây có thể mang lại chút lợi thế.

6. Chi phí

Chi phí luôn là yếu tố quan trọng khi chọn nền tảng dữ liệu. Đây là yếu tố then chốt khi cân bằng tải tính toán cần cho ứng dụng hoặc truy vấn của bạn.

Databricks

Databricks cung cấp mô hình giá trả theo mức dùng (pay-as-you-go), có thể tiết kiệm cho doanh nghiệp có khối lượng công việc biến động. Tuy nhiên, chi phí có thể tăng nhanh, đặc biệt với các tác vụ xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Snowflake

Mô hình giá của Snowflake hơi khác. Nền tảng tính phí dựa trên tín dụng sử dụng. Điều này dựa trên việc tách biệt lưu trữ và tính toán, cho phép doanh nghiệp mở rộng chi phí theo mức sử dụng. Mô hình này có thể dự đoán được hơn và thường tiết kiệm hơn, đặc biệt cho nhu cầu kho dữ liệu. Tuy nhiên, điều này có thể hạn chế nếu khối lượng công việc của người dùng biến động.

Bên thắng

Cả hai đều có mô hình giá hợp lý, nhưng nhìn chung, việc tách lưu trữ và tính toán của Snowflake có thể thân thiện với ngân sách hơn với doanh nghiệp có khối lượng công việc ổn định. Dù vậy, mô hình trả theo mức dùng của Databricks cũng có thể tiết kiệm với khối lượng công việc biến động.

Databricks so với Snowflake: Tóm tắt

Dưới đây là phần tóm tắt tổng quan về hai nền tảng và các khác biệt chính.

Kết luận

Nhìn chung, cả Databricks và Snowflake đều cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho quản lý dữ liệu và phân tích. Databricks nổi trội ở xử lý dữ liệu thời gian thực và học máy, trong khi Snowflake tỏa sáng ở kho dữ liệu và độ dễ dùng. Lựa chọn của bạn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể và mục tiêu tương lai.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Databricks, hội thảo Bắt đầu với Databricks hoặc khóa học Giới thiệu về Databricks là điểm khởi đầu lý tưởng. Với những ai quan tâm đến Snowflake, chúng tôi cũng có khóa học Giới thiệu về Snowflake dành cho người mới bắt đầu.