최근에 데이터 과학에 관심이 있다면 Snowflake와 Databricks에 대해 들어봤을 수 있으며 서로 어떻게 비교되는지 들어보셨을 것입니다.
이러한 도구가 무엇이며 어떤 도구를 사용해야 하는지 정확히 모르는 경우 올바른 위치에 있습니다. 이 기사는 그것들이 무엇인지 다루고 비교하고 가장 잘 작동하는 사용 사례에 대해 각각 권장합니다.
목차
데이터브릭스란?
Databricks는 Apache Spark를 확장하는 포괄적인 데이터 플랫폼입니다. Apache Spark의 제작자가 만들었고 HSBC, Amazon 등과 같은 일부 대기업에서 사용했습니다.
Databricks는 플랫폼으로서 Apache Spark, Delta Lake 및 MLFlow와 함께 작동하여 클라이언트가 기계 학습 목적으로 데이터를 정리, 저장, 시각화 및 사용할 수 있도록 하는 수단을 제공합니다.
오픈 소스 소프트웨어이지만 클라우드 기반 관리 옵션을 구독 서비스로 사용할 수 있습니다. Snowflake와 마찬가지로 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 이점을 결합한 레이크하우스 아키텍처를 따릅니다.
또한 읽어보십시오: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스: 차이점은 무엇입니까?
눈송이는 무엇입니까?
Snowflake는 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 시스템입니다. 사용한 리소스에 대해 요금을 청구하는 종량제 결제 서비스로 실행됩니다.
Snowflake의 판매 포인트 중 하나는 컴퓨팅과 스토리지의 청구가 분리되어 있다는 것입니다. 즉, 많은 스토리지가 필요하지만 컴퓨팅은 거의 필요하지 않은 회사는 필요하지 않은 컴퓨팅 성능에 대해 비용을 지불할 필요가 없습니다.
이 플랫폼에는 클라우드에서 기본적으로 실행되도록 설계된 사용자 지정 SQL 쿼리 엔진도 포함되어 있습니다. Snowflake는 인기 있는 클라우드 제공업체인 Google Cloud, Amazon AWS 및 Microsoft Azure에서 실행됩니다.
Snowflake와 Databricks의 유사점
Databricks와 Snowflake는 모두 데이터 레이크하우스입니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 결합하여 데이터 스토리지와 컴퓨팅에서 두 세계의 장점을 모두 제공합니다.
스토리지와 컴퓨팅 옵션을 분리하여 독립적으로 확장할 수 있습니다. 두 제품을 모두 사용하여 보고 및 분석을 위한 대시보드를 만들 수 있습니다.
Snowflake와 Databricks의 차이점
AspectDatabricksSnowflakeArchitectureDatabricks는 2계층 아키텍처를 사용합니다. 맨 아래 계층은 데이터 플레인입니다. 이 계층의 주요 책임은 데이터를 저장하고 처리하는 것입니다.
저장소는 클라우드 저장소(AWS S3 또는 Azure Blob 저장소) 위에 있는 Databricks 파일 시스템 계층에서 처리합니다.
Apache Spark에서 관리하는 클러스터가 처리를 처리합니다. 최상위 레이어는 컨트롤 플레인 레이어입니다. 이 레이어에는 작업 공간 구성 파일과 노트북 명령이 포함되어 있습니다. Snowflake의 아키텍처는 세 개의 레이어가 있는 것으로 생각할 수 있습니다. 기본 계층에는 데이터 스토리지 계층이 있습니다. 데이터가 상주하는 곳입니다.
쿼리 처리 계층은 중간 계층입니다. 이 계층은 “가상 창고”로 구성됩니다. 이러한 가상 웨어하우스는 쿼리를 계산하는 서로 다른 컴퓨팅 노드의 독립적인 컴퓨팅 클러스터입니다.
최상위 계층은 클라우드 서비스로 구성됩니다. 이러한 서비스는 Snowflake의 다른 부분을 관리하고 통합합니다. 인증, 인프라 관리, 메타데이터 관리 및 액세스 제어와 같은 기능을 처리합니다.확장성Databricks는 사용률이 낮은 클러스터의 작업자를 줄이면서 클러스터에 더 많은 작업자를 추가하여 부하에 따라 자동으로 확장됩니다. 이를 통해 워크로드가 빠르게 실행됩니다.Snowflake는 컴퓨팅 리소스를 자동으로 확장 또는 축소하여 데이터 로드, 통합 또는 분석과 같은 다양한 데이터 작업을 수행합니다.
노드 크기는 변경할 수 없지만 클러스터는 최대 128개 노드까지 쉽게 크기를 조정할 수 있습니다.
또한 Snowflake는 하나의 클러스터에 과부하가 걸리면 자동으로 추가 컴퓨팅 클러스터를 제공하고 두 클러스터 간의 로드 균형을 조정합니다.
저장소 및 계산 리소스는 독립적으로 확장됩니다. 보안Databricks를 사용하면 클라우드 공급자와 함께 Virtual Private Cloud를 생성하여 Databricks 플랫폼을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 공급자의 액세스를 더 많이 제어하고 관리할 수 있습니다.
또한 Databricks를 사용하여 네트워크 액세스 제어를 통해 클라우드 리소스에 대한 공용 액세스를 관리할 수 있습니다.
추가 보안을 위해 암호화 키를 생성하고 관리할 수도 있습니다. API 액세스의 경우 개인 액세스 토큰을 생성, 관리 및 사용할 수 있습니다. Snowflake는 Databricks와 유사한 보안 제품을 제공합니다. 여기에는 IP 필터 및 차단 목록을 통한 네트워크 액세스 관리, 누군가가 로그아웃하는 것을 잊어버린 경우 유휴 사용자 세션 시간 제한 설정, 회전 키가 있는 강력한 암호화(AES) 사용, 데이터 및 개체에 대한 역할 기반 액세스 제어, 로그인 시 다단계 인증이 포함됩니다. 통합 인증을 통한 싱글 사인온.StorageDatabricks는 모든 형식으로 데이터를 저장합니다. Databricks 플랫폼은 주로 데이터 처리 및 애플리케이션 계층에 중점을 둡니다.
결과적으로 데이터는 클라우드 또는 온프레미스 등 어디에나 상주할 수 있습니다. Snowflake는 데이터를 반구조화된 형식으로 저장합니다. 저장을 위해 Snowflake는 데이터 계층을 관리하고 Amazon Web Services 또는 Microsoft Azure에 데이터를 저장합니다. 통합Databricks는 데이터 수집을 위해 가장 널리 사용되는 통합과 통합됩니다.Snowflake는 이러한 인기 있는 데이터 수집 통합과도 통합됩니다. 오래된 도구인 Snowflake는 역사적으로 대부분의 도구를 빌드했습니다.
Databricks 사용 사례
Databricks는 예측 분석 및 추천 엔진과 같은 데이터 과학 및 기계 학습 작업을 수행할 때 가장 유용합니다. 확장 가능하고 미세 조정할 수 있기 때문에 더 큰 데이터 워크로드를 처리하는 기업에 권장됩니다. 데이터, 분석 및 AI를 처리하기 위한 단일 플랫폼을 제공합니다.
Snowflake 사용 사례
Snowflake는 비즈니스 인텔리전스에 가장 적합합니다. 여기에는 데이터 분석을 위한 SQL 사용, 데이터 보고 및 시각적 대시보드 생성이 포함됩니다. 데이터 변환에 좋습니다. 기계 학습 기능은 Snowpark와 같은 추가 도구를 통해서만 사용할 수 있습니다.
마지막 말
두 플랫폼 모두 강점과 기능 세트가 다릅니다. 이 가이드를 기반으로 전략, 데이터 워크로드, 볼륨 및 요구 사항에 맞는 플랫폼을 더 쉽게 선택할 수 있습니다. 대부분의 경우와 마찬가지로 옳고 그른 답은 없으며 자신에게 가장 적합한 답이 있을 뿐입니다.
다음으로, 빅 데이터 및 Hadoop을 배우기 위한 좋은 리소스를 확인하십시오.