Se você despertou interesse pela ciência de dados recentemente, é provável que já tenha se deparado com os nomes Snowflake e Databricks e se perguntado como eles se comparam.
Caso não tenha clareza sobre o que essas ferramentas representam e qual delas seria mais adequada para suas necessidades, você veio ao lugar certo. Este artigo tem como objetivo esclarecer o que são cada uma delas, apresentar uma comparação detalhada e recomendar qual ferramenta usar em cada cenário específico.
O Que é Databricks?
Databricks é uma plataforma de dados abrangente que amplia as funcionalidades do Apache Spark. Criada pelos próprios idealizadores do Apache Spark, ela é utilizada por grandes corporações como HSBC e Amazon.
Como plataforma, o Databricks oferece um ambiente para trabalhar com Apache Spark, Delta Lake e MLFlow, facilitando a limpeza, o armazenamento, a visualização e o uso de dados para projetos de aprendizado de máquina.
Trata-se de um software de código aberto, mas também disponibiliza uma opção gerenciada baseada na nuvem, acessível por meio de uma assinatura. Assim como o Snowflake, ele segue a arquitetura lakehouse, que une as vantagens de data warehouses e data lakes.
Leia também: Data Lake vs. Data Warehouse: Quais são as diferenças?
O Que é Snowflake?
Snowflake é um sistema de armazenamento de dados baseado na nuvem. Opera sob o modelo de pagamento por uso, no qual a cobrança é feita de acordo com os recursos consumidos.
Um dos diferenciais do Snowflake é a separação entre a cobrança por computação e por armazenamento. Isso significa que empresas com grande demanda de armazenamento, mas pouca necessidade de poder computacional, não precisam arcar com custos de computação desnecessários.
A plataforma também inclui um motor de consulta SQL otimizado para rodar na nuvem. O Snowflake é compatível com provedores de nuvem populares como Google Cloud, Amazon AWS e Microsoft Azure.
Semelhanças entre Snowflake e Databricks
Tanto o Databricks quanto o Snowflake são data lakehouses, que combinam as capacidades de data warehouses e data lakes, oferecendo o melhor dos dois mundos em termos de armazenamento e processamento de dados.
Ambos separam as opções de armazenamento e computação, o que permite o escalonamento independente. As duas soluções podem ser usadas para criar dashboards para relatórios e análises.
Diferenças entre Snowflake e Databricks
| Aspecto | Databricks | Snowflake |
| Arquitetura | Databricks emprega uma arquitetura de duas camadas. A camada inferior é o plano de dados, encarregada de armazenar e processar os dados. O armazenamento é gerenciado pelo sistema de arquivos do Databricks, que reside sobre o armazenamento em nuvem (AWS S3 ou Azure Blob Storage). O processamento fica a cargo de um cluster gerenciado pelo Apache Spark. A camada superior é o plano de controle, que armazena arquivos de configuração do espaço de trabalho e comandos do Notebook. | A arquitetura do Snowflake é composta por três camadas. A camada base é a de armazenamento de dados, onde os dados são guardados. A camada intermediária é a de processamento de consultas, que consiste em “armazéns virtuais”, que são clusters de computação independentes para realizar cálculos. A camada superior é formada pelos serviços em nuvem, que gerenciam e coordenam as outras partes do Snowflake, incluindo funções como autenticação, gestão de infraestrutura e controle de acesso. |
| Escalabilidade | O Databricks se ajusta automaticamente de acordo com a demanda, adicionando mais workers a clusters sob alta carga e reduzindo workers em clusters subutilizados. Isso assegura que as tarefas sejam executadas com rapidez. | O Snowflake também ajusta automaticamente os recursos de computação para executar diferentes tarefas, como carregamento, integração ou análise de dados. Embora os tamanhos dos nós não sejam alteráveis, os clusters podem ser redimensionados até 128 nós. O Snowflake também cria automaticamente clusters adicionais quando um cluster está sobrecarregado, balanceando a carga entre os dois. O armazenamento e o poder computacional escalam de forma independente. |
| Segurança | Com o Databricks, você pode criar uma nuvem privada virtual com seu provedor de nuvem, o que oferece maior controle sobre o acesso aos recursos na nuvem. Além disso, o Databricks permite gerenciar o acesso público aos recursos na nuvem por meio do controle de acesso à rede e criar e gerenciar chaves de criptografia para segurança adicional. Para acesso à API, é possível gerar, gerenciar e usar tokens de acesso pessoal. | O Snowflake oferece recursos de segurança semelhantes aos do Databricks, como gerenciamento de acesso à rede por filtros de IP e listas de bloqueio, configuração de tempo limite de sessão para usuários inativos, criptografia forte (AES) com chaves rotacionadas, controle de acesso baseado em função e autenticação multifator. |
| Armazenamento | O Databricks armazena dados em qualquer formato, concentrando-se no processamento e nas camadas de aplicativos. Os dados podem residir em qualquer lugar, seja na nuvem ou on-premise. | O Snowflake armazena dados em formato semiestruturado, gerenciando a camada de dados e armazenando os dados no Amazon Web Services ou Microsoft Azure. |
| Integrações | O Databricks oferece integração com as ferramentas mais populares para aquisição de dados. | O Snowflake também integra com essas ferramentas de aquisição de dados. Por ser mais antigo, o Snowflake historicamente possui mais ferramentas criadas para ele. |
Casos de Uso para Databricks
O Databricks é ideal para tarefas de ciência de dados e aprendizado de máquina, como análise preditiva e sistemas de recomendação. Sua capacidade de extensão e personalização o torna recomendado para empresas com grandes volumes de dados. Ele oferece uma plataforma unificada para lidar com dados, análises e inteligência artificial.
Casos de Uso para Snowflake
O Snowflake é mais adequado para inteligência de negócios, incluindo análise de dados usando SQL, geração de relatórios e criação de painéis visuais. É uma boa escolha para transformação de dados, mas recursos de aprendizado de máquina estão disponíveis apenas através de ferramentas adicionais, como o Snowpark.
Considerações Finais
Ambas as plataformas possuem pontos fortes e conjuntos de recursos distintos. Com base neste guia, será mais fácil escolher a plataforma que melhor se adapta à sua estratégia, volume de dados, carga de trabalho e necessidades. Assim como acontece na maioria das situações, não existe uma resposta única certa ou errada, mas sim aquela que funciona melhor para você.
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