Snowflake vs Databricks : quelle est la meilleure solution ?

Qu’est-ce qu’est Databricks ?

Databricks, pionnier du Data Lakehouse, est une plateforme basée sur le cloud fondée en 2013 qui propose aujourd’hui une plateforme unifiée pour les données et l’IA. Ses origines remontent à l’Université de Californie, Berkeley, où ses créateurs ont développé des outils tels qu’Apache Spark, Delta Lake et MLFlow. Databricks est une plateforme d’analytique unifiée qui combine la puissance d’Apache Spark, Delta Lake et MLFlow avec une infrastructure Cloud native – un guichet unique – pour simplifier le processus analytique de bout en bout. Databricks fournit une plateforme unique pour les tâches d’ingénierie des données, de science des données et d’apprentissage automatique – combinant les capacités clés nécessaires pour l’analyse de données.

Qu’est ce qu’est Snowflake ?

Snowflake est un datawarehouse basé sur le cloud qui utilise une architecture unique pour offrir aux entreprises et organisations une forte scalabilité et flexibilité lors de la gestion et de l’analyse de leurs données. Le principal avantage de Snowflake est sa capacité à partager des données de manière sécurisée, ce qui en fait un choix de prédilection pour les outils d’analytique cloud et business intelligence.

Quelles différences entre Snowflake et Databricks ?

Architecture de Snowflake

Snowflake est un mélange d’architectures de bases de données classique à disque partagé, et d’architectures de bases de données sans partage. Dans la couche de stockage, les données résident dans un stockage cloud centralisé accessible à tous les nœuds de calcul, comme un disque partagé. Cependant, la couche de calcul utilise des entrepôts irtuels indépendants qui traitent les requêtes en parallèle.

Couche de stockage

Données stockées converties en un format compressé pour des requêtes plus rapides et un stockage entièrement géré par Snowflake.

Couche de calcul

Utilise des entrepôts de données virtuels pour exécuter des requêtes en parallèle.

Couche de service

Gère l’authentification, l’infrastructre, les métadonnées, les accès, …etc

Architecture de databricks

Databricks est une plateforme unifiée d’analyse de données qui offre une solution complète pour l’ingénierie des données, la science des données, l’apprentissage automatique et l’analytique. L’architecture de Databricks est conçue pour gérer les charges de travail de grandes données et est construite sur Apache Spark, un puissant moteur de traitement open source.

Delta Lake

Delta Lake étend les fichiers de données Parquet avec un journal de transactions pour fournir des capacités ACID au-dessus des magasins d’objets cloud comme S3.

Delta Engine

Un moteur de requête optimisé conçu pour le traitement efficace des données stockées dans le Delta Lake.

Outils intégrés

Databricks inclut plusieurs outils d’ingénierie des données, de Data Science, de Business Intelligence et de MLOps.

Comment Cleyrop se compare à Databricks et à Snowflake

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✔️ Cleyrop vous permet de gérer tout le cycle de vie de la donnée : ingestion, gestion du stockage et des traitements de données structurées et non structurées, gouvernance et data serving (analytics/BI, applications d’IA générative, …).

✔️ Contrairement à Databricks et Snowflake, qui nécessitent d’être intégrés au sein d’une modern data stack avec des outils d’ETL, de data gouvernance et d’analytics, Cleyrop offre un seul et unique solution pour répondre à tous vos besoins autour de vos données.

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✔️ Cleyrop est un acteur engagé de l’écosystème data français & européen. Membre “BPI les excellences BPI » et lauréat French Tech 2030, Cleyrop est un partenaire de confiance des institutions publiques françaises (Atout France, Ministère de l’Armée, IRSN…).

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