Как Microsoft Azure Synapse, так и Databricks являются уважаемыми платформами обработки данных, которые обеспечивают объем, скорость и качество, требуемые ведущими решениями для анализа данных и бизнес-аналитики. Они оба отвечают насущным потребностям современного делового мира, где аналитика данных и управление ими стали важнее, чем когда-либо.
- Azure Synapse: лучше всего подходит для унифицированной аналитики данных в системах больших данных и хранилищах данных.
- Databricks: лучше всего подходит для таких случаев использования, как потоковая передача, машинное обучение и аналитика на основе данных.
Продолжайте читать, чтобы узнать, как Azure Synapse и Databricks сочетаются друг с другом с точки зрения цены, функций, реализации, искусственного интеллекта, безопасности и интеграции.
Azure Synapse против Краткий обзор Databricks
| Azure Synapse | Databricks | |
|---|---|---|
| Цена | Гибкие подробные цены; возможность оплаты по мере использования; варианты экономии за счет предварительно приобретенных модулей. | Гибкая система оплаты по мере использования; 14-дневная бесплатная пробная версия. |
| Основные функции |
|
|
| Простота внедрения | Совместимость с другими сервисами Azure; знакомство пользователей с облачной экосистемой Microsoft. | Предлагает среду совместной работы с интерактивными записными книжками, но для оптимального использования может потребоваться знакомство с Apache Spark. |
| Искусственный интеллект и ML | Интегрируется с Azure Machine Learning и Power BI, предоставляя инструменты для проектов машинного обучения и бизнес-аналитики. | Превосходит в машинном обучении и искусственном интеллекте благодаря оптимизированному движку Spark engine и таким инструментам, как MLflow, для управления жизненным циклом ML. |
| Архитектура | Хранилище данных на основе SQL с интеграцией big data, оптимизированное для больших наборов данных и сложных запросов. | Архитектура Data Lake, использующая Apache Spark для распределенной обработки данных и рабочих нагрузок машинного обучения. |
| Обработка и производительность | Оптимизирует выполнение запросов с помощью автоматического масштабирования и настройки производительности, используя бессерверные пулы SQL для динамического распределения ресурсов. | Параллельные вычисления, эффективный прием данных и шаблоны доступа, оптимизированы для больших наборов данных с помощью Photon engine. |
| Безопасность | Имеет расширенные средства контроля безопасности и конфиденциальности, такие как автоматическое обнаружение угроз, постоянное шифрование и детализированный контроль доступа. | Обеспечивает надежные функции безопасности, включая управление доступом на основе ролей и автоматическое шифрование, с акцентом на среды совместной работы. |
| Интеграция | Обширное сотрудничество с Azure и решениями сторонних производителей. | Широкий диапазон; поддерживает основных поставщиков систем хранения данных. |
Обзор Azure Synapse
Azure Synapse, ранее известная как Microsoft Azure SQL Data Warehouse, объединяет большие данные и хранилище данных в единую платформу.
Его архитектура построена на мощном фундаменте SQL, предназначенном для обработки больших объемов данных посредством массовой параллельной обработки. Этот подход позволяет Synapse обеспечивать быструю обработку, не полагаясь исключительно на дорогостоящую память, используя кластеризованные и некластеризованные индексы хранилища столбцов для эффективного управления хранением и распространением данных.
Основные характеристики
- Безграничный масштаб и гибкость запросов: Azure Synapse может обрабатывать огромные наборы данных без ущерба для производительности, поскольку пользователи могут запрашивать данные из различных источников, включая хранилища данных, озера данных и системы анализа больших данных, используя как реляционные, так и нереляционные данные на предпочитаемом ими языке. Эта функция особенно полезна для организаций с разнообразными экосистемами данных, поскольку им, вероятно, требуется бесшовная интеграция и анализ всех типов данных.
- Интегрированное машинное обучение и BI: Интеграция с Power BI и Azure Machine Learning позволяет пользователям находить аналитические данные по всем данным. Специалисты-практики могут применять модели машинного обучения непосредственно в своих приложениях, что значительно сокращает время разработки проектов BI и ML. Это демократизирует расширенную аналитику и позволяет пользователям использовать аналитические данные по всем важным данным, включая наборы данных сторонних производителей, и улучшать процессы принятия решений.
- Единое рабочее пространство аналитики: Synapse Studio предлагает комплексное рабочее пространство для различных задач обработки данных, от подготовки данных и управления ими до хранилищ данных и искусственного интеллекта. Его среда без кода для управления конвейером данных в сочетании с автоматической оптимизацией запросов и бесшовной интеграцией Power BI упрощает рабочие процессы проекта. Команды, стремящиеся к эффективному сотрудничеству в области аналитических решений, от инженеров по обработке данных и ученых до бизнес-аналитиков, по достоинству оценят эту возможность.
- Аналитические данные в реальном времени с Azure Synapse Link: Azure Synapse Link устраняет традиционные узкие места ETL (извлечение, преобразование и загрузка), обеспечивая интеграцию данных из операционных баз данных и бизнес-приложений в Azure Synapse Analytics практически в реальном времени. Организации могут быстрее и эффективнее создавать комплексное представление бизнеса, что способствует формированию культуры, основанной на данных, за счет демократизации доступа к данным между командами.
- Повышенная безопасность и конфиденциальность: Azure Synapse обеспечивает защиту данных с помощью самых современных функций безопасности, включая автоматическое обнаружение угроз и постоянное шифрование. Детализированные средства контроля доступа, такие как безопасность на уровне столбцов и строк, шифрование и динамическая маскировка данных, обеспечивают защиту конфиденциальной информации в режиме реального времени. Такой тщательный подход к безопасности, подкрепленный значительными инвестициями Microsoft в кибербезопасность, обеспечивает спокойствие организациям, заботящимся о конфиденциальности данных и соблюдении нормативных требований.
Плюсы
- Благодаря комплексному сервису аналитики Azure Synapse идеально подходит для аналитики.
- Предлагает функции защиты данных, контроля доступа и сетевой безопасности.
- Масштабируемость за счет массивно-параллельной обработки, позволяющей эффективно оптимизировать производительность.
- Обеспечивает глубокую интеграцию со службами Azure для улучшения рабочих процессов управления данными и аналитики.
Минусы
- Может быть сложным из-за широкого спектра функций.
- Цена зависит от различных факторов, таких как количество единиц хранилища данных и объем хранимых данных.
- Высокопроизводительные конфигурации могут значительно расходовать ресурсы.
- Несмотря на свою мощь в экосистеме Azure, за ее пределами она может быть менее гибкой.
Обзор Databricks
Databricks, основанная на Apache Spark, предлагает унифицированную аналитическую платформу, в которой особое внимание уделяется машинному обучению и аналитике на основе искусственного интеллекта. Databricks, позиционируемая скорее как озеро данных, чем как традиционное хранилище данных, превосходно справляется с необработанными масштабируемыми данными. Модель доставки SaaS в AWS, Azure и Google Cloud обеспечивает гибкость и масштабируемость для удовлетворения широкого спектра потребностей в обработке данных и аналитике.
Основные характеристики
- Обмен данными с Delta Sharing: Databricks обеспечивает безопасный обмен данными с Delta Sharing, обеспечивая совместное использование данных и активов искусственного интеллекта внутри организаций и за их пределами. Эта функция имеет решающее значение для компаний, желающих совместно работать над проектами обработки данных на разных платформах, улучшая доступность данных и совместную работу.
- Разработка данных: Databricks является лидером в области разработки данных, предлагая надежные инструменты для предварительной обработки и преобразования данных. Это важно для организаций, специализирующихся на разработке моделей машинного обучения , обеспечивающих наличие данных в нужном формате и качестве для анализа.
- Комплексное управление данными: благодаря таким функциям, как каталогизация данных и проверка качества, Databricks обеспечивает чистоту, каталогизацию и соответствие требованиям данных, делая их доступными для обнаружения и использования в рамках организации. Это жизненно важно для компаний, стремящихся поддерживать высокое качество данных и стандарты управления.
- Расширенное хранилище данных: Databricks предоставляет в data lakes возможности облачного хранилища данных благодаря своей архитектуре lakehouse, позволяя моделировать экономичное хранилище данных в data lake. Это подходит компаниям, которые ищут масштабируемые и эффективные решения для хранения данных.
- Искусственный интеллект и машинное обучение: Databricks предоставляет обширную платформу для искусственного интеллекта и ML, включая поддержку библиотек глубокого обучения и больших языковых моделей. Пользователи могут отслеживать данные, функции и модели искусственного интеллекта в одном месте, что полезно для организаций, стремящихся использовать искусственный интеллект и ML для расширенной аналитики.
Плюсы
- Надежная поддержка проектов машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью интегрированных инструментов, таких как MLflow.
- Построен на базе Apache Spark, обеспечивающий высокую производительность при выполнении задач обработки данных.
- Доступно в AWS, Azure и Google Cloud, обеспечивая гибкость развертывания.
- Общие записные книжки облегчают совместную работу и повышают производительность групп обработки данных.
Минусы
- Ориентированный на технический рынок, он может показаться сложным и не удобным для пользователя.
- Требуется больше ручного ввода для таких задач, как изменение размера кластера или обновление конфигурации.
- Может быть дорогостоящим из-за обширных потребностей в обработке и хранении данных.
- Интеграция с существующими системами обработки данных и рабочими процессами может потребовать значительных усилий.
Лучшая цена: Databricks
При сравнении моделей ценообразования Azure Synapse и Databricks Databricks предлагает более доступную точку входа с 14-дневной бесплатной пробной версией, которая включает среду совместной работы для групп обработки данных и интерактивные ноутбуки, поддерживающие широкий спектр технологий. В ее продуктах используется модель с оплатой по мере использования, которая варьируется от начальной цены в 0,07 доллара за единицу Databricks до 0,40 доллара за единицу Databricks.
Azure Synapse, с другой стороны, предоставляет подробную структуру ценообразования, которая включает варианты предварительной покупки блоков фиксации Synapse (SCU) для экономии по сравнению с ценами по мере использования со скидками до 28%.
Цены на Azure Synapse зависят от различных факторов, включая операции с конвейером данных, время выполнения интеграции и хранение данных, с учетом конкретных затрат для бессерверных и выделенных моделей потребления.
Хотя Azure Synapse предлагает комплексное и масштабируемое решение, сложность его ценовой модели и потенциальные затраты, связанные с крупномасштабными рабочими нагрузками по хранению данных и анализу данных, могут сделать Databricks более экономичным вариантом для команд, только начинающих или с изменяющимися схемами использования.
Лучшее по основным функциям: Azure Synapse
Azure Synapse предлагает комплексный набор аналитических сервисов, объединяющих корпоративное хранилище данных и обработку больших объемов данных. Ее основные функции включают неограниченный масштаб для запросов данных, интеграцию с Power BI и машинным обучением Azure для расширенного анализа, а также единое рабочее пространство аналитики в Synapse Studio для подготовки данных, управления ими и их исследования.
Эти возможности делают Azure Synapse особенно подходящим для команд, которым нужна надежная платформа, способная выполнять обширные задачи хранения данных и аналитики в экосистеме Azure.
Databricks позиционирует себя скорее как “озеро данных”, чем как хранилище данных. Таким образом, акцент делается больше на таких вариантах использования, как потоковая передача, машинное обучение и аналитика на основе данных. Его можно использовать для обработки необработанных данных в больших объемах.
Для тех, кто хочет иметь первоклассное хранилище данных для аналитики, Azure Synapse выигрывает. Но для тех, кому нужны более надежные функции ELT (извлечение, загрузка, преобразование), data science и машинного обучения, Databricks является победителем.
Лучшее для простоты внедрения: Azure Synapse
Зависимость Synapse от SQL и Azure знакома многим компаниям и разработчикам, использующим эти платформы по всему миру. Для них она проста в использовании. Точно так же Databricks идеально подходит для тех, кто привык к инструментам Apache. Но Databricks использует научный подход к данным, используя библиотеки с открытым исходным кодом и машинные библиотеки, что может быть сложным для некоторых пользователей.
Databricks может запускать Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL и другие платформы. Он поставляется с собственным пользовательским интерфейсом, а также способами подключения к конечным точкам, такими как соединители JDBC. Однако некоторые пользователи сообщают, что это может показаться сложным и не удобным для пользователя, поскольку оно ориентировано на технический рынок и требует больше ручного ввода для изменения размера кластера или обновления конфигурации. Некоторым может потребоваться долгий путь обучения.
Лучшее для машинного обучения и искусственного интеллекта: Databricks
Databricks превосходит Azure в этой категории благодаря своему искусственному интеллекту Mosaic, входящему в состав платформы Databricks Data Intelligence Platform. Эта платформа объединяет данные, обучающие модели и производственные среды в единое решение, позволяя безопасно использовать корпоративные данные для расширения, точной настройки или создания пользовательских моделей машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта. Databricks предлагает более специализированную среду, адаптированную для ML и разработки искусственного интеллекта, что делает ее предпочтительной платформой для специалистов по обработке данных и команд, работающих над передовыми проектами искусственного интеллекта.
Azure Synapse Analytics также предлагает возможности искусственного интеллекта и ML, в частности, благодаря интеграции со службами искусственного интеллекта Azure. Это позволяет дополнять данные с помощью искусственного интеллекта в Synapse Analytics с использованием предварительно обученных моделей из служб искусственного интеллекта Azure. Платформа поддерживает различные задачи искусственного интеллекта, такие как анализ настроений, обнаружение аномалий и когнитивные сервисы, непосредственно в блокнотах Synapse. Однако функции искусственного интеллекта и ML в Azure Synapse в большей степени направлены на использование существующих служб Azure, а не на предоставление глубоко интегрированной, настраиваемой среды ML.
Лучшее с точки зрения безопасности: Azure Synapse
Это сильно зависит от варианта использования; однако для корпоративных пользователей Synapse является победителем. Azure Synapse реализует многоуровневую архитектуру безопасности, обеспечивающую сквозную защиту данных. Ключевые функции безопасности включают защиту данных с помощью шифрования в режиме ожидания и при перемещении, комплексный контроль доступа, аутентификацию для проверки идентификационных данных пользователей и приложений, сетевую безопасность с помощью частных конечных точек и виртуальных сетей, а также расширенную защиту от угроз.
Эта обширная платформа безопасности в сочетании с соответствием требованиям Azure корпоративного уровня делает Azure Synapse отличным выбором для организаций со строгими требованиями к безопасности и конфиденциальности.
Databricks также уделяет особое внимание безопасности, предлагая такие функции, как среда выполнения Databricks для машинного обучения со встроенной защитой для рабочих процессов ML, ноутбуки для совместной работы с ролевым контролем доступа и интеграцию с корпоративными системами безопасности. Однако глубокая интеграция Azure Synapse с более широкой экосистемой безопасности и соответствия требованиям Azure, наряду с ее подробными уровнями безопасности, обеспечивает более целостный подход к обеспечению безопасности.
Лучшее для интеграции: Azure Synapse
Azure Synapse предлагает широкий спектр интеграций со сторонними решениями для интеграции данных, поддерживая широкую корпоративную экосистему, включающую как Azure, так и локальные источники данных, а также устаревшие системы. Этой обширной возможности интеграции способствуют партнерские отношения с многочисленными сторонними поставщиками, такими как Ab Initio, Aecorsoft, Alooma и Alteryx, среди прочих.
Databricks также предоставляет надежные варианты интеграции, в частности, через партнерский центр Connect hub, который упрощает процесс интеграции с кластерами Databricks и хранилищами SQL. Databricks поддерживает различные форматы данных, такие как CSV, Delta Lake, JSON и Parquet, и подключается к основным поставщикам систем хранения данных, таким как Amazon S3, Google BigQuery и Snowflake. Кроме того, Databricks Repos предлагает интеграцию на уровне репозитория с поставщиками Git, улучшая рабочий процесс разработки в Databricks notebook.
Однако более широкий спектр партнерских программ Azure Synapse по интеграции данных в сочетании с собственной интеграцией в экосистему Azure предлагает более комплексное решение для организаций, стремящихся консолидировать и анализировать данные из широкого спектра источников.
Кому не следует использовать Azure Synapse или Databricks
Несмотря на надежность и широкие возможности этих двух платформ, невозможно удовлетворить все потребности всех специалистов по обработке данных.
Кому не следует использовать Azure Synapse
Azure Synapse с его обширными возможностями анализа данных и интеграцией в экосистему Azure, возможно, не лучшим образом подходит для малого бизнеса или стартапов с ограниченными требованиями к анализу данных или бюджетными ограничениями. Сложность платформы и необходимость определенного уровня технических знаний для навигации по ее обширным функциям могут расстраивать организации, у которых нет специальной команды по обработке данных, и будут расстраивать их.
Кроме того, компаниям, которые еще не используют службы Azure, может быть сложно интегрировать Synapse в свои существующие рабочие процессы, что делает его менее идеальным для тех, кто находится за пределами экосистемы Azure.
Кому не следует использовать Databricks
Databricks разработан специально для проектов в области науки о данных и инженерии. В результате он может оказаться непосильным для пользователей, не имеющих опыта работы с данными, или для новичков в аналитике данных. Его зависимость от Apache Spark и упор на машинное обучение и искусственный интеллект могут не соответствовать потребностям проектов, требующих простых решений для обработки данных или аналитики.
Более того, затраты, связанные с расширенными возможностями Databricks, особенно для крупномасштабной обработки данных, могут быть неоправданными для организаций с более простыми потребностями в анализе данных или ограниченными финансовыми ресурсами.
Лучшие альтернативы Azure Synapse и Databricks
Google Cloud BigQuery
BigQuery, полностью управляемое корпоративное хранилище данных Google, превосходит их в управлении и анализе данных с помощью таких функций, как машинное обучение и геопространственный анализ. Бессерверная архитектура позволяет выполнять SQL-запросы для ответа на сложные организационные вопросы без управления инфраструктурой.
Разделение уровней вычислений и хранения в BigQuery обеспечивает динамическое распределение ресурсов, повышая производительность и масштабируемость. Это отличный вариант для команд, которым нужен мощный инструмент аналитики с быстрым выполнением запросов и широкими возможностями интеграции данных.
Snowflake
Облачная платформа обработки данных Snowflake известна своей уникальной архитектурой, которая отделяет вычисления от хранилища, обеспечивая независимое масштабирование и модель с оплатой по мере использования. Он поддерживает стандартный и расширенный SQL, транзакции и расширенные функции, такие как материализованные представления и боковые представления.
Подход Snowflake к шифрованию данных, контролю доступа на уровне объектов и поддержке PHI data подчеркивает ее приверженность безопасности и соответствию требованиям. Это предоставляет организациям гибкое, масштабируемое решение с мощными функциями безопасности.
Teradata Vantage
Teradata Vantage предлагает подключенную многооблачную платформу обработки данных для корпоративной аналитики, эффективно решающую сложные задачи с данными. Vantage известна своей высокопроизводительной аналитикой, комплексной интеграцией данных и передовыми возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения, что отлично подходит для предприятий, которым требуется надежная аналитика по различным наборам данных и облачным средам.
Методология обзора: Azure Synapse против Databricks
Мы сравнили Azure и Databricks на основе их стоимости, возможностей, интеграции, подхода к ИИ и ML, а также опыта работы с пользователями.
- Ценообразование: Мы оценили структуру затрат обеих платформ с учетом прозрачности и предсказуемости моделей ценообразования, доступности бесплатных пробных версий и общего соотношения цены и качества.
- Основные характеристики: Мы изучили возможности этих двух платформ, чтобы определить, в чем хороша каждая из них. В Azure Synapse мы сосредоточились на интеграции данных, аналитике и возможностях управления, в то время как в Databricks мы рассмотрели среду совместной работы, оптимизацию производительности и поддержку машинного обучения и рабочих процессов искусственного интеллекта.
- Возможности искусственного интеллекта и ML: Мы оценили сильные стороны каждой платформы в поддержке проектов искусственного интеллекта и ML, такие как доступность встроенных моделей и интеграция с внешними службами искусственного интеллекта.
- Удобство использования: Простота использования, дизайн интерфейса и простота настройки – вот некоторые из факторов, которые мы проанализировали здесь, чтобы определить, какая платформа обеспечивает более удобное взаимодействие с пользователем.
- Интеграция: Мы рассмотрели возможности каждой платформы по интеграции с другими инструментами и сервисами, включая источники данных, инструменты BI и другие облачные сервисы.
Часто задаваемые вопросы: Azure Synapse против Databricks
В чем разница между Azure Synapse и Databricks?
Azure Synapse объединяет хранилища данных и аналитику больших данных в экосистеме Azure, предлагая единое рабочее пространство для аналитики. Databricks, основанная на Apache Spark, фокусируется на совместной обработке данных и машинном обучении, поддерживая широкий спектр рабочих процессов анализа данных.
Как Azure Synapse и Databricks по-разному обрабатывают большие данные и аналитику?
Azure Synapse использует архитектуру массовой параллельной обработки, идеальную для корпоративных хранилищ данных, в то время как Databricks использует обработку данных в памяти Spark для аналитики в реальном времени и проектов, управляемых искусственным интеллектом, что делает ее подходящей для задач Data science.
Существуют ли какие-либо конкретные варианты использования, в которых Azure Synapse превосходит Databricks и наоборот?
Synapse предпочтительнее для традиционного хранилища данных и интеграции в платформу Azure, что делает его более подходящим выбором для предприятий, которым требуется крупномасштабное управление данными. С другой стороны, Databricks выделяется в проектах по обработке данных и машинному обучению, что делает его более гибкой средой для совместной аналитики.
Итог: Azure Synapse против Databricks
Azure Synapse и Databricks предназначены для различных аспектов анализа данных и управления ими. Synapse идеально подходит для предприятий, глубоко интегрированных с Microsoft Azure, которым нужны надежные решения для хранения данных, и больше подходит для анализа данных и для пользователей, знакомых с SQL.
Databricks лучше подходит для команд, занимающихся исследованиями данных, которым требуется среда совместной работы с мощными возможностями машинного обучения и искусственного интеллекта, и лучше, чем Synapse, подходит для технической аудитории. В конечном итоге выбор между ними зависит от предпочтений платформы, варианта использования организации, существующей инфраструктуры и финансовых ресурсов организации.