「スノーフレーク vs データブリックス：最高のクラウドデータプラットフォームを作るために競争する」

スノーフレーク vs データブリックス：競争する最高のクラウドデータプラットフォーム

ビジネスの世界では、SnowflakeとData Bricksの比較は、データの分析とビジネスの管理の向上に重要です。組織、企業、ビジネスは、分析するためにすべてのデータを1つの場所に集める戦略が必要です。

クラウドベースのデータシステムであるSnowflakeとData Bricksは、業界のリーダーです。ただし、どのデータプラットフォームが最適なのかを理解することが重要です。

SnowflakeとData Bricksの両方は、ビジネスアプリケーションが要求する数量、速度、品質を提供しますが、いくつかのバリエーションとパラレルがあります。

Apache Sparkの創設者は、エンタープライズソフトウェアのBusiness Databaseを設立しました。データレイクとデータウェアハウスの要素をレイクハウスアーキテクチャに活用したことで有名です。データウェアハウスビジネスであるSnowflakeは、クラウドベースのストレージを提供し、より簡単なサービスを提供します。データへの安全なアクセスを提供し、最小限のメンテナンスが必要です。

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この記事では、SnowflakeとData Bricksの詳細な比較を紹介します。ここでは、各製品の利点を説明するので、どちらが企業やビジネスに最適かを選択できます。では、紹介を始めましょう。

Snowflakeとは？

Snowflakeは、データのシンプルな統合、ロード、分析、共有のための無制限のワークロードを提供するフルマネージドサービスです。

データレイク、データエンジニアリング、データアプリケーション開発、データサイエンスとセキュリティ、共有データの利用などが典型的な用途です。

Snowflakeは、計算とストレージを自然に分離します。このアーキテクチャにより、ユーザーのデータワークロードにデータのコピーへのアクセスを提供することなく、パフォーマンスに悪影響を与えることなくデータソリューションを実行できます。

複数の場所とクラウド上でデータソリューションを実行することができます。

多くのオプションを提供し、多くのSnowflakeユーザーと対話することができ、データセットやデータサービスを共有することもできます。

特徴

データ駆動の意思決定

Snowflakeの助けを借りて、データストレージを排除し、ビジネスのすべての人に有益な洞察を提供することができます。パートナー関係を築き、価格を最適化し、コストを削減し、売上を増やすことが重要です。

分析の速度と品質の向上

Snowflakeを使用することで、夜間のバッチロードからリアルタイムのデータストリームに切り替えることで、分析パイプラインを強化することができます。ビジネスのセキュリティを向上させ、データウェアハウスの品質を改善することができます。

データ交換の改善

Snowflakeを使用して独自のデータ交換を作成することができます。ライブや規制されたデータの安全な転送が可能です。パートナーやクライアント、他のビジネスマンとの強力なデータ接続を構築することができます。顧客の完全なビューを取得し、顧客の特性や興味、職業などの情報を提供します。

便利な製品とユーザーエクスペリエンス

Snowflakeを使用することで、ユーザーの行動と製品を理解することができます。顧客の要求に応えるために全データセットを活用し、製品ラインを拡大し、データサイエンスを推進することができます。

より良いセキュリティ

コンプライアンスとサイバーセキュリティのデータは、安全なデータレイクに集約することができます。Snowflake Data Lakesにより、迅速なインシデント対応が保証されます。大量のログデータを1つの場所に集約し、迅速にインシデントの完全な画像を把握するのに役立ちます。セミストラクチャ化されたログと構造化されたエンタープライズデータを1つのデータレイクに統合します。Snowflakeを通じて、データのインポート後に簡単に編集や変更を行うことができます。

Data Bricksとは？

クラウドベースのデータプラットフォームであるData Bricksは、Apache Sparkを活用しています。ビッグデータの分析とコラボレーションに焦点を当てています。

これに完全なデータサイエンスのワークスペースを提供することができます。ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアは、Data Bricksのマシンラーニングランタイム、制御されたMLフロー、共同ノートブックを使用してコミュニケーションを行います。

Data FramesとSpark SQLライブラリを使用して、Data Bricksに格納されている構造化データを扱うことができます。既存のデータから結論を導くのに役立ちます。

Data Bricksは、TensorFlow、PyTorchなどを含む多くのライブラリや機械学習を提供し、機械学習モデルの構築とトレーニングをサポートします。

多くのビジネスクライアントは、ヘルスケア、メディアエンターテイメント、金融、小売など、さまざまなセクターでさまざまなプロダクションプロセスを達成するためにData Bricksを使用しています。

特徴

Delta Lake（デルタレイク）

Data Bricks（データブリックス）は、オープンソースのトランザクションストレージレイヤーであり、データライフサイクルに使用するために設計されています。このレイヤーは、既存のデータレイクにデータの信頼性を提供するために使用されます。

インタラクティブノートブック

適切な言語とツールがあれば、データにすばやくアクセスできます。他の人と簡単に分析したり、モデルを構築したりすることができます。Data Bricksは、Scala、R、SQL、Pythonなどの言語をサポートしています。

機械学習

Data Bricksは、事前に構成された機械学習環境にアクセスできるようにし、Tensor Flow、Scikit-Learn、Pytorchへのアクセスを提供します。実験の共有と監視、モデルの管理、単一の中央リポジトリからの実行の複製が可能です。

改善されたSparkエンジン

Data Bricksは、最新バージョンのApache Sparkへのアクセスを提供します。複数のクラウドサービスプロバイダーにアクセスできる場合、クラスタを迅速にセットアップし、管理されたApache Spark環境を構築できます。Data Bricksでクラスタを調整することができます。定期的なモニタリングやパフォーマンスの維持は必要ありません。

SnowflakeとData Bricksの違い

アーキテクチャ

Snowflakeは、完全に独立したストレージとコンピュート処理レイヤーを持つANSI SQLベースのサービスレスシステムです。

• Snowflakeでは、各仮想ウェアハウスが大規模並列処理（MPP）を使用してクエリを実行します。
• Snowflakeは、内部データの組織化にマイクロパーティションを使用し、クラウドに保存される圧縮列形式で保持します。Snowflakeは、ファイルサイズ、圧縮、構造、メタデータ、統計などのデータ管理のすべての側面を保持し、ユーザーには見えず、SQLクエリのみに見えます。
• 仮想ウェアハウスは、多くのMPPノードから構成されるコンピュートクラスタで、Snowflake内ですべての処理を実行するために使用されます。
• SnowflakeとData Bricksの両方はSaaSソリューションです。ただし、Data BricksはSparkを基にしたものとは異なるアーキテクチャを持っています。
• Sparkと呼ばれるマルチ言語エンジンは、クラウドに展開され、単一ノードまたはクラスタに基づいています。Data Bricksは現在、AWS、GCP、Azure、およびSnowflakeを使用しています。
• Data Bricksの構造は、コントロールプレーンとデータプレーンから構成されています。処理されたデータは、データプレーンに存在し、Data Bricks Serverless Computingによって管理されるバックエンドサービスは、コントロールプレーンに存在します。
• サーバーレスコンピューティングにより、管理者はData Bricksによって完全に管理されるサーバーレスSQLエンドポイントを作成できます。
• Data Bricksのほとんどの他の計算のための計算リソースは、クラウドアカウントまたは従来のデータプレーン内で共有されますが、これらのリソースはサーバーレスデータプレーン内で共有されます。

Data Bricksのアーキテクチャは、いくつかの主要なパーツで構成されています：

• Data Bricks Delta Lake
• Data BricksのDelta Engine
• ML Flow

データ構造

Snowflakeを使用すると、ETLツールを使用せずに、セミストラクチャ化およびストラクチャ化されたファイルを保存できます。

Snowflakeは、データを収集するときにデータをすぐに構造化形式に変換します。Data Lakeとは異なり、Snowflakeでは、非構造化データを構築してからロードおよび操作する必要はありません。Data Bricksを使用して非構造化データを構造化することもできます。その後、Snowflakeなど他の手段で使用できるようになります。

Data BricksとSnowflakeの比較では、データ構造の点でData Bricksが優位です。

データの所有権

Snowflakeは、独立した処理とストレージレイヤーを持つため、クラウド上で独立して成長することができます。Snowflakeは、ロールベースのアクセス制御（RBAC）技術を使用して、データとマシンリソースへのアクセスを保護します。Data Bricksのデータ処理とストレージレイヤーは、Snowflakeの分離されたレイヤーとは異なり、完全に切り離されています。ユーザーはデータをどこにでもどの形式でも配置でき、Data Bricksは主にデータアプリケーションであるため、効率的に処理します。

Data BricksとSnowflakeを比較すると、データの処理はData Bricksの方が簡単です。

データ保護

タイムトラベルとフェールセーフは、Snowflakeの2つのユニークな機能です。Snowflakeのタイムトラベル機能は、更新前のデータを保持します。企業のクライアントは最大90日間の期間を選択できますが、タイムトラベルは通常1日に制限されています。データベース、スキーマ、テーブルはすべてこの機能を使用することができます。タイムトラベルの保持期間が切れると、7日間のフェールセーフ期間が始まり、以前のデータを保護して復元するために設計されています。

データブリックはSnowflakeのタイムトラベル機能と同様に機能します。Delta Lakeに格納されたデータは自動的にバージョン管理され、ユーザーは将来の使用のために以前のデータバージョンを取得することができます。

データブリックはSpark上で動作し、Sparkはオブジェクトレベルのストレージに基づいて構築されているため、データブリックはデータを保存しません。これはその主な利点の1つです。また、データブリックはオンプレミスシステムのユースケースを処理することができることも示しています。

セキュリティ

• Snowflakeはすべてのデータを自動的に制御します。
• コントロールプレーンとデータプレーン間のすべての通信は、クラウドプロバイダのプライベートネットワーク内で行われ、データブリックに格納されたすべてのデータはセキュリティが確保されています。
• 両方のオプションはRBAC（ロールベースのアクセス制御）を提供しています。SnowflakeとData Bricksは、SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA、GDPRなどの複数の法律と認証を遵守しています。ただし、Data BricksはAWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storageなどのオブジェクトレベルのストレージの上に動作します。Snowflakeとは異なり、ストレージレイヤーはありません。

パフォーマンス

パフォーマンスの観点でSnowflakeとData Bricksを直接比較するのは難しいです。

直接の比較では、SnowflakeとData Bricksはわずかに異なるユースケースをサポートし、他のどちらにも優れているわけではありません。

Snowflakeは、データの取り込み時にデータへのアクセスのためにすべてのストレージを最適化するため、好ましいオプションかもしれません。

ユースケース

• データブリックとSnowflakeはBIとSQLのユースケースをサポートしています。
• Snowflakeは、他のソフトウェアと簡単に統合できるJDBCおよびODBCドライバを提供しています。
• プログラムの管理を必要としないため、直感的な分析プラットフォームを選ぶビジネスやBIのユースケースで人気があります。
• Data BricksがリリースしたオープンソースのDelta Lakeは、データレイクに安定性の追加レイヤーを提供しています。ユーザーは優れたパフォーマンスでDelta LakeにSQLクエリを送信することができます。
• 多様性と高度なテクノロジーを備えたData Bricksは、ベンダーロックインを最小限に抑えたユースケースや、MLのワークロードに適したユースケース、テックジャイアントをサポートするユースケースで知られています。

結果

最も優れたデータ分析ツールにはSnowflakeとData Bricksが含まれます。

それぞれに利点と欠点があります。使用パターン、データボリューム、ワークロード、データ戦略などが、どのプラットフォームが理想的かを決定する際に重要な要素となります。

Snowflakeは、SQLの経験があり、一般的なデータ操作と分析に適しています。

ストリーミング、ML、AI、およびデータサイエンスのワークロードは、Data BricksのSparkエンジンによってより適しています。このエンジンは複数の言語の使用をサポートしています。

他の言語に追いつくために、SnowflakeはPython、Java、およびScalaのサポートを導入しました。

一部の人々は、Snowflakeはデータの取り込み時にストレージを削減するため、インタラクティブなクエリに適していると主張しています。また、レポートやダッシュボードの生成、BIのワークロードの管理にも優れています。データウェアハウジングの観点では、優れたパフォーマンスを発揮します。

ただし、一部のユーザーは、ストリーミングアプリケーションで見られるような大量のデータに苦しんでいると指摘しています。Snowflakeの勝利はデータウェアハウジングのスキルに基づいています。

ただし、Data Bricksは実際にはデータウェアハウスではありません。そのデータプラットフォームはより包括的で、Snowflakeよりも優れたELT、データサイエンス、および機械学習の機能を備えています。

ユーザーは、データを格納する管理対象のオブジェクトストレージのコストを制御することはできません。データの漏洩とデータ処理は重要なトピックです。

ただし、Data Bricksはデータサイエンティストや高度なスキルを持つアナリストを対象にしています。

最後に、技術的な観客に対するData Bricksの成功です。技術に詳しいユーザーと非技術的なユーザーの両方がSnowflakeを簡単に使用することができます。

Snowflakeが提供するデータ管理のほとんどの機能は、Data Bricksを介して利用することができます。ただし、それはより困難で、学習曲線が高く、メンテナンスが必要です。

ただし、Apache Sparkに慣れている人々はData bricksに惹かれるでしょうが、それに比べて、より広範なデータワークロードと言語を処理できます。

Snowflakeは、セットアップやデータサイエンスの詳細、または手動のセットアップに悩まされることなく、迅速に優れたデータウェアハウスおよび分析プラットフォームをインストールしたいユーザーに最適です。

また、Snowflakeは新しいユーザー向けのシンプルなツールではないと主張していません。全くそうではありません。

Data bricksよりも高度ではありません。そのプラットフォームは、複雑なデータエンジニアリング、ETL、データサイエンス、およびストリーミングアプリケーションに適しています。

Snowflakeは、プロダクションデータを保存する分析用のデータウェアハウスです。また、少しずつ始めて徐々にスケールアップしたい個人や初心者にも有益です。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!