Databricks ou Snowflake: comparativo de clouds modernas

Tempo de Leitura:
24
min
Criado em:
February 15, 2024
Atualizado em:
2/22/2024

Na análise de dados e computação em nuvem, as clouds modernas Databricks e Snowflake estão liderando a inovação na nuvem. 

O Databricks promete uma colaboração sem precedentes na análise de dados, enquanto o Snowflake promete escalabilidade incomparável e desempenho otimizado na gestão de dados.

A análise de dados deve ser  acessível para todas as equipes de uma empresa, e isso pode acontecer graças a plataformas de dados eficientes.  

Neste artigo, vamos explorar as principais características entre Snowflake e Databricks, e você vai descobrir como essas plataformas podem revolucionar a abordagem de análises de dados e computação em nuvem na sua empresa.

Data lake, data warehouse, data cloud e delta lake:
dados em todos os lugares

O mundo de dados é repleto de conceitos por vezes abstratos. 

Por isso, fizemos um pequeno dicionário com quatro conceitos de dados, e a explicação de onde e como eles podem ser armazenados. 

Dessa forma, primeiro introduzimos os conceitos mais amplamente difundidos, de data lake e data warehouse, na ordem tradicional do fluxo de dados. 

Depois, falamos sobre dois conceitos mais específicos e difundidos pelo Snowflake e Databricks, que são respectivamente: data cloud e delta lake

1- Data lake

O data lake armazena dados relacionais de aplicações de negócios, além de dados não relacionais (como dados de apps, dispositivos IoT, e mídias sociais). 

Um dos principais diferenciais do data lake é que a estrutura dos dados ou esquema não é definida quando os dados são capturados. 

Dessa forma, eles podem ser armazenados sem um design cuidadoso ou sem que se tenha clareza das perguntas de negócios que os dados vão ajudar a responder no futuro.

2- Data warehouse

Data warehouse é um repositório central de dados que permite a tomada de decisões mais adequadas. 

Os dados do data warehouse vêm de sistemas transacionais, bancos de dados relacionais e de outras fontes. 

Pessoas usuárias das áreas de negócios e de dados, como engenheiras e engenheiros de analytics, analistas de dados e cientistas de dados) podem acessar os dados para criar relatórios e análises. 

A principal diferença de um data warehouse para um banco de dados transacional é a forma como os dados são armazenados e consultados. 

No data warehouse, as consultas são colunares para facilitar a pesquisa em ferramentas de BI, por exemplo.

No banco transacional, as consultas ocorrem tipicamente nas linhas.

3- Data cloud

O Snowflake é considerado um data cloud por ter muitos recursos que vão além do simples armazenamento e processamento de dados, como marketplace e produtos de dados.

Um data cloud identifica as soluções em nuvem que armazenam e processam dados, eliminando os silos de dados e permitindo integração fluida entre as necessidades de armazenamento e processamento das empresas para poder transformar os dados em recursos monetizáveis. 

Ou seja, data cloud está dentro do conceito de cloud computing e vai além de um simples data warehouse.

4- Delta lake

Por fim, um conceito difundido pelo Databricks é o de delta lake, que é o formato de armazenamento padrão da plataforma.

Delta lake se refere à camada otimizada de armazenamento de dados e às tabelas construídas sobre um data lake

Trata-se de softwares open source compatíveis com APIs Apache Spark e que fornecem aspectos de transações ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade), além de lidarem com metadados escaláveis e unificarem processamento em lotes (batch) e em streaming.

 Infraestrutura de delta lake em um quadro central com texto onde no topo vemos a logo do delta lake e embaixo três tabelas com os textos tabelas de ingestão (bronze), tabelas refinadas (silver) e armazenamento de dados de recursos/Agg (Gold). Há uma seta passando de uma tabela para a outra indicando sequência. Do lado esquerdo do quadro está identificada a transmissão e outra de lote, que possuem setas indicando sequência para o quadro central onde há as tabelas. À direita do quadro central a sequência das setas indica analytics e machine learning. Abaixo do quadro central há um pequeno quadro indicando lago de dados existente e a representação de três marcas de data lake.
Infraestrutura de delta lake.
Tabela comparativa de soluções data cloud.

Atualmente, existem muitas soluções de data cloud no mercado com diferenciais que podem ajudar sua empresa a minerar o valor dos dados existentes de maneira mais rápida, escalável e segura. 

Duas importantes soluções são:

  1. Snowflake - um data warehouse de alta performance;
  2. Databricks - um delta lake de desempenho avançado para big data.
Os personagens Woody e Buzz Lightyear, da animação Toy Story, estão conversando e Buzz está apontando para uma direção dizendo “Data (...) data everywhere”. Woody está com expressão de preocupação.
Meme sobre o uso de data clouds.

Databricks e Snowflake: o estado da arte das clouds modernas

Databricks é uma plataforma cloud de análise unificada e altamente escalável, que combina funcionalidades essenciais para o processamento e manuseio de grandes volumes de dados.

Snowflake é uma plataforma de dados avançada em nuvem que permite armazenar, processar e analisar dados de maneira rápida, flexível e escalável. 

Vamos aos detalhes!

Databricks

Com um ambiente favorável para o desenvolvimento de atividades de análise de dados, machine learning e inteligência artificial, o Databricks fornece um ambiente colaborativo e interativo para a entrega de soluções completas.

Baseado no Apache Spark, uma das ferramentas mais populares para o processamento de big data, essa plataforma não só consegue entregar poder computacional em grandes escalas, como também é extremamente eficiente em termos de escalabilidade

Com a ajuda do seu sistema de gerenciamento de clusters dinâmicos, o Databricks é capaz de otimizar o processamento com base na carga de trabalho, reduzindo custos e aumentando o desempenho.

Além disso, essa plataforma adota uma abordagem híbrida que une os melhores elementos dos conceitos de data warehouse e data lake em uma solução inovadora para o armazenamento de dados chamada delta lake

Essa solução permite a gestão e o armazenamento de uma grande variedade de tipos de dados, desde dados brutos a dados transformados e prontos para análise.

Snowflake

Um dos seus diferenciais é ser uma plataforma autogerenciável. Isso quer dizer que:

  • não é necessário configurar um hardware (físico ou virtual), 
  • não precisa instalar softwares complicados, 
  • nem gerenciar e manter infraestruturas complexas de dados

Por rodar completamente em uma infraestrutura de cloud, essa plataforma permite uma rápida e descomplicada entrega de todo seu potencial de valor, removendo a necessidade de profissionais altamente especialistas e sendo uma solução mais acessível

É importante ressaltar que o Snowflake é construído sob outros serviços de cloud, como: AWS, Google Cloud Platform ou Azure

Isso faz dele uma solução de data warehouse multicloud que tira o máximo proveito das múltiplas nuvens do mercado.

Além disso, o Snowflake oferece integração perfeita com ferramentas de business intelligence (BI) populares, facilitando a criação de painéis interativos e relatórios personalizados. 

Seus casos de uso incluem análises de negócios, ciência de dados e processamento de dados em tempo real.

Análise de dados e cloud computing

Databricks e Snowflake têm abordagens variadas para a análise de dados e cloud computing, atendendo a diferentes necessidades e casos de uso. 

Vamos, então, falar das características de ambas, suas performances de processamento e suas estruturas de precificação.

Tabela comparativa sobre Snowflake e Databricks.

Características

Databricks 

Oferece recursos avançados de machine learning e inteligência artificial em cloud, permitindo o desenvolvimento de modelos complexos e a implementação de pipelines de dados automatizados.

  • Plataforma unificada de dados: centraliza em uma única plataforma as ferramentas necessárias para as atividades de data engineering, data science, data analytics e machine learning. Isso garante maior interação entre profissionais que atuam nas soluções de dados.
  • Workspace interativo: permite utilizar uma grande variedade de ferramentas e linguagens disponíveis no mercado. É possível utilizar Python, R, Scala e SQL, além da disponibilidade de uso de Jupyter Notebooks nativamente.
  • Multicloud: fica alocado dentro da infraestrutura cloud da empresa. Dentre as clouds disponíveis para a utilização, temos a AWS, Azure e o Google Cloud Platform.
  • Processamento paralelo: distribui tarefas de computação de forma simultânea. Todas as tarefas utilizadas dentro da ferramenta são atreladas a clusters sparks, que podem ser configurados e escalados conforme a necessidade computacional.
  • Armazenamento otimizado: utiliza uma camada de armazenamento chamada delta lake, que combina a confiabilidade e o desempenho dos data warehouses com a escala e flexibilidade dos data lakes. Proporciona armazenamento otimizado e eficiente em termos de desempenho. E oferece opções de tabelas administradas, gerenciadas pelo delta lake, e tabelas externas de menor custo.
  • Governança de dados: oferece o conceito de Unity Catalog, uma ferramenta que visa melhorar a governança, a segurança e a descoberta de dados. Permite que se gerencie facilmente o acesso, a descoberta e a conformidade de dados em diferentes fontes de dados dentro da plataforma.
  • Pay-as-you-go: paga-se conforme o uso dos recursos de processamento, que são medidos em Databricks Units (DBUs). Esse modelo de custo proporciona flexibilidade e controle, e permite que as empresas escalem os recursos conforme necessário, pagando apenas pelas DBUs utilizadas e no tempo em que o cluster estiver ligado.
Imagem com a logo do Databricks no topo e embaixo está escrito Lakehouse Plataform. Há quatro elementos quadrados verdes que indicam: Data Warehousing, Data Engineering, Data Streaming e Data Science & ML. Na parte inferior tem uma faixa com Unity Catalog e está escrito: "Fine-grained governance for data and AI". Abaixo, em outra faixa está escrito "Delta Lake - Data reliability and performance". Na última faixa inferior da imagem está escrito "Cloud Data Lake - All structured and unstructured data". Por fim, aparecem os logos da Microsoft Azure, Aws e Google Cloud alinhados na parte de baixo do gráfico.
Recursos que o Databricks oferece.

Snowflake

Utiliza uma arquitetura de data warehouse em nuvem compartilhada, permitindo que várias organizações acessem os mesmos recursos de forma isolada. 

Por ser construída sobre outros serviços de cloud, é uma solução de data warehouse multicloud que funciona como um intermediário absorvendo riscos e otimizando armazenamento e processamento. 

Além disso, apresenta uma implementação mais intuitiva com integração fluida, com serviços de BI e extração de dados, tal como o Fivetran

E algumas das principais características do Snowflake são:

  • alta performance computacional: rápida velocidade de consultas e dimensionamento do data warehouse para acomodar picos de processamento de dados.
  • data warehouse simplificado: o foco principal do Snowflake é prover uma solução de cloud de fácil implementação e completamente baseada em nuvem. Como data warehouse, ele consegue gerenciar tanto dados estruturados quanto dados semiestruturados, como Json, Avro, XML, entre outros.
  • arquitetura: esse data warehouse em nuvem compartilhada separa armazenamento de processamento, o que permite escalonamento independente e estrutura de custos otimizada.
  • escalabilidade: permite aumentar o processamento sem afetar a performance da armazenagem dos dados. Possui escalabilidade independente entre armazenamento e processamento.
  • preços: estrutura de custos separada para computação (pay-per-query) e armazenamento (cobrado por terabytes de armazenamento mensal).
  • segurança e compliance: tem grande foco em segurança e compliance, permitindo acesso com base em roles para controle de usuários e permissões, além de suporte para vários padrões de compliance.
  • marketplace: conta com um marketplace de dados, serviços de dados e apps nativos que ajudam as empresas a encontrar soluções para suas mais diversas necessidades digitais.
  • ecossistema de serviços integrado: a plataforma do Snowflake atualmente possui diversos parceiros certificados que permitem acesso à plataforma através de uma vasta rede de conectores, drivers, linguagens de programação e utilitários. As parcerias do Snowflake no ecossistema da plataforma podem ser classificadas em seis diferentes categorias:
  1. integração de dados: dbt, Tableau, Fivetran e Stitch;
  2. machine learning e data science: Alteryx, SAS, e o próprio Databricks;
  3. segurança e governança: Alation, Hunters e data.world;
  4. business intelligence: Power BI, Tableau, Looker e Qlik;
  5. editores de SQL: DBeaver e Snowsight (UI);

interfaces de programação: Python, SQL Alchemy e .net.

Imagem de um infográfico demonstrando a arquitetura do Snowflake, com as estruturas ao lado esquerdo está escrito Dados e embaixo: “desestruturados”, “semiestruturados”, “estruturados” e “streaming”. Ao lado direito está escrito “resultados” e embaixo “insights”, “previsões”, “monetização” e “produtos de dados”. No meio há uma caixa com desenho de nuvem e com a logo do Snowflake, embaixo está escrito: “infraestrutura inteligente”, “performance escalável” e “armazenamento otimizado”. Acima da caixa há quadros pequenos onde se lê: “colaboração”, “data engineering”, “cibersegurança”, “data science & ML” e “aplicações”.
Arquitetura Snowflake.

Performance de processamento e escalabilidade

Databricks 

O Databricks oferece alta capacidade de processamento. Um dos seus principais diferenciais é o uso do Apache Spark para o processamento de dados distribuído. 

Mesmo em cenários de carga de trabalho pesada, o Databricks pode escalar rapidamente para atender à demanda, mantendo um desempenho consistente.

Para isso, é utilizado o conceito de clusters, grupos de máquinas alimentadas pelo Apache Spark provisionadas para realizar tarefas de processamento de dados

Cada cluster é configurável, permitindo escolher a quantidade de memória e o número de núcleos de CPU para cada nó, bem como o número total de nós.

Snowflake

O Snowflake tem como diferencial a separação do armazenamento e do processamento, o que permite escalabilidade rápida e desempenho consistente. 

Assim, mesmo em situações de carga intensa, como durante uma campanha massiva de marketing da sua empresa, o Snowflake tem um bom desempenho tanto para armazenar novos registros, quanto para processar consultas.

E por contar com computação serverless e uma implementação intuitiva, a plataforma do Snowflake permite que clientes se beneficiem de uma elasticidade de computação que expande os recursos quando necessário, sem precisar ligar novos clusters manualmente ou contratar serviços individuais. 

Assim, o Snowflake automaticamente gerencia como as tarefas computacionais serão executadas. 

Outro diferencial interessante do Snowflake é sua capacidade de lidar com dados em streaming (além de dados em lote - batch), o que o torna uma excelente ferramenta para operações com altos fluxos de dados.

Estrutura de precificação (billing)

Databricks

O Databricks possui um modelo de cobrança voltado para o processamento de dados. Porém, diferente de outras ferramentas que precificam pelo volume processado, ele utiliza o conceito de Databricks Units (DBUs), uma unidade de processamento que é cobrada por segundo de uso. 

O custo de processamento, então, é baseado em alguns fatores:

  • tipo de assinatura: oferece diferentes tipos de assinatura, como o Standard e o Premium, que oferecem diferentes preços de DBU.
  • tipo de instância: oferece uma boa variedade de unidades de processamento, capazes de suportar desde cargas baixas até atividades computacionais extremamente pesadas (big data).
  • número de DBUs: alguns processos demandam um maior número de unidades de processamento concorrentes para lidar com atividades paralelas. Quanto maior o número DBUs ativos em um momento, maior será o custo final.
  • tempo de atividade: o custo é calculado pela fração de segundo da instância. Dessa forma, o preço não é formado pelo tempo de processamento, e sim pelo tempo em que o cluster está ligado.

Você pode simular aqui diferentes configurações de implementação de Databricks para estimar custos para sua empresa.

Snowflake

O Snowflake opera com um modelo de preços granular, cobrando separadamente pelo armazenamento e processamento de dados por meio de créditos comprados pelas pessoas usuárias. 

Assim, a estrutura de custos é executada desta forma:

  • uso de processamento: cobrança sob recursos computacionais empregados na execução de consultas no banco (pay-per-query);
  • uso de armazenamento: cálculo independente do processamento; a precificação do armazenamento é calculada de acordo com o volume de terabytes de dados mensais armazenados; o Snowflake utiliza compressão e otimização de armazenagem de dados para reduzir custos.

Você pode saber aqui quanto custa implementar Snowflake nos seus negócios.

A Indicium pode ajudar você a comparar e escolher

Databricks ou Snowflake?

A Indicium é uma empresa especializada em criar soluções em ciência de dados, analytics e inteligência artificial. 

Queremos ajudar você a tomar decisões mais inteligentes com base nos dados dos seus negócios.

E podemos começar tirando todas as suas dúvidas sobre como escolher entre um data warehouse e um delta lake, ou, melhor dizendo, entre Snowflake e Databricks

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Parcerias
Plataforma de dados

Arthur Marcon

Team Leader - Analytics Engineer | Layer Owner

Tadeu Castelo Branco Madureira

Analytics Engineer

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