Azure Synapse vs Databricks: de toonaangevende gegevensplatforms beoordelen

In een wereldwijde omgeving die wordt geregeerd door een toenemend volume aan gegevens, is de behoefte aan effectieve en krachtige dataplatforms essentieel. Organisaties hebben dringend behoefte aan het insluiten van alle verspreide gegevens op één plek en het uitvoeren van verschillende gegevensbewerkingen erop, om inzichtelijke informatie te extraheren en waardevolle zakelijke beslissingen te nemen.

In de wereld van dataplatforms zijn er twee populaire technologieën die vaak met elkaar worden vergeleken: Azure Synapse versus Databricks. Beide hebben hun waarde bewezen als betrouwbare en effectieve dataplatforms. Maar als het gaat om de keuze tussen beide, is het de organisatie die haar behoeften op het gebied van gegevensbeheer moet analyseren en de technologie moet voltooien – Synapse versus Databricks.

Als je beide vergelijkt, kom je de eigenaardigheden van elk te weten. Beide bieden functies van enterprise datawarehousing, machine learning en ETL-pijplijnen. Naarmate u dieper in de functies en functionaliteiten duikt, wordt het gemakkelijker om uit te stellen welke beter is voor uw organisatie.
Voordat we Databricks vergelijken met Azure Synapse, laten we eens kijken naar hun individuele kenmerken, functies, voordelen, enz.

Wat is Databricks?

Het lakehouse vormt de basis van Databricks Machine Learning – een data-native en collaboratieve oplossing voor de volledige levenscyclus van machine learning, al uw gegevens, analyses en AI op één platform. Databricks is ontwikkeld door de makers van Apache Spark en is een webgebaseerde tool die ideaal is voor alle soorten gegevensbehoeften. Het is bekwaam voor het maken van interactieve visualisaties, tekst en code met eenvoudige connectiviteit met tools zoals Tableau, Power BI, QlikView, enz.

Het biedt naadloze integratie met techreuzen zoals Microsoft Azure, AWS en GCP, waardoor gegevensbeheertaken worden vereenvoudigd voor organisaties die enorme hoeveelheden gegevens verwerken. Het is een cloudgebaseerde tool die dataverkenning biedt via machine learning-modellen. De data engineering tools verwerken en transformeren enorme hoeveelheden gegevens voor het maken van dergelijke ML-modellen.

Databricks is gemaakt bovenop gedistribueerde cloud computing-technologieën en blijkt dus veel sneller, veiliger, schaalbaar en robuuster. Er zijn ingebouwde visualisatiemogelijkheden die goed werken voor elk type gegevens. Omdat het een Lakehouse-architectuur heeft, maakt het Big Data-analyses eenvoudig uit te voeren. Het vermindert de belasting van ongewenste gegevenscomponenten en biedt een uniforme gegevensbron door optimaal gebruik te maken van de Lakehouse-architectuur.

Databricks Kenmerken:

• Database-integratie met gegevensbronnen, ontwikkeltools, partneroplossingen
• Verenigt datawarehousing en AI-behoeften op één platform
• Een betrouwbaar dataplatform voor verschillende cloudsystemen
• Stroomlijnt gegevensopname en -beheer
• Biedt dieper inzicht in de datapool
• Versnelt machine learning en teamproductiviteit
• De end-to-end machine learning-omgeving
• Eenvoudige en gemakkelijke interface voor het creëren van een multi-cloud Lakehouse

Wat is Synapse?

Azure Synapse Analytics is een onbeperkte analyseservice die gegevensintegratie, enterprise datawarehousing en big data-analyse samenbrengt. Het is de nieuwe avatar van Azure SQL Data Warehouse. Het brengt het enterprise datawarehouse en de enorme analytische workloads samen. Het voegt de kenmerken van big data-analyse, datawarehousing, data lake en data-integratie samen als het enige samengevoegde platform.

Als we waarnemen wat Synapse is, begrijpen we dat het gegevens kan opvragen – relationeel en niet-relationeel op petabyteniveau. Het biedt T-SQL-gecentreerde analyses die gebruikmaken van serverloze en toegewijde SQL-pools voor het extraheren van analytische informatie en gegevensopslag. De SQL-servergroep biedt de benodigde infrastructuur voor enorme datawarehouses en het serverloze model biedt ad-hocquery’s van het data lake met de oprichting van logische datawarehouses.

Het biedt een gepersonaliseerde gebruikerservaring met de implementatie van effectieve conformiteits- en governanceprocedures voor veilige klantinformatie. Gebruikers kunnen diepgaande informatie uit gegevens halen via verschillende gegevensstromen, waaronder big data-systemen en verschillende programmeertalen.

Azure Synapse-functies:

• Effectieve ontwikkeling van pijpleidingen en ETL/ELT-processen
• Combineer big data-analyse, data-integratie en enterprise datawarehousing in een uniforme werkruimte
• Eenvoudige integratie via Apache Spark, SQL-engine en talen zoals Python, .NET, enz.
• Real-time beveiliging en bescherming van gevoelige gegevens met rij- en kolomgebaseerde beveiliging
• Cloud data service met ondersteuning voor gestructureerde en ongestructureerde data
• Gegevensverkenning van relationele en niet-relationele gegevens met SQL
• Taalcompatibiliteit met efficiënte opslag van informatie
• Responsieve data-engine met geoptimaliseerde queryfaciliteiten

Azure Synapse vs Databricks: topconcurrenten

Azure Synapse-concurrenten:

Hier volgen enkele technologieën die concurrenten van Azure Synapse zijn:

Google Cloud BigQuery, Databricks Lakehouse Platform, G2 Deals, Snowflake, Amazon RedShift, Cloudera, Dremia, IBM DB2, RStudio, MongoDB en meer.

Databricks Concurrenten:

Hier zijn enkele van de technologieën die databricks concurrenten zijn:

Qubole, G2 Deals, Google Cloud BigQuery, Dremio, Snowflake, Amazon Redshift, Teradata Vantage, RStudio, IBM DB2, Cloudera, AWS en meer.

Databricks vs Azure Synapse: voor- en nadelen

Databricks Voordelen –

• Toegankelijke gegevensopslag en snellere ETL-processen
• Uniforme ruimte die samenwerking bevordert via een omgeving met meerdere gebruikers
• Biedt ongeëvenaarde ondersteuning van populaire tools en organisaties
• Biedt beveiligingsfuncties voor het maken van hoogwaardige analytische oplossingen
• Vereenvoudigt dataverkenning, prototyping en het aansturen van datagestuurde applicaties
• Stelt teams in staat om prestatiegerichte Spark-clusters op een selfservice-manier aan te bieden

Databricks Nadelen –

• Bouwen en vrijgeven van codepakket via CI/CD
• Software engineering vaardigheden zijn een must
• Code moet in Notebooks blijven en mag niet gebruiksvriendelijk zijn

Voordelen van Azure Synapse –

• Compatibiliteit met scripttalen zoals Python, Scala, Java, SQL, R, enz.
• Gepersonaliseerde gebruikerservaring met effectieve gegevensopslag
• Fijne gegevensbeveiliging en fraudedetectie
• Snelle en effectieve levering van inzichten uit alle gegevensbronnen
• Creatie van uitgebreide analytische oplossingen met minder projectontwikkelingstijd
• Maakt gebruik van MPP-databasetechnologie, voor het beheer van workloads en grote hoeveelheden gegevens

Azure Synapse Nadelen –

• Taakplanningscompetenties zijn moeilijk te hanteren
• Vertragingen op het gebied van updates, nieuwe functies en Spark-integratie
• Naadloze integratie met derden is moeilijk

Azure Synapse vs Databricks: belangrijke onderdelen

Componenten van Databricks –

• Databricks SQL analytics
• Databricks Werkruimte
• Databricks Machine Learning
• Gegevensbeheer in Databricks SQL
• Clusters, notitieblokken, bibliotheken, werkruimte, taken
• Deltameer
• Delta-motor

Componenten van Synapse –

• Synapse SQL
• Ingerichte pool
• Pool op aanvraag
• Open-Source Spark en Delta
• Synapse Pijpleidingen
• Studio

Databricks vs Synapse: de overeenkomsten

• Populaire dataplatforms
• Bied snelheid, volume en kwaliteit die vereist zijn door BI en analytische oplossingen
• Bied gegevensbeheer en gegevensanalyse
• Ad-hoc data lake ontdekking
• Inherente ondersteuning voor machine learning-workflows

Azure Synapse vs Databricks: een één-op-één vergelijking

Parameters	Synaps	Databricks
Overzicht	Een datawarehouse en analysetool, met open-source Apache Spark en ingebouwde ondersteuning voor .NET voor Spark-toepassingen	Een webgebaseerd uitgebreid platform voor gegevensopslag en -analyse, inzichtelijke informatie en interactieve displays
Architectuur	Bestaat uit gegevensopslag, gegevensverwerking en visualisatie, geïntegreerd in één platform	Toepassing van data Lakehouse in een geïntegreerd cloudgebaseerd platform met verbinding met cloudgebaseerde opslag
Gebruiksgemak	Afhankelijk van SQL en Azure, dus gemakkelijk te gebruiken voor die organisaties en gebruikers die deze platforms kennen	Helpt bij het opslaan, opschonen en visualiseren van gegevens via één platform dat taken uitvoert van eenvoudige ETL tot complexe BI, dus eenvoudig te gebruiken
Algemene competenties	Spark Engine, SQL Engine, datawarehouse en interfacetool	Notebook, Dashboard, Databricks SQL, Machine Learning, Data Science
Ondersteuning voor Apache Spark	Heeft open-source Apache Spark met ingebouwde ondersteuning voor .NET	Gebouwd bovenop Apache Spark met volledig beheerde Spark-clusters
Notebooks	Ondersteunt notebooks, maar heeft geen ondersteuning voor geautomatiseerd versiebeheer. De ondersteunde notebook is de Nteract Notebook. Gebruikers moeten het notitieblok opslaan voordat een andere gebruiker wijzigingen kan bekijken.	Ondersteunt notebooks en geautomatiseerde versiebeheerfuncties. De ondersteunde notebook is Databricks Notebook. Biedt real-time cocreatie met automatisch versiebeheer.
Ervaring met ontwikkelaars	Via Azure Synapse Studio voor toegang op één punt	Via Databricks Connect en UI voor eenvoudig verbinden
Ondersteunde talen	Ondersteunt SQL, Python, Scala, etc.	Ondersteunt Python, R, SQL, etc.
Ervaring met Power BI	Power BI van Azure Synapse Studio gebruiken	Toegang tot de volledige traditionele BI-ervaring
Datawarehousing en SQL Analytics	Biedt alle benodigde SQL-functies die een BI-gebruiker nodig zou hebben, met de nieuwste SQL-technologieën	Biedt een delta lake-gebaseerd datawarehouse, maar kan mogelijk geen volledige BI-ervaring bieden
Delta benutten	Delta Lake is open source	Heeft Databricks Delta met wat meer optimalisaties
Gegevensbeveiliging	Biedt toegangscontrole, netwerkbeveiliging, verificatie, gegevensbescherming voor SQL-injectieaanvallen, verificatieaanvallen	Biedt op rollen gebaseerd toegangsbeheer en geautomatiseerde codering met andere beveiligingsfuncties die een belangrijke rol spelen

Synapse vs Databricks: wanneer te gebruiken wat?

Als we Databricks vergelijken met Synapse, wordt het duidelijker wanneer we welke technologie moeten gebruiken:

Gebruik Synapse Wanneer –

• U hebt behoefte aan SQL-gegevensanalyse, Big Data-analyse en datawarehousing
• Er is behoefte aan het maken van interactieve, selfservicerapporten via BI-tools, omdat Power BI rechtstreeks toegankelijk is vanuit Synapse Studio
• U bent een fervent SQL-gebruiker die houdt van BI-ontwikkeling met SQL-technologieën
• Gebruikers willen snel een goede datawarehouse- en analysetool implementeren zonder handmatige installatie

Gebruik Databricks Wanneer –

• Er is behoefte aan AI, machine learning-applicatieontwikkeling in realtime scenario’s en data science-workloads, omdat het een geweldige ontwikkelaarservaring biedt
• Je bent een data scientist die Notebooks gebruikt en kiest voor coderen in talen zoals Python of R
• Er is een technisch publiek en het dataplatform heeft een groter bereik met betere competenties.
• Er is meer focus op het data lake en dataverwerking met bekendheid met Apache Spark

De laatste opmerking : Azure Synapse Analytics versus Databricks

Bij het evalueren van het duo Databricks versus Azure Synapse, is het belangrijk om het globale gezichtspunt waarmee we de juiste tool voor het juiste doel kiezen. Beiden zijn succesvol geweest in het implementeren van uitdagende projecten voor meerdere organisaties

Daarom ligt het eindoordeel van Databricks vs Synapse in de handen van de organisatie na het evalueren van alle betrokken parameters zoals werklast, gegevensvolume, gebruikspatroon, gegevensstrategieën, betrokken middelen, projecttijdlijnen, gebudgetteerde kosten, programmeertaal, platform, investering in open-source tools, enz.

Bron: spec-india