Databricks, Snowflake y Redshift: un enfrentamiento en 2024

En la era del big data, las organizaciones dependen cada vez más de soluciones sólidas de almacenamiento y procesamiento de datos para gestionar y analizar grandes cantidades de información. Elegir la plataforma de inteligencia de datos adecuada puede afectar significativamente el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia empresarial general. Tres de los jugadores más destacados en este espacio son Snowflake, Databricks y Redshift. Cada plataforma ofrece características y capacidades únicas adaptadas a necesidades de datos y casos de uso específicos.

Snowflake es conocido por sus capacidades de almacenamiento de datos, que proporcionan un entorno altamente escalable y eficiente para análisis basados ​​en SQL. Databricks, construido sobre Apache Spark, se destaca en el procesamiento de big data y análisis avanzado, lo que lo convierte en una opción ideal para los flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático. Redshift, la solución de almacenamiento de datos de Amazon Web Services, se integra perfectamente con el ecosistema de AWS y ofrece un potente almacenamiento de datos basado en SQL.

Historias emergentes interesantes: DataBricks versus Snowflake versus RedShift

Ladrillos de datos

Configuración y primeros días:

Databricks fue fundada en 2013 por los creadores de Apache Spark, incluidos Ali Ghodsi, Matei Zaharia, Ion Stoica y otros, en el AMPLab de UC Berkeley. Apache Spark es un motor de análisis unificado de código abierto para el procesamiento de datos a gran escala, conocido por su velocidad y facilidad de uso en comparación con Hadoop.

Innovaciones clave:

• Databricks tiene como objetivo unir la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático en una única plataforma. Se integra con fuentes de datos populares y proporciona cuadernos colaborativos, lo que facilita que los equipos trabajen juntos en proyectos de big data.
• En 2019, Databricks presentó Delta Lake, una capa de almacenamiento de código abierto que lleva transacciones ACID a cargas de trabajo de big data. Esta innovación ayudó a abordar los problemas de confiabilidad y coherencia de los datos en entornos de big data.

Financiamiento y Valoración:

Databricks ha recaudado fondos sustanciales de inversores, incluidos Andreessen Horowitz, Battery Ventures y Microsoft. En 2021, Databricks ha alcanzado una valoración de 28.000 millones de dólares.

Membresías:

Databricks ha formado asociaciones clave con proveedores de nube líderes (Azure Databricks, AWS, Google Cloud) para ofrecer su plataforma como un servicio administrado, lo que facilita a las organizaciones la adopción y escalamiento de sus operaciones de análisis de datos.

Copo de nieve

Configuración y primeros días:

Snowflake fue fundada en 2012 por Benoit Dageville, Thierry Cruanes y Marcin Zukowski. Dageville y Cruanes fueron antiguos ingenieros de Oracle, mientras que Zukowski cofundó la startup Vectorwise. Su objetivo era crear una solución de almacenamiento de datos basada en la nube que superara las limitaciones de las bases de datos y las soluciones de almacenamiento de datos tradicionales.

Innovaciones clave:

Arquitectura nativa de la nube: Snowflake ha sido diseñado desde cero para aprovechar la infraestructura de la nube, separando el almacenamiento y la computación, lo que permite elasticidad y escalabilidad. Este diseño permitió a los usuarios aumentar su almacenamiento y recursos informáticos de forma independiente.

Financiamiento y IPO:

Snowflake ha recibido importantes inversiones de capital de riesgo, incluso de empresas como Sutter Hill Ventures, Altimeter Capital e ICONIQ Capital. En septiembre de 2020, Snowflake salió a bolsa en una de las OPI de software más grandes de la historia, recaudando 3.400 millones de dólares y alcanzando una capitalización de mercado de 70.000 millones de dólares.

Membresías:

Snowflake ha formado asociaciones estratégicas con proveedores de nube líderes como AWS, Azure y Google Cloud, que garantizan una amplia compatibilidad e integración con otros servicios de nube.

Desplazamiento al rojo del Amazonas

Origen y Desarrollo:

Amazon Redshift es un servicio de almacenamiento de datos que fue lanzado oficialmente por Amazon Web Services (AWS) en febrero de 2013. Su creación fue impulsada por la necesidad de proporcionar una solución escalable y rentable para gestionar el análisis de datos a gran escala. El servicio se basa en PostgreSQL, pero se ha modificado y optimizado en gran medida para el almacenamiento y análisis de datos.

Valoración de la empresa:

Amazon Redshift es un producto de Amazon Web Services (AWS), una subsidiaria de Amazon.com, Inc. Como parte de AWS, Redshift no tiene una valoración independiente, pero su éxito contribuye significativamente al valor general de AWS. AWS es un importante contribuyente a los ingresos de Amazon. Según los últimos informes, los ingresos de AWS alcanzaron los 80.100 millones de dólares en 2022, lo que demuestra su papel fundamental en el modelo de negocio de Amazon.

Membresías:

Amazon Redshift ha establecido muchas asociaciones para mejorar su ecosistema, integrándose con diversas tecnologías y plataformas (Talend, Informatica, Tableau, Looker) para proporcionar una solución integral de almacenamiento de datos.

Comparaciones clave entre Databricks, Snowflake y Redshift

Enfoque y tipos de datos:

• Copo de nieve: Lo mejor para almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI) con datos estructurados. Fácil de usar y escala bien.
• Ladrillos de datos: Una plataforma versátil para almacenamiento de datos, ingeniería, ciencia de datos y aprendizaje automático. Gestiona datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Una configuración más compleja.
• corrimiento al rojo: Una opción rentable para el almacenamiento de datos, especialmente para los usuarios existentes de AWS, y la gestión de datos estructurados. Capacidades limitadas para análisis avanzados.

Facilidad de uso y escalabilidad:

• Copo de nieve: Interfaz fácil de usar con escala independiente de almacenamiento y cálculo. Fácil de configurar y administrar.
• Ladrillos de datos: Requiere más experiencia técnica y habilidades de desarrollo de productos. Almacenamiento y computación altamente escalables.
• corrimiento al rojo: Fácil de configurar para usuarios de AWS. Almacenamiento escalable pero escalabilidad informática limitada.

Precio:

• Copo de nieve: Modelo de pago por uso para almacenamiento e informática, lo que lo hace rentable para cargas de trabajo variables.
• Ladrillos de datos: Los costos recaudados por computación, almacenamiento y software pueden ser menos transparentes.
• corrimiento al rojo: Rentable para los usuarios de AWS, pero con facturación por hora para la informática.

Análisis avanzado y aprendizaje automático:

• Copo de nieve: Capacidades integradas limitadas, requieren integración con otras herramientas.
• Ladrillos de datos: Potente capacidad integrada para análisis avanzados y aprendizaje automático.
• corrimiento al rojo: Capacidades integradas limitadas para análisis avanzados y aprendizaje automático.

¿Cómo se puede elegir entre Snowflake, Redshift y Databricks?

Aquí hay un árbol de decisiones rápidas para ayudarlo a elegir:

• ¿Da prioridad a la facilidad de uso y la rentabilidad para el almacenamiento de datos y la BI?

Seleccione Copo de nieve.

• ¿Necesita una plataforma versátil para procesos de datos complejos, análisis avanzados y aprendizaje automático?

Elija Databricks (si tiene la experiencia técnica).

• ¿Es usted un usuario de AWS y necesita principalmente almacenamiento de datos?

Elija Redshift (si el análisis avanzado no es una prioridad).

La publicación Databricks vs Snowflake vs Redshift: enfrentamiento en 2024 apareció por primera vez en ISHIR | Desarrollo de software India.

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