Azure Synapse Analytics در مقابل Snowflake: مقایسه ابزار ETL
با مجله هشت پیک با مقاله ی Azure Synapse Analytics در مقابل Snowflake: مقایسه ابزار ETL همراه ما باشید
Azure Synapse Analytics و Snowflake دو ابزار ETL هستند که معمولاً برای مشاغلی که نیاز به پردازش مقادیر زیادی داده دارند توصیه می شود. انتخاب بین این دو به نقاط قوت منحصر به فرد این خدمات و نیازهای شرکت شما بستگی دارد. اینها تفاوتهای کلیدی بین Synapse و Snowflake، از جمله ویژگیهای آنها و محل برتری آنها هستند.
پرش به:
Azure Synapse Analytics چیست؟
Azure Synapse Analytics (که قبلا با نام Azure SQL Data Warehouse شناخته می شد) یک سرویس تجزیه و تحلیل داده از مایکروسافت است. این بخشی از پلتفرم Azure است که شامل محصولاتی مانند Azure Databricks، Cosmos DB و Power BI است.
مایکروسافت آن را به عنوان ارائه یک تجربه یکپارچه برای جذب، کاوش، آمادهسازی، تبدیل، مدیریت و ارائه دادهها برای نیازهای فوری BI و یادگیری ماشین توصیف میکند. این سرویس یکی از محبوب ترین ابزارهای موجود برای ذخیره سازی اطلاعات و مدیریت سیستم های کلان داده است.
ویژگی های کلیدی Azure Synapse Analytics عبارتند از:
- انبار داده ابری سرتاسر.
- ابزارهای حاکمیتی داخلی
- پردازش انبوه موازی
- ادغام یکپارچه با سایر محصولات Azure.
دانه برف چیست؟
Snowflake یکی دیگر از پلتفرم های کلان داده محبوب است که توسط شرکتی به همین نام توسعه یافته است. این یک پلتفرم کاملاً مدیریت شده به عنوان سرویسی است که برای برنامههای مختلف مورد استفاده قرار میگیرد – از جمله انبار داده، مدیریت دریاچه، علم داده و به اشتراکگذاری امن اطلاعات در زمان واقعی.
انبار داده Snowflake بر روی خدمات وب آمازون یا زیرساخت ابری Microsoft Azure ساخته شده است. ذخیره سازی ابری و توان محاسباتی می توانند به طور مستقل مقیاس شوند.
مانند اکثر پلتفرم های داده موجود، Snowflake با در نظر گرفتن روندهای کلیدی در اتوماسیون هوش تجاری ساخته شده است، از جمله اتوماسیون، تقسیم بندی جریان های کاری اطلاعاتی و استفاده رو به رشد از هر چیزی به عنوان ابزار خدمات.
رقبای اصلی Snowflake عبارتند از Dremio، Firebolt و Palantir.
ویژگی های کلیدی پلتفرم Snowflake عبارتند از:
- محاسبات مقیاس پذیر
- به اشتراک گذاری داده ها.
- شبیه سازی داده ها
- ادغام با ابزارهای شخص ثالث، از جمله بسیاری از محصولات Azure.
ببینید: برای اطلاعات بیشتر، مرور کلی ما از Snowflake را بررسی کنید.
Azure Synapse Analytics در مقابل Snowflake: جدول مقایسه
امکانات | Azure Synapse Analytics | دانه برف |
---|---|---|
مقیاس پذیری | عالی | عالی |
کنترل بر زیرساخت ها | آره | محدود |
ادغام با Azure | آره | خیر |
ویژگی های امنیتی داخلی | آره | آره |
بومی ابری | خیر | آره |
راحتی در استفاده | محدود | آره |
پردازش داده ها در زمان واقعی و جریان | آره | آره |
Azure Synapse Analytics و قیمت گذاری Snowflake
قیمت گذاری Azure Synapse Analytics
Azure Snapase بر اساس منطقه، نوع سرویس، ذخیره سازی، واحد زمان و سایر عوامل، سطوح و دسته های قیمت گذاری متفاوتی را ارائه می دهد. طرحهای پیشخرید در شش سطح در دسترس هستند که با 5000 واحد Synapse Commit با قیمت 4750 دلار شروع میشود. قیمت سطح بالاتر 259200 دلار برای 260000 SCU است.
قیمتگذاری قابلیتهای یکپارچهسازی دادهای که توسط Azure Synapse Analytics ارائه میشود بر اساس فعالیتهای خط لوله داده، ساعتهای زمان اجرا یکپارچهسازی، هزینههای عملیات و اندازه و اجرای خوشه جریان داده است. هر فعالیت دارای هزینه جداگانه است. به عنوان مثال، جریان های داده پایه 0.257 دلار به ازای هر vCore-hour شارژ می شوند، در حالی که هزینه جریان های داده استاندارد 0.325 دلار در هر vCore-hour است.
قیمت دانه های برف
قیمت گذاری برای Snowflake به چهار سطح تقسیم می شود که قیمت آن به پلت فرم و منطقه ترجیحی بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر پلتفرم Microsoft Azure را ترجیح می دهید و در منطقه غرب ایالات متحده قرار دارید، هزینه های زیر را پرداخت خواهید کرد:
- استاندارد: 2 دلار در هر اعتبار.
- شرکت: 3 دلار به ازای هر اعتبار.
- Business Critical: 4 دلار به ازای هر اعتبار.
- AVS: قیمت گذاری سفارشی.
شما می توانید انتخاب کنید که 50 دلار اضافی به ازای هر ترابایت در ماه برای ذخیره سازی درخواستی یا 23 دلار به ازای هر ترابایت در ماه برای ظرفیت ذخیره سازی بپردازید.
مقایسه ویژگی ها: Azure Synapse Analytics در مقابل Snowflake
دو محصول استخراج، انتقال و بارگذاری مشترکات زیادی دارند، اما در ویژگیهای خاص، نقاط قوت، نقاط ضعف و موارد استفاده رایج با هم تفاوت دارند.
موارد استفاده و تطبیق پذیری
Synapse Analytics و Snowflake برای طیف وسیعی از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده و ذخیره سازی ساخته شده اند، اما Snowflake برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل معمولی مناسب تر است. این شامل تعمیر و نگهداری تقریباً صفر با ویژگی هایی مانند خوشه بندی خودکار و ابزارهای بهینه سازی عملکرد است.
کسبوکارهایی که از Snowflake برای ذخیرهسازی و تجزیه و تحلیل استفاده میکنند، ممکن است به یک سرپرست تمام وقت که تجربه عمیقی با این پلتفرم دارد، نیاز نداشته باشند.
در مقایسه، ادغام بومی با Spark Pool و Delta Lake، Synapse Analytics را به یک انتخاب عالی برای برنامههای کلان داده پیشرفته، از جمله هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و جریان داده تبدیل میکند. با این حال، این پلتفرم به کار و توجه بسیار بیشتری از تیم های تحلیلی نیاز دارد.
یک مدیر Synapse Analytics که با این پلتفرم آشنا است و می داند چگونه خدمات را به طور مؤثر مدیریت کند، احتمالاً برای بهره مندی کامل یک تجارت ضروری است. راهاندازی پلتفرم Synapse Analytics نیز احتمالاً درگیر خواهد بود، به این معنی که کسبوکارها ممکن است برای دیدن نتایج بیشتر منتظر بمانند.
معماری
Snowflake برای اجرا بر روی یک معماری خاص ساخته نشده است و بر روی سه پلتفرم ابری اصلی اجرا می شود: AWS، پلت فرم Microsoft Azure’s Cloud و Google Cloud. لایهای از انتزاع، ذخیرهسازی و محاسبات Snowflake را از منابع ابری واقعی از ارائهدهنده انتخابی کسبوکار جدا میکند.
هر انبار مجازی Snowflake خوشه محاسباتی مستقل خود را دارد. آنها منابع مشترکی ندارند، بنابراین عملکرد یک انبار نباید بر عملکرد انبار دیگر تأثیر بگذارد.
در مقایسه، Azure Synapse Analytics به طور خاص برای Azure Cloud ساخته شده است. این از ابتدا برای ادغام با سایر سرویس های Azure طراحی شده است. Snowflake همچنین با بسیاری از این سرویسها ادغام میشود، اما فاقد برخی از قابلیتهایی است که ادغام Synapse Analytics با Azure را یکپارچه میکند.
مقیاس پذیری
Snowflake دارای قابلیتهای مقیاسبندی خودکار داخلی و ویژگی تعلیق خودکار است که به مدیران اجازه میدهد تا منابع انبار را با تغییر نیازهایشان به صورت پویا مدیریت کنند. از یک مدل صورتحساب در ثانیه استفاده میکند، و توانایی در مقیاسبندی سریع فضای ذخیرهسازی و محاسبه بالا یا پایین میتواند باعث صرفهجویی فوری در هزینه شود.
ویژگی شبیهسازی صفر کپی از Snowflake به مدیران اجازه میدهد تا یک کپی از جداول، طرحوارهها و انبارها بدون کپی کردن دادههای واقعی ایجاد کنند. این امکان مقیاس پذیری حتی بیشتر را فراهم می کند.
Azure مقیاس پذیری قوی ارائه می دهد اما فاقد برخی از ویژگی هایی است که Snowflake را بسیار انعطاف پذیر می کند. استخرهای SQL بدون سرور و استخرهای Spark در Azure به طور پیشفرض دارای مقیاسبندی خودکار هستند. با این حال، استخرهای اختصاصی SQL به مقیاس دستی نیاز دارند.
ببینید: ویژگی های نرم افزار ردیابی زمان برتر را مقایسه کنید.
مزایا و معایب Azure Synapse Analytics
مزایای Azure Synapse Analytics
- ادغام عمیق با اکوسیستم Azure.
- پلت فرم یکپارچه برای ذخیره سازی داده ها و تجزیه و تحلیل.
- قابلیت های تحلیلی پیشرفته
معایب Azure Synapse Analytics
- منحنی یادگیری شیب دار برای مبتدیان.
- قابلیت های بدون سرور به سرویس های جدیدتر Azure محدود شده است.
مزایا و معایب دانه برف
مزایای Snowflake
- بومی ابری.
- تنظیم خودکار عملکرد
- رابط کاربر پسند.
معایب دانه برف
- کنترل محدود بر زیرساخت ها
- برای در دسترس بودن به سرویس ابری متکی است.
روش شناسی را بررسی کنید
برای بررسی Azure Synapse Analytics و Snowflake، عوامل مختلفی از جمله عملکرد اصلی، مقیاسپذیری، سهولت استفاده، قابلیتهای یکپارچهسازی، ابزارهای امنیتی و پشتیبانی مشتری را تجزیه و تحلیل کردیم. ما همچنین ساختار قیمتگذاری هر راهحل، از جمله هزینههای صدور مجوز و هرگونه هزینه اضافی برای خدمات اضافی را تجزیه و تحلیل کردیم.
آیا سازمان شما باید از Azure Synapse Analytics یا Snowflake استفاده کند؟
شرکتی که بین Synapse و Snowflake تصمیم می گیرد در موقعیت خوبی قرار دارد. هر دو پلتفرم، سرویسهای ذخیرهسازی و تجزیه و تحلیل داده عالی هستند، با ویژگیهایی که برای بسیاری از جریانهای کاری هوش تجاری و تجزیه و تحلیل ضروری هستند.
با این حال، زمانی که صحبت از نقاط قوت خاص و موارد استفاده ایده آل می شود، این دو تفاوت دارند. Snowflake برای شرکتهایی که میخواهند تحلیلهای هوش تجاری سنتیتری را انجام دهند عالی است و از مقیاسپذیری عالی بهرهمند میشوند.
با Snowflake، رابط کاربر پسندتری دارید، اما به در دسترس بودن سرویس ابری وابسته هستید. از آنجایی که Snowflake بومی ابر است، کنترل مستقیم محدودی بر زیرساخت نیز دارید. کسبوکارهایی که نیاز به کنترل دقیق بر بهینهسازی زیرساختهای خود دارند، این را یک نقطه ضعف کلیدی Snowflake میدانند.
Azure Synapse Analytics منحنی یادگیری تندتری نسبت به Snowflake دارد و بسته به نوع استخری که یک کسب و کار استفاده می کند، مقیاس پذیری ممکن است چالش برانگیزتر باشد. با این حال، این یک انتخاب عالی برای شرکتهایی است که با هوش مصنوعی، ML و جریان داده کار میکنند و احتمالاً عملکرد بهتری نسبت به Snowflake برای این برنامهها خواهد داشت.
امیدواریم از این مقاله مجله هشت پیک نیز استفاده لازم را کرده باشید و در صورت تمایل آنرا با دوستان خود به اشتراک بگذارید و با امتیاز از قسمت پایین و درج نظرات باعث دلگرمی مجموعه مجله 8pic باشید
لینک کوتاه مقاله : https://5ia.ir/QgJqhi
کوتاه کننده لینک
کد QR :
آخرین دیدگاهها