Snowflake vs. Databricks

Pipeline-Übersicht: dbt, Fivetran, PowerBI und Datenspeicherung

Bevor wir uns den Besonderheiten von Snowflake und Databricks widmen, betrachten wir zunächst die Rolle der einzelnen Komponenten in Ihrer Pipeline:

• Fivetran: Automatisiert die Datenextraktion und -aufnahme aus verschiedenen Quellen in die gewählte Datenspeicherplattform (Snowflake oder Databricks).

• dbt: Führt Transformationen an den Rohdaten in der Datenplattform durch, um sie für Analysen vorzubereiten.

• PowerBI: Visualisiert die transformierten Daten und erstellt Erkenntnisse sowie Berichte zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.

In dieser Konfiguration bilden Snowflake und Databricks die Grundlage, indem sie die Daten speichern, die Fivetran importiert und dbt transformiert. Die Effizienz Ihrer gesamten Pipeline hängt maßgeblich von der Leistung, den Kosten und der Integration der Datenspeicherplattform mit diesen Tools ab.

Snowflake als Datenspeicher

Optimiert für SQL-Abfragen und Data Warehousing

Snowflake wurde entwickelt, um strukturierte und semi-strukturierte Daten wie JSON, Avro und Parquet effizient zu speichern. Dank seiner Architektur kann Fivetran Daten nahtlos in die virtuellen Warehouses von Snowflake laden, wo dbt anschließend SQL-basierte Transformationen ausführt.

Da Snowflake Rechen- und Speicherkapazitäten unabhängig voneinander skaliert, zahlen Sie nur für die tatsächlich genutzte Speicherkapazität und die Rechenressourcen während der Datentransformationen mit dbt. Beispielsweise kann Fivetran kontinuierlich Daten laden, ohne dedizierte Rechenressourcen zu benötigen, während dbt-Transformationen nur dann Ressourcen verbrauchen, wenn sie tatsächlich ausgeführt werden. Dies optimiert die Kosteneffizienz.

Speicherkosten bei Snowflake

Snowflake bietet ein nutzungsbasiertes Preismodell an, das es Nutzern ermöglicht, durch den Einsatz von Multi-Cluster-Warehouses große Abfragelasten zu bewältigen, ohne die Kosten für inaktive Zeiten zu erhöhen. Darüber hinaus helfen die Kompaktierungsfunktionen von Snowflake dabei, den Speicherbedarf für große Workloads zu reduzieren.

• Pay-As-You-Go-Preismodell: Snowflake berechnet die Kosten basierend auf der gespeicherten Datenmenge und der genutzten Rechenleistung. Die Speicherkosten sind in der Regel niedrig, etwa 23 $ pro Terabyte pro Monat, und können durch die Nutzung komprimierter Formate wie Parquet weiter reduziert werden. Allerdings können die Kosten steigen, je nach Datenvolumen und der Dauer der Speicherung.

• Rechenkosten: Während die Speicherung erschwinglich ist, werden die Rechenressourcen separat berechnet. Wenn Ihre Pipeline häufig dbt-Transformationen benötigt, sollten Sie die zusätzlichen Rechenkosten einplanen, die sich je nach Häufigkeit der Transformationen summieren können.

Mit Snowflake können Sie die Speicherkosten optimieren, indem Sie große Datensätze komprimieren, Partitionierung verwenden oder die Time-Travel-Funktion von Snowflake nutzen, um die Notwendigkeit mehrerer Datenkopien zu reduzieren.

Nahtlose Integration mit PowerBI

Die leistungsstarken SQL-Funktionen und schnellen Abfragezeiten von Snowflake machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für die Integration mit PowerBI. Nachdem dbt Ihre Daten transformiert hat, kann PowerBI über direkte Abfragen problemlos darauf zugreifen, wodurch Ihre Nutzer Echtzeit-Einblicke mit minimaler Latenz erhalten.

Databricks als Datenspeicher

Entwickelt für Data Lakes und Flexibilität

Obwohl Databricks häufig mit Big-Data-Verarbeitung und Machine Learning in Verbindung gebracht wird, macht seine Delta-Lake-Architektur es auch zu einer leistungsstarken Speicherlösung. Databricks ermöglicht die Speicherung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten in Cloud-Objektspeichern (z. B. AWS S3, Azure Blob Storage) und bietet durch Delta Lake eine zusätzliche Ebene für Datenzuverlässigkeit und -verwaltung.

Die Speicherflexibilität von Databricks ist besonders vorteilhaft, wenn Sie mit einer Vielzahl von Datenformaten arbeiten oder die Möglichkeit benötigen, Rohdaten für zukünftige Anwendungsfälle zu speichern. Diese Flexibilität kann ein großer Vorteil für Pipelines sein, die große Datensätze vor der Transformation mit dbt speichern müssen.

Speicherkosten bei Databricks

Databricks nutzt Cloud-Speicher (wie AWS S3 oder Azure Blob Storage), bietet jedoch mit den Optimierungsfunktionen von Delta Lake, wie Data Skipping und Z-Order Indexing, Möglichkeiten, Speicher- und Abfragekosten weiter zu senken, indem Daten effizienter organisiert und schneller abgerufen werden können.

• Kosten für Cloud-Objektspeicher: Databricks stützt sich auf den Objektspeicher Ihres Cloud-Anbieters (z. B. AWS S3, Azure Data Lake). Daher hängen die Speicherpreise von den Kosten Ihres gewählten Cloud-Anbieters ab. Beispielsweise kostet die Speicherung von Daten in AWS S3 etwa 23 $ pro Terabyte pro Monat für Standard-Speicher.

• Delta-Lake-Overhead: Die Speicherung von Daten in Delta Lake bietet zusätzliche Vorteile wie ACID-Transaktionen, Versionierung und Daten-Herkunftsnachweise. Diese höhere Zuverlässigkeit führt jedoch zu einem gewissen zusätzlichen Overhead, der die Kosten im Vergleich zur reinen Objektspeicherung leicht erhöhen kann.

Die Speicherkosten bei Databricks bleiben relativ niedrig, insbesondere für große Mengen unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten. Allerdings können die Rechenkosten für dbt-Transformationen oder Datenabfragen in PowerBI höher sein als bei Snowflake, insbesondere bei Echtzeit-Analysen.

Die Wahl zwischen Snowflake und Databricks für Datenspeicherung

Speichereffizienz und Skalierung

Sowohl Snowflake als auch Databricks bieten effiziente und skalierbare Speichermöglichkeiten, unterscheiden sich jedoch in der Handhabung großer Datenmengen und -typen:

• Snowflake eignet sich ideal, wenn Ihre Pipeline hauptsächlich strukturierte Daten verarbeitet und Sie SQL-basierte Transformationen bevorzugen. Es zeichnet sich durch effiziente Speicherkomprimierung und hohe Leistung bei SQL-Abfragen aus.

• Databricks überzeugt bei unstrukturierten Daten oder groß angelegten Data Lakes. Wenn Sie Flexibilität bei der Speicherung von Rohdaten oder komplexen Datentypen für zukünftige Analysen oder Machine-Learning-Aufgaben benötigen, ist Databricks eine gute Wahl.

Kostenüberlegungen

• Snowflake bietet eine einfache Preisstruktur, die auf der Datenmenge und der Nutzungsdauer basiert. Ein großer Vorteil ist die Trennung von Rechen- und Speicherkapazitäten, sodass Sie nur für die Rechenleistung zahlen, die während dbt-Transformationen oder Abfragen in PowerBI genutzt wird.

• Databricks kann bei massiven Datensätzen im Objektspeicher geringere Kosten bieten, jedoch können die Rechenkosten steigen, wenn Echtzeit-Abfragen oder häufige dbt-Transformationen erforderlich sind.

Es ist wichtig, nicht nur die Speicherkosten zu bewerten, sondern auch die Gesamtkosten einschließlich der Rechenressourcen zu berücksichtigen, insbesondere wenn Tools wie PowerBI für nahezu Echtzeit-Berichte verwendet werden.

Integration mit dbt, Fivetran und PowerBI

• Snowflake integriert sich nahtlos mit dbt und Fivetran, was es zu einer hervorragenden Wahl macht, wenn Sie stark auf SQL-basierte Workflows und Analysen setzen. Die enge Integration mit PowerBI ermöglicht außerdem reibungslose und schnelle Echtzeit-Einblicke.

• Databricks bietet mit seiner Delta-Lake-Speicherarchitektur eine gute Integration mit dbt für ETL/ELT-Workflows und unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten, was zusätzliche Flexibilität bietet. Allerdings könnte die Abfrageleistung in PowerBI für strukturierte Datenberichte langsamer sein als bei Snowflake.

Fazit: Welche Plattform passt am besten zu Ihrer Pipeline?

Die Entscheidung zwischen Snowflake und Databricks für die Datenspeicherung in Ihrer Pipeline hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab:

• Wählen Sie Snowflake, wenn Ihre Pipeline strukturierte Daten verarbeitet und Sie eine kosteneffiziente, skalierbare Speicherlösung mit leistungsstarken SQL-Abfragefunktionen benötigen. Die nahtlose Integration mit dbt, Fivetran und PowerBI macht es zur idealen Wahl für Unternehmen, die auf SQL-basierte Transformationen und Berichte setzen.

• Wählen Sie Databricks, wenn Sie eine flexible Speicherlösung für eine Vielzahl von Datentypen benötigen. Wenn Ihre Pipeline groß angelegte Data Lakes und unstrukturierte Daten umfasst, bietet Delta Lake von Databricks robuste Funktionen zur Verwaltung komplexer Datenumgebungen. Beachten Sie jedoch, dass die Rechenkosten bei Echtzeitabfragen und häufigen Transformationen höher ausfallen können.

Zusammengefasst: Snowflake bietet eine kosteneffiziente Speicherlösung mit starker Integration für strukturierte Datenpipelines, während Databricks mehr Flexibilität für komplexe, unstrukturierte Datenspeicherung bietet, jedoch potenziell höhere Gesamtkosten bei bestimmten Workloads mit sich bringen kann. Die richtige Wahl hängt letztlich von der Art Ihrer Daten und Ihren Prioritäten im Kostenmanagement ab.

Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung! Kontaktieren Sie uns, um einen Termin für ein Gespräch zu vereinbaren, in dem wir Ihre Anforderungen im Detail besprechen können.