企業がアップグレードする理由
Snowflake からのデータベース
Celebal Technologies は、Databricks を使用した高度な分析を通じて企業を最大限に活用しています
注意、データ戦士！
効率的なデータ管理を求めて、Snowflake の制限と闘うことにうんざりしていませんか？
このブログ記事にて, データブリックの移行が、進化し続ける今日のデータ環境において、なぜ非常に重要なのかを探ります。 そこで、企業が Databricks を優先ツールとして選択する理由を明らかにし、データ主導の革命に備えましょう。
データブリックスとスノーフレークの説明 -
Databricks と Snowflake は、さまざまなデータ駆動型のニーズに対応する、別個のクラウドベースのソリューションです。ここでは、それらの機能の概要を説明します:
Apache Spark、Delta、MLflow など、広く使用されているいくつかのオープンソース フレームワークの上に構築された統合プラットフォーム。データ レイクハウス コンセプトの先駆けとなり、組織は 1 つの環境ですべてのワークロードを合理化できるようになりました。これにより、データ サイエンティスト、エンジニア、ビジネス アナリストがビッグデータや AI プロジェクトでコラボレーションできるコラボレーション環境が提供されます。強力なデータ処理、BI、ストリーミング、機械学習機能を提供します。
データストレージ、処理、分析機能を提供するクラウドベースのデータウェアハウジングプラットフォーム。ストレージとコンピューティングを分離する独自のアーキテクチャを利用し、要件に基づいてリソースを個別にスケーリングできます。Snowflake は DSML プラットフォームを提供していないため、DataRobot や DataIku などの外部ソリューションと統合する必要があります。
要約すると、ながら Databricks は、すべてのデータプラクティショナーのためのコラボレーション分析に優れています, Snowflake は、独自のアーキテクチャ機能を備えたスケーラブルなデータウェアハウジングに焦点を当てています。Databricks と Snowflake の違いを理解することで、企業は特定のデータニーズに対応するソリューションを選択できます。
データブリックスとスノーフレークはどのように違うのですか？
Databricks と Snowflake にはいくつかの類似点がありますが、2 つのツールにはいくつかの重要な違いがあります。
なぜ Snowflake からデータブリックに移行するのですか？
Databricks があなたのビジネスにとって理想的なプラットフォームである理由は、以下の四つです
1. 高度なデータ処理と機械学習機能: Databricks は、高度なデータ処理と機械学習機能を提供し、企業が複雑なデータ分析を実行し、データに関するより深い洞察を得ることを可能にします。Databricks を使用すると、機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、展開し、複雑なデータ変換や操作を実行できます。さらに、Databricks はシームレスな移行サポートを提供し、企業がデータとワークフローを Databricks プラットフォームにスムーズに移行できるようにすることで、Databricks の移行を手間のかからないようにします。
2. 共同環境:Databricks は、チームがシームレスに連携できるコラボレーション環境を提供します。Databricks は、バージョン管理、コラボレーションノートブック、組み込みのコミュニケーションツールなどの機能により、チームがリアルタイムのデータプロジェクトで簡単に共同作業できるようにします。これにより、プロジェクトの完了が速くなり、結果が向上します。
3. シームレスな統合:Databricks は、Tableau や Power BI などの他の一般的なデータ ツールとシームレスに統合できます。これにより、企業はデータワークフローの管理が容易になり、短時間でより多くの成果を達成できます。その結果、企業はデータ管理プロセスの基盤として Databricks を使用することで、業務を最適化し、競争力を獲得できます。
4. エンタープライズレベルのサポート: Databricks は、専任のアカウントマネージャーへのアクセスや 24/7 テクニカルサポートなど、エンタープライズレベルのサポートを顧客に提供します。ビジネスは Databricks を利用して、Snowflake からのスムーズな移行とプラットフォームでの継続的な成功を確実にするために必要なサポートとリソースを提供できます。
Databricks は、専任のアカウントマネージャーへのアクセスや 24/7 テクニカルサポートなど、エンタープライズレベルのサポートを顧客に提供します。ビジネスは Databricks を利用して、Snowflake からのスムーズな移行とプラットフォームでの継続的な成功を確実にするために必要なサポートとリソースを提供できます。Databricks は平均クエリ時間が 23。84 秒、スループットスコアが 1 時間あたり 1029 クエリで Snowflake を上回りましたが、Snowflake の平均クエリ時間は 29。73 秒でしたそして、毎時 747 クエリのスループットスコア。
セバルテクノロジーズ X データブリックス
エンタープライズデータレイクハウスと産業データモデル: エンタープライズ データ ウェアハウスを導入して、増大するビッグデータの需要に対応できます。異種ソースを統合し、データ品質を維持し、必要な情報に XNUMX つのインターフェイスでアクセスできる中央データリポジトリを構築します – Data Lakehouse。
大規模な移行:組織は、Databricks のようなクラウド&スパークベースのフレームワークを開くために、独自のデータ管理フレームワークをますます移動しています。Celebal Tech は、移行アクセラレーター ツールを備えており、これらの大規模なワークロードを移行するための最先端のチームを擁しています。
移行の評価:移行プロセス中に、あらゆるサイズ、形状、速度のデータを処理する機能を定義、設計、開発します。Celebal Tech の評価プロセスは、Databricks のターゲット BOM を決定し、必要な労力を推定するのに役立ちます。効果的な DevOps プラクティスと組み合わせることで、Databricks の移行の実現可能性が保証されます。
スケーラブルなオフショアチーム:FSI、製造、プロセスなどの業界における深い専門知識と相まって、Databricks の最大のチームの XNUMX つとの作業とスケール。600 名を超える認定データブリックス経験豊富な専門家を擁する Celebal Tech は、規模を拡大する最も有望な組織です。
Databricks と Snowflake の使用コストを比較するために、一般的なデータウェアハウジングワークロードを使用したコスト分析調査を実施しました。この調査では、1 か月のストレージ、コンピューティング、データ転送のコストが考慮されました。私たちの調査結果がそれを明らかにした Databricks は、分析されたワークロードに対して Snowflake よりも費用対効果が高かった。
結論として、Snowflake から Databricks に移行して、優れたデータ処理、機械学習機能、および完全なコラボレーション環境へのアクセスを実現します。柔軟性とシームレスな統合により、Databricks はあらゆる規模の企業にとってインテリジェントな選択肢です。データの真の可能性を解き放ち、競争に先んじることができます。Databricks の反乱に参加し、データ分析ゲームを強化しましょう。
お問い合わせは enterprisesales@celebaltech.comもっと学び、今すぐ始めましょう。
