W ostatnich latach rynek platform danych przeszedł dynamiczną transformację. Coraz więcej firm przesiada się z tradycyjnych hurtowni danych na bardziej elastyczne, chmurowe rozwiązania oparte na lakehouse, rozdzieleniu compute/storage oraz natywnej obsłudze nowoczesnych procesów ETL, ML i BI.
Dla inżynierów danych – ludzi stojących za projektowaniem, utrzymaniem i automatyzacją tych procesów – wybór odpowiedniego narzędzia ma wpływ nie tylko na efektywność pracy, ale też na koszty, stabilność, możliwość skalowania i rozwój zawodowy.
W artykule przyjrzymy się dwóm z nich – Databricks i Snowflake.
Kontekst technologiczny
Dwie dominujące platformy, Databricks i Snowflake, reprezentują odmienne filozofie podejścia do zarządzania danymi.
Databricks powstał z DNA Apache Spark – silnika do dużych obliczeń rozproszonych. Platforma koncentruje się na lakehouse’ach, czyli połączeniu elastyczności data lake z możliwościami tradycyjnych hurtowni. To środowisko silnie programistyczne, otwarte na machine learning, kodowanie i strumieniowe przetwarzanie danych.
Snowflake to z kolei nowoczesna hurtownia danych, zbudowana z myślą o chmurze, łatwości użycia i minimalnej konieczności zarządzania. Jego największym atutem jest prostota: SQL, niezależne skalowanie compute i storage, szybkie startowanie oraz zaawansowane funkcje udostępniania danych.
Z perspektywy inżyniera danych wybór pomiędzy tymi dwoma środowiskami to nie tylko decyzja techniczna, ale też strategiczna.
Historia i filozofia platform
Databricks: Od Sparka do Lakehouse’a
Databricks zostało założone w 2013 roku przez twórców Apache Spark z UC Berkeley. Ich celem było uproszczenie i skomercjalizowanie rozproszonego przetwarzania danych. Spark pozwalał przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż tradycyjne systemy map-reduce, ale był trudny do wdrożenia na własną rękę. Databricks zaproponował gotowe, zarządzane środowisko uruchomieniowe dla Sparka w chmurze.
Z czasem platforma ewoluowała. Wprowadzono Delta Lake (warstwa zarządzania plikami w lakehouse), MLflow (zarządzanie cyklem życia modeli ML), wsparcie dla SQL, Python, Scala, a także Unity Catalog (katalog metadanych z zarządzaniem dostępem i schematami). Dziś Databricks to kompletna platforma lakehouse konkurująca nie tylko z hurtowniami danych, ale też z narzędziami do MLOps i strumieniowania danych.
Snowflake: Hurtownia SQL w chmurze
Snowflake powstało w 2012 roku, a jego największym sukcesem było stworzenie hurtowni danych od zera, w oparciu o chmurę publiczną. W odróżnieniu od Google BigQuery czy Amazon Redshift, Snowflake nie jest reimplementacją istniejących systemów, ale zupełnie nowym silnikiem – zaprojektowanym wokół koncepcji separacji zasobów obliczeniowych i magazynowania danych.
Filozofia Snowflake to „zero management”: użytkownik nie musi zarządzać infrastrukturą, wystarczy stworzyć wirtualny warehouse i uruchomić zapytania SQL. W ostatnich latach platforma rozbudowała się o Snowpark (uruchamianie kodu w Pythonie/Scali/Java), Streamlit (BI i dashboardy), Marketplace i Data Sharing.
Architektura – compute, storage i zarządzanie
W kontekście architektury zarówno Databricks jak i Snowflake prezentują różne podejścia do organizacji warstw przetwarzania i przechowywania danych.
Snowflake
Snowflake wyróżnia się koncepcją pełnego oddzielenia warstwy obliczeniowej (compute) od warstwy przechowywania danych (storage). Dane są przechowywane w zoptymalizowanym formacie kolumnowym w chmurze, na przykład w Amazon S3. Przetwarzanie odbywa się z wykorzystaniem tzw. virtual warehouses – niezależnych klastrów obliczeniowych, które można dynamicznie skalować zarówno w pionie (zwiększając rozmiar instancji), jak i w poziomie (uruchamiając wiele równoległych instancji).
Z perspektywy użytkownika kluczową zaletą Snowflake jest prostota operacyjna. Wystarczy pojedyncze polecenie SQL lub kliknięcie w interfejsie graficznym, by utworzyć wirtualny warehouse. Zasoby obliczeniowe są aktywowane tylko w trakcie wykonywania zapytań, a dzięki funkcjom takim jak auto-suspend i auto-resume, nie trzeba pamiętać o ich ręcznym zatrzymywaniu.
Dodatkowo, Snowflake automatycznie dba o partycjonowanie, indeksowanie i replikację danych, eliminując potrzebę zarządzania infrastrukturą w stylu tradycyjnych klastrów Sparkowych. Podejście to zapewnia wysoką dostępność i łatwość skalowania, ale odbywa się to kosztem ograniczonej widoczności i kontroli nad działaniem systemu „pod maską”. Jeśli zapytania wykonują się zbyt wolno, możliwości debugowania są ograniczone – użytkownik może jedynie próbować optymalizacji zapytań SQL lub wykorzystania prostych hintów.
Databricks
Z kolei Databricks opiera się na architekturze Spark-on-cloud, co daje użytkownikowi znacznie większą kontrolę nad środowiskiem uruchomieniowym. Klastry Sparkowe muszą być skonfigurowane i uruchamiane jawnie – manualnie lub z pomocą harmonogramów, jobów i zewnętrznych orchestratorów takich jak Airflow. Użytkownik decyduje o liczbie węzłów, strategii autoskalowania, typie instancji (np. on-demand czy spot), a także o wersji wykorzystywanego środowiska (Spark, Python, Java). Taka elastyczność umożliwia precyzyjne dostosowanie środowiska do konkretnych potrzeb – od dużych transformacji wsadowych po procesy strumieniowe czy eksperymenty ML.
Databricks integruje się z komponentami ekosystemu open source, takimi jak Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, dbt, Kafka czy Airflow, dając szerokie możliwości zarówno dla inżynierów danych, jak i zespołów data science. Architektura lakehouse, wspierana przez strukturę typu bronze-silver-gold, pozwala na zachowanie przejrzystości w przetwarzaniu danych i utrzymanie wysokiej jakości danych referencyjnych. Jednak z tą elastycznością wiąże się również odpowiedzialność – za konfigurację klastrów, dobór partycjonowania, zarządzanie pamięcią i optymalizację zapytań. Niedopilnowanie tych aspektów może prowadzić do istotnych wzrostów kosztów operacyjnych.
Architektura – wnioski
Podsumowując, Snowflake jest rozwiązaniem, które stawia na wygodę użytkownika i automatyzację procesów, kosztem ograniczenia możliwości ingerencji w niskopoziomowe aspekty działania silnika zapytań.
Databricks natomiast oferuje pełną kontrolę nad środowiskiem przetwarzania danych i pozwala na jego bardzo zaawansowane wykorzystanie, ale wymaga odpowiedniego doświadczenia i dojrzałości zespołu technicznego.
Wybór między tymi platformami powinien być podyktowany zarówno wymaganiami biznesowymi, jak i kompetencjami zespołu, który będzie odpowiedzialny za ich utrzymanie i rozwój.
Obsługa języków i interfejsów
W obszarze obsługi języków i interfejsów Snowflake i Databricks reprezentują dwa różne światy – jeden oparty na prostocie języka SQL i jego rozszerzeniach, drugi na elastyczności środowisk programistycznych i szerokim wachlarzu języków kodowania.
Snowflake
Snowflake został zaprojektowany przede wszystkim z myślą o użytkownikach posługujących się SQL-em. To właśnie SQL jest głównym narzędziem pracy, w pełni zgodnym z ANSI i wspierającym zaawansowane konstrukcje, takie jak CTE, okna analityczne czy zapytania geoprzestrzenne.
Z czasem platforma została wzbogacona o dodatkowe możliwości, takie jak obsługa JavaScript do tworzenia funkcji użytkownika (UDF) i procedur składowanych, czy też Snowpark – API umożliwiające pisanie logiki transformacyjnej w Pythonie, Javie i Scali.
Dzięki temu Snowflake stara się wyjść naprzeciw potrzebom bardziej technicznych użytkowników, zachowując przy tym swój pierwotny charakter: platformy o niskiej barierze wejścia, zoptymalizowanej pod operacje SQL.
Choć Snowflake nie posiada natywnego środowiska notebookowego, doskonale integruje się z szeroką gamą narzędzi zewnętrznych. Wśród nich znajdziemy dbt, który pozwala traktować transformacje SQL jako kod źródłowy, narzędzia klasy BI takie jak Power BI, Looker czy Tableau, a także rozwiązania do orkiestracji typu Apache Airflow. Współpraca z Apache Kafka i Snowpipe Streaming umożliwia obsługę scenariuszy quasi-strumieniowych, choć nie są to jeszcze pełnoprawne rozwiązania stream processingowe.
Dla analityków i początkujących inżynierów danych jest to środowisko intuicyjne i wydajne – zapewnia szybkie rezultaty bez konieczności zagłębiania się w zawiłości infrastruktury czy zarządzania zależnościami. Jednakże dla bardziej zaawansowanych przypadków użycia – jak trenowanie modeli ML czy pisanie niestandardowej logiki transformacyjnej – Snowflake może okazać się ograniczający lub wymagać dodatkowych warstw integracji.
Databrick
Zupełnie inne podejście reprezentuje Databricks. To platforma, która od samego początku stawia na programistyczny charakter pracy z danymi. Jej trzonem są interaktywne notebooki, w których użytkownik może swobodnie łączyć różne języki i narzędzia. Python (z bibliotekami PySpark, Pandas czy Koalas), SQL (zarówno w wersji Databricks SQL, jak i Spark SQL), Scala, R, a także markdown, bash czy shell – wszystko to dostępne jest w ramach jednego środowiska. Notebooki w Databricks są nie tylko miejscem eksploracji i pisania kodu, ale również przestrzenią do wersjonowania, testowania, automatyzacji (z użyciem harmonogramów lub DAG-ów) oraz pełnego zarządzania cyklem życia danych.
Dzięki integracji z MLflow (do zarządzania eksperymentami i modelami), Unity Catalog (do kontroli dostępu i metadanych) oraz Delta Live Tables (pipeline’y jako kod), Databricks staje się pełnoprawnym środowiskiem do prowadzenia projektów AI i ML na dużą skalę. Ta elastyczność wymaga jednak dojrzałości technicznej – inżynierowie muszą umieć zarządzać środowiskiem uruchomieniowym, pamięcią klastra, zależnościami oraz efektywnością samego kodu. Praca w Databricks nie polega na „klikaniu zapytań” – to środowisko, w którym się koduje, optymalizuje, monitoruje i bierze odpowiedzialność za całość przetwarzania danych.
Obsługa języków i interfejsów – wnioski
Podsumowując, Snowflake oferuje prostotę, szybkość i bardzo niski próg wejścia dla użytkowników SQL. Doskonale sprawdza się tam, gdzie potrzeba szybko zrealizować zapytania analityczne, zbudować dashboard czy przekształcić dane w prosty sposób.
Z kolei Databricks daje nieograniczoną swobodę twórczą, kosztem konieczności zarządzania środowiskiem i posiadania większej wiedzy technicznej.
Wybór pomiędzy tymi podejściami sprowadza się do pytania, czy organizacja potrzebuje stabilnego i prostego środowiska SQL dla zespołów analitycznych, czy raczej wszechstronnej platformy programistycznej dla zespołów inżynierskich i data science.
Wydajność, koszty i optymalizacja
Różnice między Snowflake a Databricks są szczególnie wyraźne w zakresie zarządzania wydajnością i kontrolowania kosztów. Snowflake reprezentuje podejście „zero-management”, w którym użytkownik deleguje większość decyzji optymalizacyjnych na silnik platformy. Z kolei Databricks stawia na pełną kontrolę nad środowiskiem wykonawczym – co daje elastyczność, ale wymaga również większej wiedzy i odpowiedzialności.
Snowflake
Snowflake opiera się na koncepcji virtual warehouse, czyli logicznych grup zasobów obliczeniowych, które można skalować niezależnie od warstwy przechowywania danych.
Kluczową cechą tej architektury jest izolacja: każdy warehouse działa niezależnie, co pozwala unikać problemów z wydajnością wynikających z rywalizacji o zasoby. Skalowalność w Snowflake jest automatyczna – platforma może samodzielnie zwiększać liczbę równoległych klastrów w przypadku wzrostu obciążenia, a także zawieszać działanie warehouse’ów w okresach bezczynności, co znacząco redukuje koszty operacyjne. Ich ponowne uruchomienie odbywa się w ciągu kilku sekund.
Snowflake dodatkowo implementuje cache wyników zapytań – jeśli dane nie uległy zmianie, kolejne zapytania zwracają wynik błyskawicznie, bez ponownego uruchamiania obliczeń. W zakresie optymalizacji zapytań użytkownik ma niewielką ingerencję: silnik sam odpowiada za plan wykonania, filtrowanie, joiny, mikropartycjonowanie danych, a także zarządzanie statystykami i indeksami. To podejście pozwala użytkownikowi skupić się na logice analitycznej, a nie technicznych aspektach działania zapytań.
Databricks
Zupełnie inaczej wygląda to w Databricks, gdzie użytkownik samodzielnie definiuje parametry działania klastrów – od typu instancji (np. AWS r5.xlarge, Azure Standard_D4s_v3), przez liczbę workerów, po warunki automatycznego skalowania i wyłączania. Ostateczny koszt działania klastra zależy więc od czasu jego pracy, wykorzystanej pamięci i procesora oraz objętości przetworzonych danych. Choć istnieje opcja korzystania z tańszych instancji typu spot lub preemptible, wiąże się to z mniejszą stabilnością.
W Databricks użytkownik musi również jawnie zarządzać pamięcią – np. stosując cache() lub persist() w kodzie Spark – oraz ręcznie implementować partycjonowanie, bucketing, czy broadcast joiny. To pozwala osiągnąć bardzo wysoką wydajność w przetwarzaniu danych, ale tylko pod warunkiem, że środowisko jest odpowiednio zaprojektowane i monitorowane. Zignorowanie tych aspektów prowadzi często do nagłych wzrostów kosztów – np. gdy klaster działa niepotrzebnie przez wiele godzin lub gdy nieoptymalny kod wykorzystuje nadmiernie zasoby.
Wydajność, koszty i optymalizacja – wnioski
Z perspektywy inżyniera danych, wybór między Snowflake a Databricks zależy od charakterystyki obciążeń.
Snowflake doskonale sprawdza się w środowiskach BI i raportowania – gdzie dominują krótkie, często powtarzane zapytania oraz potrzeba szybkiego dostępu do danych przez wielu użytkowników jednocześnie. Dzięki mechanizmom automatyzacji koszty są przewidywalne, a wydajność stabilna. Nieco gorzej radzi sobie jednak w zastosowaniach związanych z uczeniem maszynowym czy przetwarzaniem danych strumieniowych.
Databricks z kolei daje ogromne możliwości w zakresie kompleksowych transformacji danych, trenowania modeli ML i pracy ze złożonymi pipeline’ami ETL. Platforma lepiej radzi sobie z danymi nieustrukturyzowanymi lub półstrukturalnymi, a jej środowisko jest bardziej przyjazne dla zespołów data science. Jednak ta elastyczność wymaga dyscypliny operacyjnej – nieoptymalnie skonfigurowany klaster potrafi w ciągu jednej nocy wygenerować bardzo wysokie koszty, nie wykonując przy tym żadnej realnej pracy.
Praktyczne scenariusze użycia – kiedy warto wybrać Snowflake, a kiedy Databricks
W codziennej pracy zespołów danych decyzja o wyborze platformy nie zawsze opiera się na ogólnych porównaniach architektury czy wydajności. Często kluczowe okazują się konkretne przypadki użycia, w których uwidaczniają się mocne i słabe strony każdej z technologii. Poniżej zestawiono pięć najczęstszych scenariuszy wraz z ich praktyczną oceną.
Przetwarzania dużych wolumenów danych
W przypadku przetwarzania dużych wolumenów danych – takiego jak codzienne przetwarzanie terabajtów logów systemowych, danych IoT czy plików JSON i CSV – Databricks okazuje się naturalnym wyborem. Silnik Spark, będący fundamentem platformy, został zaprojektowany z myślą o rozproszonym, równoległym przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych.
Dzięki integracji z Delta Lake możliwe jest wdrożenie warstwowego podejścia do zarządzania jakością danych (bronze-silver-gold), a także łączenie przetwarzania wsadowego i strumieniowego w jednym środowisku. Co istotne, użytkownik ma pełną kontrolę nad sposobem przetwarzania, partycjonowaniem czy buforowaniem danych.
Snowflake również może być użyty w takich przypadkach, jednak jego podejście jest mniej elastyczne – brakuje natywnego wsparcia dla streamingu, a zarządzanie zależnościami w pipeline’ach wymaga obejść. W kontekście wydajności przetwarzania dużych wolumenów danych, Databricks zyskuje przewagę.
Potrzeby działów biznesowych
Z kolei dla potrzeb typowych działów biznesowych, które opierają swoją działalność na dashboardach i raportach, Snowflake jest niemal bezkonkurencyjny. Jego mechanizmy cache’owania wyników zapytań SQL oraz możliwość izolowania zapytań użytkowników w ramach wielu klastrów zapewniają wysoką responsywność i niezawodność.
Dla użytkowników końcowych, takich jak analitycy marketingowi czy finansowi, najważniejsze jest to, że całość operacji może być realizowana w SQL, bez konieczności znajomości języków programowania i infrastruktury. Choć Databricks również oferuje możliwość podłączenia dashboardów, wymaga to znacznie więcej pracy – zarówno przy optymalizacji zapytań, jak i konfiguracji środowiska. W tym scenariuszu Snowflake wypada korzystniej.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Gdy jednak mówimy o przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, różnice między platformami są jeszcze bardziej wyraźne.
Databricks, dzięki Spark Structured Streaming, zapewnia solidne i dojrzałe środowisko do streamingu. Umożliwia pobieranie danych z takich źródeł jak Kafka, Kinesis czy Event Hubs, a następnie ich zapis do Delta Lake z pełnym wsparciem dla opóźnień, watermarków i agregacji. Możliwość płynnego łączenia kodu batchowego i strumieniowego w jednym frameworku znacząco upraszcza architekturę pipeline’ów.
Snowflake w tym obszarze wciąż nadrabia zaległości – funkcje Snowpipe Streaming dopiero dojrzewają, a ograniczenia w zakresie obsługi opóźnień i okien czasowych czynią tę platformę mniej atrakcyjną dla scenariuszy wymagających prawdziwego streamingu. Zdecydowana przewaga leży po stronie Databricks.
Data science i uczenie maszynowe
W obszarze data science i uczenia maszynowego Databricks pozostaje liderem. Wbudowane narzędzia takie jak MLlib, MLflow czy eksperymenty w notebookach zintegrowanych z Pythonem i Scalą tworzą środowisko dedykowane zespołom data science. Możliwość automatycznego śledzenia wyników eksperymentów, rejestrowania modeli oraz wdrażania ich do środowiska produkcyjnego sprawia, że cały cykl życia modelu może być zarządzany z poziomu jednej platformy.
Snowflake natomiast dopiero rozwija swoje możliwości w tym obszarze, oferując Snowpark jako API programistyczne. Choć Snowflake stawia pierwsze kroki w kierunku machine learningu, obecnie pozostaje raczej platformą do serwowania danych niż do trenowania i zarządzania modelami. Databricks w tej kategorii wygrywa.
Wymiana danych między organizacjami
Nieco inaczej wygląda sytuacja w przypadku wymiany danych między organizacjami.
Snowflake dysponuje unikalnym mechanizmem secure data sharing, który pozwala udostępniać dane innym podmiotom bez konieczności ich fizycznego kopiowania. Partnerzy mogą korzystać z danych tak, jakby znajdowały się w ich własnych środowiskach. Funkcja ta, w połączeniu z możliwością publikowania danych w Snowflake Marketplace, znacząco upraszcza budowanie ekosystemów współdzielonych danych.
Databricks również wspiera Delta Sharing, jednak wdrożenie tego rozwiązania wymaga większej konfiguracji i nie jest jeszcze tak zintegrowane z resztą platformy. W zakresie data sharingu Snowflake okazuje się bardziej dojrzały i przystępny dla użytkowników biznesowych.
Praktyczne scenariusze użycia – wnioski
Podsumowując, oba narzędzia znajdują zastosowanie w różnych typach scenariuszy. W przypadku złożonych przetwarzań, streamingu i machine learningu, Databricks oferuje szerszy zestaw możliwości i elastyczność. Z kolei w obszarach BI, raportowania i współdzielenia danych Snowflake zapewnia większą prostotę, wydajność i szybkość wdrożenia.
Ostateczny wybór powinien być oparty nie tylko na charakterze projektów, ale także na kompetencjach zespołu, dostępnych zasobach oraz strategii organizacji w zakresie zarządzania danymi.
Data & Analytics
Dzięki naszym usługom analizy i przetwarzania danych będziesz podejmować trafne decyzje, zbudujesz skuteczne strategie i znajdziesz nowe źródła przychodów.
Oferta Data&AnalyticsPodsumowanie
Databricks i Snowflake to dwa zupełnie różne style pracy z danymi:
Databricks to „platforma dla inżyniera”: elastyczna, potężna, pełna możliwości – ale wymagająca wiedzy technicznej i większej odpowiedzialności za środowisko. Idealna dla zespołów budujących modele ML, złożone pipeline’y, pracujących z danymi nieustrukturyzowanymi i streamem.
Snowflake to „platforma dla analityka”: prostsza, bardziej zautomatyzowana, skoncentrowana na SQL i szybkości dostarczenia wartości. Daje szybkie efekty, niską barierę wejścia i dużą stabilność, szczególnie w obszarach BI, raportowania i współdzielenia danych.
W codziennej pracy Data Engineera oba światy się coraz częściej przenikają. I coraz więcej organizacji… korzysta z obu naraz.
Uwaga autora
Niniejszy tekst stanowi moją subiektywną ocenę, opartą przede wszystkim na praktycznym doświadczeniu z platformą Databricks. Z Snowflake miałem styczność w znacznie mniejszym zakresie, chociaż także produkcyjnym/projektowym. Starałem się zachować możliwie obiektywną perspektywę, jednak siłą rzeczy niektóre porównania mogą wynikać z różnicy w poziomie znajomości obu narzędzi.
Zachęcam do własnych testów, porównań i eksploracji obu środowisk – najlepiej na realnych przypadkach i danych. Jeśli masz inne doświadczenia, wnioski lub spostrzeżenia, będzie mi bardzo miło, jeśli się nimi podzielisz.
Zapraszam do kontaktu – zależy mi na poznaniu punktu widzenia innych praktyków i poszerzeniu własnej perspektywy.
Benchmarki i dalsza lektura
Polecam Wam zapoznać się z publicznie dostępnymi testami porównawczymi Databricks i Snowflake, np.:
Zostaw komentarz