Die Unterschiede von Azure Synapse Analytics und Azure Databricks
Kunden fragen oft, welche der beiden Azure Cloud-Produkte, Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks, verwendet werden sollte. Es ist jedoch schwierig, diese Frage zu beantworten, da es stark von den spezifischen Anforderungen des Datamanagements und der Umgebung abhängt. Es gibt keine klare Antwort, ob eines dieser Produkte besser ist als das Andere. Beide Technologien können Unternehmen sowohl Kosten sparen, als auch völlig neue Möglichkeiten beim Verarbeiten ihrer Daten bieten. Um Ihnen bei Ihrer Entscheidungsfindung zu helfen, vergleichen wir hier deshalb die beiden Produkte.
Synapse vs Databricks: Ein kurzer Überblick
Was ist Azure Synapse Analytics?
Microsoft hat Azure Synapse Analytics (im weiteren Verlauf als Synapse bezeichnet) als Cloud-basierte Plattform für Big Data entwickelt, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten. Synapse kann Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in einen zentralisierten Datenspeicher laden, der speziell für die Abfrage und Analyse optimiert ist. Synapse basiert auf einer starken SQL-Grundlage und vereinheitlicht Big-Data-Systeme und Data Warehouses. Früher nannte Microsoft das Produkt deshalb Azure SQL Data Warehouse. Wenn Sie schon früher viel mit SQL gearbeitet haben kann der Umstieg auf Azure Synapse Analytics leichter fallen.
Hier können Sie mehr dazu lesen: Azure Synapse Analytics – arelium GmbH
Was ist Azure Databricks?
Azure Databricks (im weiteren Verlauf als Databricks bezeichnet) ist eine Cloud-basierte, kollaborative Data-Engineering- und Data-Science-Plattform, die auf Apache Spark basiert. Databricks ist ein Multi-Cloud Plattform Tool, das für verschiede Cloud-Anbieter, darunter Azure bereitgestellt wird. Die Technologie ermöglicht es, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und moderne Machine-Learning-Modelle zu entwickeln. Es ist deutlich anspruchsvoller in seiner Handhabung, bietet allerdings großes Potential in Verarbeitung von Big Data. Es kann also den Umstieg erschweren, aber langfristig die besser passende Lösung für Sie sein.
Hier können Sie mehr dazu lesen: Azure Databricks – arelium GmbH
Synapse vs Databricks: Vergleich der wesentlichen Komponenten
Synapse vereint verschiedene Data-Tools. Zum einen ist die Azure Data Factory teilweise implementiert, als auch Notebooks, wie sie aus Databricks bekannt sind. Komplexe Orchestrierungen von Datenprozessen können über Pipelines erstellt oder gesteuert werden. Dabei können Daten von verschiedenen Quellen in die Azure Cloud geladen und über Data Flows oder für komplexe Data Lake basierte Lösungen via Spark Notebooks verarbeitet werden. Synapse nutzt die Open-Source Version von Spark. Es ist also eine gute Allround Lösung für Unternehmen.
Databricks nutzt eine stark optimierte und angepasste Version von Apache Spark. Die Management Schicht basiert hier auf dem verteilten Computing Framework von Spark. Dabei verwendet es, wie auch Synapse, die Batch-In-Stream-Verarbeitungs-Engine, zur Verteilung der Arbeit über mehrere Knoten. Das liegt an den Anwendungsfällen wie Streaming, Machine-Learning oder komplexerer Analyseaufgaben, die z.B. mit der Sprache R, gelöst werden können. Natürlich eignen sich die Notebooks auch für ETL Aufgaben, wie sie auch bei Synapse genutzt werden. Databricks kann zur Implementierung eines Data Lakehouse verwendet werden.
Ein Data Lakehouse zeichnet sich dabei als eine Kombination von Data Lake und einem Data Warehouse aus. Hier wird die flexible Speicherung unstrukturierter und strukturierter Daten aus dem Data Lake und die Managementtools aus dem Data Warehouse implementiert und bilden somit ein größeres System.
Grundsätzlich lässt sich bei Synapse vs Databricks sagen: Wenn Sie ein erstklassiges Data Warehouse für die Analyse benötigen, gewinnt Azure Synapse. Aber wenn Sie die robustere ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)-, Daten-Science- und Machine-Learning-Funktionen benötigen, ist Databricks besser geeignet.
1. Synapse vs Databricks: Datenverarbeitung
Beide Produkte nutzen Apache Spark als Verarbeitungsmotor. Synapse nutzt die Open-Source-Version von Spark. Databricks nutzt eine optimierte Spark-Version, die in einigen Fällen, eine bis zu 50-fach schnellere Performance ermöglichen kann.
2. Synapse vs Databricks: Datenintegration
Synapse verfügt über Integrationskomponenten wie sie aus der Data Factory bekannt sind. Mittels dem Copy-Data Task lassen sich viele Quellen nach Azure laden. Über Pipelines wird die Orchestrierung gesteuert und mittels DataFlows oder Notebooks erfolgt die Transformation der Daten. Es bietet Ihnen also eine weitgefasste Flexibilität beim Integrieren Ihrer Daten.
Databricks bietet einige Connectoren an, die über Notebooks eingebunden werden können. Hier fehlen aber die Möglichkeiten der Pipelines und sehr einfachen Beladung der Cloud via Copy-Data Task.
3. Synapse vs Databricks: Smart Notebooks
Beide Produkte verwenden Notebooks. Hierrüber lassen sich kleine Experimente oder große ETL Prozesse verwirklichen. Bei Synapse können nicht mehrere Personen gleichzeitig an einem Notebook arbeiten. Hier muss eine Person erst das Notebook speichern, bevor es ein Anderer verwenden kann. Es nutzt also keine automatische Versionskontrolle.
Die Versionskontrolle erfolgt in Synapse und Databricks unter anderem via GIT-Repositorys in Azure DevOps oder via GitHub.
Bei Databricks können wiederum mehrere Personen gleichzeitig an einem Notebook arbeiten, da Änderungen in Echtzeit dargestellt werden.
4. Synapse vs Databricks: Entwicklererfahrung
Für Entwickler steht nur das Azure Synapse Studio (Browser) zur Verfügung. Es gibt keine Möglichkeit eine andere IDE zu verwenden.
Databricks besitzt die Möglichkeit andere IDEs zu verwenden, wie zum Beispiel Visual Studio Code und der dementsprechenden Erweiterung. Dies vereinfacht das Arbeiten in Notebooks.
5. Synapse vs Databricks: Architektur
Synapse bezieht sich auf die Speicher-, Verarbeitungs- und Visualisierungsschichten. Die Speicherschicht verwendet unter anderem den Data Lake oder Azure Datenbanken oder Synapse-SQL-Pools, die Visualisierung Power BI. Zur Verarbeitung werden DataFlows oder Spark Pools verwendet. Die SQL-Pools stellen die Query-Engine bereit, um Daten auf einem Data Lake abzufragen. Via dedizierten SQL-Pools können Stored Procedures zur Datenverarbeitung genutzt werden.
Databricks Architektur ist dabei kein komplettes Data Warehouse, sondern versteht dient zur Implementierung eine Data Lakehouse, dass die besten Elemente aus dem Data Lake und dem Data Warehouse vereint.
6. Synapse vs Databricks: Security
Synapse bietet einige Möglichkeiten für die Datensicherheit an, darunter zählen: Authentifizierung, Zugangskontrollen, Netzwerksicherheit, Identifizierung von unnormalen Zugängen aus einer anderen Lokation.
Databricks steht diesem im nichts nach und bietet auch rollenbasierte Zugangskontrollen, automatische Verschlüsselung und andere Sicherheitswerkzeuge an.
7. Synapse vs Databricks: Kosten
Es ist nicht möglich, genaue Angaben zu den Kosten von Synapse oder Databricks zu machen. Dies liegt an den verschiedenen Faktoren, die in die Kostenberechnung einlaufen. Beispielsweise hängen die Kosten davon ab, wie oft auf einen Speicher zugegriffen wird, wo die Daten gespeichert sind, wie groß sind die Spark-Cluster, wie lange diese laufen, wie groß die Daten sind, die gespeichert und verarbeitet werden müssen, und wie oft Daten über die Pipelines geladen werden.
Es ist schwierig, eine genaue Aussage darüber zu treffen, welches der beiden Tools günstiger ist, da dies stark von den spezifischen Anwendungsfällen und der Art und Weise abhängt, wie die Tools von Ihnen verwendet werden.
Synapse vs Databricks Zusammenfassung:
Azure Synapse und Azure Databricks sind beide hervorragende Data Warehouse/Lakehouse Tools, die jeweils ihre Vor- und Nachteile haben. Beide Produkte unterstützen die Sprachen Python, Scala, R und SQL. Der Verwendungszweck spielt hierbei eine entscheidende Rolle.
Synapse hat das Ziel, eine einheitliche Plattform zu sein, mit der alle möglichen Datenprobleme und -lösungen implementiert werden können. Dabei kommen viele verschiedene Tools in einer Umgebung zusammen, die dem Nutzer bei allen Anforderungen unterstützt. Ob das die Orchestrierung via Pipelines betrifft, Laden von Daten nach Azure über den Copy Data Task, Implementierung eines Data Lakehouse oder Data Warehouse, entweder Low-Code via Data Flows oder komplexere Datenverarbeitung via Notebooks. All das vereint Synapse. Auch wird die Verwendung fast aller anderen Azure-Tools ermöglicht. Wir haben Synapse deshalb schon oft genutzt, um Kunden eine Cloudlösung zu bieten. Allerdings ist es in der Verarbeitung nicht so schnell wie Databricks, da es die Open-Source Spark Version verwendet.
Databricks hingegen sieht sich eher als Data Lakehouse und als eine Enterprise Lösung. Dabei ist es spezifisch auf den Data Lake ausgelegt und zeichnet sich durch seine Stärken im Streaming, Machine Learning und der Datenverarbeitung aus. Es stellt Tools für Data Engineers, Scientists und Analysts zur Verfügung, um die Daten möglichst effektiv zu verarbeiten. Durch die explizit optimierte Spark Version ist es, in einigen Fällen, um einiges performanter als Synapse. Allerdings fehlen in Databricks einige Werkzeuge, die in Synapse zur Verfügung stehen, wie beispielsweise die Vielzahl an Connectoren für unterschiedliche Quellen.
Bei Synapse vs Databricks gibt es keinen klaren Sieger. Wenn es um eine einheitliche Lösung geht, die mit fast allen anderen Azure-Tools arbeiten kann, ist Synapse die beste Wahl. Wenn es allerdings um robuste und performante Verarbeitungen geht, ist Databricks jedoch der Gewinner. Letztendlich hängt die Wahl zwischen Azure Synapse Analyitcs und Azure Databricks von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab, einschließlich der Daten und der dazugehörigen Verarbeitung und Analyse. Je nach Anforderung und Datenstrategie ergeben sich unterschiedliche Lösungen. Bevor Sie sich für eine der beiden Lösungen entscheiden sollten Sie Ihre Kenntnisse und Erfahrungen mit SQL und anderen Programmiersprachen berücksichtigen.
