Azure ML ou Databricks : lequel répond le mieux à vos besoins en données ?

Les data scientists considèrent Azure ML et Databricks comme deux solutions logicielles de premier plan, car elles proposent toutes deux des plateformes cloud complètes pour le machine learning et les données. Elles se distinguent toutefois par des différences essentielles, qui rendent chacune plus adaptée à certains cas d’usage. Databricks est avant tout une plateforme d’intelligence des données destinée au traitement et à l’analyse du big data, qui se spécialise également dans les entrepôts de données, la business intelligence et l’IA. Azure ML est conçu pour contribuer à la gestion du cycle de vie du machine learning (MLOps) et fournit des outils avancés pour le suivi des projets de machine learning, la productivité des développeurs et l’AutoML. Le choix dépend en définitive des besoins spécifiques de l’environnement en matière de machine learning et de données :

• Azure ML: Idéal pour la gestion du cycle de vie du machine learning
• Databricks: Idéal pour le traitement et l’analyse du big data

Azure ML ou Databricks en un coup d’œil

Le tableau suivant présente, à grands traits, les différences entre ces deux outils en matière de tarification, de fonctionnalités principales, de facilité d’utilisation et de facilité de mise en œuvre. Poursuivez votre lecture pour consulter des évaluations plus détaillées de chacun, ou passez directement aux solutions alternatives.

Qu’est-ce qu’Azure ML ?

Développé par Microsoft, Azure ML est une plateforme cloud de machine learning (ML) qui aide les équipes à gérer l’intégralité du cycle de vie des modèles de machine learning et des applications d’IA, de la préparation des données et du développement à la maintenance continue, dans un environnement sécurisé et auditable. La plateforme s’adresse principalement aux data scientists, aux ingénieurs ML et aux spécialistes MLOps.

Dans Azure, ils peuvent utiliser différents outils pour automatiser leurs workflows de machine learning, notamment Prompt Flow, un outil qui simplifie le développement d’applications d’IA reposant sur de grands modèles de langage (LLM). Qu’une entreprise souhaite créer un outil d’IA générative ou améliorer ses opérations MLOps, Azure ML peut l’aider à atteindre rapidement et efficacement ces objectifs.

Fonctionnalités clés d’Azure ML

Solution de données polyvalente, Azure ML propose un outil de création d’applications, un tableau de bord d’IA favorisant les bonnes pratiques éthiques, le machine learning automatisé et des fonctionnalités de points de terminaison gérés.

Prompt Flow 

Prompt Flow est l’outil de développement d’Azure qui permet de concevoir, d’expérimenter, d’affiner et de déployer rapidement et efficacement des applications d’IA propulsées par des LLM. Il offre des fonctions de collaboration permettant aux équipes de partager et de déboguer les flows, ainsi que des outils de test et d’évaluation à grande échelle pour essayer différentes variantes de prompts. Il comprend également une bibliothèque de modèles et d’exemples servant de base au développement d’applications.

Avec Prompt Flow, les utilisateurs peuvent exécuter rapidement chaque étape du processus de ML.

Tableau de bord d’IA responsable

Azure propose des outils pour réduire les risques liés à l’IA, améliorer la précision des modèles, garantir la transparence et protéger la confidentialité des données. Vous pouvez par exemple évaluer l’équité et les biais d’un modèle afin de produire des applications d’IA sûres et éthiques. Azure AI Content Safety surveille automatiquement les textes et les images à la recherche de contenus offensants. Il peut également effectuer des analyses d’erreurs.

L’outil d’analyse des erreurs d’Azure ML identifie la couverture des erreurs, les cas de réussite et les schémas d’échec.

Machine learning automatisé

AutoML propose des outils pour automatiser les tâches itératives du processus de développement ML. Par exemple, pendant l’entraînement d’un modèle, AutoML crée de nombreux pipelines parallèles qui surveillent différents paramètres à votre place. Il est idéal pour créer rapidement des modèles ML capables de gérer des tâches comme la classification, la régression, la vision et le traitement du langage naturel (NLP).

AutoML accélère la conception et l’entraînement des modèles ML sans nécessiter l’écriture de nouveau code logiciel.

Points de terminaison gérés

Azure ML permet d’opérationnaliser le déploiement de modèles sur des machines équipées de processeurs CPU et GPU, ce qui est utile compte tenu de l’écart de coût entre ces deux types de processeurs. Il permet également d’effectuer des tâches via des points de terminaison serverless, en ligne ou par lots. La plateforme assure en outre une gestion rapide et efficace des métriques de journalisation et du scoring.

Avantages 

• Interface conviviale avec des outils de développement low-code et no-code
• Fonctionnalités de ML automatisé
• Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise

Inconvénients

• Courbe d’apprentissage abrupte pour les fonctionnalités avancées
• Peut rencontrer des difficultés avec les tâches et structures de données complexes
• Le prix peut augmenter fortement pour les projets très gourmands en ressources

Qu’est-ce que Databricks ?

Databricks est une plateforme unifiée d’intelligence des données dans le cloud qui aide les data scientists et les ingénieurs à rationaliser leurs workflows big data — des tâches d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) aux entrepôts de données, en passant par la gouvernance des données et la business intelligence — de manière sécurisée et fluide. Véritable solution tout-en-un pour les besoins de gestion des données, elle fournit des outils pour regrouper des données en temps réel et par lots provenant de diverses sources, transformer les données, les interroger et les analyser, ainsi que créer des rapports.

Elle propose également des outils MLOps qui facilitent l’utilisation des données pour créer des outils d’IA générative et des modèles de machine learning. Propulsé par l’IA générative, Databricks permet à tous les employés, quels que soient leurs savoir-faire techniques, de dégager des informations utiles des données de l’entreprise grâce à une recherche en langage naturel tenant compte du contexte.

Fonctionnalités clés de Databricks

Plateforme de données reconnue pour son approche novatrice, Databricks propose des outils de développement de l’IA, une architecture lakehouse, un espace de travail unifié et une business intelligence fondée sur l’IA.

Développement de l’IA

Databricks prend en charge la création et le déploiement de modèles d’IA générative à partir des données, tout en conservant le contrôle et la confidentialité à chaque étape du processus. La plateforme propose également des outils pour automatiser l’expérimentation, la gouvernance et d’autres aspects du développement de l’IA. Le monitoring du lakehouse, par exemple, suit et évalue au même endroit les caractéristiques, les modèles d’IA et les données, ce qui permet notamment de repérer les résultats liés à des contenus offensants ou aux erreurs de l’IA.

Le monitoring du lakehouse de Databricks propose un tableau de bord permettant de suivre les principales métriques des données et leurs propriétés statistiques.

Architecture lakehouse

Reposant sur Apache Spark, une solution de premier plan pour le traitement du big data et l’informatique distribuée, l’architecture lakehouse de Databricks réunit le meilleur d’un entrepôt de données et d’un data lake. Cette combinaison permet d’intégrer, de traiter et de stocker efficacement les données, ainsi que d’interroger efficacement différents types de données. Cette efficacité rend la gestion des données hautement évolutive : le coût des ressources cloud n’augmente donc pas trop lorsque les besoins en données grandissent.

Le data lakehouse peut exploiter des données structurées, semi-structurées et non structurées pour la BI, le reporting, la data science et le machine learning.

Espace de travail unifié

Databricks comprend un espace de travail centralisé et collaboratif pour l’ingénierie des données, la data science, le développement de l’IA et la visualisation des données. Cet espace de travail collaboratif constitue un élément central des fonctionnalités de la plateforme, car il facilite les projets de groupe menés par des professionnels des données. La plateforme prend également en charge le traitement rapide de grandes quantités de données avec Apache Spark et d’autres workflows de machine learning.

Business intelligence axée sur l’IA

Conçue pour faire de chaque membre de votre équipe un analyste, la business intelligence de Databricks comprend les données propres à votre entreprise et, grâce à sa fonctionnalité Genie, permet aux équipes métier de poser des questions sur ces données via une interface de chatbot, sans écrire de code ni faire appel à des spécialistes des données.

Les utilisateurs peuvent poser des questions sur les données de l’entreprise à l’aide de l’assistant IA de Databricks, propulsé par le NLP.

Avantages

• Sécurité des données à plusieurs niveaux
• Architecture data lakehouse
• Traitement rapide de données complexes

Inconvénients

• Difficile à mettre en œuvre, même pour les professionnels de la technologie
• Courbe d’apprentissage abrupte
• Coûteux pour les projets à grande échelle

Meilleure solution pour la tarification : Azure ML

Azure ML est légèrement plus abordable et propose un essai gratuit de 30 jours, soit deux semaines de plus que l’offre gratuite de Databricks. En raison de la complexité des structures tarifaires de ces deux plateformes, il est presque impossible de désigner un vainqueur incontestable.

Les différences de prix entre Databricks et Azure ML sont particulièrement complexes et dépendent de la situation ; les entreprises doivent donc établir le prix de chaque projet pour pouvoir réellement les comparer. Globalement, Databricks applique une tarification à l’usage, sans frais initiaux. Selon le produit utilisé, vous payez un tarif donné par Databricks Unit (DBU). Databricks propose également des contrats d’utilisation engagée, qui permettent aux entreprises d’obtenir des réductions lorsqu’elles s’engagent sur certains niveaux d’utilisation. La solution propose un essai gratuit de 14 jours. Notez que, même si l’essai est gratuit, les utilisateurs doivent tout de même payer à leur fournisseur cloud les ressources utilisées sur la plateforme.

Azure ML propose également une tarification à l’usage et des réductions liées aux engagements, particulièrement intéressantes pour les organisations dont les workloads à long terme sont prévisibles. Les tarifs à l’usage varient selon le cas d’usage, la RAM et d’autres facteurs. Par exemple, les frais mensuels de traitement avec des GPU peuvent aller de 650 dollars US à environ 3 000 dollars US. Les entreprises peuvent réaliser des économies en signant des contrats à plus long terme. Un avantage notable de la tarification d’Azure est que les utilisateurs bénéficient de ses services gratuits, tels qu’AI Search et Azure SQL Database. Les nouveaux utilisateurs d’Azure bénéficient également temporairement d’un accès gratuit à d’autres services, comme Azure Virtual Machines — ces services étant tous deux gratuits pendant 12 mois.

Il est conseillé aux utilisateurs d’évaluer les ressources dont ils pensent avoir besoin pour prendre en charge le volume de données prévu, la quantité de traitement et les exigences d’analyse. Databricks peut être moins cher pour certains utilisateurs, mais Azure ML sera probablement plus économique pour la plupart d’entre eux.

Meilleure solution pour les fonctionnalités principales : égalité

Pour ceux qui ont besoin de fonctionnalités robustes d’ELT, de data science et de machine learning dans le cadre d’un data lake ou d’un entrepôt de données, Databricks l’emporte. Azure ML est préférable pour ceux qui souhaitent simplement ajouter du ML à des applications existantes.

Azure ML aide les data scientists et les développeurs à créer, déployer et gérer rapidement des modèles de ML et d’IA grâce aux opérations de machine learning (MLOps), à l’interopérabilité open source et à des outils intégrés. Il simplifie le déploiement et la gestion de milliers de modèles dans plusieurs environnements pour les prédictions par lots et en temps réel.

Des pipelines reproductibles automatisent les workflows d’intégration et de livraison continues (CI/CD). Les développeurs peuvent utiliser des registres pour collaborer entre espaces de travail. Azure ML propose également une surveillance continue des métriques de performance des modèles et la détection de la dérive des données, et peut déclencher un réentraînement pour améliorer les performances des modèles. Azure ML comprend des fonctionnalités permettant d’évaluer l’équité des modèles, leur explicabilité, l’analyse des erreurs, l’analyse causale, les performances des modèles et l’analyse exploratoire des données.

Comme Azure ML, Databricks est basé dans le cloud. Sa couche de gestion repose sur le framework de calcul distribué Apache Spark, qui permet une gestion plus efficace de l’infrastructure. Apache s’exécute également plus rapidement sur Databricks que partout ailleurs (après tout, les fondateurs de Databricks ont créé Apache Spark). La plateforme utilise un moteur de traitement des données par lots et en flux pour les distribuer sur plusieurs nœuds. Databricks se positionne davantage comme un data lake que comme un système de ML pur, mais intègre de solides fonctionnalités de ML. L’accent est mis sur des cas d’usage tels que le streaming, l’ETL et les analyses/ML fondés sur la data science. La plateforme est efficace pour traiter de grands volumes de données brutes et non traitées.

Databricks est une solution logicielle en tant que service (SaaS) qui peut fonctionner sur toutes les grandes plateformes cloud ; une combinaison Azure Databricks est disponible. Databricks comprend un plan de données ainsi qu’un plan de contrôle pour les services back-end qui fournissent des capacités de calcul instantanées. Son moteur de requêtes est réputé pour ses performances élevées grâce à une couche de mise en cache. Databricks fournit le stockage en s’exécutant au-dessus d’AWS S3, d’Azure Data Lake Storage G2 et de Google Cloud Storage.

Databricks a récemment ajouté une business intelligence axée sur l’IA. Cette fonctionnalité permet aux membres d’une équipe de poser des questions sur les données de l’entreprise dans un format conversationnel, en utilisant du texte plutôt que du code — par exemple : « Comment les ventes de l’an dernier se comparent-elles à celles de 2020 ? » Tout le monde dans l’organisation peut ainsi interroger les données et obtenir des réponses aux questions métier essentielles au moment où il en a besoin.

Meilleure solution pour la mise en œuvre et la facilité d’utilisation : Azure ML

Azure ML l’emporte en matière de facilité globale de mise en œuvre et d’utilisation, en particulier si vous utilisez déjà Microsoft comme plateforme de cloud computing.

Azure ML propose un éventail complet de fonctionnalités prêtes à l’emploi pour le machine learning et fournit même des modèles de développement pour démarrer. Bien qu’elles limitent la personnalisation, ses offres préconfigurées font d’Azure un outil facile à mettre en œuvre. En matière de facilité d’utilisation, la plateforme permet aux utilisateurs de collaborer avec des notebooks Jupyter grâce à la prise en charge intégrée des frameworks et bibliothèques open source. Les utilisateurs peuvent rapidement créer des modèles ML précis et automatisés pour les données tabulaires, textuelles et les images. Les personnes familières avec SQL et Azure le trouveront particulièrement facile à utiliser.

Contrairement à Databricks, qui s’adresse aux data scientists expérimentés, Azure propose des outils de productivité adaptés à tous les niveaux, des débutants aux experts. Il s’agit notamment d’outils orientés code comme les Notebooks, d’options low-code comme AutoML, et même d’un outil no-code appelé Designer, un éditeur en glisser-déposer pour créer des pipelines de ML. Azure propose également des modèles de développement préconfigurés que les utilisateurs peuvent déployer comme point de départ.

Databricks, en revanche, convient surtout aux personnes familiarisées avec Apache et les outils open source. Il adopte une approche orientée data science reposant sur des bibliothèques open source et de machine learning, ce qui peut s’avérer difficile pour certains utilisateurs. Il peut exécuter Python, SQL et d’autres plateformes, et est fourni avec une interface utilisateur et des outils permettant de se connecter à des points de terminaison tels que des connecteurs JDBC. Certains utilisateurs signalent que son interface est complexe et nécessite davantage d’interventions manuelles pour redimensionner les clusters ou mettre à jour la configuration. La courbe d’apprentissage peut être abrupte pour certains utilisateurs.

L’AI Assistant de Databricks dispose d’une interface utilisateur intuitive, accessible depuis les Notebooks, l’éditeur SQL et l’éditeur de fichiers. En langage naturel, les développeurs peuvent poser au chatbot d’IA des questions sur leur code et leurs données. Ils peuvent également l’utiliser pour effectuer des tâches comme corriger automatiquement des erreurs, expliquer du code complexe ou exécuter des requêtes SQL.

Le meilleur choix pour l’intégration : Databricks

Azure ML est le meilleur choix pour les entreprises utilisant Microsoft et Azure, mais pour toutes les autres intégrations, Databricks s’impose.

Microsoft fait du bon travail pour connecter ses différents écosystèmes. Azure ML, Azure Synapse et les autres offres Azure sont bien intégrés. Cela vaut également pour Windows et les autres offres Microsoft, notamment Power BI pour l’analytique. Azure s’intègre aussi correctement aux outils Apache, même si ce n’est pas aussi bien que Databricks, qui repose solidement sur les fondations d’Apache.

En comparaison, Databricks nécessite certains outils tiers et des configurations d’interfaces de programmation d’applications (API) pour intégrer les fonctionnalités de gouvernance et de traçabilité des données. Il prend également en charge tous les formats de données, y compris les données non structurées, ce qui lui confère un avantage sur Azure ML dans ce domaine.

Plus récemment, Databricks a ajouté des connecteurs open source pour Go, Node.js et Python afin de simplifier l’accès depuis d’autres applications. Un outil de fédération des requêtes SQL de Databricks peut interroger des sources de données distantes, notamment PostgreSQL, MySQL, AWS Redshift, Salesforce Data Cloud et Snowflake, sans extraire ni charger les données depuis les systèmes sources.

Pourquoi ne devriez-vous utiliser ni Azure ML ni Databricks ?

Malgré leurs fonctionnalités robustes et leurs puissantes capacités, ces outils ne conviennent pas à toutes les applications ni à tous les cas d’usage.

Qui ne devrait pas utiliser Azure ML

Les data scientists et les développeurs qui souhaitent créer facilement des fonctionnalités uniques pourraient se heurter aux limites imposées à la personnalisation par la nature prête à l’emploi d’Azure. Si les modèles et les fonctionnalités préconfigurées sont parfaits pour démarrer, ils peuvent s’avérer limitants si vous avez une conception particulière en tête. Les entreprises peuvent toujours créer elles-mêmes ces fonctionnalités d’IA, mais cela peut nécessiter beaucoup d’expérimentation et, dans certains cas, l’embauche d’un développeur expert d’Azure ML.

Qui ne devrait pas utiliser Databricks

Les développeurs à la recherche d’un outil de ML adapté aux débutants préféreront peut-être éviter Databricks. La plateforme présente une courbe d’apprentissage abrupte, en particulier pour les utilisateurs ayant une expérience limitée des technologies du big data. Bien qu’elle propose une fonctionnalité d’algorithmes en glisser-déposer pour créer des modèles d’IA, de nombreux utilisateurs considèrent cet outil comme l’une des fonctionnalités les moins efficaces de la plateforme. Les fonctionnalités avancées, en particulier, posent souvent problème aux nouveaux utilisateurs, et le nombre considérable de fonctionnalités peut être déroutant.

Alternatives à Databricks et Azure ML 

Si Databricks et Azure ML ne répondent pas à vos exigences, envisagez Amazon Sagemaker, un leader du secteur pour la création de modèles de machine learning, et Snowflake, un fournisseur majeur de services d’analytique et de traitement des données. Comme pour Databricks et Azure ML, la tarification des deux plateformes est très complexe et dépend fortement du contexte.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker, à l’instar d’Azure ML, est une plateforme MLOps robuste dans le cloud pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning. Elle est profondément intégrée à l’écosystème de produits d’Amazon Web Services (AWS), ce qui en fait une solution idéale pour les utilisateurs d’AWS. Les utilisateurs soulignent également que Sagemaker offre davantage de possibilités de personnalisation et de flexibilité. Si vous connaissez l’environnement AWS, son utilisation sera également plus facile que celle d’Azure ML. La tarification d’Amazon Sagemaker repose sur l’usage : vous ne payez donc que ce dont vous avez besoin. La plateforme propose aussi une offre gratuite et des réductions pour les engagements à plus long terme.

Snowflake

Comme Databricks, Snowflake est une plateforme cloud d’analytique du big data qui prend en charge le stockage, le traitement et l’analyse. Contrairement à Databricks, elle offre davantage de fonctionnalités d’analytique prêtes à l’emploi et présente une courbe d’apprentissage plus douce. Cela réduit sa flexibilité, mais la rend plus facile à déployer et à maîtriser complètement que Databricks. Snowflake facture un prix mensuel pour les données stockées sur la plateforme. Le tarif de départ est de 2 dollars US par crédit Snowflake.

Foire aux questions

En résumé : Azure ML et Databricks proposent tous deux des solutions de machine learning de premier plan

Azure ML et Databricks sont deux plateformes complètes de machine learning, chacune s’adressant à des utilisateurs différents. En plus d’être plus facile à utiliser, Azure ML convient particulièrement aux ingénieurs en machine learning qui recherchent des outils pour développer, entraîner et déployer rapidement des modèles de ML. Databricks, quant à lui, se concentre sur les data scientists qui souhaitent stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données complexes et variées. Globalement, le meilleur choix dépend des besoins spécifiques d’une organisation en matière de machine learning, de sa pile technologique actuelle et de l’expertise de ses développeurs et data scientists.

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