Azure ML vs. Databricks: Was ist besser für Ihre Datenanforderungen?

Datenwissenschaftler betrachten sowohl Azure ML als auch Databricks als führende Softwarelösungen, da beide umfassende cloudbasierte Plattformen für maschinelles Lernen und Daten bieten. Ihre wesentlichen Unterschiede machen sie jedoch für jeweils unterschiedliche Anwendungsfälle zur besseren Wahl. Databricks ist in erster Linie eine Data-Intelligence-Plattform für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen und spezialisiert sich außerdem auf Data Warehousing, Business Intelligence und KI. Azure ML wurde für das Management des Lebenszyklus maschineller Lernmodelle (MLOps) entwickelt und bietet fortschrittliche Tools zur Nachverfolgung von Machine-Learning-Projekten, zur Steigerung der Entwicklerproduktivität und für AutoML. Die Wahl hängt letztlich von den konkreten Anforderungen der Umgebung an maschinelles Lernen und Daten ab:

• Azure ML: Am besten für das Management des Machine-Learning-Lebenszyklus
• Databricks: Am besten für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen

Azure ML vs. Databricks auf einen Blick

Die folgende Tabelle zeigt auf hoher Ebene, wie diese beiden Tools hinsichtlich Preisgestaltung, Kernfunktionen, Benutzerfreundlichkeit und Implementierungsaufwand abschneiden. Lesen Sie weiter für ausführlichere Bewertungen der beiden Lösungen oder springen Sie direkt zu den Alternativen.

Was ist Azure ML?

Azure ML wurde von Microsoft entwickelt und ist eine cloudbasierte Plattform für maschinelles Lernen (ML) , die Teams dabei unterstützt, den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen und KI-Anwendungen zu verwalten – von der Datenaufbereitung und Entwicklung bis zur laufenden Wartung in einer sicheren, auditierbaren Umgebung. Zu den wichtigsten Nutzern der Plattform gehören Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und MLOps-Spezialisten.

Innerhalb von Azure können sie verschiedene Tools nutzen, um ihre Machine-Learning-Workflows zu automatisieren, etwa Prompt Flow – ein Tool zur Optimierung der Entwicklung von KI-Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs). Unabhängig davon, ob ein Unternehmen ein generatives KI-Tool entwickeln oder seine MLOps verbessern möchte: Azure ML hilft dabei, diese Ziele schnell und effizient zu erreichen.

Wichtige Funktionen von Azure ML

Als vielseitige Datenlösung bietet Azure ML ein Tool zur Anwendungsentwicklung, ein KI-Dashboard zur Unterstützung ethischer Best Practices, automatisiertes maschinelles Lernen und Funktionen für verwaltete Endpunkte.

Prompt Flow 

Prompt Flow ist das Entwicklungstool von Azure, mit dem sich KI-Anwendungen auf LLM-Basis schnell und effektiv entwerfen, testen, verfeinern und bereitstellen lassen. Es bietet Funktionen für die Zusammenarbeit im Team zum Teilen und Debuggen von Flows sowie Tools für Tests und Bewertungen in großem Maßstab, mit denen sich Varianten von Prompts ausprobieren lassen. Außerdem umfasst es eine Bibliothek mit Vorlagen und Beispielen, die als Grundlage für die Anwendungsentwicklung dient.

Mit Prompt Flow können Nutzer jeden Schritt des ML-Prozesses schnell ausführen.

Dashboard für verantwortungsvolle KI

Azure bietet Tools, um KI-Risiken zu reduzieren, die Modellgenauigkeit zu erhöhen, Transparenz durchzusetzen und den Datenschutz zu gewährleisten. So können Sie beispielsweise Fairness und Verzerrungen eines Modells bewerten, um sichere und ethische KI-Anwendungen zu entwickeln. Azure AI Content Safety überwacht Texte und Bilder automatisch auf anstößige Inhalte. Außerdem kann es Fehleranalysen durchführen.

Das Fehleranalysetool von Azure ML identifiziert Fehlerabdeckung, erfolgreiche Fälle und Fehlermuster.

Automatisiertes maschinelles Lernen

AutoML bietet Tools zur Automatisierung der iterativen Aufgaben im ML-Entwicklungsprozess. Während des Modelltrainings erstellt AutoML beispielsweise zahlreiche parallele Pipelines, die verschiedene Parameter überwachen, sodass Sie dies nicht selbst tun müssen. Es eignet sich ideal für die schnelle Erstellung von ML-Modellen für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

AutoML beschleunigt die Entwicklung und das Training von ML-Modellen, ohne dass neuer Softwarecode erforderlich ist.

Verwaltete Endpunkte

Azure ML ermöglicht die Operationalisierung der Modellbereitstellung auf CPU- und GPU-Rechnern – eine hilfreiche Option angesichts des Kostenunterschieds zwischen diesen beiden Prozessortypen. Darüber hinaus lassen sich Aufgaben über serverlose, Online- oder Batch-Endpunkte ausführen. Die Plattform ermöglicht außerdem eine schnelle und effiziente Verwaltung von Protokollmetriken und Bewertungen.

Vorteile 

• Benutzerfreundliche Oberfläche mit Low-Code- und No-Code-Entwicklungstools
• Automatisierte ML-Funktionen
• Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau

Nachteile

• Steile Lernkurve bei fortgeschrittenen Funktionen
• Kann Schwierigkeiten mit komplexen Datenaufgaben und -strukturen haben
• Der Preis kann bei Projekten mit intensiver Nutzung drastisch steigen

Was ist Databricks?

Databricks ist eine einheitliche, cloudbasierte Data-Intelligence-Plattform, die Datenwissenschaftlern und Ingenieuren dabei hilft, ihre Workflows für große Datenmengen zu optimieren – von Extract-, Transform- und Load-Aufgaben (ETL) und Data Warehousing bis hin zu Data Governance und Business Intelligence – und zwar sicher und effizient. Als Komplettlösung für Datenmanagement bietet sie Tools zur Konsolidierung von Echtzeit- und Batchdaten aus verschiedenen Quellen, zur Datentransformation, Datenabfrage und Datenanalyse sowie zur Erstellung von Berichten.

Darüber hinaus bietet sie MLOps-Tools, die dabei helfen, Daten zur Erstellung generativer KI-Tools und Machine-Learning-Modelle zu nutzen. Mithilfe generativer KI ermöglicht Databricks allen Mitarbeitern unabhängig von ihren technischen Kenntnissen, mithilfe einer kontextbezogenen Suche in natürlicher Sprache Erkenntnisse aus Unternehmensdaten zu gewinnen.

Wichtige Funktionen von Databricks

Databricks ist als Datenplattform für seinen innovativen Ansatz bekannt und bietet KI-Entwicklungstools, eine Lakehouse-Architektur, einen einheitlichen Arbeitsbereich und KI-basierte Business Intelligence.

KI-Entwicklung

Databricks unterstützt die Erstellung und Bereitstellung generativer KI-Modelle mithilfe von Daten und wahrt dabei während des gesamten Prozesses Kontrolle und Datenschutz. Die Plattform bietet außerdem Tools zur Automatisierung von Experimenten, Governance und weiterer Aspekte der KI-Entwicklung. Das Lakehouse-Monitoring überwacht und bewertet beispielsweise Features, KI-Modelle, und Daten an einem Ort und ermöglicht Aufgaben wie das Erkennen von Ausgaben mit anstößigen Inhalten oder KI-Fehlern.

Das Lakehouse-Monitoring von Databricks bietet ein Dashboard zur Überwachung wichtiger Datenmetriken und statistischer Eigenschaften.

Lakehouse-Architektur

Die auf Apache Spark, einer führenden Lösung für die Verarbeitung großer Datenmengen und verteiltes Computing, aufbauende Lakehouse-Architektur von Databricks vereint die Vorteile eines Data Warehouses und eines Data Lakes. Diese Kombination ermöglicht eine effiziente Datenintegration, -verarbeitung und -speicherung sowie effektive Abfragen verschiedener Datentypen. Dadurch wird das Datenmanagement hochgradig skalierbar, sodass die Preise für Cloud-Ressourcen bei wachsendem Datenbedarf nicht übermäßig steigen.

Das Data Lakehouse kann strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten für BI, Reporting, Data Science und maschinelles Lernen nutzen.

Einheitlicher Arbeitsbereich

Databricks umfasst einen zentralisierten, kollaborativen Arbeitsbereich für Data Engineering, Data Science, KI-Entwicklung und Datenvisualisierung. Dieser kollaborative Arbeitsbereich ist ein zentraler Bestandteil der Plattformfunktionalität, da er Gruppenprojekte von Datenfachleuten erleichtert. Die Plattform unterstützt außerdem die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark und anderen Machine-Learning-Workflows.

KI-orientierte Business Intelligence

Die Business Intelligence von Databricks wurde dafür entwickelt, jeden in Ihrem Team zum Analysten zu machen. Sie versteht Ihre individuellen Unternehmensdaten und ermöglicht es Geschäftsteams über die Genie-Funktion, mithilfe einer Chatbot-Oberfläche Fragen zu diesen Daten zu stellen – ganz ohne Code und ohne auf Datenexperten angewiesen zu sein.

Nutzer können mithilfe des NLP-gestützten KI-Assistenten von Databricks Fragen zu Unternehmensdaten stellen.

Vorteile

• Mehrstufige Datensicherheit
• Data-Lakehouse-Architektur
• Schnelle Verarbeitung komplexer Daten

Nachteile

• Schwierig zu implementieren, selbst für Technikprofis
• Steile Lernkurve
• Teuer bei Projekten in großem Maßstab

Am besten bei der Preisgestaltung: Azure ML

Azure ML ist etwas günstiger und bietet eine 30-tägige kostenlose Testversion – zwei Wochen länger als das kostenlose Angebot von Databricks. Aufgrund der Komplexität der Preisstrukturen dieser beiden Plattformen ist es nahezu unmöglich, einen eindeutigen Sieger zu benennen.

Die Preisunterschiede zwischen Databricks und Azure ML sind außerordentlich komplex und situationsabhängig. Unternehmen müssen daher die Kosten für jedes Projekt berechnen, um wirklich vergleichen zu können. Auf hoher Ebene bietet Databricks eine Pay-as-you-go-Preisgestaltung ohne Vorabkosten. Je nach verwendetem Produkt zahlen Sie einen bestimmten Preis pro Databricks Unit (DBU). Databricks bietet außerdem Verträge zur verbindlichen Nutzungszusage an, mit denen Unternehmen bei der Vereinbarung bestimmter Nutzungsvolumen Rabatte erhalten. Die Lösung bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion. Beachten Sie, dass Nutzer trotz der kostenlosen Testversion von ihrem Cloud-Anbieter weiterhin für die in der Plattform verwendeten Ressourcen belastet werden.

Auch Azure ML bietet eine Pay-as-you-go-Preisgestaltung und Rabatte bei verbindlicher Nutzung, was für Unternehmen mit planbaren langfristigen Workloads attraktiv ist. Die Pay-as-you-go-Preise hängen vom Anwendungsfall, vom RAM und weiteren Faktoren ab. So können die monatlichen Gebühren für die Verarbeitung mit GPUs beispielsweise zwischen 650 und etwa 3.000 US-Dollar liegen. Unternehmen können durch längerfristige Verträge Geld sparen. Ein wichtiger Vorteil der Azure-Preisgestaltung besteht darin, dass Nutzer Zugriff auf kostenlose Dienste wie AI Search und Azure SQL Database erhalten. Azure-Neukunden erhalten außerdem vorübergehend kostenlosen Zugriff auf weitere Dienste wie Azure Virtual Machines – beide Angebote sind 12 Monate lang kostenlos.

Nutzern wird empfohlen, die voraussichtlich benötigten Ressourcen anhand des prognostizierten Datenvolumens, der Verarbeitungsmenge und der Analyseanforderungen zu bewerten. Databricks ist für manche Nutzer möglicherweise günstiger, für die meisten dürfte jedoch Azure ML die kostengünstigere Lösung sein.

Am besten bei den Kernfunktionen: Unentschieden

Für alle, die robuste ELT-, Data-Science- und Machine-Learning-Funktionen innerhalb eines Data-Lake-/Data-Warehouse-Frameworks benötigen, ist Databricks der Sieger. Azure ML ist die bessere Wahl für alle, die lediglich bestehende Anwendungen um ML erweitern möchten.

Azure ML hilft Datenwissenschaftlern und Entwicklern, ML- und KI-Modelle mithilfe von Machine-Learning-Operations (MLOps), Open-Source-Interoperabilität und integrierten Tools schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Die Lösung optimiert die Bereitstellung und Verwaltung Tausender Modelle in mehreren Umgebungen für Batch- und Echtzeitprognosen.

Wiederverwendbare Pipelines automatisieren Workflows für Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD). Entwickler können Registries für die Zusammenarbeit über mehrere Arbeitsbereiche hinweg nutzen. Azure ML bietet außerdem eine kontinuierliche Überwachung von Modellleistungsmetriken und die Erkennung von Daten-Drift und kann ein erneutes Training auslösen, um die Modellleistung zu verbessern. Azure ML umfasst Funktionen zur Bewertung von Modellfairness, Erklärbarkeit, Fehleranalyse, Kausalanalyse, Modellleistung und explorativer Datenanalyse.

Wie Azure ML ist Databricks cloudbasiert. Die Managementebene basiert auf dem Framework für verteiltes Computing von Apache Spark, das eine effizientere Infrastrukturverwaltung ermöglicht. Apache läuft auf Databricks außerdem schneller als anderswo (schließlich haben die Gründer von Databricks Apache Spark entwickelt). Die Plattform nutzt eine Batch-In-Stream-Datenverarbeitungs-Engine zur Verteilung über mehrere Knoten. Databricks versteht sich eher als Data Lake denn als reines ML-System, verfügt jedoch über umfangreiche ML-Funktionen. Der Schwerpunkt liegt auf Anwendungsfällen wie Streaming, ETL und datengestützter Data-Science-Analyse bzw. ML. Die Plattform eignet sich gut für die Verarbeitung großer Mengen roher, unverarbeiteter Daten.

Databricks ist eine Software-as-a-Service-Lösung (SaaS), die auf allen wichtigen Cloud-Plattformen ausgeführt werden kann; auch eine Kombination mit Azure Databricks ist verfügbar. Databricks umfasst eine Datenebene sowie eine Kontrollebene für Backend-Dienste, die sofortige Rechenleistung bereitstellen. Die Abfrage-Engine bietet dank einer Caching-Schicht bekanntermaßen eine hohe Leistung. Databricks stellt Speicher bereit, indem es auf AWS S3, Azure Data Lake Storage G2 und Google Cloud Storage läuft.

Databricks hat kürzlich KI-orientierte Business Intelligence eingeführt. Diese Funktion ermöglicht es Teammitgliedern, Fragen zu Unternehmensdaten in dialogorientierter Form und mithilfe von Text statt Code zu stellen – etwa: „Wie haben sich die Verkäufe im vergangenen Jahr im Vergleich zu 2020 entwickelt?“ So kann jeder in der Organisation Daten abfragen und Antworten auf wichtige Geschäftsfragen erhalten, sobald sie benötigt werden.

Am besten bei Implementierung und Benutzerfreundlichkeit: Azure ML

Azure ML siegt hinsichtlich der allgemeinen Benutzerfreundlichkeit und des Implementierungsaufwands – insbesondere, wenn Sie Microsoft derzeit als Cloud-Computing-Plattform verwenden.

Azure ML bietet eine vollständige Auswahl an sofort einsatzbereiten Funktionen für maschinelles Lernen und stellt sogar Entwicklungsvorlagen für den Einstieg bereit. Zwar schränkt dies die Anpassungsmöglichkeiten ein, doch die vorkonfigurierten Angebote machen Azure zu einem einfach zu implementierenden Tool. Bei der Benutzerfreundlichkeit ermöglicht Azure ML die Zusammenarbeit mit Jupyter Notebooks und bietet integrierte Unterstützung für Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken. Nutzer können schnell präzise und automatisierte ML-Modelle für tabellarische Daten, Text und Bilder erstellen. Wer mit SQL und Azure vertraut ist, wird die Lösung besonders einfach bedienen können.

Im Gegensatz zu Databricks, das auf ausgebildete Data Scientists ausgerichtet ist, bietet Azure Produktivitätstools für alle Entwicklerkenntnisse – von Anfängern bis zu Experten. Dazu gehören codebasierte Tools wie Notebooks, Low-Code-Optionen wie AutoML und sogar ein No-Code-Tool namens Designer, ein Drag-and-drop-Editor zum Erstellen von ML-Pipelines. Außerdem stehen vorgefertigte Entwicklungsvorlagen zur Verfügung, die Benutzer als Ausgangspunkt einsetzen können.

Databricks hingegen eignet sich am besten für Anwender, die mit Apache- und Open-Source-Tools vertraut sind. Der Ansatz basiert auf Data Science und verwendet Open-Source- sowie Machine-Learning-Bibliotheken, was für manche Anwender eine Herausforderung darstellen kann. Die Plattform unterstützt Python, SQL und weitere Plattformen und wird mit einer Benutzeroberfläche sowie Tools zur Verbindung mit Endpunkten wie JDBC-Konnektoren ausgeliefert. Einige Anwender berichten, dass die Oberfläche komplex ist und bei der Größenanpassung von Clustern oder der Aktualisierung von Konfigurationen mehr manuelle Eingaben erfordert. Für manche Anwender kann die Lernkurve steil sein.

Der AI Assistant von Databricks verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die in Notebooks, im SQL Editor und im File Editor angezeigt wird. Mithilfe natürlicher Sprache können Entwickler dem KI-Chatbot Fragen zu ihrem Code und ihren Daten stellen. Sie können ihn auch für Aufgaben wie das automatische Beheben von Fehlern, das Erklären kniffliger Codeabschnitte oder das Ausführen von SQL-Abfragen verwenden.

Am besten für Integrationen: Databricks

Azure ML ist für Microsoft- und Azure-Umgebungen die bessere Wahl, bei allen anderen Integrationen hat jedoch Databricks die Nase vorn.

Microsoft leistet gute Arbeit dabei, seine verschiedenen Ökosysteme miteinander zu verbinden. Azure ML, Azure Synapse und andere Azure-Angebote sind gut integriert. Das gilt auch für Windows und andere Microsoft-Angebote, einschließlich Power BI für Analysen. Auch bei der Integration von Apache-Tools macht Microsoft einen ordentlichen Job – wenn auch nicht so gut wie Databricks, das fest auf einem Apache-Fundament aufbaut.

Im Vergleich dazu benötigt Databricks für die Integration von Governance- und Datenherkunftsfunktionen einige Tools von Drittanbietern sowie Konfigurationen von Application Programming Interfaces (APIs). Außerdem unterstützt die Plattform jedes Datenformat, einschließlich unstrukturierter Daten, was ihr in diesem Bereich einen Vorteil gegenüber Azure ML verschafft.

In jüngerer Zeit hat Databricks Open-Source-Konnektoren für Go, Node.js und Python hinzugefügt, um den Zugriff aus anderen Anwendungen zu vereinfachen. Ein Tool zur Abfrageföderation in Databricks SQL kann entfernte Datenquellen abfragen, darunter PostgreSQL, MySQL, AWS Redshift, Salesforce Data Cloud und Snowflake, ohne die Daten aus den Quellsystemen zu extrahieren und zu laden.

Warum sollten Sie Azure ML oder Databricks nicht verwenden?

Trotz ihrer umfangreichen Funktionen und leistungsstarken Möglichkeiten sind diese Tools nicht für jede Anwendung und jeden Anwendungsfall geeignet.

Wer Azure ML nicht verwenden sollte

Data Scientists und Entwickler, die auf einfache Weise einzigartige Funktionen erstellen möchten, könnten mit den durch den standardmäßigen Funktionsumfang von Azure auferlegten Einschränkungen bei der Anpassung zu kämpfen haben. Vorlagen und vorgefertigte Funktionen sind zwar ein guter Einstieg, können aber limitierend sein, wenn Sie ein bestimmtes Design im Sinn haben. Unternehmen können diese KI-Funktionen weiterhin individuell entwickeln, doch dafür kann viel Tüftelei erforderlich sein – und in manchen Fällen muss ein Entwickler mit Azure-ML-Expertise eingestellt werden.

Wer Databricks nicht verwenden sollte

Entwickler, die nach einem einsteigerfreundlichen ML-Tool suchen, sollten Databricks möglicherweise meiden. Die Plattform hat eine steile Lernkurve, insbesondere für Anwender mit wenig Erfahrung im Umgang mit Big-Data-Technologien. Zwar bietet sie eine Drag-and-drop-Funktion für Algorithmen zum Erstellen von KI-Modellen, doch viele Anwender halten dieses Tool für eine der am wenigsten effektiven Funktionen der Plattform. Besonders die fortgeschrittenen Funktionen bereiten neuen Anwendern häufig Schwierigkeiten, und die schiere Zahl der Funktionen kann überwältigend sein.

Alternativen zu Databricks und Azure ML 

Wenn Databricks und Azure ML Ihre Anforderungen nicht erfüllen, sollten Sie Amazon Sagemaker in Betracht ziehen, einen Branchenführer für die Erstellung von Machine-Learning-Modellen, sowie Snowflake, einen führenden Anbieter von Datenanalyse- und Datenverarbeitungsdiensten. Wie bei Databricks und Azure ML ist die Preisgestaltung beider Plattformen äußerst komplex und von der jeweiligen Situation abhängig.

Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker ist wie Azure ML eine leistungsstarke cloudbasierte MLOps-Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Sie ist tief in das Produktökosystem von Amazon Web Services (AWS) integriert und daher ideal für AWS-Anwender geeignet. Anwender betonen außerdem, dass Sagemaker bei Anpassbarkeit und Flexibilität die Nase vorn hat. Wenn Sie mit der AWS-Umgebung vertraut sind, wird die Nutzung auch einfacher sein als bei Azure ML. Die Preise von Amazon Sagemaker richten sich nach der Nutzung, sodass Sie nur für das bezahlen, was Sie benötigen. Außerdem gibt es eine kostenlose Tarifstufe und Kostensenkungen bei längerfristigen Verpflichtungen.

Snowflake

Wie Databricks ist Snowflake eine cloudbasierte Big-Data-Analyseplattform, die Speicherung, Verarbeitung und Analyse unterstützt. Im Gegensatz zu Databricks bietet sie mehr sofort einsatzbereite Analysefunktionen und eine flachere Lernkurve. Das schränkt zwar ihre Flexibilität ein, macht sie aber einfacher zu implementieren und vollständig zu beherrschen als Databricks. Snowflake berechnet einen monatlichen Preis für die auf der Plattform gespeicherten Daten. Der Einstiegspreis beträgt 2 US-Dollar pro Snowflake-Credit.

Häufig gestellte Fragen

Fazit: Azure ML und Databricks bieten beide führende Machine-Learning-Lösungen

Azure ML und Databricks sind beides umfassende Machine-Learning-Plattformen, die jeweils auf eine eigene Zielgruppe ausgerichtet sind. Azure ML eignet sich nicht nur einfacher in der Bedienung, sondern auch besonders für Machine-Learning-Ingenieure, die Tools benötigen, mit denen sie ML-Modelle schnell entwickeln, trainieren und bereitstellen können. Databricks hingegen richtet sich an Data Scientists, die große Mengen komplexer und vielfältiger Daten speichern, verarbeiten und analysieren möchten. Insgesamt hängt die bessere Wahl vom spezifischen Machine-Learning-Bedarf einer Organisation, dem aktuellen Tech-Stack sowie der Expertise ihrer Entwickler und Data Scientists ab.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den besten Machine-Learning-Plattformen für einen umfassenden Überblick über den heutigen ML-Sektor.