Azure Synapse ou Databricks : comparaison des plateformes de données

Microsoft Azure Synapse et Databricks sont tous deux des plateformes de données réputées, qui offrent le volume, la vitesse et la qualité exigés par les principales solutions d’analyse de données et de veille stratégique. Elles répondent toutes deux à un besoin urgent du monde professionnel moderne, où l’analyse et la gestion des données sont devenues plus importantes que jamais.

• Azure Synapse: Idéal pour unifier l’analyse des données dans les systèmes de mégadonnées et les entrepôts de données.
• Databricks: Idéal pour des cas d’utilisation tels que le streaming, le machine learning et l’analyse fondée sur la data science.

Poursuivez votre lecture pour découvrir comment Azure Synapse et Databricks se comparent en matière de tarification, de fonctionnalités, de mise en œuvre, d’IA, de sécurité et d’intégration.

Azure Synapse ou Databricks : comparaison en un coup d’œil

Présentation d’Azure Synapse

Azure Synapse, anciennement connu sous le nom de Microsoft Azure SQL Data Warehouse, intègre les mégadonnées et l’entreposage de données au sein d’une plateforme unique.

Son architecture repose sur de solides fondations SQL et est conçue pour traiter de gros volumes de données grâce au traitement massivement parallèle. Cette approche permet à Synapse d’assurer un traitement rapide sans dépendre exclusivement d’une mémoire coûteuse, en utilisant des index columnstore en cluster et non cluster pour gérer efficacement le stockage et la distribution des données.

Fonctionnalités principales

• Évolutivité illimitée et flexibilité des requêtes : Azure Synapse peut traiter d’immenses ensembles de données sans compromettre les performances, car les utilisateurs peuvent interroger des données provenant de diverses sources, notamment des entrepôts de données, des lacs de données, et des systèmes d’analyse des mégadonnées, en utilisant des données relationnelles et non relationnelles dans le langage de leur choix. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les organisations disposant d’écosystèmes de données variés, car elles ont souvent besoin d’intégrer et d’analyser harmonieusement tous les types de données.

Vue graphique Azure Synapse présentant des informations issues de plusieurs sources de données.

• Machine learning et veille stratégique intégrés : L’intégration avec Power BI et Azure Machine Learning permet aux utilisateurs de découvrir des informations dans l’ensemble de leurs données. Les professionnels peuvent appliquer des modèles de machine learning directement dans leurs applications, ce qui réduit considérablement le temps de développement des projets de veille stratégique et de machine learning. Cette démocratisation de l’analyse avancée permet aux utilisateurs d’exploiter l’intelligence présente dans toutes les données critiques, y compris les jeux de données tiers, et d’améliorer les processus décisionnels.

Informations issues d’un tableau de bord commercial alimenté par l’intégration d’Azure ML et de Power BI.

• Espace de travail d’analyse unifié : Synapse Studio offre un espace de travail complet pour diverses tâches liées aux données, de la préparation et de la gestion des données à l’entreposage de données et à l’intelligence artificielle. Son environnement sans code destiné à la gestion des pipelines de données, associé à l’optimisation automatisée des requêtes et à l’intégration fluide de Power BI, simplifie les flux de travail des projets. Les équipes qui souhaitent collaborer efficacement sur des solutions d’analyse, des ingénieurs et scientifiques des données aux analystes métier, apprécieront cette fonctionnalité.

Sélection d’un espace de travail Synapse Analytics.

• Informations en temps réel avec Azure Synapse Link : Azure Synapse Link élimine les goulets d’étranglement traditionnels de l’ETL (extraction, transformation et chargement) en assurant l’intégration quasi instantanée des données provenant des bases de données opérationnelles et des applications métier dans Azure Synapse Analytics. Les organisations peuvent obtenir plus rapidement et plus efficacement une vue métier de bout en bout, ce qui favorise une culture axée sur les données en démocratisant l’accès aux données entre les équipes.
• Sécurité et confidentialité avancées : Azure Synapse protège les données grâce à des fonctionnalités de sécurité de pointe, notamment la détection automatisée des menaces et le chiffrement permanent. Des contrôles d’accès granulaires, comme la sécurité au niveau des colonnes et des lignes, le chiffrement et le masquage dynamique des données, protègent les informations sensibles en temps réel. Cette approche exhaustive de la sécurité, soutenue par les investissements importants de Microsoft dans la cybersécurité, rassure les organisations soucieuses de la confidentialité et de la conformité des données.

Avantages

• Idéal pour l’analyse grâce à son service d’analyse complet.
• Offre des fonctionnalités de protection des données, de contrôle d’accès et de sécurité réseau.
• Évolutivité grâce au traitement massivement parallèle, permettant une optimisation efficace des performances.
• Assure une intégration poussée avec les services Azure pour améliorer les flux de gestion et d’analyse des données.

Inconvénients

• Peut se révéler complexe en raison de l’étendue de ses fonctionnalités.
• Le prix dépend de plusieurs facteurs, comme le nombre d’unités d’entrepôt de données et la quantité de données stockées.
• Les configurations hautes performances peuvent consommer beaucoup de ressources.
• Bien qu’il soit puissant au sein de l’écosystème Azure, il peut être moins flexible en dehors de celui-ci.

Présentation de Databricks

Fondé sur Apache Spark, Databricks propose une plateforme d’analyse unifiée qui met l’accent sur le machine learning et l’analyse pilotée par l’IA. Se positionnant davantage comme un lac de données que comme un entrepôt de données traditionnel, Databricks excelle dans le traitement à grande échelle de données brutes et non traitées. Son modèle de distribution SaaS sur AWS, Azure et Google Cloud offre la flexibilité et l’évolutivité nécessaires pour répondre à un vaste éventail de besoins en traitement et en analyse des données.

Fonctionnalités principales

• Partage de données avec Delta Sharing : Databricks permet de partager des données en toute sécurité avec Delta Sharing, afin de partager des données et des actifs d’IA au sein des organisations comme avec des entités externes. Cette fonctionnalité est essentielle pour les entreprises qui souhaitent collaborer sur des projets de données entre différentes plateformes, en améliorant l’accessibilité et la collaboration autour des données.

Place de marché ouverte permettant aux utilisateurs de partager leurs actifs.

• Ingénierie des données : Databricks excelle dans l’ingénierie des données en proposant de solides outils de prétraitement et de transformation des données. Cette capacité est essentielle pour les organisations qui se concentrent sur le développement de modèles de machine learning , afin de garantir que les données présentent le format et la qualité requis pour l’analyse.

Tableau de bord de data science et d’ingénierie dans l’édition communautaire de Databricks.

• Gouvernance complète des données : grâce à des fonctionnalités telles que le catalogage des données et les contrôles de qualité, Databricks garantit que les données sont propres, cataloguées et conformes, et qu’elles peuvent être découvertes et utilisées dans toute l’organisation. Cette capacité est essentielle pour les entreprises qui souhaitent maintenir des normes élevées de qualité et de gouvernance des données.
• Entreposage de données avancé : Databricks apporte des fonctionnalités d’entreposage de données cloud aux lacs de données grâce à son architecture lakehouse, qui permet de modéliser un entrepôt de données économique sur le lac de données. Cette approche convient aux entreprises à la recherche de solutions d’entreposage de données évolutives et efficaces.
• Intelligence artificielle et machine learning : Databricks fournit une vaste plateforme pour l’IA et le machine learning, notamment la prise en charge des bibliothèques d’apprentissage profond et des grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent surveiller les données, les fonctionnalités et les modèles d’IA au même endroit, ce qui est utile pour les organisations qui souhaitent exploiter l’IA et le machine learning afin d’obtenir des analyses et des informations avancées.

Tableau de bord de suivi des transactions financières.

Avantages

• Prise en charge robuste des projets de machine learning et d’IA grâce à des outils intégrés comme MLflow.
• Fondé sur Apache Spark, ce qui garantit de hautes performances pour les tâches de traitement des données.
• Disponible sur AWS, Azure et Google Cloud, offrant une grande flexibilité de déploiement.
• Les notebooks partagés facilitent la collaboration et améliorent la productivité des équipes chargées des données.

Inconvénients

• Destiné à un marché technique, il peut sembler complexe et peu convivial.
• Nécessite davantage d’interventions manuelles pour des tâches telles que le redimensionnement des clusters ou la mise à jour de la configuration.
• Peut être coûteux pour les besoins importants en traitement et en stockage des données.
• L’intégration avec les systèmes et les flux de travail existants peut nécessiter des efforts considérables.

Meilleur choix pour les tarifs : Databricks

Lorsqu’on compare les modèles tarifaires d’Azure Synapse et de Databricks, Databricks offre un point d’entrée plus accessible grâce à son essai gratuit de 14 jours, qui comprend un environnement collaboratif pour les équipes chargées des données et des notebooks interactifs prenant en charge un large éventail de technologies. Ses produits adoptent un modèle de paiement à l’utilisation, dont le tarif varie entre un prix de départ de 0,07 dollar US par Databricks Unit et 0,40 dollar US par Databricks Unit.

Azure Synapse, pour sa part, propose une structure tarifaire détaillée comprenant des options d’achat préalable de Synapse Commit Units (SCU) permettant de réaliser des économies par rapport aux tarifs à l’utilisation, avec des remises pouvant atteindre 28 %.

Le prix d’Azure Synapse repose sur plusieurs facteurs, notamment les activités des pipelines de données, les heures d’exécution du runtime d’intégration et le stockage des données, avec des frais spécifiques pour les modèles de consommation serverless et dédiés.

Bien qu’Azure Synapse offre une solution complète et évolutive, la complexité de son modèle tarifaire et les coûts potentiels associés à l’entreposage de données à grande échelle et à l’analyse de données pourraient faire de Databricks une option plus économique pour les équipes qui débutent ou dont les habitudes d’utilisation sont variables.

Idéal pour les fonctionnalités essentielles : Azure Synapse

Azure Synapse propose une suite complète de services d’analyse qui associent entreposage de données d’entreprise et traitement des mégadonnées. Ses fonctionnalités essentielles comprennent une capacité illimitée pour interroger les données, l’intégration avec Power BI et Azure Machine Learning pour approfondir les analyses, ainsi qu’un espace de travail d’analyse unifié dans Synapse Studio destiné à la préparation, à la gestion et à l’exploration des données.

Ces fonctionnalités rendent Azure Synapse particulièrement adapté aux équipes qui souhaitent disposer d’une plateforme robuste capable de gérer d’importantes tâches d’entreposage et d’analyse de données au sein de l’écosystème Azure.

Databricks se présente davantage comme un lac de données que comme un entrepôt de données. L’accent est donc davantage mis sur des cas d’utilisation tels que le traitement de flux, le machine learning et l’analyse fondée sur la data science. Il peut servir à traiter d’importants volumes de données brutes non traitées.

Pour ceux qui recherchent un entrepôt de données haut de gamme dédié à l’analyse, Azure Synapse l’emporte. En revanche, pour ceux qui ont besoin de fonctionnalités plus robustes d’ELT (extraction, chargement, transformation), de data science et de machine learning, Databricks est le meilleur choix.

Idéal pour la facilité de mise en œuvre : Azure Synapse

La dépendance de Synapse à SQL et à Azure offre un environnement familier aux nombreuses entreprises et aux développeurs qui utilisent ces plateformes dans le monde entier. Pour eux, la solution est facile à utiliser. De même, Databricks convient parfaitement à ceux qui connaissent déjà les outils Apache. Mais Databricks adopte une approche orientée data science et s’appuie sur des bibliothèques open source et de machine learning, ce qui peut s’avérer difficile pour certains utilisateurs.

Databricks peut exécuter Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL et d’autres plateformes. Il est fourni avec sa propre interface utilisateur, ainsi qu’avec des moyens de se connecter à des points de terminaison tels que les connecteurs JDBC. Certains utilisateurs signalent toutefois qu’il peut sembler complexe et peu convivial, car il s’adresse à un public technique et nécessite davantage d’interventions manuelles pour redimensionner les clusters ou mettre à jour la configuration. La courbe d’apprentissage peut être raide pour certains.

Idéal pour le machine learning et l’IA : Databricks

Databricks devance Azure dans cette catégorie grâce à Mosaic AI, qui fait partie de la Databricks Data Intelligence Platform. Cette plateforme unifie les données, l’entraînement des modèles et les environnements de production au sein d’une solution unique, permettant d’utiliser de manière sécurisée les données d’entreprise pour enrichir, affiner ou créer des modèles personnalisés de machine learning et d’IA générative. Databricks offre un environnement plus spécialisé, adapté au développement de solutions de ML et d’IA, ce qui en fait la plateforme privilégiée des data scientists et des équipes travaillant sur des projets d’IA de pointe.

Azure Synapse Analytics propose également des fonctionnalités d’IA et de ML, notamment grâce à son intégration avec les services Azure AI. Il permet d’enrichir les données avec l’IA dans Synapse Analytics à l’aide de modèles préentraînés issus des services Azure AI. La plateforme prend en charge diverses tâches d’IA, telles que l’analyse des sentiments, la détection des anomalies et les services cognitifs, directement dans les notebooks Synapse. Toutefois, les fonctionnalités d’IA et de ML d’Azure Synapse consistent davantage à exploiter des services Azure existants qu’à fournir un environnement de ML hautement intégré et personnalisable.

Idéal pour la sécurité : Azure Synapse

Cela dépend fortement du cas d’utilisation ; toutefois, pour les entreprises, Synapse est le meilleur choix. Azure Synapse met en œuvre une architecture de sécurité multicouche qui assure une protection des données de bout en bout. Ses principales fonctionnalités de sécurité comprennent la protection des données par chiffrement au repos et en transit, un contrôle d’accès complet, l’authentification pour vérifier l’identité des utilisateurs et des applications, la sécurité réseau avec des points de terminaison privés et des réseaux virtuels, ainsi qu’une protection avancée contre les menaces.

Ce vaste cadre de sécurité, associé à la conformité de niveau entreprise d’Azure, rend difficile le fait de ne pas considérer Azure Synapse comme le meilleur choix pour les organisations soumises à des exigences strictes en matière de sécurité et de confidentialité.

Databricks met également l’accent sur la sécurité, avec des fonctionnalités telles que Databricks Runtime for Machine Learning, qui intègre des mécanismes de sécurité pour les workflows de ML, des notebooks collaboratifs dotés d’un contrôle d’accès basé sur les rôles et une intégration avec les systèmes de sécurité d’entreprise. Cependant, l’intégration étroite d’Azure Synapse avec l’écosystème plus large de sécurité et de conformité Azure, ainsi que ses différentes couches de sécurité détaillées, offrent une approche plus globale.

Idéal pour l’intégration : Azure Synapse

Azure Synapse offre un large éventail d’intégrations avec des solutions d’intégration de données tierces, prenant en charge un vaste écosystème d’entreprise comprenant des sources de données Azure et sur site, ainsi que des systèmes existants. Cette grande capacité d’intégration est facilitée par des partenariats avec de nombreux fournisseurs tiers tels qu’Ab Initio, Aecorsoft, Alooma et Alteryx, entre autres.

Databricks propose également de solides options d’intégration, notamment via son hub Partner Connect, qui simplifie le processus d’intégration avec les clusters Databricks et les entrepôts SQL. Databricks prend en charge différents formats de données tels que CSV, Delta Lake, JSON et Parquet, et se connecte à de grands fournisseurs de stockage de données comme Amazon S3, Google BigQuery et Snowflake. En outre, Databricks Repos offre une intégration au niveau des dépôts avec les fournisseurs Git, améliorant ainsi le workflow de développement dans les notebooks Databricks.

Cependant, la gamme plus vaste de partenariats d’intégration de données d’Azure Synapse, associée à son intégration native au sein de l’écosystème Azure, offre une solution plus complète aux organisations qui cherchent à consolider et à analyser des données provenant d’un large éventail de sources.

Qui ne devrait pas utiliser Azure Synapse ou Databricks

Aussi robustes et riches en fonctionnalités que soient ces deux plateformes, il leur est impossible de répondre aux besoins de tous les professionnels de la donnée.

Qui ne devrait pas utiliser Azure Synapse

Avec ses vastes capacités d’analyse de données et son intégration à l’écosystème Azure, Azure Synapse n’est peut-être pas la meilleure solution pour les petites entreprises ou les start-up dont les besoins en analyse de données ou les budgets sont limités. La complexité de la plateforme et le niveau d’expertise technique requis pour exploiter ses nombreuses fonctionnalités peuvent frustrer, et frustreront, les organisations qui ne disposent pas d’une équipe dédiée aux données.

De plus, les entreprises qui n’utilisent pas déjà les services Azure peuvent avoir du mal à intégrer Synapse à leurs workflows existants, ce qui le rend moins adapté à celles qui évoluent en dehors de l’écosystème Azure.

Qui ne devrait pas utiliser Databricks

Databricks est conçu pour les projets de data science et d’ingénierie des données. Il peut donc s’avérer déroutant pour les utilisateurs non techniques ou ceux qui débutent dans l’analyse de données. Sa dépendance à Apache Spark et l’accent mis sur le machine learning et l’intelligence artificielle peuvent ne pas correspondre aux besoins des projets qui nécessitent des solutions simples de traitement ou d’analyse de données.

En outre, le coût associé aux fonctionnalités avancées de Databricks, notamment pour le traitement de données à grande échelle, peut ne pas se justifier pour les organisations dont les besoins en analyse de données sont plus simples ou dont les ressources financières sont limitées.

Meilleures alternatives à Azure Synapse et Databricks

Google Cloud BigQuery

BigQuery, l’entrepôt de données d’entreprise entièrement géré de Google, excelle dans la gestion et l’analyse des données grâce à des fonctionnalités telles que le machine learning et l’analyse géospatiale. Son architecture serverless permet d’exécuter des requêtes SQL pour répondre à des questions organisationnelles complexes sans gérer l’infrastructure.

La séparation des couches de calcul et de stockage de BigQuery permet d’allouer dynamiquement les ressources, ce qui améliore les performances et l’évolutivité. C’est un excellent choix pour les équipes qui recherchent un puissant outil d’analyse offrant une exécution rapide des requêtes et de vastes capacités d’intégration des données.

Snowflake

La plateforme de données cloud de Snowflake est connue pour son architecture unique qui sépare le calcul du stockage, permettant une mise à l’échelle indépendante et un modèle de paiement à l’usage. Elle prend en charge SQL standard et étendu, les transactions et des fonctionnalités avancées telles que les vues matérialisées et les vues latérales.

L’approche de Snowflake en matière de chiffrement des données, de contrôle d’accès au niveau des objets et de prise en charge des données PHI souligne son engagement en faveur de la sécurité et de la conformité. Elle offre aux organisations une solution flexible et évolutive dotée de solides fonctionnalités de sécurité.

Teradata Vantage

Teradata Vantage propose une plateforme de données multicloud connectée dédiée à l’analyse d’entreprise, qui permet de résoudre efficacement des problèmes de données complexes. Vantage est réputée pour ses analyses hautes performances, son intégration complète des données et ses fonctionnalités avancées d’IA et de machine learning. Elle convient parfaitement aux entreprises qui souhaitent disposer d’analyses fiables sur des ensembles de données et des environnements cloud diversifiés.

Méthodologie d’évaluation : Azure Synapse contre Databricks

Nous avons comparé Azure et Databricks selon leur coût, leurs capacités, leurs intégrations, leur approche de l’IA et du ML, ainsi que leur expérience utilisateur.

• Tarification : Nous avons évalué les structures tarifaires des deux plateformes en tenant compte de la transparence et de la prévisibilité des modèles de tarification, de la disponibilité d’essais ou de versions gratuites, ainsi que du rapport qualité-prix global.
• Fonctionnalités essentielles : Nous avons examiné les capacités des deux plateformes afin de déterminer les domaines dans lesquels chacune excelle. Pour Azure Synapse, nous nous sommes concentrés sur ses capacités d’intégration, d’analyse et de gestion des données, tandis que pour Databricks, nous avons étudié son environnement collaboratif, l’optimisation des performances et la prise en charge des workflows de machine learning et d’IA.
• Capacités d’IA et de ML : Nous avons évalué les points forts de chaque plateforme pour prendre en charge les projets d’IA et de ML, notamment la disponibilité de modèles intégrés et l’intégration avec des services d’IA externes.
• Expérience utilisateur : La facilité d’utilisation, la conception de l’interface et la simplicité de la configuration font partie des facteurs que nous avons analysés pour déterminer quelle plateforme offre l’expérience la plus conviviale.
• Intégration : Nous avons étudié la capacité de chaque plateforme à s’intégrer à d’autres outils et services, notamment aux sources de données, aux outils de BI et aux autres services cloud.

FAQ : Azure Synapse contre Databricks

En résumé : Azure Synapse contre Databricks

Azure Synapse et Databricks répondent chacun à des aspects différents de l’analyse et de la gestion des données. Synapse est idéal pour les entreprises profondément intégrées à Microsoft Azure qui ont besoin de solutions robustes d’entreposage de données. Il est également mieux adapté à l’analyse des données et aux utilisateurs familiers avec SQL.

Databricks convient davantage aux équipes de data science qui ont besoin d’un environnement collaboratif doté de solides capacités de machine learning et d’IA, et il est plus adapté que Synapse à un public technique. En définitive, le choix entre les deux dépend de la préférence pour une plateforme, du cas d’utilisation de l’organisation, de son infrastructure existante et de ses ressources financières.

Pour mieux comprendre le marché de l’analyse de données, consultez notre guide : Meilleurs outils d’analyse de données