Databricks ou Redshift : comparaison des plateformes de données

Databricks et Redshift sont deux puissantes solutions de gestion des données qui offrent des fonctionnalités et des capacités uniques aux organisations souhaitant analyser et traiter de gros volumes de données. Bien que les deux plateformes soient très prisées pour le traitement des données d’entreprise, elles se distinguent par leur approche et leurs points forts.

Redshift et Databricks fournissent le volume, la rapidité et la qualité exigés par les applications de veille stratégique (BI). Mais ces deux leaders des données ont autant de points communs que de différences. Le choix dépend donc souvent de la préférence pour une plateforme et de son adéquation avec la stratégie de données de votre organisation :

• Databricks: Idéal pour le traitement des données en temps réel et les capacités de machine learning.
• AWS Redshift: Idéal pour les entrepôts de données à grande échelle et l’intégration facile avec les autres services AWS.

Databricks ou Redshift : tableau comparatif

Présentation de Databricks

Databricks est une plateforme d’analytique unifiée qui offre un environnement collaboratif où les ingénieurs des données, les data scientists et les analystes métier peuvent travailler ensemble sur des projets de big data et de machine learning. Elle repose sur Apache Spark, un moteur open source de traitement des données, et propose plusieurs outils et services pour simplifier et accélérer le développement d’applications pilotées par les données.

Databricks convient particulièrement aux charges de travail de streaming, de machine learning, d’intelligence artificielle, et de data science — grâce à son moteur Spark, qui permet d’utiliser plusieurs langages. Ce n’est pas un entrepôt de données : sa plateforme de données a une portée plus large et offre de meilleures capacités que Redshift pour l’ELT, la data science et le machine learning. Les utilisateurs stockent les données dans le stockage objet géré de leur choix et n’ont pas à se préoccuper de sa tarification. La plateforme met l’accent sur les fonctionnalités de data lake et le traitement des données. Elle s’adresse clairement aux data scientists et aux analystes très expérimentés.

Fonctionnalités clés de Databricks

Databricks réside dans le cloud et repose sur Apache Spark. Sa couche de gestion s’appuie sur le framework de calcul distribué Apache Spark, ce qui facilite la gestion de l’infrastructure. Parmi les fonctionnalités distinctives de Databricks figurent :

Mise à l’échelle et arrêt automatiques

Databricks augmente ou réduit automatiquement la taille des clusters en fonction des besoins de la charge de travail, afin d’optimiser l’utilisation des ressources et l’efficacité des coûts. Il peut également arrêter les clusters lorsqu’ils ne sont plus nécessaires, ce qui réduit les coûts liés à l’inactivité. Cette fonctionnalité est particulièrement utile aux entreprises dont les charges de travail fluctuent ou qui cherchent à optimiser leurs coûts cloud.

MLflow

Databricks MLflow simplifie le cycle de vie du machine learning en fournissant des outils pour gérer l’ensemble du processus ML, de l’expérimentation au déploiement en production et à la supervision. Les équipes de data science de nombreux secteurs utilisent MLflow pour garantir la reproductibilité, favoriser la collaboration et mettre les modèles de machine learning en production.

Delta Lake

Databricks Delta Lake fournit des data lakes fiables, avec des transactions ACID et une gestion évolutive des métadonnées. Il permet une gestion plus efficace des données et rationalise les workflows d’ingénierie des données. Les entreprises qui traitent et analysent de très gros volumes de données, notamment celles qui ont des besoins en données temps réel, trouvent Delta Lake particulièrement utile. Il est souvent utilisé dans des secteurs comme la finance, la santé et la distribution.

Avantages et inconvénients de Databricks

Databricks présente de solides atouts, notamment sa capacité à gérer d’immenses volumes de données brutes et son approche multicloud : la plateforme interopère avec les principaux fournisseurs cloud. Elle pose toutefois un problème à certains utilisateurs : elle s’adresse à des utilisateurs avancés et de nombreux cas d’usage nécessitent une véritable expertise.

Avantages

• Databricks utilise un moteur de traitement des données par lots et en flux, qui répartit le traitement sur plusieurs nœuds.
• En tant que data lake, Databricks met davantage l’accent sur des cas d’usage comme le streaming, le machine learning, et l’analytique fondée sur la data science.
• La plateforme peut être utilisée avec de grandes quantités de données brutes et non traitées.
• Databricks est fourni sous forme de logiciel-service (SaaS) et peut fonctionner sur AWS, Azure et Google Cloud.
• La plateforme comprend un plan de données ainsi qu’un plan de contrôle pour les services back-end, qui fournissent des ressources de calcul instantanées.
• Le moteur de requêtes de Databricks offrirait de hautes performances grâce à une couche de mise en cache.
• Databricks fournit le stockage en s’exécutant au-dessus d’AWS S3, d’Azure Blob Storage et de Google Cloud Storage.

Inconvénients

• Certains utilisateurs signalent toutefois que la plateforme peut sembler complexe et peu conviviale, car elle cible un marché technique 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.

Présentation d’AWS Redshift

Amazon Redshift est un service d’entrepôt de données cloud entièrement géré, capable de gérer des pétaoctets de données. Il permet aux utilisateurs d’analyser de grandes quantités de données au moyen de requêtes SQL et d’outils de BI afin d’en tirer des enseignements. Les grands utilisateurs d’AWS ont tout intérêt à choisir Redshift, qui s’intègre mieux à l’ensemble de l’écosystème Amazon.

Fonctionnalités clés d’AWS Redshift

Redshift se présente comme un service d’entrepôt de données à l’échelle du pétaoctet, utilisable par les outils de BI pour l’analyse. Voici quelques-unes de ses principales fonctionnalités :

Stockage en colonnes et traitement massivement parallèle

Amazon Redshift utilise un stockage en colonnes et une architecture MPP pour offrir de hautes performances lors de l’exécution de requêtes complexes sur de grands jeux de données. Le service est optimisé pour les charges de travail analytiques. Redshift est conçu pour évoluer tout en maintenant ses performances, ce qui le rend adapté aux entreprises traitant de quelques téraoctets à plusieurs pétaoctets de données.

Intégration à l’écosystème AWS

Redshift s’intègre parfaitement à d’autres services AWS comme S3, Glue et IAM, ce qui simplifie l’ingestion et la transformation des données ainsi que la gestion de la sécurité dans le cloud AWS. Les entreprises fortement investies dans l’écosystème AWS et celles qui recherchent une solution d’entreposage de données entièrement gérée choisissent souvent Redshift.

Mise à l’échelle de la simultanéité

La fonctionnalité de mise à l’échelle de la simultanéité de Redshift ajoute et supprime automatiquement de la puissance de traitement des requêtes en fonction de la charge de travail, afin de garantir des performances constamment rapides, même lors des pics d’utilisation. Cette capacité est essentielle pour les entreprises dont les schémas de requêtes sont imprévisibles ou qui ont besoin de performances constantes sous de fortes charges, notamment lors de la production de rapports de veille stratégique.

Avantages et inconvénients d’AWS Redshift

Redshift bénéficie indéniablement du fait d’être un produit de la puissante plateforme AWS : il offre une évolutivité considérable et une longue liste de services. Toutefois, il peut être coûteux dans certains cas et ne prend pas en charge tous les types de données semi-structurées.

Avantages

• Redshift évolue facilement à la hausse comme à la baisse.
• Amazon propose des clusters indépendants pour équilibrer la charge et améliorer les performances.
• Redshift offre de bonnes performances de requêtes grâce à des connexions à large bande passante, à la proximité des utilisateurs assurée par les nombreux centres de données Amazon dans le monde et à des protocoles de communication adaptés.
• Amazon fournit de nombreux services qui permettent d’accéder facilement à des sauvegardes fiables des jeux de données Redshift.

Inconvénients

• Certains utilisateurs ont signalé que Redshift pouvait parfois être complexe à configurer et à utiliser, et mobilisait davantage de temps informatique pour la maintenance en raison d’un manque d’automatisation.
• Le manque de flexibilité dans certains domaines, comme le redimensionnement, peut entraîner des dépenses supplémentaires et de longues heures de maintenance.
• La plateforme ne prend pas en charge certains types de données semi-structurées.

Databricks ou Redshift : assistance et facilité de mise en œuvre

Databricks offre un éventail d’options pour les cas d’usage avancés, tandis que Redshift tend à être plus convivial.

Databricks

Databricks propose plusieurs options d’assistance adaptées aux cas d’usage techniques et de développement :

• Databricks peut exécuter Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL et d’autres plateformes.
• La plateforme dispose de sa propre interface utilisateur ainsi que de moyens de se connecter à des points de terminaison, notamment via des connecteurs Java Database Connectivity (JDBC).

Redshift

Amazon Redshift est réputé convivial et nécessite peu d’administration au quotidien :

• La configuration, l’intégration et l’exécution des requêtes sont faciles pour ceux qui stockent déjà leurs données sur Amazon S3.
• Redshift prend en charge plusieurs formats de sortie de données, dont JSON.
• Les personnes ayant des connaissances en SQL trouveront facile d’utiliser PostgreSQL pour travailler avec les données.

Vainqueur pour l’assistance et la mise en œuvre : Redshift

Cette catégorie est serrée, même si Redshift l’emporte de peu. La plateforme bénéficie de l’assistance d’AWS et offre une mise en œuvre relativement accessible.

Databricks ou Redshift : intégration

Databricks nécessite dans certains cas des solutions tierces pour intégrer certains outils, tandis que Redshift est naturellement un choix de premier plan pour les clients AWS existants.

Databricks

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. Databricks prend en charge tous les formats de données, y compris les données non structurées. Mais la profondeur et l’étendue de ses partenariats avec les fournisseurs n’égalent pas celles qu’Amazon peut mobiliser.

Redshift

Évidemment, ceux qui ont déjà choisi les plateformes AWS bénéficieront d’une intégration transparente avec Redshift et des services comme Athena, DMS, DynamoDB et CloudWatch. Le niveau d’intégration au sein d’AWS est excellent.

Vainqueur pour l’intégration : cela dépend

Redshift l’emporte dans cette catégorie si l’entreprise est cliente d’AWS. Le fait que Redshift fasse partie intégrante de la plateforme AWS joue évidemment en sa faveur. À l’inverse, Databricks s’intègre à tous les grands fournisseurs cloud, y compris AWS bien sûr, et est utilisé par des clients multicloud : il ne dépend clairement pas d’AWS.

Databricks ou Redshift : tarification

La tarification peut varier considérablement selon le cas d’usage : Databricks peut être coûteux pour les utilisateurs qui ont besoin de l’aide de consultants, tandis que Redshift facture à la seconde lorsque le quota quotidien est dépassé. Cette catégorie est pratiquement indécidable.

Databricks

Databricks adopte une approche différente pour regrouper ses services. La tarification du calcul est segmentée et facturée à l’unité de traitement, le niveau payant le moins cher débutant à 99 $ par mois. Une version gratuite est toutefois proposée à ceux qui souhaitent tester le service avant de passer à une offre payante.

Databricks peut revenir moins cher pour certains utilisateurs, selon la manière dont le stockage est utilisé et la fréquence d’utilisation. Les frais de conseil, pour ceux qui ont besoin d’aide, seraient par exemple élevés.

Redshift

Redshift inclut une capacité quotidienne dédiée de mise à l’échelle de la simultanéité. Mais elle est facturée à la seconde lorsqu’elle est dépassée. Les clients peuvent être facturés à l’heure selon le type et le nombre de nœuds du cluster, ou selon le volume d’octets analysés. Cela dit, les contrats longue durée de Redshift s’accompagnent de remises importantes.

En gros, Redshift affiche un faible coût horaire. Mais le taux d’utilisation variera considérablement selon la charge de travail. Certains utilisateurs estiment que Redshift est moins cher avec une tarification à la demande et que les grands jeux de données coûtent davantage.

Vainqueur pour la tarification : Redshift

Le choix est serré, car il varie selon le cas d’usage, mais Amazon Redshift remporte la décision.

Les différences entre les deux plateformes rendent difficile une comparaison parfaitement équitable. Il est conseillé aux utilisateurs d’évaluer les ressources dont ils pensent avoir besoin pour prendre en charge le volume de données prévu, le volume de traitement et leurs exigences d’analyse avant de prendre une décision d’achat.

Databricks ou Redshift : sécurité

Comme pour la tarification, le choix est serré dans cette catégorie. Les deux plateformes accordent une grande importance à la sécurité.

Databricks

Databricks propose un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), le chiffrement automatique et de nombreuses autres fonctionnalités de sécurité avancées. Celles-ci comprennent des contrôles réseau, des fonctions de gouvernance et d'audit, ainsi que des clés gérées par le client. Les déploiements de calcul serverless de l'entreprise sont protégés par plusieurs niveaux de sécurité.

Redshift

Redshift assure efficacement la sécurité et la conformité. Ces fonctionnalités sont appliquées de manière exhaustive à tous les utilisateurs.

En outre, des outils sont disponibles pour la gestion des accès, le chiffrement des clusters, les groupes de sécurité des clusters, le chiffrement des données en transit et au repos, la sécurité des connexions SSL et la sécurité des identifiants de connexion. Ces outils permettent aux équipes de sécurité de surveiller les accès et le trafic réseau afin de détecter toute anomalie susceptible d'indiquer une faille.

Les droits d'accès sont granulaires et peuvent être localisés. Redshift permet ainsi de restreindre facilement les accès entrants ou sortants aux clusters. Le réseau peut également être isolé au sein d'un cloud privé virtuel (VPC) et relié à l'infrastructure informatique via un réseau privé virtuel (VPN).

Vainqueur pour la sécurité : égalité

Les deux plateformes assurent une bonne sécurité, avec de solides outils de conformité et de surveillance. Il n'y a donc pas de vainqueur incontestable dans cette catégorie.

Qui ne devrait pas utiliser Databricks ou AWS Redshift ?

Qui ne devrait pas utiliser Databricks 

• Petites entreprises ayant des besoins limités en matière de données : Pour les petites entreprises dont les exigences en matière de traitement et d'analyse des données sont relativement simples, Databricks peut s'avérer trop complexe et coûteux.
• Entreprises qui n'exploitent pas les plateformes cloud : Databricks est étroitement intégré aux principales plateformes cloud, comme AWS, Azure et GCP. Si une organisation préfère les solutions sur site ou est soumise à des exigences strictes de résidence des données qui limitent l'adoption du cloud, Databricks peut ne pas être la solution la plus adaptée.
• Cas d'utilisation limités : Si l'objectif principal est l'entreposage et l'analyse traditionnels des données, sans besoins importants en apprentissage automatique ou en ingénierie des données, des outils plus simples, comme les entrepôts de données traditionnels fondés sur SQL, peuvent être plus appropriés.

Qui ne devrait pas utiliser Redshift

• Utilisateurs de clouds autres qu'AWS : Bien que Redshift soit étroitement intégré aux services AWS, les organisations qui utilisent d'autres fournisseurs cloud, comme Azure ou Google Cloud Platform, peuvent rencontrer des difficultés en matière d'interopérabilité et de coûts de transfert des données en envisageant Redshift.
• Petites entreprises ou start-up : Redshift étant une solution d'entreposage de données puissante, il peut ne pas être rentable pour les petites entreprises disposant de volumes de données limités et de budgets contraints.

2 principales alternatives à Databricks et AWS Redshift

Google Cloud Dataproc

Google Cloud Dataproc est un service Apache Spark et Hadoop géré proposé par Google Cloud Platform. À l'instar de Databricks, il fournit un environnement entièrement géré pour l'exécution de tâches Spark et Hadoop. Toutefois, contrairement à Databricks, Google Cloud Dataproc prend en charge un éventail plus large d'outils open source pour le big data au-delà de Spark, tels que Hadoop, Hive et Pig.

Snowflake

Snowflake est une solution d'entreposage de données cloud qui offre des fonctionnalités similaires à celles de Redshift. Elle est réputée pour sa simplicité, son évolutivité et la séparation du stockage et du calcul. Snowflake gère automatiquement l'infrastructure, la mise à l'échelle et l'optimisation des performances, ce qui la rend plus facile à utiliser que Redshift.

Comment nous avons évalué Databricks et AWS Redshift

Pour rédiger cet avis, nous avons évalué les principales fonctionnalités de chaque outil à partir de différents critères. Nous avons comparé leurs fonctionnalités, leur facilité de mise en œuvre, leur support, leur tarification et leurs intégrations afin de vous aider à déterminer quelle plateforme constitue la meilleure option pour votre entreprise.

Notre analyse a révélé que Databricks et Redshift sont à égalité en matière de fonctionnalités et de sécurité, que la catégorie des intégrations ne permet pas de les départager et que Redshift l'emporte en termes de facilité de mise en œuvre et de tarification — même si cette dernière peut bien sûr varier selon l'utilisation.

En résumé : Databricks et AWS Redshift adoptent des approches différentes 

En résumé, Databricks l'emporte auprès d'un public technique, tandis qu'Amazon convient mieux aux utilisateurs moins à l'aise avec la technique. Databricks fournit pratiquement toutes les fonctionnalités de gestion des données proposées par AWS Redshift. Mais son utilisation est moins simple, sa courbe d'apprentissage est abrupte et il exige beaucoup de maintenance. Il peut toutefois prendre en charge un éventail plus large de charges de travail et de langages liés aux données. Par ailleurs, les utilisateurs familiers d'Apache Spark auront tendance à se tourner vers Databricks.

AWS Redshift convient mieux aux utilisateurs de la plateforme AWS qui souhaitent simplement déployer rapidement un entrepôt de données performant, sans s'enliser dans les configurations, les subtilités de la data science ou la configuration manuelle. Il est loin d'être aussi haut de gamme que Databricks, qui cible davantage les charges de travail complexes d'ingénierie des données, d'ETL (extraction, transformation et chargement), de data science et de traitement de flux. Redshift s'intègre toutefois également à divers outils de chargement des données et d'ETL, ainsi qu'à des outils de reporting décisionnel, d'exploration de données et d'analyse. Le fait que Databricks puisse exécuter Python, Spark Scholar, SQL, NC SQL et bien d'autres langages le rendra certainement attrayant pour les développeurs qui utilisent ces technologies.