Differenze tra Snowflake e Databricks

Snowflake garantisce ai clienti un’altissima affidabilità, con uno SLA di uptime del 99,99%.

Snowflake offre il BCDR come funzionalità standard gestita con replica e failover continuo tra regioni e cloud. Il BCDR in Databricks comporta un impegno significativo da parte del cliente, con un’implementazione che potrebbe richiedere mesi senza comunque garantire una preparazione completa alle emergenze. 

Unity Catalog non è un catalogo pienamente enterprise‑ready, poiché alcuni controlli fondamentali sono assenti o insufficienti:

• Non ha funzionalità di business continuity/disaster recovery semplici e pronte all’uso.* 

• Ci sono lacune nei controlli degli accessi granulari di Unity Catalog. 

• Mancano funzionalità avanzate per la privacy, tra cui policy differenziali di privacy, aggregazione e proiezione, che sono invece presenti di default da anni in Snowflake Horizon Catalog. 

La gestione cross-cloud di Unity Catalog è estremamente complessa, per esempio la condivisione e l’amministrazione tra cloud e regioni diverse. Snowflake Horizon Catalog offre invece queste funzionalità fondamentali.

E soprattutto, Databricks Unity Catalog non è open source e non offre un percorso di migrazione a Unity Catalog OSS documentato ufficialmente. Lo stesso Unity OSS non dispone di solide funzionalità di governance o sicurezza (vedi roadmap).

Oltre a ciò, a differenza di Snowflake, Databricks non fornisce cyber defense, threat prevention e recovery proattive, mentre Snowflake offre threat prevention nativa (protezione da IP sospetti), backup immutabili con conformità normativa certificata e altro ancora.

Il Data Sharing Snowflake offre condivisione sicura cross‑cloud e cross‑region con policy e controllo degli accessi basati sui ruoli. È economico grazie a funzionalità come Egress Cost Optimizer e al programma di rebate per il data sharing. Snowflake supporta inoltre la condivisione di modelli AI e di tutti i tipi di dati pronti per l’AI, compresi i dati in formati open table come Apache Iceberg e Delta Lake e gli asset di intelligenza artificiale. Tutto questo è disponibile out-of-the-box per i clienti Snowflake e non.

I costi del Delta Sharing Databricks possono essere proibitivi. Con l’aumento del numero di consumer che utilizzano i Delta Share da regioni remote, aumentano i costi di egress dal CSP per il provider. La versione open source di Delta Sharing ha numerose limitazioni in termini di sicurezza e data governance, e i clienti sono obbligati a utilizzare il catalogo proprietario Unity Catalog per qualsiasi attività di data sharing significativa. Infine, attualmente i clienti Databricks non possono condividere agenti AI, Metric View di Unity Catalog o servizi di ricerca. Questo produce complessità tecniche nella preparazione dei dati per gli agenti AI e l’intelligenza artificiale.

La filosofia open data di Snowflake si basa su un principio chiaro: l’architettura deve appartenere al cliente, non al fornitore, come dimostrano i nostri continui contributi a progetti software open source come Apache Iceberg™, Apache Polaris™, Apache Nifi™ e, più recentemente, all’Open Semantic Interchange (OSI), che promuove la governance e lo sviluppo indipendenti dal fornitore. I nostri clienti hanno così la libertà di scegliere gli strumenti migliori senza rischi di vendor lock-in.

Databricks, al contrario, si dichiara open source, ma le funzionalità enterprise critiche rimangono proprietarie. Per esempio, la versione open source di Unity Catalog (Unity OSS) non dispone di funzionalità di sicurezza essenziali. Di conseguenza, i clienti devono adottare il Databricks Unity Catalog proprietario per le funzionalità di sicurezza e governance, e pertanto l’architettura del cliente sarà dipendente dalla roadmap e dalle priorità di Databricks.

Completamente gestito e serverless, Snowflake aiuta i clienti a realizzare valore più velocemente grazie alle numerose ottimizzazioni integrate, tra cui il clustering automatico e il Query Acceleration Service. Snowflake consente di controllare e gestire i costi in modo trasparente tramite un’interfaccia out-of-the-box che offre una vista completa di tutti gli account del cliente, con insight su spesa, budget e costi. 

POC di clienti e test di terze parti hanno dimostrato che i costi di Databricks aumentano e le prestazioni rallentano man mano che aumentano la complessità, la concorrenza e i volumi dei dati. Databricks è carente anche per quanto riguarda la governance nativa dei costi: non dà la possibilità di applicare limiti di spesa e l’attribuzione dei costi a livello di query out-of-the-box è limitata.