Juvénal CHOKOGOUE
Commençons par Snowflake. Snowflake est un Data Warehouse hébergé sur le Cloud. Il est présenté sous forme de SaaS (Software as a Service), c’est-à-dire que les matériels de stockage et de calcul sont montés, proposés et maintenus par l’équipe de Snowflake. Vous l’utiliserez donc comme tout autre logiciel.
Sur Snowflake, le stockage et le calcul est séparé ce qui permet une haute scalabilité. Grâce à ce système, la puissance de calcul est très performante et n’est perturbée à aucun moment. L’espace et la puissance de calcul peuvent être calibrés à votre convenance et vous n’aurez à payer que les ressources que vous utilisez.
Quant à Apache Hadoop, c’est un Framework qui permet d’implémenter un Data Lake, souvent on permise. Toutefois il peut s’adapter à l’environnement cloud à travers, par exemple, Microsoft Azure ou AWS. Hadoop est un Framework open source, développé en Java composé d’un cluster d’ordinateurs standards et peu coûteux.
C’est la solution utilisée par les grands noms qui traitent des Big Data tels que Amazon ou Twitter, car elle permet de traiter un volume de données allant de plusieurs pétaoctets. Cette capacité de traitement est possible grâce à son système de fichiers distribués comme HDFS et son traitement parallèle des données dans les nœuds du cluster avec MapReduce, mais également avec d’autres Commons de gestion de ressources telles que YARN.
Snowflake vs Hadoop : cas d’utilisation
Pour choisir la solution qui vous convient, vous devez prendre en compte la manière dont vous souhaitez utiliser vos données ainsi que la raison pour laquelle vous voulez architecturer vos données.
Snowflake est la bonne solution pour :
• Exploiter la vitesse de calcul qu’offre ce dernier grâce à la séparation du calcul et du stockage ;
• Interroger en temps réel les données ;
• Stocker de gros volume de données ;
• Traiter des données structurées et semi-structurées ;
• Ne pas se soucier de la partie matérielle de l’architecture Big Data ;
• Augmenter les ressources dont vous avez besoin selon l’évolution de votre activité ;
• Optimiser le coût d’exploitation de vos données.
Hadoop est une solution adaptée pour :
• Élaborer un entrepôt physique de données ;
• Traiter également un volume conséquent de données ;
• Traiter toutes sortes de données : structurées, semi-structurées ou non structurées ;
• Traiter les données en temps réel ou ultérieurement ;
• Profiter de la baisse de coût des ordinateurs ordinaires afin d’optimiser le traitement des données dans les nœuds ;
• Faciliter la transition vers le cloud dans un avenir plus ou moins proche.
Snowflake vs Hadoop : déploiement
Snowflake, vu que c’est un Data Warehouse Cloud et, qui plus est, un SaaS ne nécessite aucun déploiement en soi. Le lancement se fait en quelques minutes dès que vous souscrivez à votre location de ressource. La maintenance est également assurée par Snowflake lui-même.
Quant à Hadoop, une mise en place d’une architecture complète s’impose. En effet, vous devez installer, configurer et maintenir vous-même les différents serveurs dont vous avez besoin. Pour cela, plusieurs spécialistes en Big Data sont nécessaires, surtout des Data Engineers et des Data Architects.
Snowflake vs Hadoop : fonctionnalités
Snowflake propose les fonctionnalités d’une base de données, mais également plusieurs autres fonctionnalités. Parmi ceux que Snowflake offre à ses utilisateurs, vous avez :
• La réorganisation des données dans un format propre à lui et en colonne ;
• La prise en charge des requêtes SQL pour interroger les données ;
• Le traitement massivement parallèle des données ;
• Le service cloud complet ;
• Plusieurs systèmes d’authentification ;
• La mise à disposition du Data Cloud dans lequel les entreprises clientes de Snowflake mobilisent ensemble leurs données ;
• Snowpark qui est un environnement destiné aux Data Engineer et aux Data Scientist ;
• Snowflake Data Marketplace qui permet l’accès aux données de plusieurs fournisseurs ;
• Etc.
Du côté de Hadoop, les fonctionnalités sont tout aussi nombreuses. Parmi elles, vous pouvez avoir :
• Le HDFS pour le stockage des données ;
• L’implémentation de MapReduce et Tez utilisée pour la parallélisation des données dans les nœuds sur Hadoop ;
• Storm et Spark Streaming pour les traitements en temps réel ;
• L’utilisation de différentes bases de données comme Cassandra et HBase ;
• Kafka et Flume pour l’ingestion streaming ;
• Sqoop et Talend pour l’intégration des données ;
• Ranger et Sentry pour la gestion des clusters ;
• YARN et MESOS pour la gestion des ressources distribuées ;
• Etc.
Snowflake vs Hadoop : performance
Chacun des deux est performant. Mais après tout, cela va dépendre de l’usage que vous souhaitez en disposer. La manière dont cette performance se manifeste ainsi que l’origine de celle-ci reste toutefois différente.
Snowflake tire sa performance du fait qu’il sépare l’environnement de stockage de celui du traitement et du calcul. Cela permet une haute disponibilité, mais également une vitesse de traitement plus haute.
Hadoop, quant à lui, est performant grâce au fait que les traitements se font par lot avec MapReduce. Ce qui permet de traiter un volume important de données. Il a été conçu pour tourner non-stop afin de collecter un maximum de données. La vitesse de traitement est rapide, car les données sont traitées simultanément sur plusieurs nœuds.
Snowflake vs Hadoop : sécurité
Snowflake offre à ses utilisateurs un niveau maximal de sécurité en matière de Cloud Computing. En effet, il possède la norme ISO/IEC 27001:2013 ce qui lui confère une place parmi les solutions cloud les plus sécurisées. En plus, plusieurs autres systèmes de sécurité sont mis en place par Snowflake afin de rassurer ses utilisateurs à savoir :
• Le cryptage de toutes les données transitant sur les serveurs ;
• Tri-Secret Secure qui est un ensemble de trois clés de chiffrement dont l’une est sauvegardée par le client, l’autre par l’hébergeur et la dernière par Snowflake ;
• Plusieurs étapes d’authentification ;
• Des validations de sécurité telles que SOC 1 Type 2 et SOC 2 Type 2 ;
• La possibilité de migrer vers un cloud privé ;
Pour Hadoop, la sécurité est assurée par différents systèmes tels que :
• Kerberos qui, intégré à un schéma LDAP, assure l’authentification ;
• HDFS, Sentry ou Ranger pour la gestion des autorisations des utilisateurs ;
• Les chiffrements réseaux et HDFS pour assurer la sécurité des données au repos et en transit ;
• Les outils comme Cloudera Navigator qui effectue des audits.
Snowflake vs Hadoop : coûts
En matière de coût, Snowflake offre un système de payement assez flexible. En effet, vu que vous allez louer un environnement chez eux, vous devez donc payer l’espace de stockage que vous allez utiliser. En plus de ces frais, vous allez également payer le temps que vous allez passer sur la plateforme, ou plus précisément, le temps que vous passez à exécuter des requêtes.
En ce qui concerne les coûts engendrés par l’utilisation de Hadoop, un des éléments à prendre en compte est la taille de votre Data Lake, car c’est en fonction de cela que vous allez prévoir votre budget pour l’achat ou la location des matériels nécessaires, mais aussi pour les charges liées à cela (frais d’électricité, maintenance, etc.). Vous devez également prévoir le coût des ressources humaines dont vous avez besoin pour faire tourner votre lac de données.
Sur Snowflake, le stockage et le calcul est séparé ce qui permet une haute scalabilité. Grâce à ce système, la puissance de calcul est très performante et n’est perturbée à aucun moment. L’espace et la puissance de calcul peuvent être calibrés à votre convenance et vous n’aurez à payer que les ressources que vous utilisez.
Quant à Apache Hadoop, c’est un Framework qui permet d’implémenter un Data Lake, souvent on permise. Toutefois il peut s’adapter à l’environnement cloud à travers, par exemple, Microsoft Azure ou AWS. Hadoop est un Framework open source, développé en Java composé d’un cluster d’ordinateurs standards et peu coûteux.
C’est la solution utilisée par les grands noms qui traitent des Big Data tels que Amazon ou Twitter, car elle permet de traiter un volume de données allant de plusieurs pétaoctets. Cette capacité de traitement est possible grâce à son système de fichiers distribués comme HDFS et son traitement parallèle des données dans les nœuds du cluster avec MapReduce, mais également avec d’autres Commons de gestion de ressources telles que YARN.
Snowflake vs Hadoop : cas d’utilisation
Pour choisir la solution qui vous convient, vous devez prendre en compte la manière dont vous souhaitez utiliser vos données ainsi que la raison pour laquelle vous voulez architecturer vos données.
Snowflake est la bonne solution pour :
• Exploiter la vitesse de calcul qu’offre ce dernier grâce à la séparation du calcul et du stockage ;
• Interroger en temps réel les données ;
• Stocker de gros volume de données ;
• Traiter des données structurées et semi-structurées ;
• Ne pas se soucier de la partie matérielle de l’architecture Big Data ;
• Augmenter les ressources dont vous avez besoin selon l’évolution de votre activité ;
• Optimiser le coût d’exploitation de vos données.
Hadoop est une solution adaptée pour :
• Élaborer un entrepôt physique de données ;
• Traiter également un volume conséquent de données ;
• Traiter toutes sortes de données : structurées, semi-structurées ou non structurées ;
• Traiter les données en temps réel ou ultérieurement ;
• Profiter de la baisse de coût des ordinateurs ordinaires afin d’optimiser le traitement des données dans les nœuds ;
• Faciliter la transition vers le cloud dans un avenir plus ou moins proche.
Snowflake vs Hadoop : déploiement
Snowflake, vu que c’est un Data Warehouse Cloud et, qui plus est, un SaaS ne nécessite aucun déploiement en soi. Le lancement se fait en quelques minutes dès que vous souscrivez à votre location de ressource. La maintenance est également assurée par Snowflake lui-même.
Quant à Hadoop, une mise en place d’une architecture complète s’impose. En effet, vous devez installer, configurer et maintenir vous-même les différents serveurs dont vous avez besoin. Pour cela, plusieurs spécialistes en Big Data sont nécessaires, surtout des Data Engineers et des Data Architects.
Snowflake vs Hadoop : fonctionnalités
Snowflake propose les fonctionnalités d’une base de données, mais également plusieurs autres fonctionnalités. Parmi ceux que Snowflake offre à ses utilisateurs, vous avez :
• La réorganisation des données dans un format propre à lui et en colonne ;
• La prise en charge des requêtes SQL pour interroger les données ;
• Le traitement massivement parallèle des données ;
• Le service cloud complet ;
• Plusieurs systèmes d’authentification ;
• La mise à disposition du Data Cloud dans lequel les entreprises clientes de Snowflake mobilisent ensemble leurs données ;
• Snowpark qui est un environnement destiné aux Data Engineer et aux Data Scientist ;
• Snowflake Data Marketplace qui permet l’accès aux données de plusieurs fournisseurs ;
• Etc.
Du côté de Hadoop, les fonctionnalités sont tout aussi nombreuses. Parmi elles, vous pouvez avoir :
• Le HDFS pour le stockage des données ;
• L’implémentation de MapReduce et Tez utilisée pour la parallélisation des données dans les nœuds sur Hadoop ;
• Storm et Spark Streaming pour les traitements en temps réel ;
• L’utilisation de différentes bases de données comme Cassandra et HBase ;
• Kafka et Flume pour l’ingestion streaming ;
• Sqoop et Talend pour l’intégration des données ;
• Ranger et Sentry pour la gestion des clusters ;
• YARN et MESOS pour la gestion des ressources distribuées ;
• Etc.
Snowflake vs Hadoop : performance
Chacun des deux est performant. Mais après tout, cela va dépendre de l’usage que vous souhaitez en disposer. La manière dont cette performance se manifeste ainsi que l’origine de celle-ci reste toutefois différente.
Snowflake tire sa performance du fait qu’il sépare l’environnement de stockage de celui du traitement et du calcul. Cela permet une haute disponibilité, mais également une vitesse de traitement plus haute.
Hadoop, quant à lui, est performant grâce au fait que les traitements se font par lot avec MapReduce. Ce qui permet de traiter un volume important de données. Il a été conçu pour tourner non-stop afin de collecter un maximum de données. La vitesse de traitement est rapide, car les données sont traitées simultanément sur plusieurs nœuds.
Snowflake vs Hadoop : sécurité
Snowflake offre à ses utilisateurs un niveau maximal de sécurité en matière de Cloud Computing. En effet, il possède la norme ISO/IEC 27001:2013 ce qui lui confère une place parmi les solutions cloud les plus sécurisées. En plus, plusieurs autres systèmes de sécurité sont mis en place par Snowflake afin de rassurer ses utilisateurs à savoir :
• Le cryptage de toutes les données transitant sur les serveurs ;
• Tri-Secret Secure qui est un ensemble de trois clés de chiffrement dont l’une est sauvegardée par le client, l’autre par l’hébergeur et la dernière par Snowflake ;
• Plusieurs étapes d’authentification ;
• Des validations de sécurité telles que SOC 1 Type 2 et SOC 2 Type 2 ;
• La possibilité de migrer vers un cloud privé ;
Pour Hadoop, la sécurité est assurée par différents systèmes tels que :
• Kerberos qui, intégré à un schéma LDAP, assure l’authentification ;
• HDFS, Sentry ou Ranger pour la gestion des autorisations des utilisateurs ;
• Les chiffrements réseaux et HDFS pour assurer la sécurité des données au repos et en transit ;
• Les outils comme Cloudera Navigator qui effectue des audits.
Snowflake vs Hadoop : coûts
En matière de coût, Snowflake offre un système de payement assez flexible. En effet, vu que vous allez louer un environnement chez eux, vous devez donc payer l’espace de stockage que vous allez utiliser. En plus de ces frais, vous allez également payer le temps que vous allez passer sur la plateforme, ou plus précisément, le temps que vous passez à exécuter des requêtes.
En ce qui concerne les coûts engendrés par l’utilisation de Hadoop, un des éléments à prendre en compte est la taille de votre Data Lake, car c’est en fonction de cela que vous allez prévoir votre budget pour l’achat ou la location des matériels nécessaires, mais aussi pour les charges liées à cela (frais d’électricité, maintenance, etc.). Vous devez également prévoir le coût des ressources humaines dont vous avez besoin pour faire tourner votre lac de données.