Comparing Databricks and Snowflake for Machine Learning (機械学習における Databricks と Snowflake の比較)

はじめに

GLB事業部Global Engineering部ヨハンです。現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している儀保の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。

今回は、最近視聴した講演「Comparing Databricks and Snowflake for Machine Learning」について、わかりやすくまとめたいと思います。この講演では、Hitachi Solutions AmericaのシニアデータサイエンティストであるMichael Green氏と、新製品開発をリードするDon Scott氏が、DatabricksとSnowflakeという2つのデータ分析プラットフォームを比較し、機械学習におけるパフォーマンスを評価することがテーマとなっています。このブログ記事は全1部構成で、本ブログが第1部となります。ターゲット視聴者は、データエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニアの皆さんです。それでは、さっそく講演の内容を見ていきましょう！

DatabricksとSnowflakeの比較を行うプレゼンテーション

講演では、まずはじめに、DatabricksとSnowflakeの比較を行うプレゼンテーションが紹介されました。これらのプラットフォームは、データ分析や機械学習の分野で非常に人気があり、多くの企業が活用しています。今回の講演では、それぞれのプラットフォームがどのような性能を発揮するのか、そしてどちらが機械学習に適しているのかを詳しく解説していました。

TPCベンチマークについて説明し、AIベンチマークに焦点を当てる

講演では、まずTPCベンチマークについて説明がありました。TPCベンチマークとは、データベースシステムの性能を測定するための標準的なベンチマークで、以下のような特徴があります。 1. 様々なデータベースシステムの性能を比較可能 2. クエリ処理速度やデータロード速度など、複数の性能指標を測定 3. 一般的な業務処理を想定したテストデータとクエリを使用しかし、機械学習やAIに特化したベンチマークはまだ一般的ではないため、講演ではAIベンチマークに焦点を当てることが説明されました。AIベンチマークでは、以下のような要素が重要視されます。 1. データの前処理速度 2. 機械学習モデルの学習速度 3. モデルの予測精度 4. スケーラビリティ（大量のデータや複数のモデルを扱えるか）

DatabricksとSnowflakeの比較結果

講演では、DatabricksとSnowflakeの両プラットフォームを、上記のAIベンチマークに基づいて比較しました。その結果、以下のような違いが明らかになりました。 1. データの前処理速度：Databricksが高速 2. 機械学習モデルの学習速度：Databricksが高速 3. モデルの予測精度：両プラットフォームとも同等 4. スケーラビリティ：両プラットフォームとも高いスケーラビリティを持つこのように、DatabricksとSnowflakeの両プラットフォームは、機械学習においてそれぞれ一長一短があることがわかりました。どちらのプラットフォームを選択するかは、ユーザーのニーズや用途によって異なるでしょう。

まとめ

今回の講演では、DatabricksとSnowflakeの比較を通じて、機械学習におけるパフォーマンスを評価することが目的とされました。TPCベンチマークについて説明した後、AIベンチマークに焦点を当てた比較が行われ、両プラットフォームの一長一短が明らかになりました。今後も、機械学習やAI分野におけるプラットフォームの性能評価が進むことで、より適切な選択が可能になることが期待されます。