InterSystems vs. Databricks :
Choisir la bonne plateforme pour des charges de travail temps réel, opérationnels-analytiques (HTAP) et prêtes pour l’IA.
Choisir la bonne plateforme pour des charges de travail temps réel, opérationnels-analytiques (HTAP) et prêtes pour l’IA.
Les organisations pilotées par la donnée exigent des plateformes de données opérationnelles capables de fournir des informations exploitables en temps réel, de soutenir les initiatives d’IA et de GenAI, et d’assurer un accès gouverné et sécurisé à des données fiables et cohérentes — sans créer de nouveaux silos.
InterSystems IRIS® et InterSystems Data Fabric Studio sont conçus pour répondre à ces besoins : ils permettent aux organisations d’intégrer et d’harmoniser des données issues de sources hétérogènes au sein d’une plateforme de données opérationnelles unifiée, temps réel et prête pour l’IA.
Databricks, à l’inverse, est une plateforme d’analytique et de machine learning optimisée pour le traitement par lots à l’échelle du cloud, la data science et l’entraînement de modèles dans des environnements lakehouse.
Si ces plateformes adressent des cas d’usage principaux différents, elles sont hautement complémentaires. InterSystems fournit des données de confiance, gouvernées et en temps réel pour l’analytique et la modélisation dans Databricks, tandis que Databricks permet de développer et maintenir des modèles analytiques à grande échelle qui peuvent ensuite être déployés dans des workflows opérationnels connectés et en temps réel au sein d’InterSystems.
Comparatif des caractéristiques clés
Attribut |
InterSystems |
Databricks |
| Utilisateurs ciblés | Développeurs d’applications, ingénieurs d’intégration, data engineers, data stewards, analystes | Data engineers, data scientists, ML engineers |
| Charges de travail principales | Optimisée pour les charges opérationnelles‑analytiques en temps réel (HTAP/translytique, conforme ACID) | Optimisée pour le batch et l’analytique ; prise en charge temps réel limitée |
| Source unique de vérité prête pour l'IA | L’architecture data fabric permet un accès dynamique, cohérent et en temps réel à travers des sources disparates sans dupliquer les données — créant une source unique de vérité exploitable par l’IA | Optimisée pour des workloads d’analytique par lots, pas pour une source unique de vérité temps réel prête pour l’IA |
| Flexibilité de déploiement | On‑premises, cloud public/privé et hybride | Cloud‑only (Azure, AWS, GCP) |
| Prise en charge du Lakehouse | Prise en charge des cas d’usage lakehouse de temps réel et batch à haute performance | Pionnier du lakehouse ; optimisé pour les workloads analytiques, non opérationnels |
| Support multi-modèle | Supporte de nombreux modèles sans duplication ni mapping : relationnel, clé‑valeur, document, texte, objet, tableau, etc. | Optimisé pour les données transformées au format Delta Lake |
| Interfaces Low-Code / No-Code | Interface utilisateur unifiée avec outils low‑code et no‑code intégrés | Principalement code‑first ; expertise Spark et scripting généralement requis ; prise en charge low‑/no‑code minimale |
| Performance à l'échelle | Performances extrêmes éprouvées à grande échelle dans des secteurs critiques (santé, finance, secteur public) pour des workloads opérationnels, analytiques et opérationnels‑analytiques en temps réel | Haute performance analytique (Photon) ; pas optimisé pour la faible latence. (Mention de problèmes de performance à grande échelle avec Neon DB.) |
| Simplicité opérationnelle | Plateforme intégrée et services qui simplifient déploiement, configuration et exploitation | Nécessite des configurations manuelles (clusters, jobs, pipelines d’orchestration) |
| Sécurité et gouvernance | Gouvernance et sécurité intégrées sur données virtuelles et persistantes ; capacités sectorielles (santé, secteur public, finance) | Gouvernance intégrée via Unity Catalog ; mise en place complexe |
| Streaming / Ingestion temps réel | Support natif des sources temps réel ; très faible latence pour ingestion et analytique concurrente sur les données en direct | Structured Streaming et Auto Loader disponibles ; latence élevée pour l’analytique sur données en temps réel |
| Déploiement de modèles / MLOps | Opérationnalise des modèles issus de tout framework (y compris Databricks) dans des workflows connectés et temps réel | Cycle de vie ML de bout en bout via l’intégration à MLflow |
Complémentaires, pas concurrents
InterSystems et Databricks sont optimisés pour des profils et des charges de travail différents. Beaucoup d’organisations les utilisent ensemble pour maximiser la valeur :
InterSystems sert de couche de données de confiance, gouvernée et temps réel qui unifie les données à l’échelle de l’entreprise sans duplication, les rendant prêtes pour l’IA et l’analytique.
Databricks est utilisé pour concevoir et entraîner des modèles à grande échelle, porté par un calcul cloud-native et des notebooks collaboratifs.
InterSystems opérationnalise les modèles développés dans Databricks au sein de workflows en temps réel, hautement connectés et réactifs aux données en direct.
Ensemble, InterSystems et Databricks constituent un pipeline complet, des données brutes jusqu’aux décisions et actions en temps réel pilotées par l’IA.
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