InterSystems vs. Databricks :
Choisir la bonne plateforme pour les charges de travail en temps réel, l'analyse opérationnelle et l'IA
Choisir la bonne plateforme pour les charges de travail en temps réel, l'analyse opérationnelle et l'IA
Les entreprises modernes axées sur les données exigent des plateformes qui fournissent des informations en temps réel, soutiennent les initiatives d'IA et de GenAI, et garantissent un accès gouverné et sécurisé à des données cohérentes et fiables, sans introduire davantage de silos de données.
InterSystems IRIS® et InterSystems Data Fabric Studio sont conçus pour répondre à ces besoins, permettant aux entreprises d'intégrer et d'harmoniser des données provenant de diverses sources au sein d'une plateforme unique en temps réel et compatible avec l'IA.
Databricks, en revanche, est une plateforme d'analyse et d'apprentissage automatique optimisée pour le traitement par lots à l'échelle du cloud, la science des données et l'apprentissage de modèles dans des environnements de data lakehouse.
Bien que ces plateformes répondent à des cas d'utilisation primaires différents, elles peuvent être très complémentaires. InterSystems fournit des données fiables et gouvernées en temps réel pour l'analyse et la modélisation dans Databricks, tandis que Databricks permet le développement et la maintenance de modèles analytiques à grande échelle qui peuvent être déployés dans des flux de travail opérationnels connectés en temps réel dans InterSystems.
Comparaison des principaux attributs
Attribut |
InterSystems |
Les banques de données |
| Utilisateurs primaires | Développeurs d'applications, ingénieurs d'intégration, ingénieurs de données, gestionnaires de données, analystes | Ingénieurs en données, scientifiques en données, ingénieurs en apprentissage automatique |
| Charges de travail principales | Optimisé pour les charges de travail d'analyse opérationnelle en temps réel et à haute performance (HTAP / translytique conforme à ACID) | Optimisé pour le traitement par lots et l'analyse ; support en temps réel limité |
| 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 nécessiter de duplication des données afin de créer une source unique de vérité prête pour l'IA | Optimisé pour les charges de travail analytiques par lots, et non comme une source unique de vérité en temps réel prête pour l'IA |
| Flexibilité du déploiement | Prise en charge des déploiements sur site, dans les nuages publics et privés et hybrides | En nuage seulement (Azure, AWS, GCP) |
| Soutien à Lakehouse | Prise en charge des cas d'utilisation de l'entrepôt lacustre en temps réel et par lots à haute performance | Pionnier de l'architecture Lakehouse, optimisée pour les charges de travail analytiques et non opérationnelles |
| Support multi-modèle | Prise en charge d'une grande variété de types de données et de modèles sans duplication ni mappage, y compris les données relationnelles, les clés-valeurs, les documents, le texte, les objets, les tableaux, etc. | Optimisé pour les données transformées au format Delta Lake |
| Interfaces Low-Code / No-Code | Une interface utilisateur unifiée avec des outils intégrés de type "low-code" et "no-code" | Principalement axé sur le code ; une expertise Spark et des scripts sont généralement requis ; support minimal pour le code basique |
| Performance à l'échelle | Des performances extrêmement élevées ont été prouvées à grande échelle dans des secteurs critiques et hautement réglementés (par exemple, la santé, la finance, l'administration) pour des charges de travail opérationnelles, analytiques et d'analyse opérationnelle en temps réel | Haute performance avec Photon pour les charges de travail analytiques ; non optimisé pour les cas d'utilisation à faible latence. Problèmes de performance à grande échelle avec Neon DB. |
| Simplicité opérationnelle | La plateforme et les services intégrés simplifient le déploiement, la configuration et la gestion | Nécessite une configuration manuelle des clusters, des jobs et des pipelines d'orchestration |
| Sécurité et gouvernance | Gouvernance et sécurité intégrées pour les données virtuelles et persistantes ; fonctionnalités spécifiques aux secteurs de la santé, de l'administration et des services financiers | Gouvernance intégrée via Unity Catalog ; configuration complexe requise |
| Streaming / Ingestion en temps réel | Prise en charge native des sources en temps réel ; temps de latence extrêmement faible pour l'ingestion et l'analyse simultanée des données en temps réel | Streaming structuré et Auto Loader disponibles ; latence élevée pour le traitement analytique des données en temps réel |
| Déploiement de modèles / MLOps | Opérationnaliser des modèles à partir de n'importe quel cadre, y compris Databricks, directement dans des flux de travail connectés en direct | Prise en charge de bout en bout du cycle de vie de la ML grâce à l'intégration avec le logiciel libre MLflow |
Complémentaires, pas concurrentiels
InterSystems et Databricks sont optimisés pour des personas et des charges de travail différents. De nombreuses organisations les utilisent conjointement pour obtenir une valeur maximale :
InterSystems sert de couche de données fiables, gouvernées et en temps réel qui unifie les données à travers l'entreprise, sans nécessiter de duplication, rendant les données prêtes pour l'IA et l'analytique.
Databricks est utilisé pour construire et former des modèles à l'échelle, alimentés par le calcul natif dans le nuage et les carnets de notes collaboratifs.
InterSystems rend opérationnels les modèles développés dans Databricks dans des flux de travail en temps réel, hautement connectés, qui réagissent aux données en direct.
Ensemble, InterSystems et Databricks permettent de mettre en place un pipeline complet allant des données brutes aux décisions et actions en temps réel pilotées par l'IA.
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