https://siliconangle.com/2022/10/01/tech-tide-recedes-sectors-feel-pinch/
谁是逆风中的快船
云计算领域脱颖而出的是微软(Azure)和AWS。对另一巨头Google云,文中以收入表现进行衡量,认为GCP比AWS落后6年,比Azure落后4年。
ServiceNow和CrowdStrike有望走向代际引领,这两家公司的用户支出势头令人印象深刻。
Hashicorp和Snowflake是纵轴(Net Score/支出动量)分值最高的两家公司。此外,Databricks也显示出了较优的增长势头,但没有Snowflake的市场影响力。
云上数据玩家之争
AWS不会取代Snowflake:首先,AWS将Snowflake 更多视作合作伙伴而非竞争对手,因为Snowflake 为AWS带来了大量的计算和存储收入。其次,Snowflake具有先发优势和跨云的优势,且Snowflake专注于构建数据市场,正在持续增加合作伙伴、建立网络效应,为公司构建长期可持续的护城河。
Databricks和Snowflake以不同方式解决类似问题,即简化数据、数据共享以及如何从数据中获得更多价值。Snowflake 正从其优势的云数仓领域进入数据科学领域,而Databricks 正从其擅长的AI/ML 进入分析领域和 SQL世界,都在争夺对企业最重要资产——数据本身的控制权。两家公司也经常被相提并论。
Databricks 吸引的用户不仅是数据工程师,还有数据团队负责人。他们生活在数据的功能失调中,有切身的痛点体会并希望致力于解决复杂的技术问题。Snowflake 具有更精细的营销主旨,强调价值和货币化。Snowflake 吸引了那些渴望简单化的组织。
Snowflake在管理数据方面更强大,且只会在这个领域变得更有竞争力。Databricks 将数据从原始状态处理成更高价值的产品会更有优势,而且如果它们过渡到数据应用程序(用于跟踪和编排现实世界中发生的事情),则会更有潜力。Databricks 在处理分布式数据方面具有很大优势。它可以调用多个处理引擎,而不涉及 DBMS 引擎的全部开销。而Snowflake 无法做到这一点,因为它的查询引擎和存储引擎是融合的。
Databricks 和 Snowflake 都专注于结合实时分析和事务处理,旨在带来更高水平的数据完整性,反映单一版本的事实,使得实时、自动化决策成为可能。Snowflake 可能会使实时事务分析成为现实,但可能需要很长时间。具有优化数据处理能力的 Databricks 则可能有更好的机会更快抵达。
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