Databricks vs. AWS managed service which one fits your need?
This article compares Databricks and AWS-native managed services for 20TB-scale data processing. It examines cost, performance, ease of use, and integration aspects to help determine which solution better fits different workload requirements. Key differences in architecture, pricing models, and ecosystem lock-in are analyzed to guide decision-making for large-scale data analytics.
背景メモ
Databricksは、大規模データ分析・機械学習向けプラットフォーム（Delta Lake／MLflowなど）を提供する米国企業で、時価総額約620億ドル。AWS（Amazon Web Services）のクラウド上で動作するが、同社独自の「Databricksランタイム」を追加課金で利用する形。
一方、AWSネイティブとは、AWS標準サービス（EMR、Glue、Athena、Redshift）だけで同様のETL・分析処理を構築するアプローチ。ロックインが少なくコスト削減が期待できるが、運用負荷は上がる。
議論の焦点「20TB規模のデータ」は、中規模データ基盤の分岐点。Databricksはコンピュート最適化やUnity Catalogによる統合管理が強みだが、同規模ならAWSネイティブで賄えるかどうかが実務上の判断基準になっている。またDatabricksはSnowflakeと並びデータ基盤の「高額化」が問題視されがちで、コスト透明性の観点でも比較される。