在企業構建現代數據架構時，Databricks 與 Snowflake 都是備受矚目的頂尖平臺。盡管兩者都提供了強大的云數據能力，但在存儲支持服務方面，Databricks 展現出的獨特優勢，往往成為我們選型的關鍵因素。以下是基于存儲支持服務維度的核心分析。

1. 開放性與靈活性：Lakehouse 架構的基石

Databricks 的核心優勢在于其倡導并實現的 Lakehouse（湖倉一體） 架構。該架構的存儲層完全建立在開放的云對象存儲（如 AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage）之上。這意味著：

數據所有權與控制權：企業始終完全擁有并控制底層數據文件，避免了供應商鎖定的風險。數據可以跨多種工具和引擎直接訪問。
成本效益：直接使用云廠商的對象存儲，通常比專用存儲格式成本更低，且便于利用云存儲的生命周期管理策略進一步優化成本。
* 格式開放性：原生支持 Delta Lake（一種開放格式），實現了事務性、版本控制、時間旅行等功能，同時保持了與 Parquet、JSON 等廣泛生態的兼容。
相比之下，Snowflake 雖然管理簡單，但其底層存儲是專有、封閉的，數據必須通過 Snowflake 的服務進行導入和訪問，在靈活性和數據可移植性上存在局限。

2. 統一的數據處理與 AI 工作負載支持

Databricks 的存儲層與計算引擎深度集成，專為復雜的 ETL、數據科學和機器學習 工作流設計。

統一平臺：同一平臺內可無縫銜接數據提取、批流處理、高級分析和模型訓練。存儲層直接支持這些多樣化的計算范式，減少了數據在不同系統間移動的延遲與復雜度。
對非結構化數據的友好性：開放的存儲架構使其能夠輕松處理和分析圖像、文本、日志等非結構化數據，這些數據可直接存儲在對象存儲中，供 Databricks 上的多種計算框架（如 Spark、MLflow）使用。這對于構建 AI/ML 應用至關重要。
Snowflake 作為卓越的云數據倉庫，在結構化數據的 SQL 分析方面性能領先，但其存儲層對支持數據工程和數據科學全流程的原生能力相對較弱，通常需要與其他工具（如 Snowpark 擴展）配合，且對非結構化數據的處理不如前者直接和靈活。

3. 精細化的治理與性能優化

Databricks 通過其 Unity Catalog 統一治理層，在開放的存儲之上提供了企業級的治理能力。

統一治理：跨工作區和云存儲，對數據、AI 資產（如模型、特征）進行集中的元數據管理、訪問控制和血緣追蹤。治理策略直接作用于底層數據文件。
存儲層智能優化：Delta Lake 格式自帶的事務日志、小文件合并、數據壓縮與索引（如 Z-Ordering）等功能，直接在存儲層優化了數據布局，顯著提升了大規模數據查詢的性能。
Snowflake 在數據治理和自動化管理（如自動聚類）方面同樣出色，但其優化完全在封閉系統內進行，對于希望在存儲層實施更定制化優化策略的團隊而言，靈活性稍遜。

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選擇 Databricks 而非 Snowflake，在存儲支持服務層面，本質上是選擇 開放、靈活的統一數據平臺 與 專為高性能分析優化的封閉式數據倉庫 之間的路徑。
如果您的核心訴求是：

避免供應商鎖定，保持數據主權和可移植性。
構建一個支持從 ETL 到 BI 再到 AI 的端到端數據與 AI 平臺。
需要直接、靈活地處理結構化與非結構化數據。
希望在開放的云存儲上實施精細化的治理與性能優化。
Databricks 基于開放存儲的 Lakehouse 架構提供了更堅實的基礎和更長遠的技術戰略優勢。反之，如果您的場景極度聚焦于高性能的集中式 SQL 分析，且追求極致的易用性和管理自動化，Snowflake 則是優秀的選擇。這一選型應緊密結合企業自身的數據戰略、團隊技能棧和長期業務目標。