Intelligence Artificielle
Databricks vs AWS
Publiée le janvier 20, 2026
Publiée le janvier 20, 2026
Lorsque les organisations envisagent de mettre en place une infrastructure analytique cloud, deux approches s’opposent : adopter une plate‑forme unifiée comme Databricks ou composer une stack de services spécialisés sur Amazon Web Services (AWS). AWS propose des services variés – EMR, Glue, Redshift, S3, SageMaker, Athena – qui peuvent être combinés pour construire un pipeline complet. Databricks, en revanche, offre un environnement unique et cohérent pour l’ingestion, le traitement, l’analyse et le machine learning.
Selon un article de Kanerika, voici les différences essentielles :
Objectif : AWS est une plate‑forme cloud générale couvrant tous les domaines (serveurs, stockage, réseaux, analytics), tandis que Databricks est spécifiquement conçu pour la data et l’IA.
Architecture : Databricks fournit un workspace unique où coexistent data engineering, analytics et ML. Les utilisateurs codent, orchestrent des jobs et créent des dashboards dans le même outil. AWS adopte une stack composable : EMR pour Spark, Redshift pour l’entrepôt, SageMaker pour le ML, Glue pour l’ETL et Athena pour le SQL sans serveur. Cette flexibilité implique plus de configuration.
Stockage et formats : Databricks se repose sur Delta Lake pour un stockage unifié avec transactions ACID et support des workloads batch et streaming. AWS utilise S3 comme stockage générique ; Redshift dispose de son propre format colonne. Construire un Lakehouse sur AWS nécessite de configurer EMR, Glue et Redshift Spectrum.
Moteurs analytiques : Databricks utilise Spark pour tous les types de calculs (batch, streaming, SQL, ML). AWS propose plusieurs moteurs (Spark, Hive, Presto, Flink via EMR ; SQL via Redshift ; SQL sans serveur via Athena).
Sécurité et gouvernance : Databricks centralise les politiques dans Unity Catalog ; AWS fournit IAM, VPC, Macie, Lake Formation et CloudTrail pour gérer la sécurité et la conformité.
ML et IA : Databricks intègre MLflow et Mosaic AI pour entraîner, suivre et déployer des modèles. AWS propose SageMaker, un service complet d’AutoML et de déploiement, mais qui nécessite l’assemblage des briques S3, Glue et d’autres services.
Tarification : Databricks facture à l’usage en DBU avec autoscaling ; AWS facture séparément chaque service. Les coûts peuvent être optimisés via des instances spot ou des Savings Plans, mais exigent une gestion méticuleuse.
Databricks est recommandé lorsque l’on souhaite un environnement cohérent pour l’ingestion, la transformation et le ML. Il est particulièrement adapté aux équipes qui utilisent Spark comme moteur principal et qui veulent éviter la complexité de combiner plusieurs services. Les cas d’usage incluent les pipelines ETL massifs, le streaming et les projets ML nécessitant un suivi expérimental centralisé. La flexibilité multi‑cloud de Databricks permet également de changer de fournisseur selon les contraintes réglementaires ou économiques.
Les organisations recherchant un contrôle fin sur chaque composant, une intégration étroite avec d’autres applications AWS et une capacité d’ajuster les services de manière granulaire opteront pour AWS. Les workloads d’entreposage intensifs (via Redshift), les architectures orientées événements (Kinesis, Lambda) et les déploiements ML gouvernés via SageMaker représentent des scénarios où AWS excelle. Les environnements hautement réglementés profiteront également du vaste catalogue de certifications d’AWS et des outils de gouvernance.
Databricks remplace‑t‑il tous les services AWS ? Non. Databricks fournit un espace unifié pour la data et l’IA, alors qu’AWS offre une multitude de services couvrant l’ensemble des besoins informatiques. Databricks complète souvent AWS en tant que moteur de traitement et de ML.
Pourquoi préférer une plate‑forme unifiée ? Pour réduire la complexité opérationnelle, centraliser l’orchestration et la gouvernance et accélérer le développement des pipelines data. Databricks fournit un environnement cohérent qui élimine le besoin de relier plusieurs services.
AWS est‑il plus flexible ? Oui. La diversité des services (EMR, Glue, Redshift, SageMaker) permet d’assembler une solution sur mesure pour chaque workload. Cette liberté implique toutefois un effort de configuration et de monitoring plus important.
Quel impact sur les coûts ? Databricks facture à l’usage avec auto‑mise à l’échelle ; AWS facture chaque service séparément et offre des options de réduction (Spot, Saving Plans). L’optimisation des coûts AWS nécessite une expertise FinOps pour surveiller et ajuster l’utilisation.