스노우플레이크(Snowflake) vs. 데이터브릭스(Databricks) 심층 비교: 최적의 데이터 플랫폼은?

클라우드 기반 데이터 플랫폼 시장을 양분하고 있는 두 거인, 스노우플레이크(Snowflake)와 데이터브릭스(Databricks)는 각각의 독자적인 강점을 내세우며 기업들의 데이터 전략을 이끌고 있습니다. 두 플랫폼 모두 클라우드 환경에서 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되지만, 그 근본적인 아키텍처와 주요 사용 사례에는 명확한 차이가 있습니다.

이 글에서는 스노우플레이크와 데이터브릭스를 여러 핵심 관점에서 비교하여, 어떤 상황에서 어떤 플랫폼을 선택하는 것이 더 효과적인지 심도 있게 분석해 드립니다.

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1. 핵심 아키텍처 및 철학

스노우플레이크 (Snowflake)

• 아키텍처: 멀티 클러스터 공유 데이터(Multi-cluster Shared Data) 아키텍처를 기반으로 합니다.
  • Storage (저장소): S3, ADLS와 같은 클라우드 오브젝트 스토리지에 데이터를 저장합니다. 이 저장소는 모든 컴퓨팅 클러스터가 공유합니다.
  • Compute (컴퓨팅): Virtual Warehouse(가상 웨어하우스)라는 전용 컴퓨팅 클러스터를 사용자가 필요에 따라 생성하고 관리합니다.
  • Service Layer: 쿼리 최적화, 메타데이터 관리, 보안 등 핵심 서비스를 제공하는 독점적인 계층입니다.
• 철학: **"SQL 기반의 데이터 클라우드"**를 지향합니다. 사용자는 데이터베이스 관리나 인프라에 신경 쓸 필요 없이 표준 SQL을 통해 데이터를 분석하는 데만 집중할 수 있도록 완벽하게 관리되는(fully-managed) SaaS(Software as a Service) 솔루션을 제공합니다.

데이터브릭스 (Databricks)

• 아키텍처: 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 아키텍처를 구현한 플랫폼입니다.
  • Storage (저장소): 스노우플레이크와 마찬가지로 클라우드 오브젝트 스토리지에 데이터를 저장합니다.
  • Compute (컴퓨팅): Apache Spark 기반의 클러스터를 관리하며, 사용자는 노트북 환경에서 Python, SQL, R, Scala 등 다양한 언어로 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 철학: "통합 분석 플랫폼"을 목표로 합니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 머신러닝(ML) 워크로드를 하나의 플랫폼에서 통합하여 협업을 극대화합니다. 오픈 소스 기술(Spark, Delta Lake, MLflow)을 기반으로 유연성과 확장성을 강조합니다.

2. 주요 사용 사례 및 타겟 고객

스노우플레이크의 강점

• 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 리포팅: Tableau, Power BI 등 BI 도구와의 뛰어난 연동성을 바탕으로, SQL 기반의 정형 데이터 분석 및 리포팅에 최적화되어 있습니다.
• 데이터 웨어하우징: 기존의 온프레미스 데이터 웨어하우스를 클라우드로 마이그레이션하는 데 가장 적합한 플랫폼입니다.
• 쉬운 사용성: SQL에 익숙한 데이터 분석가, 비즈니스 분석가들에게 가장 친숙하고 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공합니다.
• 데이터 공유: 데이터 마켓플레이스를 통해 외부 데이터 공급자와의 데이터 공유를 손쉽게 합니다.

데이터브릭스의 강점

• 데이터 엔지니어링: 대규모 데이터를 수집, 변환, 적재하는 ETL/ELT 파이프라인 구축에 강력한 성능을 발휘합니다. 특히 비정형 및 반정형 데이터 처리에 강점이 있습니다.
• 데이터 과학 및 머신러닝: PyTorch, TensorFlow 등 다양한 ML 프레임워크와 통합되어 있으며, MLflow를 통한 실험 관리, 모델 배포 등 머신러닝 파이프라인 전체를 지원합니다.
• 실시간 스트리밍 처리: Structured Streaming을 통해 실시간에 가까운 데이터 처리 및 분석이 가능합니다.
• 개발자 중심: Python, Scala 등 프로그래밍 언어에 익숙한 데이터 엔지니어, 데이터 과학자들이 선호하는 플랫폼입니다.

3. 핵심 기술 비교

구분	스노우플레이크 (Snowflake)	데이터브릭스 (Databricks)
코어 엔진	독점적인 SQL 엔진	Apache Spark
데이터 저장 형식	마이크로 파티션(Micro-partitions) <br/> (내부적으로 최적화된 컬럼 기반 형식)	오픈 소스 형식 <br/>(Delta Lake, Parquet, ORC, CSV 등)
주요 언어	ANSI SQL	SQL, Python, Scala, R, Java
데이터 거버넌스	Snowflake-native <br/>(계정, 역할 기반)	Unity Catalog <br/>(레이크하우스용 통합 거버넌스 솔루션)
트랜잭션	완전한 ACID 트랜잭션 지원	Delta Lake를 통해 ACID 트랜잭션 지원
활용 환경	SQL 기반의 BI, 리포팅, 데이터 웨어하우징	데이터 엔지니어링, 데이터 과학, ML, 스트리밍
사용자 인터페이스	웹 UI(Snowsight), SQL 클라이언트	웹 UI(노트북), SQL 클라이언트

4. 비용 모델

• 스노우플레이크:
  • 컴퓨팅: Virtual Warehouse의 크기와 사용 시간에 따라 시간당 요금 부과. 쿼리가 실행되는 동안에만 비용 발생.
  • 스토리지: 사용된 데이터 저장 용량에 따라 월별 요금 부과.
• 데이터브릭스:
  • 컴퓨팅: Databricks Unit(DBU)이라는 독점적인 단위로 컴퓨팅 비용 부과. DBU는 CPU, 메모리, GPU 등 자원 사용량을 추상화한 단위입니다.
  • 스토리지: 클라우드 오브젝트 스토리지(S3, ADLS 등) 비용은 별도로 청구됩니다.

5. 결론: 어떤 플랫폼을 선택해야 할까?

스노우플레이크를 선택해야 할 때:

• SQL 기반의 BI 및 리포팅이 주된 목표인 경우.
• 데이터 분석가 중심의 조직으로, 인프라 관리에 대한 부담을 최소화하고 싶은 경우.
• 빠른 쿼리 성능과 높은 동시성이 가장 중요한 요소인 경우.
• 데이터 관리와 보안을 플랫폼에 일임하고, 비즈니스 가치 창출에 집중하고 싶은 경우.

데이터브릭스를 선택해야 할 때:

• 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 머신러닝 팀이 통합되어 협업하는 경우.
• 다양한 종류의 데이터(정형/비정형/반정형)를 처리하고, 복잡한 ETL/ELT 파이프라인을 구축해야 하는 경우.
• Python, R, Scala 등 프로그래밍 언어 기반의 워크로드가 많은 경우.
• 오픈 소스 기반의 유연성과 확장성을 중요시하며, 데이터 레이크하우스 아키텍처를 도입하고자 하는 경우.

두 플랫폼은 경쟁 관계에 있지만, 상호 보완적으로 사용될 수도 있습니다. 예를 들어, 데이터브릭스를 이용해 대규모 데이터 엔지니어링 및 ML 파이프라인을 구축하고, 최종 정제된 데이터를 스노우플레이크로 옮겨 BI 및 리포팅에 활용하는 하이브리드 전략을 채택하는 기업들도 많습니다.

궁극적으로 최적의 선택은 조직의 기술 스택, 인력 구성, 그리고 해결하고자 하는 비즈니스 문제에 달려있습니다.