8 - 데이터 플랫폼 전쟁

 

데이터브릭스 vs Snowflake, BigQuery, Redshift, Fabric

“모든 도구는 훌륭하다. 중요한 건 당신에게 맞는 도구인가다.”

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왜 비교가 필요한가?

데이터 플랫폼 선택은 단순한 기술 선택이 아니라, 데이터 전략 그 자체입니다. 한 번 구축하면 쉽게 바꾸기 어렵기 때문에, 처음 선택할 때 다음을 잘 고려해야 합니다:

• 팀 구성과 기술 스택
• 주로 사용하는 데이터 유형과 분석 방식
• AI/ML 적용 여부
• 예산과 예측 가능성
• 기존 클라우드 인프라 연계성

이번 글에서는 Databricks, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric 등 대표 플랫폼들을 다음 4가지 기준으로 비교해보겠습니다:

1. 기능 및 아키텍처
2. 가격 모델
3. 성능 및 확장성
4. 사용성 (UX/UI)

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1. 기능 및 아키텍처 비교

항목	Databricks	Snowflake	BigQuery	Redshift	Fabric
아키텍처	Lakehouse (Delta Lake + Spark + Photon)	Data Warehouse, + Snowpark	Serverless DWH	클러스터/서버리스 DWH	OneLake 기반 통합 SaaS
저장 포맷	Delta Lake (오픈소스, ACID 지원)	Protobuf 기반 내부 포맷	Colossus 기반	Columnar	OneLake (Parquet 등)
ML 지원	MLflow, AutoML, 노트북 통합	기본 없음 (외부 연동)	BigQuery ML 내장	SageMaker 등 외부 사용	AutoML, Copilot 연동
BI/대시보드	기본 시각화 + 외부 연동	Snowsight (웹 UI)	Looker Studio 등 별도	Quicksight 등 외부	Power BI 통합
스트리밍	Structured Streaming	약함	제한적 (Pub/Sub 연동)	Kinesis 연동	Fabric Event Stream
특징	AI/ML + 엔지니어링 + 분석 통합	SQL 분석 특화, 자동 최적화	서버리스 + 대규모 분석 강점	AWS 연계 강점, 튜닝 가능	MS 생태계 기반 통합 UI

✅ Databricks는 AI/ML과 엔지니어링을 함께 하려는 조직에,
✅ Snowflake는 분석 중심 SQL 워크로드에,
✅ BigQuery는 간헐적 대용량 분석에,
✅ Redshift는 AWS 중심 조직에,
✅ Fabric은 MS Office 기반 조직에 특히 강점을 가집니다.

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2. 가격 모델 비교

항목	Databricks	Snowflake	BigQuery	Redshift	Fabric
과금 기준	DBU(사용 단위) + 클라우드 인스턴스	크레딧 기반 컴퓨팅 시간	쿼리 데이터 스캔량 or 슬롯 정액제	노드 기반(클러스터) 또는 처리량 기반(서버리스)	용량(Capacity Unit) 기반
유휴 과금	유휴 시에도 클러스터 비용 발생 가능	자동 중지로 비용 절감 용이	서버리스, 유휴 시 0원	서버리스 모드에서만 유휴 비용 없음	고정 용량 모델 (예측 용이)
비용 예측	유연하지만 복잡함	상대적으로 쉬움	분석 패턴에 따라 차이 큼	클러스터 관리 시 예측 어려움	예측 가능성은 높음

💡 Snowflake와 BigQuery는 비용 예측성과 자동 절전 기능에서 강점을 보입니다.
반면, Databricks는 유연한 요금제지만 적절한 클러스터 설정이 중요합니다.

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3. 성능 및 확장성 비교

항목	Databricks	Snowflake	BigQuery	Redshift	Fabric
쿼리 성능	Photon 엔진 (고속 SQL)	고속 SQL, 자동 튜닝	대규모 스캔 최적화	튜닝 시 고성능	중규모 워크로드 적합
확장성	컴퓨팅/스토리지 분리, 탄력 확장	멀티 클러스터 구조, 자동 확장	서버리스로 무제한 확장	Concurrency Scaling, 서버리스	자동 확장 지원
ML 워크로드	고성능 분산 학습 환경 (노트북 + GPU)	외부 연동 필요	BQML (경량)	SageMaker 연동	AutoML 연동 (제한적)
실시간 처리	Structured Streaming	거의 없음	일부 제한적	가능 (Kinesis)	실시간 스트림 전용 기능 있음

✅ 실시간성과 ML 연계가 중요한 조직은 Databricks,
✅ 단순 SQL 대용량 분석은 Snowflake나 BigQuery가 적합합니다.

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4. 사용성 및 UI 비교

항목	Databrick	Snowflake	BigQuery	Redshift	Fabric
UI 직관성	노트북 + SQL 통합, 풍부하지만 학습 필요	Snowsight UI 깔끔, 초심자 친화	UI 간결, 기능은 제한적	AWS 콘솔 복잡함	Power BI 기반 UI, 직관적
사용자 인터페이스	분석가/엔지니어 모두에 적합	SQL 사용자 최적화	SQL 중심, ML은 약함	개발자 친화적	비즈니스 사용자 최적화
협업 기능	실시간 공동 편집, Git 연동, Jobs 공유	SQL 공유, 대시보드 공유	별도 도구 필요	약함	MS Teams 등과 연동 용이

✅ 협업/AI/유연성은 Databricks,
✅ SQL 중심 간결함은 Snowflake,
✅ MS Office 기반 익숙함은 Fabric이 앞섭니다.

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종합 비교 요약

플랫폼	강점	약점	적합한 조직
Databricks	AI/ML 통합, 확장성, 오픈성	비용 통제 어려움, 학습 곡선	엔지니어링+AI 중심 데이터팀
Snowflake	SQL 최적화, 사용 편의성	ML/스트리밍 약함	BI 중심 분석팀
BigQuery	서버리스 확장성, 간편성	실시간성 약함	간헐적 대량 분석 중심 조직
Redshift	AWS 통합, 저렴한 클러스터	관리 복잡, 자동화 약함	AWS 기반 대규모 시스템
Fabric	MS 통합, 쉬운 UI	ML/실시간 분석 부족	MS 365 기반 비즈니스 조직

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최종 판단을 위한 3가지 질문

1. 우리는 AI/ML을 어느 정도 활용할 것인가?
   → 많이 한다면 Databricks, 거의 없다면 Snowflake/BigQuery
2. 우리는 SQL 기반 분석이 주인가, 데이터 파이프라인과 실시간 처리가 중요한가?
   → 전자면 Snowflake, 후자면 Databricks
3. 조직은 어떤 생태계 기반인가? (AWS, GCP, MS?)
   → 인프라 연계성도 중요 포인트

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다음 편 예고: 진짜 성공한 기업들은 어떻게 썼나?

이번 편까지 벤치마킹의 기반 정보를 쌓았다면, 다음은 실전 사례입니다.
9편에서는 라이엇 게임즈, Shell, Finda, Columbia Sportswear 등 실제 기업들이 데이터브릭스를 통해 어떻게 혁신을 이뤘는지, 구체적인 성공 사례를 소개합니다.

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