고객 행동을 추적하는 전자상거래 플랫폼, 추세를 예측하는 금융 기관, AI 모델을 구축하는 기술 기업 등 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 사용하는 기업의 경우 강력한 데이터 관리 및 분석 시스템이 필수입니다. 효율적인 데이터 파이프라인과 통찰력 있는 분석에 대한 요구가 증가함에 따라 두 가지 플랫폼이 해당 분야의 리더로 부상했습니다. 데이터브릭스 그리고 눈송이.
2013년에 설립된 Databricks는 처음에는 통합 분석 플랫폼 대규모 분산 데이터 처리, 고급 분석 및 기계 학습 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다. 반면 Snowflake는 약 1년 후에 출시되어 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우징 솔루션. 그 목표는 클라우드 아키텍처에서 대량의 정형 및 반정형 데이터를 저장, 관리 및 쿼리하는 프로세스를 단순화하는 것이었습니다.
원래 목표는 확연히 다르지만 두 회사는 이후 제품을 확장하고 서로 겹치는 경우가 많은 서비스와 기능을 포함했습니다. Snowflake와 Databricks 사이의 경계가 모호해짐에 따라 기업에서는 어떤 플랫폼이 자신의 요구 사항, 목표 및 인프라에 더 적합한지 결정하기가 더 어렵습니다.
이 게시물에서는 Databricks와 Snowflake에 대해 알아야 할 모든 내용, 기능, 유사점, 차이점, 그리고 귀하의 비즈니스 모델에 가장 적합한 것이 무엇인지 다룹니다.
Databricks와 Snowflake의 기본 이해
Databricks와 Snowflake가 각각 데이터 저장 및 처리 플랫폼으로 테이블에 제공하는 내용에 대해 명확하고 일반적인 정의를 갖는 것이 가장 좋습니다. 핵심 제품과 기본 사용 사례를 이해하면 특정 요구 사항과 작업 흐름에 더 적합한 솔루션을 식별하는 데 도움이 됩니다.
또한 데이터 웨어하우스, 레이크, 레이크하우스에 대한 일반적인 이해가 있으면 어떤 플랫폼이 귀하의 비즈니스 모델에 적합한지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이번 포스팅에서는 이러한 용어에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.
데이터브릭스란 무엇인가요?
간단히 말해서 Databricks는 구조적 및 비구조적 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석하기 위한 플랫폼으로 제공됩니다. Databricks는 최고의 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 결합하여 소위 말하는 것을 제공하는 선구자입니다. 데이터 레이크하우스.
데이터 웨어하우스를 사용하면 비즈니스 인텔리전스 및 보고에 적합한 고도로 조직화된 스키마에 구조화된 데이터를 저장할 수 있습니다. 반면에 데이터 레이크는 방대한 양의 원시 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 대해 단순하고 저렴한 스토리지 형식을 사용합니다. 주로 빅데이터 처리 및 탐색적 분석에 사용됩니다. Databrick의 Lakehouse 플랫폼은 두 플랫폼 간에 데이터를 복제할 필요 없이 분석, 데이터 과학, AI/기계 학습을 통합합니다.
또한 Databricks의 작업 공간을 통해 팀은 Python, SQL 및 R과 같은 친숙한 언어를 사용하여 ETL, 기계 학습 및 분석과 같은 작업에 대해 협업할 수 있습니다. Databricks는 서비스형 플랫폼(Platform-as-a-Service)으로 제공됩니다.PaaS).
눈송이란 무엇입니까?
반면에 Snowflake는 사용하기 쉬운 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 눈송이는 계속 달릴 수 있습니다 주요 클라우드 제공업체 AWS, Azure, Google Cloud와 같습니다. 다중 클러스터 공유 데이터 아키텍처 덕분에 Snowflake를 사용하면 여러 사용자가 성능 저하 없이 동일한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
에 비해 기존 온프레미스 데이터 저장 인프라, Snowflake는 확장성이 훨씬 뛰어나며 최소한의 유지 관리만 필요합니다. 또한 Snowflake Data Marketplace를 사용하면 라이브 데이터를 복제하지 않고도 조직 전체에서 안전하고 원활하게 공유할 수 있습니다. Snowflake는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 다양한 비즈니스 및 조직에서 사용할 수 있는 솔루션입니다.
Databricks와 Snowflake: 일대일 비교
Snowflake와 Databricks가 제공하는 서비스 간의 경계는 모호하지만 두 서비스는 아키텍처, 생태계 통합, 보안 및 기타 여러 측면에서 뚜렷하게 다릅니다. Databricks와 Snowflake를 직접 비교해 보겠습니다.
건축학
Snowflakes 클라우드 기반 아키텍처는 구조화된 데이터에 최적화되어 있으며 기존 분석 워크로드에 탁월합니다. 데이터 웨어하우징용으로 설계된 Snowflake의 아키텍처는 세 가지 주요 계층으로 구성됩니다.
- 저장 계층: 데이터는 클라우드 개체 스토리지에 저장되며 독립적인 확장을 위해 컴퓨팅과 스토리지를 분리합니다. Snowflake는 데이터의 구조화, 압축 및 액세스 방식을 최적화합니다.
- 컴퓨팅 계층: 가상 웨어하우스로 알려진 이 계층을 사용하면 탄력적인 확장성을 통해 쿼리를 동시에 독립적으로 실행할 수 있습니다.
- 클라우드 서비스 계층: 보안, 메타데이터 관리, 쿼리 최적화를 포함한 중요한 관리 기능을 제공합니다.
Databricks는 다음을 기반으로 구축된 Lakehouse 아키텍처를 사용합니다. 아파치 스파크. 해당 아키텍처는 다양한 형식의 데이터 요구 사항과 고급 분석 요구 사항이 있는 조직에 이상적입니다. 또한 세 가지 기본 레이어도 포함되어 있습니다.
- 델타 레이크: Databricks는 기본적으로 ACID 트랜잭션, 스키마 적용 및 데이터 레이크로의 시간 이동을 제공하는 오픈 소스 스토리지 형식인 Delta Lake를 사용합니다.
- 통합 데이터 관리: 이 아키텍처는 정형 데이터부터 반정형 데이터, 비정형 데이터까지 다양한 데이터 유형을 지원하므로 활용도가 매우 높습니다.
- 고성능 컴퓨팅: 기계 학습 프레임워크 및 분석 도구와의 통합을 통해 Databricks는 AI/ML 및 실시간 데이터 스트리밍과 같은 복잡한 워크로드를 촉진합니다.
주요 아키텍처 차이점
Snowflake는 구조화된 데이터 웨어하우징에 더 전문적인 반면, Databricks는 더 광범위한 데이터 유형을 처리하는 데 능숙합니다. 또한 Snowflake는 SQL 기반 분석에 맞춰져 있는 반면 Databricks는 포괄적인 데이터 과학 및 기계 학습에 중점을 둡니다. Databricks에는 SQL 데이터 웨어하우스 엔진도 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다.
성능 및 확장성
컴퓨팅 계층에서 Snowflake는 다음을 허용합니다. 자동 스케일링 가상 창고를 통해 이를 통해 수요가 증가함에 따라 동시 워크로드를 원활하게 처리하고 비용 최적화를 위해 리소스가 필요하지 않을 때 축소할 수 있습니다. 고유한 다중 클러스터 아키텍처를 통해 여러 사용자와 워크로드가 병목 현상 없이 플랫폼에 액세스할 수 있습니다. 또한 Snowflake는 고급 쿼리 최적화 기술과 열형 스토리지를 사용하여 구조화된 데이터의 분석을 가속화합니다.
Databricks의 주요 기능 중 하나는 대규모 병렬 처리(MPP) 방대한 양의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 효율적으로 병렬 처리할 수 있습니다. 또한 Delta Lake의 통합을 통해 대규모 데이터 작업에서도 ACID 속성을 유지하고 캐싱 및 최적화 전략의 이점을 누릴 수 있습니다. 마지막으로 Databricks는 실시간 데이터 스트리밍을 지원하므로 IoT 또는 금융 거래와 같이 짧은 대기 시간이 필요한 동적 워크로드에 이상적입니다.
확장성 차이
Snowflake는 기존 데이터 웨어하우징 워크로드 확장을 전문으로 합니다. 반면 Databricks는 복잡하고 대규모의 데이터 엔지니어링 및 AI/ML 작업을 확장하는 데 더욱 강력합니다.
생태계와 통합
과거에는 그렇지 않았지만 두 플랫폼 모두 대부분의 주요 데이터 수집 공급업체와 호환됩니다. Snowflake는 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 제공업체와 완벽하게 통합됩니다. 동시에 Databricks는 다음을 제공합니다. 클라우드에 구애받지 않음 모든 클라우드 플랫폼에서 원활한 운영을 보장하는 플랫폼입니다. 또한 두 플랫폼 모두 Tableau, Power BI, Looker와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합됩니다.
주요 통합 차이점
Snowflake는 비공개 소스 코드 기반을 갖춘 완전 독점 관리형 서비스입니다. 많은 오픈 소스 도구와 잘 통합되지만 이러한 통합은 오픈 소스 기반을 기반으로 구축되기보다는 API 또는 타사 커넥터를 통해 촉진되는 경우가 많습니다. 반면 Databricks는 많은 오픈 소스 도구 및 라이브러리와의 기본 호환성을 제공하여 오픈 소스 유연성을 선호하는 조직과 더욱 긴밀하게 협력합니다.
보안 및 거버넌스
보안과 관련하여 Snowflake는 사전 제작된 프레임워크를 통해 더 많은 거버넌스 및 규정 준수를 제공합니다. 몇 가지 예를 들면 Snowflake는 SOC.2 Type II, HIPPA, GDPR 및 FedRAMP를 준수하므로 즉시 사용 가능하며 의료 및 금융과 같은 산업에 적합합니다. 또한 Snowflake는 동적 데이터 마스킹 및 액세스 정책을 제공하므로 조직은 민감한 정보를 엄격하게 제어할 수 있습니다.
또한 Databricks는 특히 데이터 엔지니어링 및 기계 학습 워크플로를 위한 견고한 보안 기반을 갖추고 있으며 세분화된 액세스 제어(RBAC 및 IAM)를 제공합니다. Databricks는 클라우드 공급자, 네트워킹 및 ID 관리의 기본 보안 기능도 활용할 수 있습니다.
주요 보안 차이점
두 플랫폼 모두 탁월한 보안 조치를 제공할 수 있지만 이 작업을 다르게 처리합니다. Snowflake는 다양한 산업 전반에 걸쳐 동적 데이터 마스킹 및 규정 준수를 위한 내장형 보안 기능을 제공합니다. 반면 Databricks는 일부 규정 준수 관련 기능을 위해 기본 클라우드 공급자에 대한 추가 구성 및 의존성을 요구할 수 있습니다.
데이터 과학, AI 및 기계 학습 기능
Snowflake는 주로 타사 도구를 통합하고 AI/ML 워크플로를 위한 데이터 준비를 활성화하는 데 중점을 둡니다. 회사가 내놓은 해결책 중 하나는 스노우파크, 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 Snowflake 아키텍처 내에서 Python, Java, Scala와 같은 언어를 사용하여 데이터 변환 및 처리 코드를 작성할 수 있는 환경입니다. 또한 Snowflake는 DataRobot, Amazon SageMaker 및 Azure Machine Learning과 같은 주요 플랫폼과 연결할 수 있습니다.
이는 Databricks가 Snowflake에 대한 승리를 입증한 영역 중 하나입니다. 데이터 과학, 기계 학습 및 AI 워크플로우를 위해 특별히 제작된 플랫폼으로 돋보입니다. 데이터 엔지니어링부터 모델 배포까지 전체 ML 수명주기를 충족하는 기능이 내장되어 있습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈 소스 도구를 기본적으로 지원합니다. 통합 분석 플랫폼 덕분에 Databricks는 데이터 엔지니어링과 기계 학습 간의 격차를 해소합니다. 이를 통해 팀은 데이터를 전처리하고, 모델을 교육하고, 동일한 플랫폼에서 원활하게 배포할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 도구는 AutoML 사용자는 광범위한 코딩 없이 기계 학습 모델의 프로토타입을 만들 수 있습니다.
AI/ML 관련 차이점
Snowflake는 주로 외부 AI/ML 애플리케이션을 위한 데이터 준비에 중점을 두는 반면, Databricks는 모델 구축, 교육 및 배포를 위한 엔드투엔드 기능을 제공합니다. 귀하의 비즈니스가 AI/ML 워크플로에 크게 의존하는 경우 Databricks는 선택해야 할 옵션입니다.
청구 및 가격 모델
Snowflake와 Databricks는 초점과 기능을 반영하는 다양한 가격 모델을 사용합니다. 둘 다 사용량 기반 가격으로 운영되지만 구조와 비용은 크게 다릅니다.
Snowflake의 가격 책정 계획은 크레딧을 기반으로 하며 세 가지 주요 비용 구성 요소가 있습니다.
- 컴퓨팅 계층: 가상 웨어하우스는 최소 60초 단위로 초당 요금이 청구됩니다. 비용은 다음에서 시작됩니다. $3 Standard Edition의 경우 크레딧당 최대 $4–$5 Enterprise Edition의 경우 클라우드 지역 및 구독 유형에 따라 다릅니다.
- 저장 계층: 보관 비용 $40 요청 시 TB/월 기준, 할인된 가격으로 선불 옵션 이용 가능 $24 TB/월당.
- 데이터 전송 비용: 데이터 수신은 무료이지만 송신 요금은 클라우드 플랫폼과 대상에 따라 다릅니다.
바탕으로 Snowflake 공식 웹사이트의 예, 이는 다음과 같이 보일 수 있습니다. 100TB의 스토리지를 사용하여 매일 8시간 동안 "대형 웨어하우스"(8 크레딧/시간)를 실행하는 데는 컴퓨팅, 서비스 및 스토리지 비용을 고려하면 월 약 $3,384의 비용이 소요될 수 있습니다.
Databricks는 초당 처리 능력을 나타내는 DBU(Databricks Units)를 사용합니다. 가격은 다음에 따라 다릅니다.
- 컴퓨팅 유형: Databricks는 데이터 엔지니어링, 분석, 기계 학습을 포함한 다양한 워크로드를 지원합니다. 가격은 다음과 같습니다. $0.07–$0.55 워크로드 유형 및 클라우드 플랫폼에 따라 DBU/시간당.
- 클라우드 플랫폼: 비용은 AWS, Azure, Google Cloud에 따라 다릅니다. 예를 들어 Azure에서 기본 데이터 엔지니어링 워크로드는 다음에서 시작됩니다. $0.15/DBU/시간 및 기계 학습 워크로드의 가격은 GPU 요구 사항으로 인해 더 높습니다.
- 클러스터 및 구성: Databricks는 클러스터 구성에 상당한 유연성을 제공하여 비용에 영향을 미칩니다. 컴퓨팅 및 스토리지 요금은 클라우드 공급자에 따라 별도로 적용됩니다.
Databricks를 사용하면 특정 사용량 및 구성에 따라 중간 수준의 기계 학습 워크로드 비용이 월 $1,500~$5,000 사이가 될 수 있습니다. 정확하고 맞춤형 비용 예측을 위해 다음을 사용할 수 있습니다. Databricks의 가격 계산기 웹사이트에서 이용 가능합니다.
Databricks와 Snowflake 가격 차이
Databricks의 고급 기능을 사용하기 위한 월별 비용은 고성능 컴퓨팅과 다양한 데이터 형식 및 AL/ML 기능에 대한 유연성으로 인해 더 비쌀 수 있습니다. Snowflake는 일반적으로 기존 분석 및 SQL 기반 쿼리에 대해 비용 이점을 제공하며, 특히 데이터 파이프라인이 더 단순한 기업의 경우 더욱 그렇습니다. 그러나 두 플랫폼 모두의 비용은 워크로드 세부 사항, 리소스 사용량 및 클라우드 공급자 구성에 따라 크게 달라집니다.
Databricks 대 Snowflake: 장단점
Databricks와 Snowflake의 차이점과 관련하여 두 플랫폼 모두 다양한 유형의 사용자 및 워크로드에 맞는 다양한 고유한 장점을 제공합니다. 다음은 각 시스템의 모든 필수 기능을 요약한 포괄적인 표입니다.
| 특징 | 데이터브릭스 | 눈송이 |
|---|---|---|
| 주요 사용 사례 | 데이터 과학, 기계 학습 및 실시간 분석 | SQL 기반 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 |
| 건축학 | Delta Lake가 있는 호숫가 건축물 | 별도의 컴퓨팅 및 스토리지를 갖춘 클라우드 데이터 웨어하우스 |
| 지원되는 데이터 | 구조화, 반구조화, 비구조화 | 구조화, 반구조화 |
| 성능 | 빅데이터 및 스트리밍 워크로드에 최적화됨 | SQL 및 분석 쿼리에 최적화됨 |
| BI 통합 | Tableau, Power BI 등과의 사용자 정의 가능한 통합 | Tableau, Power BI 등을 위한 원활한 기본 커넥터 |
| AI/ML 지원 | 고급 ML 프레임워크 및 라이브러리 | 제한된; Snowpark 및 외부 통합에 의존 |
| 오픈 소스 호환성 | 광범위한; Spark, Delta Lake 등 지원 | 제한된; 폐쇄 소스 아키텍처 |
| 보안 및 규정 준수 | 역할 기반 액세스, 암호화 및 감사를 통해 강력함 | 고급 규정 준수 기능이 내장되어 있어 견고함 |
| 지원되는 클라우드 플랫폼 | AWS, 애저, GCP | AWS, 애저, GCP |
| 가격 모델 | DBU를 통한 사용량 기반, 세분화된 청구 | 사용량 기반, 독립적으로 청구되는 컴퓨팅/스토리지 |
| 사용 편의성 | 고급 워크플로우를 위해서는 기술 전문 지식이 필요합니다. | 단순성과 비즈니스 분석가 접근성을 고려하여 설계됨 |
Databricks와 Snowpark: 비교 개요
Databricks와 경쟁하기 위해 Snowflake는 데이터 처리 및 고급 분석을 위한 플랫폼인 Snowpark를 개발했습니다. Databricks와 Snowpark는 모두 제공하는 기능이 향상되었지만 다양한 작업에 대한 솔루션을 제공합니다. Snowpark는 Snowflake의 클라우드 데이터 플랫폼 내에서 데이터 애플리케이션 기능을 향상시키는 것을 목표로 하는 개발 환경입니다. 이를 통해 개발자는 Python, Java, Scala와 같은 널리 사용되는 프로그래밍 언어로 데이터 변환 코드를 작성할 수 있습니다.
Snowpark는 작업을 간소화하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 데 중점을 둡니다. UI에는 장점이 있지만 Databricks가 구축된 플랫폼인 Apache Spark에서 사용할 수 있는 AI/ML 워크로드를 위한 고급 기능 중 일부가 부족합니다. 즉, Snowpark를 사용하면 데이터 엔지니어와 개발자가 Snowflake 아키텍처에서 기본적으로 데이터를 처리하는 동시에 SQL 기반 분석 및 보안의 강점을 활용할 수 있습니다.
반면, Databricks는 Snowpark를 고려하더라도 여전히 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 보다 성숙한 생태계를 제공합니다. 빅데이터 처리 및 복잡한 ML 워크플로를 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 앞서 언급했듯이 Lakehouse 아키텍처를 사용하면 다양한 데이터 형식을 처리하는 데 훨씬 더 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.
최종 생각
Databricks와 Snowflake의 경우 둘 다 데이터 분석 및 관리 환경에서 최첨단 솔루션을 대표한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 레이크하우스 구조와 고급 ML 워크플로 지원 덕분에 Databricks는 다양한 데이터 형식을 처리하고 기계 학습 및 AI에 크게 의존하는 전문 팀을 위한 강력한 플랫폼으로 남아 있습니다.
동시에 Snowflake의 주요 초점은 데이터 웨어하우징 및 SQL 기반 분석을 위해 사용하기 쉬운 시스템을 제공하는 것입니다. 이는 구조화된 데이터와 반구조화된 데이터에 중점을 둔 기업에 더 매력적인 옵션입니다.
궁극적으로 Databricks는 고급 기능과 다양성 측면에서 더 많은 것을 제공합니다. 그것은 훌륭하지만 복잡성은 모든 비즈니스 모델이 작업을 처리하는 데 필요한 것이 아닐 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
Databricks의 단점은 무엇입니까?
- 비기술적인 사용자를 위한 가파른 학습 곡선.
- 고급 AI/ML 기능에 대한 비용이 더 높습니다.
- 제한된 내장 BI 도구로 타사 통합이 필요합니다.
- 일부 규정 준수 기능은 클라우드 공급자 구성에 의존합니다.
Snowflake 대신 Databricks를 사용하는 이유는 무엇입니까?
- Lakehouse 아키텍처로 다양한 데이터 형식을 처리합니다.
- 강력한 오픈 소스 도구 통합.
Databricks와 Snowflake가 함께 작동할 수 있나요?
예, Databricks와 Snowflake는 효과적으로 통합할 수 있습니다. 조직은 데이터 웨어하우징 및 SQL 기반 분석에 Snowflake를 사용하는 동시에 고급 데이터 과학 및 기계 학습 작업에 Databricks를 활용할 수 있습니다.
