DataBricks 대 Snowflake – 2023년의 더 나은 선택?
최근 데이터 과학 분야에 관심이 높아지면서, Snowflake와 Databricks라는 두 플랫폼에 대한 이야기가 자주 들리고, 이 둘을 비교하는 논의도 활발합니다.
만약 이 도구들이 정확히 무엇을 하는지, 그리고 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 할지 명확하지 않다면, 이 글이 바로 당신을 위한 것입니다. 이 글에서는 각 플랫폼의 기능과 차이점을 자세히 살펴보고, 어떤 사용 사례에 적합한지 안내해 드립니다.
데이터브릭스란 무엇인가?
Databricks는 Apache Spark를 기반으로 하는 확장 가능한 데이터 플랫폼입니다. Apache Spark 개발자들이 만들었으며, HSBC나 Amazon과 같은 대기업에서 널리 사용되고 있습니다.
이 플랫폼은 Apache Spark, Delta Lake, 그리고 MLflow와 함께 작동하여 데이터 정리, 저장, 시각화 및 머신러닝 활용을 위한 환경을 제공합니다.
오픈 소스 소프트웨어이지만, 클라우드 기반 관리 서비스 구독을 통해 이용할 수 있습니다. Snowflake와 마찬가지로, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합한 레이크하우스 구조를 채택하고 있습니다.
관련 정보: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점은 무엇일까요?
Snowflake란 무엇인가?
Snowflake는 클라우드 기반의 데이터 웨어하우징 시스템입니다. 사용한 리소스에 따라 요금을 지불하는 종량제 서비스 방식으로 운영됩니다.
Snowflake의 주요 장점 중 하나는 컴퓨팅과 스토리지 비용이 분리되어 있다는 점입니다. 즉, 많은 스토리지가 필요하지만 컴퓨팅 리소스는 거의 필요하지 않은 경우, 불필요한 컴퓨팅 비용을 지불할 필요가 없습니다.
이 플랫폼은 클라우드 환경에서 기본적으로 작동하도록 설계된 맞춤형 SQL 쿼리 엔진을 포함하고 있으며, Google Cloud, Amazon AWS, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체에서 실행됩니다.
Snowflake와 Databricks의 공통점
Databricks와 Snowflake는 모두 데이터 레이크하우스입니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 결합하여 데이터 저장 및 컴퓨팅 측면에서 이점을 제공합니다.
두 플랫폼 모두 스토리지와 컴퓨팅 옵션을 분리하여 독립적으로 확장할 수 있습니다. 또한, 두 제품 모두를 사용하여 보고 및 분석을 위한 대시보드를 생성할 수 있습니다.
Snowflake와 Databricks의 차이점
| 측면 | Databricks | Snowflake |
| 아키텍처 | Databricks는 2계층 구조를 가집니다. 데이터 플레인 계층은 데이터 저장 및 처리를 담당하며, 클라우드 저장소(AWS S3 또는 Azure Blob 저장소) 위에 있는 Databricks 파일 시스템 계층에서 처리합니다. Apache Spark에서 관리하는 클러스터는 처리를 담당합니다. 컨트롤 플레인 계층은 작업 영역 구성 파일과 노트북 명령을 포함합니다. | Snowflake는 3계층 구조를 갖습니다. 데이터 스토리지 계층은 데이터를 저장하고, 쿼리 처리 계층은 "가상 창고"로 구성된 컴퓨팅 노드의 독립적인 클러스터를 통해 쿼리를 처리합니다. 클라우드 서비스 계층은 인증, 인프라 관리, 메타데이터 관리 및 액세스 제어와 같은 기능을 담당합니다. |
| 확장성 | Databricks는 클러스터에 작업자를 추가하거나 줄여 부하에 따라 자동으로 확장합니다. 이를 통해 워크로드를 빠르게 실행할 수 있습니다. | Snowflake는 컴퓨팅 리소스를 자동으로 확장 또는 축소하여 데이터 로드, 통합 또는 분석과 같은 다양한 데이터 작업을 수행합니다. 노드 크기는 변경할 수 없지만 클러스터는 최대 128개 노드까지 쉽게 크기를 조정할 수 있습니다. 또한, Snowflake는 하나의 클러스터에 과부하가 걸리면 자동으로 추가 컴퓨팅 클러스터를 제공하고 두 클러스터 간의 로드 균형을 조정합니다. 저장소 및 계산 리소스는 독립적으로 확장됩니다. |
| 보안 | Databricks는 클라우드 공급자와 함께 Virtual Private Cloud를 생성하여 플랫폼을 실행할 수 있습니다. 또한 네트워크 액세스 제어, 암호화 키 관리, API 액세스를 위한 개인 액세스 토큰 관리 기능도 제공합니다. | Snowflake는 IP 필터 및 차단 목록을 통한 네트워크 액세스 관리, 유휴 사용자 세션 시간 제한 설정, 강력한 암호화(AES) 사용, 데이터 및 개체에 대한 역할 기반 액세스 제어, 다단계 인증과 싱글 사인온 기능을 제공합니다. |
| 저장소 | Databricks는 모든 형식의 데이터를 저장할 수 있으며, 데이터 처리 및 애플리케이션 계층에 중점을 둡니다. 데이터는 클라우드 또는 온프레미스 등 어디에나 저장될 수 있습니다. | Snowflake는 데이터를 반구조화된 형식으로 저장합니다. 저장소는 데이터 계층을 관리하고 Amazon Web Services 또는 Microsoft Azure에 데이터를 저장합니다. |
| 통합 | Databricks는 데이터 수집을 위한 주요 통합 기능들을 지원합니다. | Snowflake 또한 주요 데이터 수집 통합을 제공하며, 오랜 역사를 통해 다양한 도구들을 구축해 왔습니다. |
Databricks 사용 사례
Databricks는 예측 분석 및 추천 엔진과 같은 데이터 과학 및 머신러닝 작업에 특히 유용합니다. 확장성이 뛰어나고 세밀한 조정이 가능하기 때문에 대규모 데이터 워크로드를 처리하는 기업에 적합합니다. 또한 데이터, 분석 및 AI를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다.
Snowflake 사용 사례
Snowflake는 비즈니스 인텔리전스에 가장 적합합니다. 여기에는 데이터 분석을 위한 SQL 사용, 데이터 보고 및 시각적 대시보드 생성이 포함됩니다. 또한 데이터 변환에도 유용합니다. 머신러닝 기능은 Snowpark와 같은 추가 도구를 통해 사용할 수 있습니다.
결론
두 플랫폼 모두 고유한 장점과 기능을 가지고 있습니다. 이 글을 통해 여러분의 전략, 데이터 워크로드, 규모 및 요구 사항에 맞는 플랫폼을 선택하는 데 도움이 되셨기를 바랍니다. 대부분의 경우 정답은 하나가 아니며, 자신의 필요에 가장 적합한 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.
다음으로, 빅 데이터 및 Hadoop을 학습하기 위한 유용한 자료들을 확인해 보세요.