Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric 비교 분석

현대 데이터 분석 플랫폼 시장에서 Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric은 각각 고유한 철학과 접근 방식으로 기업들의 데이터 요구사항을 해결하는 주요 플랫폼으로 자리잡았습니다. 이 세 플랫폼은 모두 강력한 기능을 제공하지만, 서로 다른 사용

사례와 조직적 요구에 최적화되어 있습니다.

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플랫폼 개요 및 기본 개념

Databricks: 통합 데이터 및 AI 플랫폼

Databricks는 Apache Spark를 기반으로 구축된 레이크하우스 아키텍처의 선구자로, 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 머신러닝을 하나의 통합된 플랫폼에서 지원합니다. 오픈소스 생태계에서 출발한 Databricks는 엔지니어링 중심의 유연성과 AI/ML 우선 접근법을 특징으로 합니다.

 

핵심 아키텍처:

• 컨트롤 플레인: Databricks의 백엔드 서비스, GUI, REST API를 포함한 관리 영역
• 컴퓨트 플레인: 실제 데이터 처리가 수행되는 영역으로, 고객의 클라우드 계정에서 실행
• Delta Lake: ACID 트랜잭션을 지원하는 오픈 스토리지 레이어

Snowflake: 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스

Snowflake는 클라우드를 위해 처음부터 설계된 데이터 웨어하우스로, 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 독특한 아키텍처를 통해 확장성과 성능을 제공합니다. SQL 중심의 접근법과 단순성을 강조하며, 거버넌스와 관리의 용이성에 중점을 둡니다.

 

3계층 아키텍처:

• 데이터베이스 스토리지: 최적화된 압축 컬럼형 포맷으로 데이터 저장
• 쿼리 처리: MPP(대규모 병렬 처리) 가상 웨어하우스를 통한 독립적인 컴퓨팅
• 클라우드 서비스: 인증, 메타데이터 관리, 쿼리 최적화 등 전반적인 서비스 조정

Microsoft Fabric: 통합 분석 플랫폼

Microsoft Fabric은 데이터 엔지니어링부터 비즈니스 인텔리전스까지 전체 데이터 워크플로우를 처리하는 SaaS 기반 통합 분석 플랫폼입니다. Microsoft 생태계와의 깊은 통합을 통해 기업의 데이터 통합과 관리를 단순화하는 것이 핵심 목표입니다.

 

주요 구성 요소:

• OneLake: 모든 Fabric 도구가 접근할 수 있는 중앙 집중식 데이터 저장소
• 워크로드별 경험: Data Factory, Synapse, Power BI, Data Science, Real-Time Intelligence 등
• Copilot 지원: 코드 작성, 인사이트 생성, 반복 작업 자동화를 위한 AI 어시스턴트

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상세 기능 비교

데이터 아키텍처 및 처리 방식

Databricks는 레이크하우스 아키텍처를 통해 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능을 결합합니다. Apache Spark 기반으로 대용량 데이터 처리와 실시간 스트리밍을 지원하며, Delta Lake를 통해 ACID 트랜잭션과 데이터 버전 관리를 제공합니다.

Snowflake는 전통적인 데이터 웨어하우스를 클라우드에 최적화한 형태로, 정형 및 반정형 데이터에 특화되어 있습니다. 독립적인 컴퓨팅과 스토리지 확장이 가능하며, SQL 기반의 강력한 쿼리 성능을 제공합니다.

Microsoft Fabric은 OneLake를 중심으로 한 통합 데이터 플랫폼으로, 데이터 복제 없이 다양한 분석 엔진 간 데이터 공유가 가능합니다. Direct Lake 기능을 통해 Power BI와의 실시간 통합을 지원합니다.

AI 및 머신러닝 역량

Databricks는 MLflow, Mosaic AI, HuggingFace 통합 등을 통해 업계 최고 수준의 AI/ML 기능을 제공합니다. 전체 ML 라이프사이클을 지원하며, GPU 기반 워크로드와 LLMOps까지 포괄하는 포괄적인 AI 플랫폼입니다.

Snowflake는 Cortex AI, Arctic LLM, 벡터 검색 등을 통해 AI 기능을 확장하고 있지만, 여전히 임베디드 ML과 검색 기반 분석에 중점을 두고 있습니다. 오픈소스 AI 워크플로우에서는 Databricks보다 유연성이 떨어집니다.

Microsoft Fabric은 Azure ML, Prompt Flow, Copilot for Fabric과의 통합을 통해 AI 기능을 제공하지만, 경량 AI 소비에 더 적합합니다. 본격적인 AI 모델 훈련과 피처 엔지니어링에서는 Databricks에 의존하는 경우가 많습니다.

비즈니스 인텔리전스 및 보고

Databricks는 Power BI나 Tableau 등 외부 BI 도구와의 커넥터를 통해 적절한 BI 기능을 제공하지만, 네이티브 BI 경험은 제한적입니다.

Snowflake는 다양한 BI 도구와의 깊은 통합을 지원하며, Snowsight를 통해 분석가를 위한 내장 분석 기능을 제공합니다. SQL 중심의 접근법으로 비즈니스 사용자들이 쉽게 접근할 수 있습니다.

Microsoft Fabric은 Power BI와의 네이티브 통합을 통해 Microsoft 중심 기업에서는 타의 추종을 불허하는 BI 경험을 제공합니다. OneLake 위의 마찰 없는 BI 구현이 핵심 차별화 요소입니다.

실시간 분석 및 스트리밍

Databricks는 Spark Structured Streaming을 통해 고성능 실시간 데이터 처리를 지원하며, Kafka, Event Hub 등과의 통합으로 대용량 스트리밍 워크로드를 처리할 수 있습니다.

Snowflake는 주로 배치 처리용으로 구축되었으며, 준실시간 분석은 지원하지만 초저지연 기능은 제한적입니다. 실시간 처리에는 외부 시스템이 필요한 경우가 많습니다.

Microsoft Fabric은 Eventstream과 KQL을 통한 스트리밍 데이터 처리를 지원하며, Data Activator를 통해 라이브 대시보드와 자동화된 액션을 제공합니다.

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가격 체계 비교

Databricks 가격 모델

Databricks는 DBU(Databricks Unit) 기반의 사용량 과금제를 적용합니다. DBU는 CPU와 메모리를 결합한 처리 능력의 표준화된 단위로, 워크로드 유형과 등급에 따라 가격이 달라집니다.

주요 가격 구조:

• Standard 계층: $0.20/DBU (AWS 기준)
• Premium 계층: $0.30/DBU
• Enterprise 계층: $0.40/DBU
• SQL 워크로드: $0.22-$0.70/DBU (서버리스는 클라우드 인스턴스 비용 포함)
• ML 워크로드: $0.40-$0.65/DBU

Snowflake 가격 모델

Snowflake는 크레딧 기반 소비 모델을 사용하며, 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 독립적으로 과금합니다.

에디션별 크레딧 가격:

• Standard: $2.00-$3.10/크레딧
• Enterprise: $3.00-$4.65/크레딧
• Business Critical: $4.00-$6.20/크레딧
• Virtual Private Snowflake: $6.00-$9.30/크레딧

스토리지 비용: 압축된 데이터 기준 $23/TB/월

Microsoft Fabric 가격 모델

Microsoft Fabric은 용량 기반 모델을 사용하며, CU(Capacity Unit)로 측정되는 컴퓨팅 리소스 풀을 구매합니다.

SKU별 가격 (미국 기준):

• F2: 2 CU, ~$263/월 (종량제), ~$156/월 (1년 예약)
• F4: 4 CU, ~$526/월 (종량제), ~$313/월 (1년 예약)
• F64: 64 CU, ~$8,410/월 (종량제), ~$5,003/월 (1년 예약)

F64 이상에서는 Power BI Pro 라이선스가 불필요하며, 예약 구매 시 약 40% 할인이 적용됩니다.

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생태계 및 통합 능력

클라우드 지원 및 배포

Databricks는 AWS, Azure, GCP에서 멀티클라우드 지원을 제공하며, 오픈소스 기반으로 벤더 종속성을 최소화합니다. 다양한 클라우드 환경에서 일관된 경험을 제공합니다.

Snowflake는 AWS, Azure, GCP에서 동일한 기능을 제공하며, 클라우드 간 데이터 복제와 공유를 지원합니다. 클라우드 제공업체와 독립적인 SaaS 모델을 유지합니다.

Microsoft Fabric은 Azure 중심으로 설계되었지만, 외부 데이터 소스와의 연결을 위한 다양한 커넥터를 제공합니다. Microsoft 365 생태계와의 깊은 통합이 주요 강점입니다.

데이터 거버넌스 및 보안

Databricks는 Unity Catalog을 통한 세밀한 데이터 거버넌스를 제공하며, 오픈 포맷을 통한 데이터 이식성을 지원합니다. 기업급 보안 및 컴플라이언스 기능이 포함되어 있습니다.

Snowflake는 업계 최고 수준의 거버넌스 기능을 제공하며, 역할 기반 접근 제어(RBAC), 데이터 마스킹, 시간 여행 등 강력한 보안 기능을 지원합니다.

Microsoft Fabric은 Microsoft Purview와의 통합을 통해 강력한 거버넌스를 제공하며, Azure AD와의 통합으로 엔터프라이즈급 보안을 지원합니다. 하지만 Microsoft 생태계 외부에서는 기능이 제한될 수 있습니다.

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장단점 및 제약사항

Databricks

장점:

• 업계 최고의 AI/ML 기능과 유연성
• 오픈소스 기반으로 벤더 종속성 최소화
• 대용량 데이터 처리 및 실시간 스트리밍 우수
• 멀티클라우드 지원 및 엔지니어링 중심 제어

단점:

• 높은 운영 복잡도와 전문 인력 필요
• BI 기능은 외부 도구 의존
• 상대적으로 높은 비용 (특히 대규모 워크로드)
• 학습 곡선이 가파름

Snowflake

장점:

• SaaS 기반의 단순함과 관리 용이성
• 우수한 SQL 성능과 확장성
• 강력한 거버넌스 및 보안 기능
• 다양한 BI 도구와의 깊은 통합

단점:

• 독점적 엔진으로 인한 높은 벤더 종속성
• AI/ML 기능이 상대적으로 제한적
• 실시간 처리 능력 한계
• 정형 데이터 중심으로 비정형 데이터 처리 제약

Microsoft Fabric

장점:

• Microsoft 생태계와의 완벽한 통합
• 가장 낮은 운영 복잡도
• Power BI와의 네이티브 통합으로 우수한 BI 경험
• 통합된 SaaS 플랫폼으로 관리 단순화

단점:

• 매우 높은 Microsoft 생태계 종속성
• AI/ML 기능이 다른 플랫폼 대비 제한적
• Azure 외부 환경에서의 제약
• 상대적으로 새로운 플랫폼으로 성숙도 부족

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사용 사례별 권장사항

Databricks가 적합한 경우

• AI/ML 중심의 혁신적 워크로드
• 대용량 데이터 처리 및 복잡한 파이프라인
• 오픈소스 생태계 활용이 중요한 조직
• 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 주도하는 조직

Snowflake가 적합한 경우

• 거버넌스가 중요한 SQL 중심 분석
• 예측 가능하고 단순한 데이터 웨어하우징
• 빠른 BI 도입과 확장이 필요한 경우
• 컴플라이언스와 보안이 최우선인 조직

Microsoft Fabric이 적합한 경우

• Microsoft 생태계에 표준화된 조직
• Power BI 중심의 BI 전략
• 운영 복잡도 최소화가 우선인 경우
• Azure와 Office 365를 광범위하게 사용하는 기업

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미래 전망 및 결론

현재 대부분의 대기업들은 "승자 선택" 방식에서 벗어나 하이브리드 접근법을 채택하고 있습니다. 일반적인 패턴은 Databricks로 AI/ML 기반을 구축하고, Fabric을 통해 BI를 제공하며, Microsoft Purview를 통해 거버넌스를 통합하는 "Build-Consume-Govern" 모델입니다.

 

각 플랫폼은 서로 다른 철학적 접근과 강점을 가지고 있어, 조직의 데이터 성숙도, 기술 스택, 비즈니스 요구사항에 따라 최적의 선택이 달라집니다. 중요한 것은 단일 플랫폼 선택보다는 플랫폼 간 효과적인 오케스트레이션을 통해 거버넌스되고 AI 준비가 완료된 데이터 생태계를 구축하는 것입니다.