Snowflake vs. Databricks
Snowflake는 엔터프라이즈 환경에 준비가 되어 있지만Databricks는 그렇지 않습니다.
99.99%
Snowflake가 SLA를 통해 보장하는 서비스 가동률
2배
더 빠른 Snowflake 기반 핵심 분석 성능
종속성 없음
개방적이고 상호 운용 가능한 플랫폼
전 세계 12,000여 개 기업의 AI, 앱, 데이터 운영을 지원하는 Snowflake AI 데이터 클라우드
Snowflake vs. Databricks
핵심 비교
데이터와 AI 활용이 확대됨에 따라 보안, 거버넌스 및 복원력 측면에서 새로운 과제가 등장하고 있으며, 이에 고객들은 더 높은 신뢰성, 유연성 및 확장성을 기대하고 있습니다.
Snowflake는 설계 단계부터 엔터프라이즈 환경을 염두에 두고 구축되었으나, Databricks는 비즈니스 연속성, 재해 복구, 보안, 거버넌스, 개방형 표준, 비용 관리 및 성능 최적화 등의 주요 영역에서 핵심 역량이 갖춰져 있지 않습니다.*
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Snowflake |
Databricks |
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비즈니스 핵심 기능 |
Faster performance at enterprise scale |
즉시 사용 가능한 재해 복구 기능 부재, 복잡한 크로스 클라우드 구성, Unity Catalog의 기능적 한계 |
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개방형 플랫폼 |
True open source commitment |
핵심 영역에서의 개방성 부족 |
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비용 및 성능 |
Faster performance at enterprise scale |
상대적으로 낮은 성능과 높은 비용 |
*2025년 11월 5일 기준
Snowflake는 내장형 거버넌스와 높은 안정성을 제공하며, 99.99% SLA를 보장합니다.
Snowflake는 개방적이고 상호운용성이 뛰어난 플랫폼입니다.
Snowflake는 절반의 비용으로 두 배의 성능을 제공합니다.
고객 POC 및 서드 파티 테스트에 기반한 것이며, 실제 성능은 다를 수 있음
“Snowflake는 단순한 제품이 아니라 파트너십으로 소개되었고, 실제로도 그런 관계를 이어가고 있습니다. Snowflake로 전환한 결정에 매우 만족하고 있습니다."
David Webb
Data Architect, Travelpass
65% Databricks에서 Snowflake로 전환하여 달성한 비용 절감률
350% 비즈니스 부서 전반의 데이터 전달 효율 향상률
선도적인 기업들이Snowflake를 선택하는 이유
지연 시간 50% 단축
Databricks에서 Snowflake와 Snowpark 데이터프레임으로 전환하면서 성능이 개선되고 지연 시간이 단축되어, 전반적인 운영 효율성이 향상되었습니다.
수백만 달러 규모의 비용 절감
사용자가 수작업 데이터 검색이 아닌 분석에 집중할 수 있도록 지원함으로써, 수백만 달러 규모의 비용 절감에 상응하는 ROI를 달성했습니다.
70% 비용 절감
Databricks에서 Snowflake로 전환하면서 중복 서비스를 제거하고 클라우드 리소스 사용량을 줄여 비용을 70% 절감했습니다.
75% 비용 절감
Databricks에서 수행하던 예측 모델 학습을 Snowflake의 통합 모델로 전환해 비용을 75% 절감했습니다.
Snowflake AI 데이터 클라우드
자주 묻는 질문
Snowflake는 99.99% 가동률을 보장하는 SLA를 통해 고객에게 높은 수준의 안정성을 제공합니다.
Snowflake는 리전과 클라우드 전반에 걸친 복제와 원활한 장애 조치를 제공하는 BCDR를 표준 관리형 기능으로 기본 제공합니다. 반면 Databricks에서 BCDR을 구현하려면 고객이 직접 구축(DIY)해야 하는 상당한 작업이 필요하며, 구현까지 수개월이 걸릴 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 포괄적인 재해 대응 체계는 여전히 미흡한 경우가 많습니다.
Unity Catalog는 핵심적인 기본 제어 기능이 충분하지 않아 엔터프라이즈 환경에 완전히 부합한다고 보기 어렵습니다.
기본 제공 기능만으로는 기본적인 비즈니스 연속성/재해 복구를 구현할 수 없습니다.*
Unity Catalog의 세분화된 액세스 제어에는 한계가 있습니다.
차등 개인정보 보호, 집계 및 프로젝션 정책을 포함한 고급 개인정보 보호 기능이 부족합니다. 반면 Snowflake Horizon Catalog는 이러한 기능을 수년 전부터 표준으로 제공해 왔습니다.
Unity Catalog는 클라우드 간 관리가 지나치게 복잡하며, 여러 클라우드와 리전에 걸친 데이터 공유와 관리가 어렵습니다. 반면 이러한 기능들은 Snowflake Horizon Catalog의 핵심 기반입니다.
가장 중요한 점은 Databricks Unity Catalog가 오픈소스가 아니며, Unity Catalog OSS로 마이그레이션할 수 있는 공식적인 경로가 없다는 것입니다. 또한 Unity OSS 자체도 강력한 거버넌스나 보안 기능이 부족합니다(로드맵 참조).
이 밖에도 Databricks는 Snowflake와 달리 능동적인 사이버 방어, 위협 예방 및 복구 기능을 제공하지 않습니다. 반면 Snowflake는 악성 IP 차단과 같은 네이티브 위협 예방 기능과 규정 준수 등급의 변경 불가능한 백업 등 다양한 보안 기능을 제공합니다.
Snowflake Data Sharing은 역할 기반 액세스 제어(RBAC)와 정책을 통해 클라우드와 리전 전반에서 안전한 데이터 공유를 제공합니다. 또한 Egress Cost Optimizer 및 Data Sharing Rebate Program과 같은 기능을 통해 비용 효율적인 데이터 공유를 지원합니다. Snowflake는 AI 모델뿐만 아니라 Apache Iceberg와 Delta Lake와 같은 오픈 테이블 형식의 데이터 및 AI 자산을 포함하여, 모든 유형의 AI 최적화(AI-ready) 데이터 공유를 지원합니다. 이 모든 기능은 Snowflake 고객 여부와 관계없이 기본으로 제공됩니다.
반면 Databricks Delta Sharing은 비용 부담이 클 수 있습니다. 원격 리전의 소비자가 Delta Share를 많이 사용할수록 데이터 제공자가 부담해야 하는 CSP 송신 비용이 증가합니다. 또한 Delta Sharing 오픈소스는 데이터 보안과 거버넌스 측면에서 여러 한계가 있으며, 실질적인 데이터 공유를 위해서는 독점적인 Unity Catalog 사용이 필요합니다. 마지막으로 현재 Databricks는 에이전트, Unity Catalog Metric Views, 검색 서비스 공유를 지원하지 않습니다. 이로 인해 고객은 에이전트와 AI 활용을 위한 데이터를 준비하는 과정에서 추가적인 엔지니어링 복잡성을 떠안게 됩니다.
Snowflake는 “아키텍처는 공급업체가 아닌 고객이 소유해야 한다”는 개방형 데이터 철학을 바탕으로 합니다. 이는 Apache Iceberg™, Apache Polaris™, Apache NiFi™를 비롯해, 공급업체 중립적인 거버넌스와 개발을 촉진하는 최근의 Open Semantic Interchange(OSI)까지 다양한 오픈소스(OSS) 프로젝트에 대한 지속적인 기여를 통해 확인할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 공급업체 종속에 얽매이지 않고, 자신의 환경에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.
반면 Databricks는 오픈소스를 표방하며 출발했지만, 엔터프라이즈에 중요한 핵심 기능들은 여전히 독점적으로 제공되고 있습니다. 예를 들어 Unity Catalog의 오픈소스 버전(Unity OSS)에는 핵심 보안 기능이 포함되어 있지 않아, 고객은 보안 및 거버넌스 기능을 확보하기 위해 독점적인 Databricks Unity Catalog를 채택해야 합니다. 이로 인해 고객의 아키텍처는 Databricks의 로드맵과 우선순위에 의존하게 됩니다.
완전 관리형 서버리스 플랫폼인 Snowflake는 Automatic Clustering과 Query Acceleration Service와 같은 내장형 최적화 기능을 통해 고객이 더 빠르게 가치를 창출할 수 있도록 합니다. 또한 Snowflake는 즉시 사용 가능한 Cost Management Interface를 통해 비용을 투명하게 제어하고 최적화합니다. 이 인터페이스에는 계정 및 조직 단위 지출 현황(Account & Org Overview), 예산 관리, 비용 인사이트가 포함되어 있어 비용을 효과적으로 관리하고 최적화할 수 있습니다.
고객 POC와 서드 파티 테스트 결과에 따르면, Databricks는 데이터 복잡도와 동시성이 높아지고 데이터 규모가 커질수록 비용은 증가하고 성능은 저하되는 경향을 보입니다. 또한 Databricks는 지출 한도를 강제하는 기능이 없고 쿼리 단위 비용을 추적할 수 있는 기본 제공 기능도 제한적이어서, 네이티브 비용 거버넌스 측면에서도 뒤처져 있습니다.
