Databricks vs. Snowflake

Databricks는 또한 오픈 형식, 오픈 표준, 오픈 소스, 오픈 데이터 카탈로그 및 오픈 Data Sharing을 기반으로 구축되었습니다. Databricks의 개방형 레이크하우스 아키텍처와 결합하여 데이터 종속성이 전혀 없습니다. 자신에게 가장 적합한 엔진과 포맷을 선택할 수 있으며, Databricks compute에 종속되지 않습니다.

또한 Databricks 플랫폼은 구성 요소화되어 있어 자체 데이터 플랫폼을 구축할 때 모든 구성 요소에 종속되지 않아도 됩니다. 특정 비즈니스 우선순위와 엔터프라이즈 아키텍처에 따라 맞춤설정할 수 있습니다.

지원 기능:

• Delta 및 Apache Iceberg™ 테이블 형식에 대한 완벽한 지원
• ANSI 호환 SQL 및 Apache Spark™의 오픈 소스
• Delta Sharing을 통한 개방형 데이터 공유
• 모든 엔진을 위한 예측 최적화
• Unity Catalog를 사용한 개방형 데이터 카탈로그에서 데이터 웨어하우징, BI, AI/ML을 위한 통합 거버넌스
• 데이터 웨어하우스에서 직접 파운데이션 AI 모델을 활용할 수 있는 AI 함수
• 성능 격리 를 통해 소비자는 자체 compute(SQL Warehouse 또는 클러스터)로 데이터를 query하여 생산자와의 경합을 방지할 수 있습니다.

Unity Catalog를 사용한 제로 카피(Zero-copy) 데이터 액세스는 제어와 협업 간의 기존 상충 관계를 없애줍니다. Instead of duplicating data across warehouse, 리전 또는 팀 간에 데이터를 복제하는 대신, 조직은 액세스 정책을 한 번만 정의하고 필요한 모든 곳에서 신뢰할 수 있는 데이터의 보안 뷰를 공유합니다. 이 기능을 통해 단일 거버넌스 소스에서 여러 사업 부문(LOB)에 걸쳐 다양한 대시보드 사용 사례를 지원하는 중앙 집중식 메트릭 플랫폼을 개발할 수 있습니다. 또한 Unity Catalog를 통해 거버넌스가 적용된 데이터 세트를 직접 노출하여 중복되는 BI 파이프라인을 줄일 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 팀은 사본을 유지 관리하지 않고도 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있습니다. 제로 카피(Zero-copy) 모델은 거버넌스를 간소화하고 일관성을 보장하며 엔터프라이즈 데이터 공유의 비용과 복잡성을 획기적으로 줄여줍니다.

지원 기능:

• Unity Catalog 를 통한 중앙 집중식 거버넌스로 단일 플랫폼에서 공유 데이터를 중앙에서 관리, 통제, 감사 및 추적
• Delta Lake 테이블에 대한 읽기 액세스를 통한 워크스페이스 및 리전 간 공유
• 생산자-소비자 분리를 유지하기 위한 Unity Catalog의 연합 액세스 제어
• 공유 데이터를 추출하거나 가져올 필요 없이 Databricks 레이크하우스, Power BI, Tableau 등의 도구에서 직접 쿼리할 수 있도록 BI 도구 및 SQL Warehouse를 지원합니다.
• 클라우드 또는 외부 파트너와 거버넌스가 적용된 데이터를 공유하는 네이티브 Delta Sharing 통합
• 네이티브 클라우드에 데이터가 유지되어 데이터 중복 없이 효율적으로 데이터를 로딩합니다.
• 로직 중앙화 및 데이터 이동 최소화로 스토리지 중복을 제거하고 compute 낭비를 줄여 비용 효율성 을 달성합니다.

모든 형식과 사용 사례에 단일 카탈로그를 사용하여 독보적인 거버넌스를 확보하세요. Databricks는 업계 유일의 데이터 및 AI용 통합 개방형 거버넌스 솔루션인 Unity Catalog로 거버넌스를 통합합니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어는 신뢰할 수 있는 데이터 및 AI 자산을 안전하게 검색, 액세스, 협업하여 생산성을 향상하고 규정 준수를 이행할 수 있습니다.

Unity Catalog 는 클라우드 플랫폼 및 외부 데이터베이스를 비롯한 다양한 환경에서 다양한 데이터 세트와 모델을 통합하는 조직의 상호 운용성을 향상하고 데이터 관리 프로세스를 간소화합니다.

Unity Catalog 관리형 테이블은 쿼리를 최대 20배까지 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 쿼리 계획 성능을 크게 향상시키는 지능형 데이터 건너뛰기 및 트랜잭션 메타데이터의 인메모리 캐싱과 같은 기능을 통해 달성할 수 있습니다. 관리형 테이블을 사용하면 클러스터링 및 통계 수집과 같은 프로세스가 자동화되어 수동 오버헤드와 스토리지 비용이 줄어들므로, 성능을 개선하고 비용을 50% 이상 절감할 수 있습니다.

지원 기능은 다음과 같습니다.

• 하나의 카탈로그로 모든 플랫폼에서 통합 거버넌스
• 액세스 관리 및 보안
• 데이터 리니지 를 통해 데이터가 변환되고 흐르는 방식에 대한 포괄적인 뷰를 볼 수 있습니다.
• 검색 및 관찰 가능성
• 오픈 데이터 접근성
• 상호 운용성과 협업

데이터 아키텍트와 데이터 분석가는 신속하게 정보를 얻어야 합니다. Databricks를 사용하면 하나의 플랫폼에서 모든 데이터로부터 인사이트를 도출할 수 있으므로 여러 플랫폼에 걸쳐 데이터를 복제하거나 액세스 정책을 관리할 필요가 없습니다. AI/BI 는 Databricks에 기본적으로 내장되어 있으며 Databricks SQL 및 Unity Catalog와 통합됩니다. 별도의 라이선스를 조달하거나 섀도우 데이터 웨어하우스를 관리할 필요가 없습니다. 이제 데이터 인텔리전스로 비즈니스 인텔리전스를 경험할 수 있습니다. AI/BI를 구동하는 에이전트는 기업 데이터와 비즈니스 시맨틱에 대한 깊은 지식을 바탕으로 조직에 맞춤화된 자연어 질문에 대한 정확한 답변을 보장합니다. 이제 데이터 분석가들은 더 스마트한 셀프 서비스 기능도 이용할 수 있습니다. 대화형 인터페이스를 통해 AI/BI Genie는 사용자가 전문가에 대한 의존도를 줄이면서 자연어 질문에 대한 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다.

이제 스트리밍 데이터로 실시간 인사이트를 간단하게 얻을 수 있으므로 비즈니스 인텔리전스의 정확성과 실행 가능성을 즉시 향상시킬 수 있습니다. 또한 ODBC/JDBC 연결을 관리할 필요 없이 즐겨 사용하는 BI 도구(Power BI, Tableau, Looker, Excel, Google Sheets, Sigma, Qlick, ThoughtSpot 등)에 데이터 세트를 원활하게 직접 게시할 수 있습니다.

지원 기능은 다음과 같습니다.

• AI/BI 대시보드: AI 기반 시각적 인사이트
• AI/BI Genie 에 자연어로 데이터 관련 질문하기
• Lakeflow Spark Declarative Pipelines을 통한 스트리밍 데이터 파이프라인
• 통합 BI 도구 를 통해 데이터 웨어하우스에서 직접 게시할 수 있습니다.
• 증분 데이터 새로 고침을 관리하기 위한 낮은 지연 시간

올바른 모델에 적합한 데이터를 제대로 준비하려면 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 긴밀히 협력해야 합니다. Databricks는 데이터 엔지니어링과 Machine Learning 모두를 위한 통합 플랫폼을 제공하며 다양한 데이터 유형(비정형 데이터 포함)과 실시간 처리를 지원합니다. 또한 Databricks는 다양한 AI 모델을 활용하고 비용 효율적인 추론 솔루션을 제공합니다.

지원 기능은 다음과 같습니다.

• MLFlow
• 실시간 AI 추론 사용 사례
• 분산된 AI/ML 워크로드 및 노트북을 실행하세요.
• GenAI 사용 사례 평가 및 모니터링을 위한 LLMOps 기능

Databricks Lakebase 는 Databricks Data Intelligence Platform의 기존 분석 워크플로와 함께 실행되는 운영 데이터베이스를 도입하여 운영 및 분석의 파편화 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨팅과 스토리지가 분리된 오픈 소스 PostgreSQL을 기반으로 구축된 Lakebase는 지연 시간이 짧은 삽입, 업데이트, 삭제 및 빠른 포인트 조회 등 완전 관리형 트랜잭션 기능을 제공하며 Delta Lake 및 Unity Catalog와 통합됩니다. 이를 통해 데이터 중복 없이 대시보드 및 ML 모델과 함께 실시간 애플리케이션을 대규모로 실행할 수 있는 길이 열립니다.

Lakebase는 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 데이터를 데이터 웨어하우스로 동기화할 때 발생하는 지연 시간과 운영 오버헤드를 제거하여 AI 시대를 위한 트랜잭션 워크로드를 현대화하는 데 도움을 줍니다. 팀은 비즈니스 분석가와 데이터 과학자가 신뢰하는 동일한 거버넌스가 적용된 데이터 세트를 사용하여 앱, APIs 및 실시간 의사 결정 엔진을 구동할 수 있습니다. 이는 현대 데이터 환경의 근본적인 변화입니다.

Lakebase는 데이터베이스와 레이크하우스 간의 마찰을 최소화하여 운영 및 분석 사용 사례를 통합하는 데 도움이 됩니다. Lakebase와 주고받는 Delta 테이블 동기화를 기본적으로 지원하므로 팀은 맞춤형 역방향 ETL 파이프라인에 의존하지 않고도 분석 및 AI에 사용되는 동일한 데이터 세트와 상호 작용하는 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.