https://www.youtube.com/watch?v=yPGEQ8vtuOw
- 정리.
1. 세 플랫폼의 탄생 배경과 특징
- Snowflake
- 기원: 2012년 Oracle 출신의 데이터베이스 엔지니어들이 설립.
- 특징: 클라우드 환경에서 작동하는 전통적인 클라우드 데이터 웨어하우스(Data Warehouse). SQL 중심이며 사용법이 매우 직관적이고 간편함 (SaaS 형태).
- Databricks
- 기원: Apache Spark를 개발한 버클리 대학 연구진이 설립.
- 특징: 빅데이터 엔지니어링 및 AI/머신러닝에 특화된 플랫폼 (레이크하우스 아키텍처, 오픈 포맷인 Delta Lake 사용). 코딩(Python, Spark 등) 중심.
- Microsoft Fabric
- 기원: 2023년 말 마이크로소프트가 기존의 Azure 서비스들(Power BI, Data Factory, Synapse 등)을 하나로 묶어 출시.
- 특징: 마이크로소프트 에코시스템(Azure, Power BI 등) 내에서 모든 작업을 통합하여 처리할 수 있는 올인원 패키지.
2. 주요 비교 항목
| 구분 | Snowflake | Databricks | Microsoft Fabric |
| 핵심 사용자 | SQL 및 데이터 분석 전문가 | 데이터 엔지니어 및 개발자 | Microsoft 도구 사용자 / 비즈니스 분석가 |
| 스토리지 포맷 | 클라우드 기반 자체 클로즈드 포맷 | 오픈 포맷 (Delta Lake) | 오픈 포맷 (Delta / OneLake) |
| 과금 방식 | 사용한 만큼 지불 (Pay-as-you-go) | 사용한 만큼 지불 (Pay-as-you-go) | 월정액 구독 (Fixed Subscription) |
| AI 및 머신러닝 | SQL 안에서 AI를 다루는 Cortex | AI 에이전트 및 모델 학습용 Mosaic AI | Power BI 및 생태계 전반의 Copilot |
2-1. 추가 비교 항목
| 주 언어 | Python, SQL, Scala | SQL 중심 (Python은 Snowpark) | SQL, Python, 로우코드 |
| 거버넌스 | Unity Catalog | Horizon | Purview 연동 |
| 클라우드 | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP | Azure 전용 |
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