Snowflake

Snowflake와 기존 클라우드 데이터 웨어하우스 차이

LeeJaeJun 2025. 6. 17. 18:44
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항목 Snowflake 전통적/기존 솔루션
아키텍처 3계층 분리 - Storage / Compute / Cloud Services 대부분 Storage-Compute 결합 구조
확장성 Compute, Storage 독립적 무제한 확장, 자동 조정 가능 수동 확장 필요, 클러스터 재배치/증설 필요
비용 구조 초 단위 과금, Pay-as-you-go 고정형 인프라 과금(예약 인스턴스, 노드 수 기준 등)
SQL 지원 ANSI SQL 100% 지원 + 객체 생성/관리까지 SQL로 처리 SQL은 질의용, 인프라/운영은 별도 도구 필요
데이터 공유 Secure Data Sharing (복사 없음), Reader Account 지원 ETL 또는 파일 복사 방식만 지원
Zero-Copy Clone 복사 없이 개발/테스트 환경 생성 가능 (즉시, 무료) 별도 복제/복사 필요 (비용 및 시간 소요)
Time Travel 데이터 삭제/수정 복구 기능 (최대 90일) 수동 백업/복원 또는 지원 없음
반정형 데이터 지원 JSON, Parquet 등도 SQL로 직접 쿼리 가능 별도 파싱 또는 외부 처리 도구 필요
관리/운영 SaaS: 유지관리 불필요, 패치/업그레이드 자동 인프라/OS 관리, 튜닝, 패치 수동 필요
컴퓨트 제어 쿼리 중에도 컴퓨트 확장/축소 가능 실행 중인 쿼리에서 리소스 변경 불가
자동 튜닝/최적화 클러스터 설계, 파티션 설계 필요 없음. 자동 처리 Partitioning, 인덱스, 클러스터 튜닝 필요
스토리지 비용 압축 + 암호화 + 일별 과금 -> 매우 저렴 전통 시스템 대비 고비용
유연성 SQL만 알면 대부분 작업 수행 가능 전용 도구 또는 복잡한 설정 필요
데이터 복제/재해복구 Region 간/클라우드 간 복제 및 자동 장애 전환 지원 복제 기능 제한적 또는 수동
도입 용이성 웹에서 몇 분 만에 시작 가능 하드웨어 설치 또는 클러스터 구축 필요

 

대표적 전통 솔루션과 비교

기존 Snowflake 우위
Teradata, Orcale Exadata 자동 확장, 반정형 지원, SaaS 지원
Amazon Redshift 스토리지-컴퓨트 완전 분리, Time Travel, Semi-structured 지원
Google BigQuery 사용성과 비용 효율성 측면에서 더 단순하고 유연
Azure Synapse Zero-Copy Clone, Micro-partitioning, Cross-cloud Replication
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