AWS·GCP·애저 중 어디에 스노우플레이크를 써야 할까?

스노우플레이크를 도입하려는 기업들이 가장 먼저 마주하는 질문은 기술적인 부분이 아닌 "어느 클라우드에서 운영할 것인가"입니다. 스노우플레이크는 자체 데이터센터 없이 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 중 하나의 퍼블릭 클라우드 위에서만 구동됩니다.

 

"어차피 다 비슷하지 않을까?"라고 생각할 수 있지만, 실제로는 비용, 속도, 연계 서비스, 보안 요건 등 고려해야 할 요소가 많습니다. 이 글에서는 기술적 설명보다는 기업의 관점, 실제 활용 사례, 그리고 합리적인 선택 기준에 초점을 맞춰 알기 쉽게 설명하겠습니다.

AWS·GCP·애저 중 어디에 스노우플레이크를 써야 할까?

스노우플레이크는 왜 클라우드 위에서만 동작할까?

스노우플레이크는 처음부터 하드웨어를 직접 운영하지 않고 클라우드 위에 구축되는 구조로 설계되었습니다. 이는 단순한 비용 절감이 아닌 글로벌 확장성과 고객 유연성 확보를 위한 전략적 선택이었습니다. 여러 클라우드 환경(AWS·GCP·애저)을 지원하는 이유는 다양한 산업과 지역의 고객들이 이미 특정 클라우드 인프라를 사용하고 있기 때문입니다.

 

예를 들어 어떤 기업은 GCP에서 머신러닝 모델을 학습시키고 있고, 다른 조직은 오랜 기간 Microsoft 제품군과 연동해왔을 수 있습니다. 스노우플레이크는 이처럼 다양한 고객 환경에 자연스럽게 통합되기 위해 멀티클라우드 전략을 채택했으며, 이를 통해 데이터를 이동하지 않고도 분석 환경을 분산 구성할 수 있는 유연성을 제공합니다.

 

이런 접근 방식은 데이터 중력(Data Gravity)이라는 개념과도 연결됩니다. 데이터는 이미 특정 클라우드에 저장되어 있는 경우가 많은데, 이를 다른 곳으로 옮기는 것은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 스노우플레이크는 데이터가 있는 곳으로 분석 플랫폼을 가져가는 전략을 통해 이 문제를 해결합니다.

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AWS·GCP·애저에서 스노우플레이크 기술적 차이점은 무엇인가?

"AWS·GCP·애저 중 어디에 스노우플레이크를 써야 할까? 기술적으로 뭐가 다른가요?"라는 질문에 대한 답은 의외로 간단합니다: 기본 기능은 거의 동일합니다. 스노우플레이크는 어느 클라우드에서 실행되든 동일한 사용자 인터페이스, SQL 문법, 워크플로우를 제공합니다. 하지만 세부적으로 들어가면 몇 가지 차이가 있습니다:

AWS의 스노우플레이크

• 가장 오래되고 성숙한 환경으로, 대부분의 신기능이 AWS에 먼저 배포됩니다.
• 전 세계적으로 가장 많은 리전(지역)을 보유하고 있어 글로벌 비즈니스에 유리합니다.
• S3, Lambda, SageMaker 등 AWS 서비스와의 통합이 원활합니다.
• 대규모 엔터프라이즈 워크로드에 최적화된 환경을 갖추고 있습니다.

애저의 스노우플레이크

• 마이크로소프트 생태계(Power BI, Azure Data Factory, Active Directory 등)와의 통합이 뛰어납니다.
• 금융, 의료, 공공 부문 등 규제가 엄격한 산업에서 요구하는 컴플라이언스 인증을 다수 보유하고 있습니다.
• Microsoft 제품군을 사용하는 기업에게는 라이선스 및 계약 관리가 단순해질 수 있습니다.
• 특히 유럽과 아시아 태평양 지역에서 Azure의 입지가 강화되고 있습니다.

GCP의 스노우플레이크

• BigQuery, Vertex AI, Looker 등 Google의 데이터 분석 및 AI 도구와의 연동이 원활합니다.
• 데이터 과학 및 머신러닝 워크로드에 최적화된 환경을 제공합니다.
• 일부 리전에서는 가격 경쟁력이 있을 수 있습니다.
• 오픈소스 생태계와의 연동성이 뛰어납니다.

기능은 같더라도 '실제 운용 환경'에서의 체감은 다를 수 있기 때문에, 단순 기능보다는 연계 도구와 조직 내부의 기존 시스템을 함께 고려하는 것이 중요합니다.

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AWS·GCP·애저에서 스노우플레이크, 기업별 선택 기준

기업이 어느 클라우드에 스노우플레이크를 배포할지 결정할 때는 다음과 같은 기준을 종합적으로 고려해야 합니다:

 

기존 클라우드 투자: 가장 중요한 요소는 이미 어떤 클라우드에 투자했는지입니다. 조직이 특정 클라우드 서비스에 익숙하고 전문성을 보유하고 있다면, 동일한 환경에 스노우플레이크를 배포하는 것이 학습 곡선을 줄이고 기존 리소스를 활용할 수 있는 방법입니다.

 

데이터 위치와 전송 비용: 데이터가 이미 특정 클라우드에 저장되어 있다면, 데이터 이동 비용과 지연 시간을 최소화하기 위해 같은 클라우드에 스노우플레이크를 배포하는 것이 합리적입니다. 특히 페타바이트 규모의 데이터를 다루는 경우 이 요소는 매우 중요합니다.

연계 서비스 및 도구: AWS를 기반으로 하는 기업이라면 S3, Lambda, Redshift 등과의 연동성을 고려해 스노우플레이크를 AWS에 배포하는 것이 자연스럽습니다. 글로벌 서비스를 제공하는 기업에게는 AWS의 광범위한 리전 가용성이 장점이 됩니다. Azure 중심 조직, 특히 금융, 공공기관, 제조사처럼 Microsoft Office, Teams, Power BI 등과 연동된 환경이라면 Azure가 더 적합할 수 있습니다. Active Directory 기반의 인증 체계를 그대로 Snowflake에 적용할 수 있다는 장점이 있습니다. GCP를 활용하는 조직, 특히 데이터 과학, 인공지능, 실시간 로그 분석을 중심으로 업무를 구성하는 팀이라면 GCP 기반의 Snowflake가 적합합니다. Vertex AI나 BigQuery와의 연동성을 활용할 수 있습니다.

 

규제 및 비용 고려사항: 금융, 의료, 공공 부문 등 규제가 엄격한 산업에서는 특정 클라우드가 요구되는 인증을 보유하고 있는지 확인해야 합니다. 또한 각 클라우드 제공업체의 데이터 전송 비용, 스토리지 비용, 컴퓨팅 비용 등을 종합적으로 비교하는 것이 중요합니다. 특히 대규모 기업의 경우 기존 클라우드 계약을 통한 할인이 있을 수 있으므로, 이를 고려해야 합니다.

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스노우플레이크 멀티클라우드 전략

스노우플레이크 중요한 특징 중 하나는 멀티클라우드 지원입니다. 하나의 클라우드에만 국한되지 않고 여러 클라우드에 걸쳐 데이터를 공유하고 분석할 수 있는 이 능력은 다양한 상황에서 유용하게 활용됩니다. 멀티클라우드 전략은 특정 클라우드 제공업체에 과도하게 의존하는 위험을 줄일 수 있습니다. 한 벤더에 종속되는 것을 피하기 위해 의도적으로 여러 클라우드를 사용하는 기업에게 스노우플레이크는 그 방안이 될 수 있습니다.

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'AWS·GCP·애저 중 어디에 스노우플레이크를 써야 할까?'라는 질문에 대한 정답은 "기능은 비슷하지만 조직에 따라 최적의 선택은 다르다"입니다.  스노우플레이크는 세 클라우드 모두에서 거의 동일한 기능과 사용자 경험을 제공하지만, 선택은 기술보다는 전략과 환경에 따라 달라집니다. 따라서 클라우드 자체의 장단점을 비교하기보다는:

• 기존에 사용하는 BI 도구는 무엇인지
• 내부 보안 정책은 어느 클라우드에 최적화되어 있는지
• 데이터는 어느 리전에 저장되어야 하는지
• 특정 클라우드와의 계약 조건은 어떠한지
• 조직의 클라우드 전문성은 어디에 집중되어 있는지

이런 요소들을 먼저 점검한 후 선택하는 것이 바람직합니다. 또한 스노우플레이크는 멀티 클라우드 간 데이터 이동도 지원하므로, 하나만 고집할 필요 없이 필요에 따라 유연하게 선택할 수도 있습니다. 결국 중요한 것은 조직의 데이터 전략과 스노우플레이크가 얼마나 자연스럽게 맞물릴 수 있는가입니다.

 

데이터 기반 의사결정이 중요해지는 현대 비즈니스 환경에서 스노우플레이크와 같은 클라우드 데이터 플랫폼의 선택은 단순한 기술적 결정이 아닌 전략적 결정입니다. 조직의 특성과 요구사항을 면밀히 분석하고, 장기적인 데이터 전략을 고려하여 최적의 클라우드 환경을 선택하는 것이 성공적인 스노우플레이크 도입의 첫걸음이 될 것입니다.