Redshift vs BigQuery vs Snowflake

세 플랫폼은 모두 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 기능을 제공하지만, 아키텍처, 과금 방식, 성능,편의성 등 각각 고유한 차이를 가지고 있습니다.

세 가지 DWH 솔루션을 다양한 측면에서 비교해보도록 하겠습니다.

 

아키텍처

Redshift

• Amazon이 제공하는 클러스터 기반의 데이터 웨어하우스로, 노드 유형과 개수를 직접 선택해야하며, 클러스터 확장이나 축소는 수동 작업이 필요합니다. RA3 인스턴스를 사용하면 저장소와 컴퓨팅을 어느 정보 분리할 수 있지만, 근복적으로는 클러스터 중심의 아키텍처입니다.

BigQuery

• GCP(Google Cloud Platform)에서 제공하는 완전한 Serverless 아키텍처 기반의 DWH입니다. 클러스터나 인프라에 대해 고민할 필요 없이, 사용자는 쿼리만 작성하면 GCP가 자동으로 지원을 확장해줍니다. 이러한 구조 덕분에 데이터 엔지니어가 인프라를 직접 관리하지 않아도 됩니다.

Snowflake

• 스토리지와 컴퓨트를 완전히 분리한 구조로 설계된 DWH로, 각 작업에 대해 별도의 Virtual Warehouse를 생성할 수 있어 동시 작업 처리에 매우 유리합니다. 예를 들어 BI 대시보드와 배치 작업이 동시에 실행되어도 서로 영향을 주지 않습니다. 또한 멀티 클라우드(AWS, GCP, Azure) 환경을 모두 지원합니다.

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비용 구조

Redshift

• 클러스터 단위로 요금이 부과되며, 항상 작동하고 있는 클러스터에 대해 시간 단위로 과금됩니다. 장기적으로 운영할 경우 예약 인스턴스를 활용하면 할인 혜택을 받을 수 있습니다. 단점은 비활성 시간에도 비용이 발샐할 수 있다는 점입니다.

BigQuery

• 대표적인 사용량 기반 과금 모델입니다. 기본적으로 쿼리 스캔 데이터 양(GB)에 따라 요금이 부과됩니다. 스캔하는 데이터 양이 많이질수록 비용이 증가하므로 쿼리 최적화가 매우 중요합니다. 최근에는 Flat-rate 요금제도 제공하여 일정 금액 내에서 무제한 사용도 가능합니다.

Snowflake

• VIrtual Warehouse 사용 시간에 따라 초 단위로 과금되며, 사용 하지 않을 때는 자동으로 suspend 상태가 되어 비용이 발생하지 않습니다. 사용량 기반 과금 구조이지만, 컴퓨트와 스토리지를 따로 계산하기 때문에 상황에 따라 매우 효율적인 비용 구조를 가질 수 있습니다.

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성능 및 확장성

Redshift

• 클러스터 기반 구조로 인해 성능은 하드웨어 스펙과 직결됩니다. 분석 쿼리의 성능 향상을 위해 Sort Key, Distribution Key 등 튜닝 요소가 많으며, 데이터 양이 늘어날 경우 클러스터 재설정이 필요할 수 있습니다.

BigQuery

• 내부적으로 Dremel이라는 기술을 기반으로 쿼리를 분산 처리합니다. 자동으로 리소스를 확장해주기 때문에 대량 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있습니다. 다만, 사용자가 전체 테이블을 자주 스캔할 경우 비용이 급격히 증가할 수 있어 컬럼 선택과 필터 조건 작성이 중요합니다.

Snowflake

• 독립적인 Virtual Warehouse 구조 덕분에 동시 사용자 처리와 워크로드 분리에 매우 유리합니다. 쿼리가 많아지면 자동으로 멀티 클러스터로 확장하여 성능 저하 없이 처리합니다. 또한 결과 캐싱 기능이 매우 뛰어나 동일한 쿼리에 대해서는 재사용이 가능해 쿼리 속도가 향상됩니다.

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사용성과 통합

Redshift

• AWS 생태계와 밀접하게 통합되어 있어, S3, Glue, Lambda, QuickSight 등과 쉽게 연동할 수 있습니다. SQL은 PostgreSQL을 기반으로 하며, 대부분의 BI 툴과도 연결이 가능합니다.

BigQuery

• GCP 서비스와의 연동이 매우 뛰어납니다. 특히 GA4, Firebase, Google Ads 등 마케팅 도구들과의 통합이 강점이며, SQL UI, API, Python SDK 등 다양한 접근 방식을 제공합니다.

Snowflake

• 클라우드 중립적인 플랫폼으로서 AWS, Azure, GCP 어디서나 사용 가능하며, BI 도구(Tableau, Looker, Power BI)와도 쉽게 연동됩니다. 다양한 데이터 소스와 파트너 생태계가 잘 갖춰져 있어 데이터 셰어링, 마켓플레이스 기능도 제공합니다.

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보안 및 거버넌스

Redshift

• IAM과 VPC, KMS를 활용한 강력한 보안 설정이 가능하며, CloudTrail을 통해 감사 로그를 추적할 수 있습니다.

BigQuery

• GCP의 IAM 및 데이터 분리 기능을 활용하며, StackDriver 로그를 통한 모니터링과 알림 설정도 가능하여 운영 안정성이 높습니다.

Snowflake

• Role 기반 접근 제어, Row-level Security, Dynamic Data Masking 등의 기능을 제공하며, 사용 이력 추적 기능도 내장되어 있어 보안 및 컴플라이언스 대응이 용이합니다.

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쿼리 비교

단순 쿼리비교

Redshift

SELECT category, COUNT(*)
FROM sales
GROUP BY category;

 

BigQuery

SELECT category, COUNT(1)
FROM `project.dataset.sales`
GROUP BY category;

 

Snowflake

SELECT category, COUNT(*)
FROM sales
GROUP BY category;

모두 유사한 SQL 문법을 제공하지만, BigQuery는 테이블 명시 방식이 다르고 쿼리 단위 요금이 부과됨에 따라 SELECT 컬럼 구성이 민감합니다.

 

윈도우 함수 사용 예시

SELECT customer_id, order_data,
        SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS running_total
FROM orders;

Redshift, BigQuery, Snowflake 모두 윈도우 함수 지원이 매우 잘 되어 있어 복잡한 집계 쿼리 작성이 용이합니다.

 

JSON / 반정형 데이터 처리

Redshift

SELECT json_extract_path_text(event_data, 'user_id') AS user_id
FROM events;

BIgQuery

SELECT JSON_VALUE(event_data, '$.user_id') AS user_id
FROM `project.dataset.events`;

Snowflake

SELECT event_data:user_id::string AS user_id
FROM events;

Snowflake는 semi-structured 데이터를 native하게 처리하며, JSON, XML, Avro 등에 강력한 파싱 기능과 indexing 제공

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데이터 적재 및 ETL 흐름 비교

Redshift

• ETL 도구: AWS Glue, Data Pipeline, Lambda
• 데이터 적재 방식: S3 → COPY 명령을 통한 적재
• Tip: 압축된 Parquet/CSV 사용 시 성능 극대화

BigQuery

• ETL 도구: Cloud Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow), Dataform
• 데이터 적재 방식: GCS 업로드, Streaming Insert API, BigQuery Transfer Service
• Tip: streaming insert 시 row 크기, API 제한에 유의

Snowflake

• ETL 도구: Snowpipe (자동 적재), Streams + Tasks (변화 감지 및 트리거), dbt
• 데이터 적재 방식: 외부 Stage → COPY INTO
• Tip: Snowpipe로 실시간 ingestion 자동화 가능, dbt와 연계하면 관리 편리

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어떤 상황에 어떤 플랫폼이 적합할까?

상황	추천 플랫폼	이유
AWS 기반 인프라	Redshift	연동성과 운영 편의성
마케팅/GA 중심 데이터 분석	BigQuery	GCP 연동 및 서버리스 구조
멀티 클라우드 환경	Snowflake	중립적 구조와 동시성 처리
비용 정밀 제어 필요	Snowflake / BigQuery	사용량 기반 요금제
DWH 운용 경험 부족	BigQuery / Snowflake	관리 부담 없음, 완전 관리형

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총 정리

• 세 플랫폼은 모두 강력한 데이터 웨어하우스 기능을 제공하지만,
  사용하는 환경과 요구사항에 따라 선택지는 달라집니다.

항목	Redshift	BigQuery	Snowflake
아키텍처	클러스터 기반	서버리스	컴퓨트-스토리지 분리
과금 방식	시간 기반	쿼리 단위	초 단위 사용 요금
확장성	제한적 (수동)	자동 확장	자동 + 멀티 클러스터
통합성	AWS 중심	GCP 중심	클라우드 중립
사용 편의성	중간	매우 쉬움	쉬움
대표 사용 사례	AWS 기반 기업	마케팅 분석	글로벌 SaaS/협업 환경

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.