클라우드 AI 플랫폼에서의 Snowflake와 Databricks 경쟁 분석

1. 요약

• 이번 리포트는 클라우드 AI 플랫폼에서 Snowflake와 Databricks가 어떻게 경쟁하고 있는지를 분석합니다. Snowflake는 데이터 웨어하우스에서 데이터 클라우드로 진화하며 다양한 파트너십과 인수 합병을 통해 AI와 데이터 분석 능력을 강화해왔습니다. 주요 파트너로는 Nvidia와 Microsoft, Weights & Biases가 있으며, 최근에 Streamlit과 Neeva를 인수했습니다. Databricks는 Lakehouse 플랫폼을 중심으로 AI와 데이터를 통합하여 제공하며, 최근에는 MosaicML을 인수하고 LakehouseIQ와 LakehouseAI를 발표하여 AI 기술력을 향상시켰습니다. 주요 파트너로는 AWS, Google Cloud, Microsoft 등이 있습니다. 두 회사의 주요 기술과 전략, 파트너십을 비교하며 현재 AI 시장에서의 경쟁 구도를 파악할 수 있습니다.

2. Snowflake의 기술 진화와 AI 전략

• 2-1. 데이터 웨어하우스에서 데이터 클라우드로의 진화

• Snowflake는 2012년에 설립되었으며, 원래는 클라우드 데이터 웨어하우스로 시작하였습니다. 현재는 데이터 클라우드로 진화하여 고객이 데이터를 접근, 구축, 협업 및 수익화할 수 있는 단일 플랫폼으로 발전했습니다. Snowflake의 아키텍처는 완전히 클라우드 기반이며 컴퓨팅과 스토리지의 분리를 통해 거의 무제한의 확장성을 제공합니다. 이러한 진화 덕분에 Snowflake는 현재 약 6,000명의 고객과 함께 $550억 달러의 시장 가치를 가진 공기업으로 성장했습니다.

• 2-2. 인수 합병: Neeva와 Streamlit

• Snowflake는 지난 몇 년간 여러 인수 합병을 통해 AI와 머신러닝 기술을 강화해왔습니다. 2022년 3월에는 Data-intensive 앱 개발을 가능하게 하는 Streamlit를 $8억에 인수하였고, 최근에는 데이터 검색과 상호작용을 더욱 상승시키기 위해 Neeva를 인수했습니다. 이러한 인수는 고객이 더 효율적으로 데이터를 분석하고 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 도와주기 위한 것입니다.

• 2-3. 주요 파트너십: Nvidia, Microsoft, Weights & Biases

• Snowflake는 다양한 전략적 파트너십을 체결하여 AI 기술을 더욱 강화하고 있습니다. Nvidia와의 파트너십을 통해 NeMo 엔터프라이즈 개발 프레임워크를 Snowflake 데이터 클라우드에 탑재하여 고객이 LLM과 AI 구동 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 또한 Microsoft와의 파트너십을 통해 Azure의 OpenAI와 AI/ML 서비스를 통합하여 더욱 많은 고객과 워크로드를 데이터 클라우드로 유도할 수 있습니다. Weights & Biases와의 파트너십을 통해 Snowflake의 컨테이너 서비스를 활용하여 ML 모델과 LLM 구동 애플리케이션의 개발을 가속화할 수 있습니다.

• 2-4. Snowflake Cortex AI와 Polaris Catalog 소개

• Snowflake는 최근 Nvidia의 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 채택하여 NeMo Retriever 마이크로서비스를 Snowflake Cortex AI에 통합하였습니다. 이를 통해 기업은 다양한 비즈니스 데이터에 맞춤형 모델을 연결하고 높은 정확도의 응답을 제공할 수 있습니다. 또한, Snowflake는 오픈 카탈로그 구현체인 Polaris Catalog를 출시하여 Apache Iceberg와 호환성을 보장합니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 더 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다.

3. Databricks의 기술 발전과 AI 전략

• 3-1. Lakehouse 플랫폼과 LakehouseIQ, LakehouseAI 소개

• Databricks는 UC 버클리의 AMP Lab 연구원들에 의해 2013년에 설립되었으며, Apache Spark라는 대규모 데이터 처리 오픈 소스 통합 분석 엔진을 통해 산업에 출범했습니다. Databricks는 이후 데이터를 통합하고 분석과 AI를 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있는 'Lakehouse' 플랫폼으로 진화했습니다. Lakehouse 플랫폼은 데이터 통합, 저장, 처리, 관리, 공유, 분석과 AI를 아우르는 단일 플랫폼을 제공합니다. 최근 Databricks는 LLM 기반의 자연어 인터페이스인 LakehouseIQ와 데이터 준비, ML 모델 학습 및 배포 기능을 강화하는 LakehouseAI를 발표했습니다.

• 3-2. 인수 합병: MosaicML 인수

• Databricks는 2024년 Data+AI Summit를 앞두고 MosaicML을 13억 달러에 인수했습니다. MosaicML은 새로운 GenAI 모델 구축을 위해 '기계'로 포지셔닝되었습니다. 이를 통해 Databricks는 AI와 ML의 통합을 더욱 강화하고, 고객들이 효율적으로 GenAI 솔루션을 개발할 수 있게 지원합니다.

• 3-3. 주요 파트너십: AWS, Google Cloud, Microsoft 등

• Databricks는 전 세계적으로 3,800개 이상의 파트너를 보유하고 있으며, 주요 파트너로는 AWS, Google Cloud, Microsoft가 있습니다. AWS와의 협력으로 Databricks는 연방 위험 및 인가 관리 프로그램(FedRamp) Agency Authority to Operate 승인을 획득했으며, AWS Graviton 인스턴스를 지원합니다. Google Cloud와는 빅쿼리(Delta Lake)의 네이티브 지원을 통해 데이터 준비, 학습, 튜닝, 추론 등 AI 및 ML 워크로드를 개선하고 있습니다. Microsoft와는 Azure Databricks 완전 관리 퍼스트 파티 서비스로 협력하고 있으며, Azure Databricks의 기밀 VM 지원을 포함한 컴퓨팅 기능을 확장하고 있습니다.

• 3-4. Databricks Data+AI Summit 2024 주요 발표

• Databricks는 2024년 Data+AI Summit에서 다양한 발표를 통해 그들의 기술력을 과시했습니다. 주요 발표에는 Mosaic AI 통합 도구 제품군 업그레이드와 Unity Catalog 오픈 소싱이 포함되었습니다. Unity Catalog는 클라우드, 데이터 형식 및 데이터 플랫폼을 아우르는 데이터 및 AI 관리 기능을 제공합니다. 주요 파트너로서 AWS, Google Cloud, Microsoft, Cube, Posit 등이 참여했습니다.

4. Snowflake와 Databricks의 AI 경쟁

• 4-1. 양사의 AI 전략 비교

• Snowflake와 Databricks는 모두 AI 플랫폼 경쟁에 본격적으로 참여했습니다. Snowflake는 클라우드 데이터 웨어하우스에서 데이터 클라우드로 진화해 AI 및 ML 기술을 강화하고 있습니다. 주요 발표 내용으로는 Snowpark, Streamlit, Neeva 등의 인수가 있습니다. Snowpark는 데이터 과학자들이 선호하는 프로그래밍 언어를 사용해 ML 워크로드를 개발, 배포, 오케스트레이션할 수 있도록 합니다. Streamlit은 2022년 3월에 8억 달러에 인수한 데이터 기반 애플리케이션 빌더로, 몇 줄의 코드만으로 데이터 집중형 앱을 개발할 수 있게 합니다. Neeva는 비즈니스 데이터와의 상호작용 및 검색을 가속화하는 데 중점을 둔 인수입니다. 반면 Databricks는 학계와 오픈소스 커뮤니티에 깊이 뿌리를 둔 기업으로, Apache Spark를 상용화하여 데이터와 AI를 통합하는 Lakehouse 플랫폼을 발전시켰습니다. 주요 발표 내용으로는 MosaicML의 13억 달러 인수, Dolly라는 오픈소스 LLM 발표 등이 있습니다. Databricks는 데이터, 분석, AI를 하나로 통합해 고객들이 자사의 AI 솔루션을 더 효율적으로 개발할 수 있도록 합니다.

• 4-2. Generative AI 및 LLM 활용

• Generative AI 전략에서 Snowflake와 Databricks 양사는 각자의 강점을 내세우고 있습니다. Snowflake는 NVIDIA와의 파트너십을 통해 NeMo 프레임워크를 데이터 클라우드에 통합했으며, Snowpark Container Services를 통해 전체 스택 애플리케이션 및 LLM을 호스팅할 수 있는 기능을 제공했습니다. 이를 통해 고객들이 LLM과 AI 기반 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있도록 지원하고 있습니다. Databricks는 LakehouseIQ와 LakehouseAI를 출시하여 LLM을 사용해 자연어 검색과 쿼리, 데이터 검색 기능을 제공하고 있습니다. 또한 다양한 ML 및 LLMOps 기능과 함께 MosaicML 인수를 통해 Generative AI를 구축하는 데 필요한 도구와 인프라를 확장했습니다. 이러한 기능들은 고객들이 자체적인 AI 모델을 보다 빠르고 저렴한 비용으로 개발하고 배포할 수 있도록 돕습니다.

• 4-3. 기술 및 전략적 파트너십 비교

• Snowflake는 NVIDIA, Microsoft, Weights & Biases 등과의 전략적 파트너십을 통해 AI 역량을 확장하고 있습니다. NVIDIA와의 파트너십을 통해 NeMo 프레임워크를 Snowflake 데이터 클라우드에 통합했으며, Microsoft와의 확장된 파트너십을 통해 Azure AI/ML 서비스와의 새로운 제품 통합을 추진하고 있습니다. Weights & Biases와의 협업을 통해 Snowflake 데이터 클라우드 내에서 ML 모델과 LLM을 쉽게 개발하고 활용할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. Databricks는 Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft 등과의 파트너십을 통해 AI 및 데이터 분석 기능을 강화하고 있습니다. AWS와의 협업을 통해 오픈 데이터 호수와 Delta Lake UniForm을 제공하였으며, Google Cloud와의 협력을 통해 BigQuery와 Delta Lake 간의 데이터 통합을 가능하게 했습니다. 또한 Microsoft와의 파트너십을 통해 Azure Databricks를 활용한 기밀 컴퓨팅 기능을 제공하고 있습니다.

5. 결론

• 본 리포트를 통해 Snowflake와 Databricks의 AI 및 데이터 분석 시장에서의 경쟁 양상을 분석하였습니다. Snowflake는 데이터 웨어하우스에서 시작하여 데이터 클라우드로 진화하면서 클라우드 기반 AI 기술을 강화하였습니다. Nvidia와의 파트너십을 통해 NeMo 프레임워크를 적용하고, 다양한 인수 합병을 통해 AI 생태계를 확장했습니다. 반면, Databricks는 Lakehouse 플랫폼을 개발하며 데이터를 통합하는 혁신적인 접근을 취하며, MosaicML 인수와 LakehouseAI, LakehouseIQ 도입을 통해 AI 솔루션 통합을 강화했습니다. 두 회사는 모두 각자의 강점을 활용하여 AI와 데이터 분석 도메인에서 기술적 우위를 확보하고 있으며, 이러한 경쟁은 기업들에게 더욱 다양한 옵션과 향상된 기술 솔루션을 제공할 것으로 예상됩니다. 향후 더 발전된 AI 기술과 데이터 분석 방법론을 도입하여 기업의 효율성과 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 보입니다. 추가적으로, Snowflake와 Databricks의 협업과 경쟁이 어떻게 진화할지 지켜보는 것이 중요하며, 이는 미래 데이터 및 AI 기술의 방향성을 예측하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

6. 용어집

• 6-1. Snowflake [회사]

• Snowflake는 데이터 웨어하우스 솔루션에서 시작하여 현재는 클라우드 기반의 데이터 플랫폼을 제공하는 회사입니다. AI 및 머신러닝 솔루션을 통합함으로써 데이터 처리와 분석 능력을 강화하고 있습니다.

• 6-2. Databricks [회사]

• Databricks는 Lakehouse 플랫폼을 개발하여 데이터와 AI를 통합하는 솔루션을 제공하는 회사입니다. 연구 기반의 시작으로 높은 기술력을 보유하고 있으며, 다양한 파트너십을 통해 생태계를 확장하고 있습니다.

• 6-3. Nvidia [회사]

• Nvidia는 그래픽 처리 장치(GPU)와 AI 기술 분야에서 선도적인 기업으로, Snowflake와 파트너십을 통해 데이터 분석 및 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.

• 6-4. MosaicML [기술]

• Databricks가 인수한 업체로, AI 모델 학습 및 최적화 기술을 제공합니다. 이 인수로 Databricks는 AI 통합 솔루션을 더욱 강화할 수 있게 되었습니다.

7. 출처 문서

• Snowflake vs. Databricks: Two Cloud Giants Battling in the AI Domainhttps://www.madrona.com/snowflake-vs-databricks-generative-ai/
• Snowflake (SNOW) Partners NVIDIA to Extend AI Footprinthttps://finance.yahoo.com/news/snowflake-snow-partners-nvidia-extend-155400191.html
• Databricks Data+AI Summit 2024: The Standout Vendorshttps://www.crn.com/news/cloud/2024/databricks-data-ai-summit-2024-the-standout-vendors