KDnuggets가 분석한 CSP와 퍼블릭 클라우드 기반의 DB를 제공하는 상위 7개 클라우드 데이터베이스의 장,단점 내용입니다.각 플랫폼의 주요 기능, 장단점을 살펴보고 앱 개발 요구 사항에 가장 적합한 DB를 선택해보시기 바랍니다. 단, 실제 사용자 관점에서는 다른 의견이 있을수도 있습니다.

1. Azure SQL Database

🔑 Azure SQL 데이터베이스 핵심 사항

• 유연하고 반응성이 뛰어난 서버리스 컴퓨팅 및 하이퍼스케일 스토리지 솔루션

• 업데이트, 프로비저닝 및 백업을 자동화하는 완전 관리형 데이터베이스 엔진

• 일관된 최고 성능과 내구성을 보장하기 위해 AI 및 고가용성이 내장되어 있음

✅ 장점

• 데이터 모델 생성을 위한 사용자 친화적인 인터페이스

• 간단한 청구 시스템

• 완벽하게 관리되고 안전한 SQL 데이터베이스

• 온프레미스에서 클라우드 스토리지로의 원활한 마이그레이션

❌ 단점

• 작업 및 작업 관리자는 서로 다른 방식으로 작업합니다.

• 제한된 데이터베이스 크기

• 데이터베이스 오류에 대한 보다 효율적인 알림 및 로깅 시스템 필요

• 적절한 자동화 구현 없이 확장 및 축소에 많은 비용 발생

2. Amazon RedShift

🔑 Amazon Redshift 주요 포인트

• 컬럼 지향 데이터베이스를 사용합니다.

• 아키텍처는 대규모 병렬 처리를 기반으로 합니다.

• 성능 향상을 위한 머신 러닝이 포함되어 있습니다.

• 내결함성

✅ 장점

• 간편한 설정, 배포 및 관리

• 쉽게 배울 수 있는 상세한 문서

• S3에 저장된 데이터와의 원활한 통합

• 간소화된 ETL 설정

❌ 단점

• SQL에서 JSON 지원이 제한됨

• 배열 유형 열이 누락되어 자동으로 문자열로 변환됨

• 로깅 기능이 거의 존재하지 않음

3. Amazon DynamoDB

🔑 Amazon DynamoDB 주요 포인트

• 하루 10조 건 이상의 요청을 처리할 수 있는 기능

• ACID 트랜잭션 지원

• 다중 지역 및 다중 마스터 데이터베이스

• NoSQL 데이터베이스

✅ 장점

• 빠르고 간편한 운영

• 동적이고 지속적으로 변화하는 데이터 처리

• 색인된 데이터를 빠르게 검색할 수 있음

• 대규모 애플리케이션 작업 시에도 뛰어난 성능 발휘

❌ 단점

• 리소스를 올바르게 모니터링하지 않으면 비용이 크게 발생할 수 있음

• 다른 지역에서의 백업을 지원하지 않음

• 여러 환경을 생성해야 하는 프로젝트의 경우 비용이 많이 들 수 있음

4. Google BigQuery

🔑 구글 빅쿼리 핵심 포인트

• 최대 페타바이트까지 확장할 수 있어 확장성이 뛰어납니다.

• 빠른 처리 속도를 제공하여 실시간으로 데이터를 분석할 수 있습니다.

• 온디맨드 및 정액제 구독 모델 모두 사용 가능

✅ 장점

• 쿼리를 자동으로 최적화하여 데이터를 빠르게 검색합니다.

• 훌륭한 고객 지원

• 데이터 탐색 및 시각화 기능이 매우 유용합니다.

• 많은 수의 기본 통합 기능이 있습니다.

❌ 단점

• Excel을 사용하여 데이터베이스를 업로드하는 데 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

• AWS와 같은 다른 클라우드 인프라에 연결하기 어려울 수 있음

• 인터페이스에 익숙하지 않은 경우 사용하기 어려울 수 있음

5. MongoDB AtlasDB

🔑 몽고DB 아틀라스 주요 포인트

• 문서 중심의 데이터베이스입니다.

• 샤딩 기능으로 수평적 확장이 용이함

• MongoDB Atlas의 데이터베이스 트리거는 강력하며 특정 이벤트가 발생하면 코드를 실행할 수 있습니다.

• 시계열 데이터에 유용

✅ 장점

• 필요에 따라 서비스 규모를 쉽게 조정할 수 있습니다.

• 평가 또는 테스트 목적으로 사용할 수있는 무료 및 평가판 계획이 있으며 매우 관대합니다.

• 몽고DB 아틀라스에 업로드된 모든 데이터베이스 정보는 백업됩니다.

• 어디서나 JSON 문서에 액세스 할 수 있습니다.

❌ 단점

• MongoDB Atlas 클러스터에 저장된 모든 정보를 직접 다운로드 할 수 없습니다.

• 보다 세분화된 청구 기능 부족

• 교차 테이블 조인 없음

6. Snowflake Data Cloud

🔑 스노우플레이크 데이타클라우드 키 포인트

• 쿼리 및 테이블 최적화 제공

• 안전한 데이터 공유 및 제로 카피 복제 기능 제공

• 스노우플레이크는 반정형 데이터 지원

✅ 장점

• Snowflake는 AWS, Azure, GCP 등 다양한 클라우드 플랫폼에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

• 정형 및 비정형을 포함한 다양한 형식의 데이터 저장 가능

• 컴퓨터는 동적이기 때문에 비용과 성능에 따라 컴퓨터를 선택할 수 있습니다.

• 다양한 웨어하우스를 관리하기에 좋습니다.

❌ 단점

• 데이터 시각화는 개선이 필요할 수 있음

• 문서가 이해하기 어려울 수 있음

• Snowflake에는 CI/CD 통합 기능이 없음

7. Databricks SQL

🔑 데이터브릭스 SQL 핵심 사항

• 중앙 집중식 거버넌스

• 개방적이고 안정적인 데이터 레이크 기반

• 에코시스템과의 원활한 통합

• 최신 분석

• 손쉬운 데이터 수집, 변환, 오케스트레이션

✅ 장점

• 데이터 과학 팀과 데이터 엔지니어링 팀 간의 협업 강화

• 고도로 최적화된 Spark 작업 실행 엔진

• 시각화 대시보드 구축을 위해 최근 추가된 분석 기능

• 관리형 MLflow 서비스와의 기본 통합

• 데이터 사이언스 코드는 SQL, R, Python, Pyspark 또는 Scala로 작성 가능

❌ 단점

• MLflow 작업을 원격으로 실행하는 것은 복잡하며 단순화가 필요합니다.

• 실행 가능한 모든 코드는 노트북에 보관해야 하므로 프로덕션에 적합하지 않음

• 세션이 때때로 자동으로 재설정됨

• Git 연결이 불안정할 수 있음