Databricks vs BigQuery
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brickster.ai 작성 · 기능 데이터 검증 2026년 9월 2일 · 실시간 지표 갱신 2026년 9월 5일
간단한 결론
데이터 엔지니어링, 머신러닝, 또는 AI 에이전트가 무게중심이고 여러 클라우드에 걸쳐 직접 통제하는 하나의 개방형 플랫폼을 원한다면 Databricks를 선택하세요. 운영이 거의 필요 없는 serverless SQL 우선 웨어하우스를 원하고 Pub/Sub, Looker, Sheets 곁의 Google Cloud 안에 자리하기를 원한다면 BigQuery를 선택하세요. 2026년 4월부터 둘은 Iceberg를 통해 상호 운용되므로, Google Cloud에서는 분할이 실질적인 선택지입니다.
Databricks는 Data Intelligence Platform입니다. Spark와 Photon 컴퓨트가 여러분 자신의 클라우드 계정에서 개방형 테이블 포맷(Delta Lake는 네이티브, 관리형 Apache Iceberg는 읽기와 쓰기가 GA) 위에 실행되고, Unity Catalog가 데이터와 AI 자산을 거버넌스합니다. AWS, Azure, Google Cloud에서 동일한 방식으로 동작하며, Google Cloud에서는 classic 컴퓨트가 여러분의 프로젝트 안 Google Compute Engine에서 기동되고 청구는 Google Cloud Marketplace를 통해 흐릅니다.
BigQuery는 Google의 serverless 데이터 웨어하우스이며, 2026년에는 lakehouse가 되려 하고 있습니다. 여러분이 GoogleSQL을 작성하면 Google이 실행합니다. 클러스터도 런타임도 없고, 용량은 스캔한 TiB당 또는 슬롯-시간당으로 지불합니다. 그 주위에는 Apache Iceberg managed tables(옛 BigLake tables for Apache Iceberg), Knowledge Catalog(옛 Dataplex Universal Catalog), 콘솔의 무료 Gemini 지원, 그리고 SQL 안의 머신러닝이 자리합니다. 이제 두 플랫폼은 중간에서 만납니다. BigQuery는 Unity Catalog 테이블을 읽을 수 있고 Databricks는 BigQuery를 쿼리할 수 있으며 둘 다 개방형 인터페이스를 거치므로, 선택은 어느 벤더가 완승하느냐보다 각 워크로드를 어디서 실행하는 것이 가장 좋으냐의 문제로 점점 옮겨가고 있습니다.
다음의 경우 Databricks 선택
- 데이터 엔지니어링이 무겁거나 코드 우선(code-first)이거나 진짜로 스트리밍인 경우. Lakeflow 수집과 선언적 파이프라인, Auto Loader, 그리고 1초 미만 지연의 Structured Streaming은 SQL에 서비스를 조합하는 방식보다 더 멀리 나아가며, BigQuery 자체의 continuous queries는 Enterprise 에디션과 전용 예약을 요구하고 상태 저장 연산은 여전히 프리뷰로 남겨 둡니다.
- 머신러닝과 AI 에이전트가 중심인 경우. Databricks는 Model Serving, AI Search, Unity AI Gateway, 그리고 관리형 MCP 서버를 갖춘 Agent Framework(퍼블릭 프리뷰)를 아우르며, 그 곁에 MLflow, feature store, AutoML, GPU 컴퓨트가 있습니다. BigQuery ML은 정해진 목록의 모델 유형을 SQL에서 학습시키고, 딥러닝은 별도의 가격 체계를 지닌 또 하나의 제품인 Gemini Enterprise Agent Platform(옛 Vertex AI)에 넘깁니다.
- 멀티클라우드나 이식성이 중요한 경우. BigQuery는 Google Cloud 전용이고, Databricks는 동일한 플랫폼과 카탈로그, 파이프라인을 3대 주요 클라우드 모두에서 실행합니다.
- 테이블, 파일, 모델, 에이전트에 하나의 거버넌스 모델을 원하는 경우. Unity Catalog는 ABAC, 계보, 그리고 오픈소스 코어와 함께 이들을 아우르지만, BigQuery는 그 일을 IAM, policy tag, Knowledge Catalog로 나눕니다.
- Spark가 팀의 언어인 경우. BigQuery의 엔진은 SQL이고 그 Spark 이야기는 별도의 serverless Spark 세션을 거치지만, Databricks는 처음부터 끝까지 Spark 네이티브입니다.
다음의 경우 BigQuery 선택
- 무엇보다 운영이 없는 SQL을 원하는 경우. 클러스터도, 크기를 정할 웨어하우스도, 런타임 버전도 없습니다. BigQuery의 serverless 모델은 우리가 비교하는 플랫폼 가운데 운영 부담이 가장 낮은 웨어하우스이며, 샌드박스 티어는 신용카드 없이도 동작합니다.
- 여러분의 스택이 Google인 경우. Pub/Sub는 파이프라인 없이 BigQuery로 네이티브 스트리밍하고, Looker와 Connected Sheets는 직접 쿼리하며, Gemini in BigQuery의 핵심 지원 기능(SQL과 Python 생성, data canvas, data insights)은 모든 컴퓨트 옵션에서 무료입니다.
- 진입 비용과 단순함. 온디맨드로 스캔한 TiB당 $6.25이고 월 첫 1 TiB는 무료이며, 스토리지 10 GiB가 무료이고, 손대지 않은 테이블에는 자동 50% 장기 스토리지 할인이 적용되며, 배치 로드와 내보내기는 무료입니다.
- SQL만으로 도착하는 데이터를 분석하는 경우. Pub/Sub 구독이 테이블로 곧장 기록하고, Storage Write API는 월 첫 2 TiB 무료로 정확히 한 번(exactly-once) 스트리밍을 제공하며, Enterprise 에디션이라면 continuous queries가 상시 가동 SQL을 실행합니다.
- 여러분의 ML 요구가 SQL 안에 들어맞는 경우. BigQuery ML은 데이터가 이미 있는 자리에서 회귀, 분류, 클러스터링, PCA, 그리고 ARIMA_PLUS 예측을 학습시키고(행렬 분해에는 Enterprise 예약이 필요합니다), 임베딩 워크로드를 위한 vector search가 GA입니다.
Databricks vs BigQuery, 항목별 비교
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| 항목 | Databricks Lakehouse (Spark + Photon) | BigQuery Serverless data warehouse |
|---|---|---|
| 아키텍처 및 개방성 | ||
| 아키텍처플랫폼 형태 | Data + AI Platform (lakehouse) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Serverless warehouse; Lakehouse (was BigLake) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 컴퓨팅 엔진기반 쿼리 엔진 | Apache Spark + Photon 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Dremel (proprietary engine) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 스토리지 / 컴퓨팅 분리독립적 확장 | Decoupled storage and compute 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Fully decoupled (Colossus + Dremel) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 네이티브 테이블 포맷Delta / Iceberg / 독점 | Delta Lake (and managed Iceberg) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Proprietary (Capacitor columnar) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| Apache Iceberg읽기 + 쓰기 지원 | Native managed Iceberg, read+write GA 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Managed Iceberg tables, read+write 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| Delta LakeDelta 테이블 읽기 / 쓰기 | Native Delta read/write 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Read-only external tables for Delta Lake 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 개방형 / REST 카탈로그Iceberg REST / 개방형 카탈로그 | Unity Catalog Iceberg REST catalog 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Iceberg REST catalog (Lakehouse runtime catalog) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 오픈소스 코어엔진 / 포맷 오픈소스 | Spark, Delta, Unity Catalog open source 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Engine proprietary; Iceberg format open 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 멀티클라우드AWS / Azure / GCP | AWS, Azure, GCP 출처 · 검증됨 2026-09-02 | GCP native; AWS/Azure via BigQuery Omni 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 배포 모델SaaS 대 자체 클라우드 계정 | Runs in your cloud account 출처 · 검증됨 2026-09-02 | SaaS-only (Google Cloud managed) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 비용 및 가격 | ||
| 청구 단위 | Per-DBU 출처 · 검증됨 2026-09-02 | On-demand per-TB or slot capacity 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 청구 단위 세분성초 / 분 / 시간 단위 | Per-second 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Slots per-sec; 1-min minimum unless fluid scaling 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 스케일-투-제로 serverless자동 일시 중지 | Serverless SQL/compute, auto-suspend 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Serverless; editions autoscale to zero 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 별도 인프라 청구컴퓨팅이 VM / 스토리지와 별도로 청구 | Classic: separate VM bill; serverless bundled 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Compute/storage billed by BigQuery directly 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 스토리지 가격$ / TB-월 | Cloud bills own storage; default storage in DSUs 출처 · 검증됨 2026-09-02 | ~$0.02/GB-mo active; $0.01 long-term 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 무료 티어 / 체험판 | Free Edition + 14-day trial 출처 · 검증됨 2026-09-02 | 1 TB queries + 10 GB storage/month 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 약정 사용 할인 | Committed-use contracts 출처 · 검증됨 2026-09-02 | 1yr/3yr capacity commitments discounted 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 비용 가시성사용량 / 비용 모니터링 | System tables, usage dashboards, budgets 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Cost dashboards, slot/admin monitoring 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 가격 투명성공개 가격 대 맞춤 견적 | List DBU prices published 출처 · 검증됨 2026-09-02 | List prices published publicly 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| SQL 및 쿼리 | ||
| ANSI SQL 지원 범위윈도우, 재귀 CTE | ANSI SQL incl. window, recursive CTE 출처 · 검증됨 2026-09-02 | GoogleSQL; window + recursive CTE 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 반정형 데이터JSON / VARIANT | Native VARIANT and JSON support 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Native JSON data type 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 지리공간지리 타입 + 함수 | Spatial SQL GA, GEOMETRY/GEOGRAPHY, H3 출처 · 검증됨 2026-09-02 | GEOGRAPHY type + GIS functions 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 사용자 정의 함수SQL / Python / Java | SQL, Python, Scala, Java UDFs 출처 · 검증됨 2026-09-02 | SQL, JavaScript, Python UDFs 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 구체화 뷰 | Native materialized views 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Native materialized views 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 쿼리 결과 캐싱 | Query result caching 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Automatic query result cache 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 쿼리 페더레이션외부 소스를 있는 그대로 쿼리 | Lakehouse Federation 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Cloud SQL, Spanner, external sources 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 데이터 엔지니어링 | ||
| 배치 ETL / ELT 도구네이티브 파이프라인 도구 | Lakeflow pipelines, Lakeflow Jobs 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Dataform, Dataflow, Data Transfer Service 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 스트리밍 수집 | Structured Streaming, Real-Time Mode 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Storage Write API streaming ingest 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 변경 데이터 캡처 | CDC via AUTO CDC APIs, Lakeflow Connect 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Native CDC ingest; Datastream 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 자동 파일 수집Auto Loader / Snowpipe 계열 | Auto Loader 출처 · 검증됨 2026-09-02 | DTS event-driven Cloud Storage transfers 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 네이티브 오케스트레이션Jobs / 스케줄러 | Lakeflow Jobs 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Scheduled queries, Dataform workflows 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| dbt 지원 | First-class dbt adapter and task 출처 · 검증됨 2026-09-02 | First-class dbt adapter 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 선언형 파이프라인DLT / Lakeflow 방식 | Lakeflow pipelines (Spark Declarative Pipelines) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Dataform SQL declarative pipelines 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| ML 및 AI | ||
| 모델 학습네이티브, 온플랫폼 | Native training on Spark/GPU clusters 출처 · 검증됨 2026-09-02 | BigQuery ML trains models in SQL 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| feature store | Native feature store in Unity Catalog 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Agent Platform Feature Store on BigQuery 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 실험 추적MLflow 또는 이에 준하는 것 | Managed MLflow 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Agent Platform Experiments (separate product) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 모델 서빙호스팅 / 추론 | Databricks Model Serving (real-time, batch) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Serving via Agent Platform endpoints 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| AutoML | AutoML 출처 · 검증됨 2026-09-02 | AutoML models in BigQuery ML 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 벡터 검색임베딩 인덱스 | Databricks AI Search (formerly Vector Search) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Native vector index + VECTOR_SEARCH 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 파운데이션 모델 게이트웨이거버넌스가 적용된 멀티 모델 액세스 | Unity AI Gateway (multi-provider routing) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Gemini via ML.GENERATE_TEXT/AI functions 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| Text-to-SQLNL-to-SQL 어시스턴트 | Genie Agents (formerly Genie Spaces) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Gemini SQL generation in editor 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 에이전트 / MCP에이전트 프레임워크 + MCP 서버 | Agent Bricks, Agent Framework, MCP (preview) 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Data agents + BigQuery MCP server 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| GPU 컴퓨팅 | GPU instances for ML 출처 · 검증됨 2026-09-02 | GPUs via Agent Platform, not native BigQuery 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| BI 및 소비 | ||
| 네이티브 대시보드 / BI | AI/BI Dashboards 출처 · 검증됨 2026-09-02 | BI Engine; Looker Studio dashboards 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 시맨틱 / 메트릭 레이어 | Unity Catalog Metric Views 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Looker; BigQuery Graph measures (preview) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 노트북 | Native notebooks 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Native notebooks in BigQuery Studio 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 자연어 BI데이터에게 물어보기 | Genie One and Genie Agents natural language 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Data Canvas natural-language analytics 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| BI 도구 통합Tableau / Power BI / Looker | Tableau, Power BI, Looker connectors 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Tableau, Power BI, Looker connectors 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 거버넌스 및 보안 | ||
| 통합 거버넌스 카탈로그데이터 + AI 전반의 단일 카탈로그 | Unity Catalog across data and AI 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Knowledge Catalog (formerly Dataplex) 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 세분화된 RBAC | Fine-grained RBAC in Unity Catalog 출처 · 검증됨 2026-09-02 | IAM roles, fine-grained permissions 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 속성 기반 접근 제어태그 기반 정책 | ABAC with governed tags, GA 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Policy tags / taxonomy-based access 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 열 마스킹 | Dynamic column masks 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Dynamic data masking via policy tags 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 행 수준 보안 | Row filters 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Row-level access policies 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 데이터 리니지자동 | Automatic lineage in Unity Catalog 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Automatic lineage via Knowledge Catalog 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 데이터 분류자동 PII 탐지 | Automated data classification GA 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Automatic PII discovery via Knowledge Catalog 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 감사 로깅 | Audit logs / system tables 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Cloud Audit Logs for access 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 고객 관리 키CMK / BYOK | Customer-managed keys 출처 · 검증됨 2026-09-02 | CMEK via Cloud KMS 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 프라이빗 네트워킹PrivateLink / VPC | PrivateLink, VNet/VPC injection 출처 · 검증됨 2026-09-02 | VPC Service Controls, Private Service Connect 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 공유 및 협업 | ||
| 데이터 공유교차 계정 / 교차 클라우드 | OpenSharing (formerly Delta Sharing), any cloud 출처 · 검증됨 2026-09-02 | BigQuery sharing / Analytics Hub 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 클린룸 | Clean Rooms GA 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Native data clean rooms 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 마켓플레이스 | Databricks Marketplace 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Google Cloud Marketplace / data exchanges 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 운영 및 안정성 | ||
| 공개 상태 API기계 판독 가능한 가동 시간 | Public Status API; email, webhook, Slack alerts 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Google Cloud status dashboard published 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 공개 SLA | 99.9% control plane SLA; Lakebase SLA published 출처 · 검증됨 2026-09-02 | 99.99% uptime SLA published 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 자동 확장 | Cluster autoscaling 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Autoscaling slots in editions 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 다중 리전 / DR | Managed DR (gated preview) via Mission Critical 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Cross-region dataset replication, multi-region 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 워크로드 격리ETL와 BI 격리 | Separate warehouses/clusters per workload 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Reservations isolate ETL vs BI 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 에코시스템 및 지원 | ||
| 파트너 커넥터 | Lakeflow Connect 100+ sources 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Data Transfer Service + partner connectors 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 규정 준수 인증SOC 2 / HIPAA / FedRAMP / ISO | SOC 2, HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP, ISO 출처 · 검증됨 2026-09-02 | SOC 2, HIPAA, ISO, PCI, FedRAMP 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 글로벌 리전 | Dozens of regions across AWS/Azure/GCP 출처 · 검증됨 2026-09-02 | 40+ Google Cloud regions 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
| 지원 등급 | Tiered support plans 출처 · 검증됨 2026-09-02 | Standard, Enhanced, Premium support 출처 · 검증됨 2026-09-02 |
아키텍처와 개방성
Databricks는 여러분 자신의 스토리지에서 개방형 포맷을 실행합니다. Delta Lake는 네이티브이고, 관리형 Iceberg는 읽기와 쓰기가 GA이며, Unity Catalog의 Iceberg REST 엔드포인트는 외부 엔진이 읽습니다. BigQuery는 그 통제 관계를 뒤집습니다. Google이 스토리지와 컴퓨트를 관리하고 여러분은 SQL을 가져옵니다. 다만 개방을 향한 움직임은 실질적입니다. Apache Iceberg managed tables(GA이며, 파티셔닝과 다중 문 트랜잭션은 2026년 7월부터 GA)는 데이터를 여러분 자신의 Cloud Storage 버킷에 Iceberg로 유지하고, Lakehouse 런타임 카탈로그(옛 BigLake metastore)는 Spark, Flink, Trino가 사용할 수 있는 Iceberg REST 카탈로그를 노출합니다. BigQuery에서 Delta는 이등 시민입니다. Delta Lake BigLake 외부 테이블(2024년부터 GA)을 통해 읽을 수 있지만 읽기 전용입니다. 출구 이야기는 종류가 다릅니다. Databricks를 떠난다는 것은 이미 여러분 소유인 파일에 다른 엔진을 겨누는 일이고, BigQuery를 떠나는 것은 실제로 저렴하지만(배치 내보내기 무료, Storage Read API 월 300 TiB 무료) 네이티브 테이블의 데이터는 옮기기 전까지 Google 관리형 스토리지에 있습니다. 둘 다 2년 전보다 훨씬 개방적입니다. Databricks는 기본이 개방이고, BigQuery는 선택으로 개방됩니다.
가격과 비용 모델
미터는 둘이 아니라 셋입니다. BigQuery 온디맨드는 스캔한 TiB당 $6.25를 청구하며(US, 월 첫 1 TiB 무료), 약정이 없고 적게 스캔한 쿼리는 적게 들지만 실수로 전체 테이블을 스캔하면 실제 돈이 나갑니다. BigQuery 에디션은 슬롯-시간으로 청구하며(US 멀티 리전에서 Standard $0.04, Enterprise $0.06, Enterprise Plus $0.10), 50 슬롯 단위로 오토스케일링하고 기본적으로 최소 1분을 적용해 초 단위로 청구되며, 약정 할인은 트랙과 기간에 따라 10%에서 40%입니다. Databricks는 워크로드별로 DBU를 측정합니다. Google Cloud Premium의 US(Virginia)에서 jobs 컴퓨트는 DBU당 $0.15에 GCE 인프라가 더해지고, all-purpose 인터랙티브는 $0.55에 인프라가 더해지며, SQL은 classic $0.22, pro $0.55, 컴퓨트가 번들된 serverless $0.70입니다. 경험칙은 이렇습니다. 간헐적이고 스캔이 가벼운 SQL은 BigQuery 온디맨드를 이기기 어렵고, 꾸준하고 무거운 SQL은 슬롯 대 DBU 계산이 되며, non-SQL 작업(파이프라인, ML, 에이전트)은 BigQuery의 미터에 아예 닿지 않고 각자의 청구서를 가진 다른 Google 제품 위에서 실행됩니다. 우리 것을 포함해 누구의 계산이든 믿기 전에 여러분 자신의 워크로드를 모델링하세요.
데이터 엔지니어링과 스트리밍
Databricks는 엔지니어링을 하나의 제품 안에서 처리합니다. 관리형 수집을 위한 Lakeflow Connect, ETL을 위한 선언적 파이프라인, 오케스트레이션을 위한 Jobs, 증분 파일을 위한 Auto Loader, 그리고 진정한 스트리밍을 위한 Real-Time Mode를 갖춘 Structured Streaming이 모두 Photon을 밑에 둔 Spark 위에서 동작합니다. BigQuery는 Google Cloud 서비스들을 조합합니다. 배치 로드는 무료이고, Pub/Sub 구독은 파이프라인 코드 없이 테이블로 직접 기록하며, Storage Write API는 정확히 한 번(exactly-once) 의미론으로 스트리밍하고(월 2 TiB 무료 이후 GiB당 $0.025), Dataflow가 무거운 변환을 담당하며, Google의 Data Engineering Agent(2026년 4월부터 GA)가 자연어로 파이프라인을 생성하고 유지합니다. BigQuery의 상시 가동 SQL 답안인 continuous queries에는 조건이 붙습니다. Enterprise 또는 Enterprise Plus 전용이고, 전용 예약이 필요하며, 조인 같은 상태 저장 연산은 아직 프리뷰입니다. 유효한 구분은 이렇습니다. Google 네이티브 소스를 쓰는 SQL 형태의 ELT는 BigQuery에 유리하고, 복잡하거나 맞춤형이거나 지연에 민감한 엔지니어링은 Databricks에 유리합니다.
머신러닝과 AI
Databricks는 ML과 에이전트를 핵심 제품으로 다룹니다. Model Serving, AI Search, Unity AI Gateway, 관리형 MCP 서버를 갖춘 Agent Framework(퍼블릭 프리뷰), MLflow, feature store, AutoML, GPU 컴퓨트입니다. BigQuery는 ML을 SQL 기능으로 다루고, 에이전트는 웨어하우스 주변에서 Google이 운영하는 서비스로 내놓습니다. BigQuery ML은 들어맞는 자리에서는 정말 쓸모가 있습니다. CREATE MODEL이 회귀, 분류, k-means, PCA, 그리고 ARIMA_PLUS 예측을 그 자리에서 학습시키고(내장 모델 유형의 온디맨드 학습은 처리한 TiB당 $312.50이며, 행렬 분해에는 Enterprise 예약이 필요하고, BigQuery ML은 Standard 에디션에서 사용할 수 없습니다), TimesFM 예측이 내장되어 있으며 vector search가 GA입니다. 딥러닝과 맞춤형 서빙은 별도 제품인 Gemini Enterprise Agent Platform(옛 Vertex AI)으로 넘어갑니다. Google이 앞서는 지점은 지원 기능입니다. Gemini in BigQuery의 핵심 기능(SQL과 Python 생성, data canvas, data insights, data preparation)은 GA이며 모든 컴퓨트 옵션에서 무료이고, conversational analytics 데이터 에이전트는 정제된 소스 위에서 비즈니스 질문에 답합니다. 모델과 에이전트를 구축하고 운영하는 일이라면 Databricks가 한곳에서 훨씬 멀리 나아갑니다. 분석가를 AI로 보강하는 일이라면 BigQuery의 무료 Gemini 계층은 진짜 강점입니다.
BI와 소비
BigQuery의 소비 이야기는 Google 생태계입니다. Looker와 Looker Studio가 이를 네이티브 백엔드로 삼아 쿼리하고, Connected Sheets는 수십억 행을 스프레드시트 인터페이스 뒤에 두며(TimesFM 예측 내장), BI Engine은 GiB-시간당 $0.0416로 대시보드를 메모리에서 가속하고 에디션 약정에는 무료 용량이 번들되며, conversational analytics 에이전트는 비즈니스 사용자에게 거버넌스된 자연어 표면을 제공합니다. Databricks의 소비 기능은 더 젊지만 빠르게 수렴하고 있습니다. AI/BI Dashboards, Unity Catalog에 기반한 자연어 질문을 위한 Genie, 비즈니스 사용자 입구로서의 Genie One, 그리고 SQL 웨어하우스를 통한 Power BI, Tableau, Looker와의 일급 커넥터입니다. 두 플랫폼 모두 어떤 BI 도구 뒤에도 놓일 수 있습니다. 문제는 여러분의 사용자가 어느 네이티브 표면을 채택하느냐입니다. Sheets와 Looker를 쓰는 조직은 BigQuery에서 편안함을 느낄 것이고, 거버넌스된 하나의 데이터·AI 플랫폼으로 표준화하는 팀은 Databricks로 더 멀리 갑니다.
거버넌스, 그리고 둘 다를 위한 논거
Unity Catalog는 테이블, 파일, 모델, 함수, 에이전트를 하나의 계층 구조에서 거버넌스합니다. ABAC가 GA이고, 행 필터와 컬럼 마스크, 데이터와 AI를 아우르는 자동 계보, 오픈소스 코어, 그리고 거버넌스를 외부 엔진까지 확장하는 Iceberg REST 엔드포인트가 있습니다. BigQuery는 거버넌스를 Google Cloud 전반에 나눕니다. 접근에는 IAM, 컬럼 수준 보안에는 동적 마스킹을 갖춘 policy tag(GA), 자동 수집되는 계보, 그리고 자산 전반의 검색, 프로파일링, 품질에는 Knowledge Catalog(옛 Dataplex Universal Catalog, 2026년 4월 개명)입니다. 둘 다 작동합니다. Unity Catalog가 더 통일된 모델이고, Knowledge Catalog는 BigQuery 바깥의 Google 서비스들까지 더 넓게 닿습니다. 대부분의 비교가 놓치는 2026년의 사실은 이제 둘이 federate한다는 점입니다. Google은 2026년 4월 29일 카탈로그 federation을 프리뷰로 발표해 BigQuery가 데이터를 복사하지 않고 Unity Catalog 관리형 테이블을 읽게 했고, Databricks가 Google의 Cloud Lakehouse가 관리하는 Iceberg 테이블을 읽는 기능은 프라이빗 프리뷰이며, 둘 다 Iceberg REST 프로토콜을 거칩니다. 여기에 Lakehouse Federation(Databricks가 BigQuery를 직접 쿼리하며, 문서에 프리뷰 표시가 없습니다)과 Delta Lake BigLake 외부 테이블(BigQuery가 Delta를 읽으며, GA이고 읽기 전용)을 더하면, 엔지니어링과 ML에는 Databricks를 두고 그 곁에 Google 생태계 분석을 위한 BigQuery를 운영하는 것은 편법이 아니라 지원되는 아키텍처입니다.
Databricks vs BigQuery 가격
단위의 모양이 다릅니다. BigQuery는 스캔한 TiB당(온디맨드) 또는 슬롯-시간당(에디션)으로 청구하고, Databricks는 워크로드별로 DBU당 청구하며 classic 컴퓨트에서는 GCE 인프라가 별도로 청구됩니다. non-SQL 작업은 BigQuery의 미터에 아예 닿지 않고 별도의 Google 제품 위에서 실행됩니다. 여러분 자신의 워크로드를 모델링하고, 온디맨드에서는 스캔 미터를 주시하세요.
Databricks
Google Cloud의 Databricks는 Google Cloud Marketplace를 통해 구독하고 여러분의 Google 계정으로 청구됩니다. 2026년 9월 초 가격 페이지에서 읽은 US(Virginia)의 Premium 플랜 정가는 다음과 같습니다. jobs 컴퓨트는 DBU당 $0.15(classic이며 GCE VM은 별도 청구) 또는 serverless 올인 DBU당 $0.35, all-purpose 인터랙티브는 DBU당 $0.55에 인프라가 더해지거나 serverless $0.75, 그리고 Databricks SQL은 classic $0.22, pro $0.55, 컴퓨트가 포함된 serverless $0.70입니다. classic all-purpose 컴퓨트에서 Photon은 DBU를 2배로 발생시킵니다. 선구매 약정 할인은 마켓플레이스 프라이빗 오퍼를 통해 존재합니다. 14일 체험은 Databricks 관리형 인프라에서 serverless로 실행되며, Free Edition은 개인적, 비상업적 사용을 다룹니다.
BigQuery
BigQuery는 두 가지 컴퓨트 모델을 제공합니다. 온디맨드는 스캔한 TiB당 $6.25(US 멀티 리전)이고 월 첫 1 TiB가 무료이며, 참조된 테이블마다 최소 10 MB가 청구됩니다. 에디션은 슬롯-시간당 Standard $0.04, Enterprise $0.06, Enterprise Plus $0.10(US 멀티 리전)이고, 50 슬롯 단위로 오토스케일링하며, 기본적으로 최소 1분을 적용해 초 단위로 청구됩니다. 지출 기반 약정은 10%(1년) 또는 20%(3년)를 깎고, Enterprise 등급의 리소스 약정은 20% 또는 40%를 깎습니다. US 멀티 리전 스토리지는 활성 논리 기준 GiB-월당 $0.02이며, 90일간 손대지 않은 테이블은 절반인 $0.01로 내려가고, 압축 물리 기준 청구는 데이터셋 수준 옵션으로 $0.04/$0.02이며 월 10 GiB가 무료입니다. 스트리밍은 Iowa 같은 US 리전 요율 기준으로, 구식 REST 경로를 통한 insert가 200 MiB당 $0.01, Storage Write API가 GiB당 $0.025이며 월 2 TiB가 무료입니다. 배치 로드와 내보내기는 무료이고, BigQuery ML 온디맨드 모델 학습은 TiB당 $312.50입니다.
출처: BigQuery 가격, BigQuery 에디션과 오토스케일링, Databricks SQL 가격(GCP 선택), Lakeflow Jobs 가격(GCP 선택), UC와 BigQuery 상호 운용 발표.
자주 묻는 질문
BigQuery가 Databricks보다 저렴한가요?
간헐적이고 스캔이 가벼운 SQL이라면 대체로 그렇습니다. TiB당 $6.25에 매달 첫 TiB가 무료이고 유휴 비용이 0이라는 것은 매우 낮은 바닥입니다. 지속적으로 무거운 SQL이라면 사용률에 따라 달라지는 슬롯 대 DBU 계산이 됩니다. 그리고 파이프라인, ML, 에이전트에서는 비교 자체가 성립하지 않습니다. 그 작업은 BigQuery의 미터에 닿지 않고 각자의 청구서를 가진 다른 Google 제품 위에서 실행되는 반면, Databricks는 하나의 플랫폼에서 그것을 DBU로 가격 매기기 때문입니다.
Databricks와 BigQuery의 주요 차이는 무엇인가요?
Databricks는 개방적이고 멀티클라우드인 데이터·AI 플랫폼입니다. 여러분의 클라우드 계정 안에서 Spark 네이티브 컴퓨트가 실행되고, 여러분이 통제하는 개방형 테이블 포맷을 쓰며, 데이터와 모델, 에이전트를 아우르는 하나의 거버넌스 모델을 갖습니다. BigQuery는 Google Cloud 안의 serverless SQL 우선 웨어하우스입니다. Google이 모든 것을 운영하고 여러분은 GoogleSQL을 작성하며, 나머지는 주변 생태계(Pub/Sub, Looker, Sheets, Gemini)가 담당합니다.
Databricks와 BigQuery가 함께 작동할 수 있나요?
네, 그리고 2026년 4월부터는 설계상 그렇습니다. Lakehouse Federation은 Databricks가 BigQuery를 그 자리에서 쿼리하게 합니다. 반대 방향으로는 Google의 카탈로그 federation(2026년 4월 29일 프리뷰로 발표)이 BigQuery가 Iceberg REST 프로토콜을 통해 데이터를 복사하지 않고 Unity Catalog 관리형 테이블을 읽게 하고, BigQuery는 2024년부터 BigLake 외부 테이블을 통해 Delta 테이블을 읽어 왔으며 읽기 전용입니다. Databricks에서 엔지니어링과 ML을, BigQuery에서 Google 생태계 분석을 하는 분할은 지원되는 구성입니다.
머신러닝에는 Databricks와 BigQuery 중 어느 쪽이 더 나은가요?
모델을 구축하고 운영하는 일이라면 Databricks입니다. MLflow, feature store, GPU 컴퓨트, model serving, vector search, 그리고 에이전트 프레임워크가 하나의 플랫폼 안에 있습니다. BigQuery ML은 SQL 형태의 ML(그 자리에서의 예측, 분류, 클러스터링)에 훌륭하지만 딥러닝과 맞춤형 서빙은 별도의 Gemini Enterprise Agent Platform에 넘기며, Standard 에디션에서는 사용할 수 없습니다. 분석가를 위한 AI 지원이라면 BigQuery의 무료 Gemini 기능이 앞서 있습니다.
이제 BigQuery는 lakehouse인가요?
대부분의 사람이 생각하는 것보다는 가깝습니다. Apache Iceberg managed tables는 GA이고 데이터를 여러분 자신의 Cloud Storage 버킷에 Iceberg로 유지하며, Lakehouse 런타임 카탈로그는 Spark, Flink, Trino를 위한 Iceberg REST 엔드포인트를 노출하고, Google은 2026년 4월 BigLake를 말 그대로 Lakehouse로 개명했습니다. 단서는 이렇습니다. Delta 지원은 읽기 전용이고, 가장 깊은 엔진 기능들은 여전히 BigQuery 관리형 네이티브 테이블을 전제합니다.
각 플랫폼을 떠나기는 얼마나 어렵나요?
Databricks를 떠나는 것은 이미 여러분 자신의 스토리지에 개방형 포맷으로 놓인 파일에 다른 엔진을 겨누는 일이며, Unity Catalog의 Iceberg REST 엔드포인트는 외부 엔진이 관리형 테이블을 그 자리에서 읽게 해주기까지 합니다. BigQuery를 떠나는 것은 운영상 쉽고 저렴하지만(배치 내보내기가 무료이고 Storage Read API가 월 300 TiB를 무료로 제공합니다) 데이터 이동을 동반합니다. 처음부터 여러분 자신의 버킷에 Apache Iceberg managed tables를 채택하지 않았다면, 네이티브 테이블은 내보내기 전까지 Google 관리형 스토리지에 있습니다.
Databricks는 Google Cloud에서 잘 동작하나요?
네. Google Cloud Marketplace를 통해 구독하고 여러분의 Google 계정으로 청구되며, classic 컴퓨트는 여러분 자신의 프로젝트에서 Google Compute Engine VM을 기동합니다(초기의 GKE 기반 아키텍처는 과거의 일입니다). serverless SQL, jobs, 노트북을 사용할 수 있고 BigQuery 통합(Lakehouse Federation, 카탈로그 상호 운용, Spark 커넥터)이 일급이므로, 혼합 환경은 일반적입니다.
이 비교의 작동 방식
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