OLAP Tools 3가지 비교 : Databricks, Snowflake, BigQuery

 

이 글에서는 Databricks, Snowflake, BigQuery를 나란히 비교해본다. 아키텍처, 가격, 강점, 약점, AI 기능, 오픈소스 현황, 그리고 각각을 언제 사용해야 하는지. 

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아키텍처: 세 가지 완전히 다른 철학

기능과 가격을 비교하기 전에, 이 플랫폼들이 사용할 때 왜 그렇게 다르게 느껴지는지 설명하겠다. 모든 것이 아키텍처에서 비롯된다.

💡 초보자 설명: 아키텍처는 시스템이 내부적으로 어떻게 설계되어 있는지를 뜻한다. 같은 데이터 처리 기능을 제공하더라도 설계 방식에 따라 사용법, 비용, 한계가 완전히 달라진다.

Databricks는 레이크하우스(Lakehouse) 아키텍처를 사용한다. 데이터는 S3, ADLS, GCS 같은 자신의 클라우드 스토리지에 Delta Lake 같은 오픈 형식으로 저장된다. 컴퓨팅은 Apache Spark 클러스터에서 실행되며, SQL 워크로드에는 Photon 엔진이 가속화를 담당한다. 모든 것이 어떻게 구성되는지에 대한 제어권이 많다. 팀이 전문성이 있다면 훌륭하다. 없다면 압도적으로 느껴질 수 있다.

2026년에 Databricks는 트랜잭션 워크로드를 위한 관리형 Postgres 데이터베이스인 Lakebase도 추가했다. 따라서 레이크하우스는 더 이상 분석만을 위한 것이 아니라 OLTP도 처리한다.

💡 초보자 설명: OLTP(Online Transaction Processing)는 온라인 쇼핑몰 주문 처리처럼 실시간으로 데이터를 삽입, 수정, 삭제하는 작업이다. 반면 OLAP(Online Analytical Processing)는 "지난 1년간 매출 추이"처럼 대용량 데이터를 분석하는 작업이다. Databricks는 이제 둘 다 지원한다.

Snowflake는 클라우드를 위해 처음부터 새로 만들어진 클라우드 데이터 웨어하우스다. 스토리지와 컴퓨팅이 완전히 분리된 독특한 멀티 클러스터 공유 데이터 아키텍처를 사용한다. 클러스터나 노드를 관리하지 않는다. 웨어하우스 크기를 선택하면 Snowflake가 나머지를 처리한다. 이제 Apache Iceberg 테이블도 지원해서, 데이터가 자신의 스토리지에 오픈 형식으로 저장될 수 있다. 레이크하우스 모델을 향한 큰 발걸음이다.

BigQuery는 완전히 서버리스다. 클러스터도 없다. 구성할 웨어하우스도 없다. 인프라 결정도 전혀 없다. SQL을 작성하면 Google이 즉시 컴퓨팅을 할당하고 결과가 돌아온다. Dremel 실행 엔진과 Colossus 분산 스토리지를 사용한다. 절대적으로 가장 단순한 설정을 원한다면, 이것이 답이다.

💡 세 플랫폼 한 줄 요약:

• Databricks = 제어권이 많은 강력한 플랫폼 (전문가 팀에 적합)
• Snowflake = 가장 쉬운 관리형 경험 (SQL팀에 적합)
• BigQuery = 완전 자동 서버리스 (인프라 생각 안 하고 싶을 때)

핵심 결론: Databricks는 가장 많은 힘과 제어권을 준다. Snowflake는 가장 쉬운 관리형 경험을 준다. BigQuery는 가장 자동화된 방식을 제공한다. 선택은 팀이 얼마나 많은 제어권을 원하는지 대 얼마나 많은 것을 추상화하기를 원하는지에 달려 있다.

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가격: 대부분의 팀이 혼란스러워하는 부분

가격은 "어느 것이 더 좋은가?" 바로 다음으로 모두가 묻는 질문이다. 솔직히, 각 플랫폼이 완전히 다른 모델을 사용하기 때문에 대답하기 가장 어려운 질문이다.

Databricks는 DBU(Databricks Units)로 청구한다. 요금은 워크로드에 따라 다르다. Jobs Compute는 DBU당 약 $0.15부터 시작하고, All-Purpose Compute는 약 $0.55, SQL Serverless는 약 $0.70이다. 하지만 사람들을 놀라게 하는 부분이 있다. 아래의 VM과 스토리지에 대해 클라우드 제공업체에도 별도로 비용을 낸다. 따라서 Databricks 청구서는 항상 두 장이다. 둘 다 확인해야 한다.

중요한 점 하나: Databricks는 2025년 말에 AWS와 GCP에서 Standard 티어를 종료했다. 대부분의 조직은 이제 DBU 요금이 더 높은 Premium 또는 Enterprise로 운영한다. 가격을 비교할 때 이 점을 염두에 두어야 한다.

Snowflake는 크레딧을 사용한다. 크레딧은 Standard 에디션에서 약 $2, Enterprise는 $3, Business Critical은 $4다. 연간 계약은 15~40% 할인을 받을 수 있다. 웨어하우스 크기는 각 단계마다 두 배가 된다. X-Small은 시간당 1 크레딧, Small은 2, Medium은 4, 6X-Large까지 올라가면 시간당 512 크레딧이다. 스토리지는 압축된 테라바이트당 월 약 $23이다. Snowflake의 압축은 좋아서 원본 크기에서 3~5배 감소를 기대할 수 있다.

BigQuery는 두 가지 옵션을 제공한다. 스캔된 테라바이트당 $6.25의 온디맨드 가격은 단순하지만, 파티션되지 않은 테이블에서 잘못된 쿼리 하나가 깜짝 놀랄 결과를 가져올 수 있다. 또는 슬롯 시간을 구매하는 에디션 용량 가격 방식이 있다. Standard는 $0.04, Enterprise는 $0.06, Enterprise Plus는 $0.10이다. 용량 방식이 더 저렴해지는 분기점은 대략 월 15~25테라바이트 스캔 정도다. BigQuery는 또한 최고의 무료 티어를 제공한다. 10GB 스토리지와 월 1TiB 쿼리가 영구적으로 무료다.

💡 가격 결론:

• 무거운 ETL → Databricks (단, 최적화 전문성 필요)
• 예측 가능한 비용 → Snowflake (가장 안정적)
• 산발적인 쿼리 → BigQuery (쓴 만큼만 지불, 단 파티셔닝 규율 필요)
• 예산이 없을 때 → BigQuery (무료 티어)

가격에 대한 내 생각: Databricks는 무거운 ETL과 데이터 엔지니어링 워크로드에서 가격 대비 성능이 가장 좋은 경향이 있지만 최적화 전문성이 필요하다. Snowflake는 가장 예측 가능하다. 무엇을 지불하는지 알 수 있고 놀라움이 적다. BigQuery는 산발적이고 임시적인 분석 쿼리에 가장 저렴하지만 파티셔닝 규율 없이는 예측 불가능해진다. 겉 가격만 보고 선택하지 않는다. 실제 워크로드로 테스트한다.

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각 플랫폼이 실제로 가장 잘 하는 것

이 부분이 내가 가장 좋아하는 부분이다. 각 플랫폼이 진정으로 빛나는 곳을 보면, 특정 상황에 대한 선택이 종종 명확해지기 때문이다.

Databricks

통합 데이터 엔지니어링과 AI. ETL, ML 훈련, 모델 서빙, AI 에이전트 배포를 이렇게 깊이 하나로 묶는 플랫폼은 없다. 한 곳에서 데이터 파이프라인과 ML이 모두 필요하다면, 다른 것은 근접조차 하지 못한다.

오픈 형식과 락인 없음. 데이터는 오픈 소스인 Delta Lake 형식으로 자신의 클라우드 스토리지에 남는다. 떠나고 싶다면 데이터도 함께 떠날 수 있다. Snowflake나 BigQuery에서는 그렇지 않다.

최고의 스트리밍 지원. Structured Streaming은 정확히 한 번(exactly-once) 보장과 함께 서브초(sub-second) 레이턴시를 제공한다. 실시간 사기 탐지, IoT, 운영 대시보드에는 Databricks가 명확한 선택이다.

강력한 배치 ETL 성능. 벤치마크에 따르면 Photon은 콜드 스타트에서 Snowflake보다 배치 ELT를 2.7배 더 빠르게 실행한다. 무거운 변환 워크로드의 경우 그 차이가 누적된다.

AI 네이티브 플랫폼. Mosaic AI는 Claude, GPT, Gemini를 기본으로 서빙한다. MLflow는 월 3,000만 이상의 다운로드를 기록한다. AI 제품이 이미 연간 $14억 이상의 매출을 올리고 있다. 대부분의 독립 AI 기업보다 많다.

Snowflake

배우고 사용하기 가장 쉽다. 팀이 SQL을 안다면 첫날부터 Snowflake에서 생산성을 낼 수 있다. Spark 지식이 필요 없고, 관리할 클러스터도 없고, 복잡한 구성도 없다. 학습 곡선이 세 플랫폼 중 진짜로 가장 낮다.

최고의 데이터 공유. 계정, 리전, 클라우드 전반에 걸쳐 제로 카피 접근의 보안 데이터 공유. 이렇게 원활하게 데이터 공유를 관리하는 곳은 없다. 조직이 사업부 간 또는 파트너와 데이터를 공유해야 한다면, Snowflake가 진짜 강점을 가진다.

가장 강력한 BI 동시성. 50명의 분석가가 동시에 대시보드를 실행한다면? Snowflake가 이것을 대안들보다 더 잘 처리한다. 멀티 클러스터 웨어하우스가 읽기 중심 워크로드에 수평으로 확장된다.

진정한 멀티 클라우드 동등성. 53개 리전 배포에서 AWS, Azure, GCP에서 완전히 동일한 경험. Databricks도 가깝지만, Azure Databricks는 AWS와 GCP 버전이 완전히 일치하지 못하는 퍼스트 파티 이점을 가진다.

SQL에서의 AI. Cortex AI 함수인 AI_CLASSIFY, AI_EXTRACT, AI_TRANSLATE, AI_REDACT를 SQL에서 직접 호출할 수 있다. 분석가들이 AI를 사용하기 위해 Python을 배울 필요가 없다. 9,100개 이상의 계정이 이미 이 기능들을 사용하고 있다.

BigQuery

진정한 서버리스. 인프라 결정 없음. 클러스터도, 웨어하우스도, 구성도 없다. SQL을 작성하면 결과가 나온다. 인프라에 대해 전혀 생각하고 싶지 않은 팀에게 BigQuery는 따라올 수 없다.

Google 생태계에 최적. 이미 Pub/Sub, Dataflow, Vertex AI, Looker, Google Ads를 사용한다면, BigQuery가 이 모두와 기본으로 통합된다. Google의 마케팅 스택과의 통합 깊이는 Databricks도 Snowflake도 따라올 수 없다.

영구 무료 티어. 월 10GB 스토리지와 1TiB 쿼리가 영구적으로 무료다. 학생, 스타트업, 소규모 프로젝트의 진입 장벽을 완전히 없준다.

쿼리당 지불의 단순함. 일주일에 몇 번 분석 쿼리를 실행한다면, 온디맨드 가격이 믿을 수 없을 만큼 비용 효율적일 수 있다. 스캔한 것에만 비용을 낸다.

네이티브 Gemini AI. SQL에서 직접 Gemini 3.0으로 구동되는 AI 함수, 데이터를 내보내지 않고 모델을 만드는 BigQuery ML. 그리고 BigQuery Studio에 자연어 쿼리를 가져오는 Conversational Analytics.

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각 플랫폼의 약점

완벽한 플랫폼은 없다. 누군가가 자신의 플랫폼에 약점이 없다고 말한다면, 충분히 사용해보지 않았거나 무언가를 팔려는 것이다. 내가 직접 경험한 것들이다.

Databricks의 약점

가파른 학습 곡선. Spark, 클러스터, 런타임, DBU, Delta Lake, Unity Catalog. 다뤄야 할 표면적이 매우 넓다. 팀이 순수 SQL 배경에서 왔다면 진짜 온보딩 기간을 예상해야 한다.

청구서가 두 장. Databricks는 DBU를 청구하고, 클라우드 제공업체는 VM과 스토리지를 청구한다. 총 비용을 추적하려면 둘 다 모니터링해야 하는데, 가시성을 잃기 쉽다.

클러스터 관리가 여전히 중요하다. 서버리스 옵션이 확장되고 있어도, 컴퓨팅을 올바르게 구성하는 것이 비용을 제어하는 방법이다. 과잉 프로비저닝하면 청구서가 빠르게 증가한다. 과소 프로비저닝하면 작업이 실패한다.

Snowflake의 약점

무거운 ETL에서 비싸다. 지속적인 데이터 변환 워크로드는 Databricks보다 Snowflake에서 3~5배 더 비쌀 수 있다. ETL이 주요 워크로드라면 이것이 쌓인다.

실시간 스트리밍이 약하다. Snowpipe와 Dynamic Tables가 마이크로 배치 수집을 처리하지만, 서브 분(sub-minute) 데이터 신선도는 아키텍처적으로 어렵다. 실시간 처리가 필요하다면 Snowflake는 올바른 툴이 아니다.

영구 무료 티어가 없다. $400 크레딧이 포함된 30일 평가판, 그 다음에는 비용을 낸다. BigQuery와 Databricks(Free Edition)는 모두 영구 무료 옵션을 제공한다.

성장이 둔화되고 있다. 매출이 FY2026에서 전년 대비 29% 성장했는데, Databricks의 65%와 비교된다. 시가총액은 최고점인 $900억에서 약 $520억으로 하락했다. 오늘 제품에는 영향을 미치지 않지만, 주시할 가치가 있다.

BigQuery의 약점

GCP 전용. BigQuery는 Google Cloud에서 실행된다. BigQuery Omni가 AWS와 Azure의 데이터를 쿼리할 수 있게 해주지만, 컴퓨팅은 여전히 Google을 통해 라우팅된다. 멀티 클라우드 조직이라면 이것이 진짜 제약이다.

비용이 예상 밖으로 나올 수 있다. 온디맨드 가격은 크고 파티션되지 않은 테이블에서 SELECT * 하나가 $60 이상이 될 수 있다. 파티셔닝과 클러스터링 규율 없이는 청구서가 예측 불가능해진다.

트랜잭션을 위해 만들어지지 않았다. DML 작업에 엄격한 할당량이 있다. 분석과 함께 OLTP가 필요하다면 BigQuery는 할 수 없다. Lakebase가 있는 Databricks는 할 수 있다.

커스터마이징이 적다. Databricks나 Snowflake처럼 컴퓨팅이나 스토리지를 튜닝할 수 없다. 대부분의 팀에서는 괜찮지만, 복잡한 최적화에는 제한적으로 느껴질 수 있다.

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AI와 ML: 새로운 격전지

2026년에는 AI 기능이 팀이 한 플랫폼을 다른 것보다 선택하는 주요 이유가 됐다. 세 플랫폼 모두 활발히 투자하고 있지만, 접근 방식은 매우 다르다.

💡 초보자 설명: 각 플랫폼이 AI를 어디에 배치하는지가 다르다. Databricks는 AI를 만드는 사람들을 위해, Snowflake/BigQuery는 AI를 SQL 분석에서 쓰고 싶은 사람들을 위해 설계되어 있다고 보면 된다.

Databricks는 가장 깊은 AI 스택을 가진다. Mosaic AI는 전체 라이프사이클을 제공한다. 모델 훈련, 파인 튜닝, 서빙, 모니터링. Foundation Model API를 통해 Claude, GPT, Gemini, 오픈소스 모델을 호스팅할 수 있다. MLflow가 ML 라이프사이클을 관리한다. Vector Search가 RAG 파이프라인을 구동한다. 그리고 Genie Code는 데이터 파이프라인을 스스로 작성하고 디버깅할 수 있는 자율 AI 에이전트다. AI는 이미 Databricks에서 연간 $14억 이상의 매출을 올리고 있다. 대부분의 독립 AI 기업보다 많다.

Snowflake는 AI를 SQL로 직접 가져온다. 분석가들이 이미 일하고 있는 곳을 만나는 영리한 방법이다. Cortex AI 함수를 사용하면 Python을 작성하지 않고도 데이터를 분류하고, 추출하고, 번역하고, 요약할 수 있다. Snowflake Intelligence는 자연어 쿼리를 제공한다. Cortex Code는 dbt와 Airflow 지원이 포함된 SQL과 Python을 위한 AI 코딩 어시스턴트다. GPT-5.2는 출시 당일 Cortex에서 사용 가능했다. 9,100개 이상의 계정이 AI 기능을 사용하고 있다.

BigQuery는 Gemini와 긴밀하게 결합되어 있다. AI.GENERATE와 AI.CLASSIFY 같은 AI 함수가 Gemini 3.0으로 구동되어 SQL에서 기본으로 실행된다. BigQuery ML을 사용하면 데이터를 내보내지 않고 예측, 분류, 클러스터링 모델을 만들 수 있다. 멀티모달 임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF를 지원한다. Conversational Analytics는 BigQuery Studio에 자연어 에이전트를 가져온다.

내 판단: ML 모델을 만들거나, 커스텀 모델을 훈련하거나, AI 에이전트를 배포한다면 Databricks가 큰 차이로 가장 강력한 선택이다. 설정 없이 기존 SQL 워크플로우 내에서 AI 기능을 원한다면 Snowflake와 BigQuery 둘 다 잘 작동하는데, Snowflake가 AI 함수의 폭에서 약간의 우위가 있다.

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오픈소스 요소

많은 비교 기사에서 건너뛰는 내용이지만, 사람들이 생각하는 것보다 더 중요하다. 독점 플랫폼에서 문제가 생기면, 반드시 그렇게 된다, 오픈소스가 선택지를 준다.

💡 초보자 설명: 오픈소스는 소스 코드가 공개되어 있어서 누구나 읽고, 수정하고, 사용할 수 있는 소프트웨어다. 독점 플랫폼이 서비스를 종료하거나 가격을 대폭 올려도, 오픈소스 기반으로 만든 시스템은 다른 곳으로 이동할 수 있다. 이것을 "벤더 락인(vendor lock-in) 방지"라고 한다.

Databricks는 세 플랫폼 중 가장 강력한 오픈소스 DNA를 가진다. Apache Spark, Delta Lake, MLflow를 만들었다. Unity Catalog는 2024년에 오픈소스화됐다. Delta UniForm은 Delta 옆에 Iceberg 메타데이터를 자동으로 유지해서, Delta로 쓰고 Iceberg 호환 엔진에서 읽을 수 있다. Delta Kernel과 Delta Connect는 Trino, Flink, DuckDB 같은 Spark 외의 엔진이 Delta를 기본으로 읽을 수 있게 해준다.

Snowflake는 오픈소스 존재감을 키우고 있다. Apache 2.0 라이선스로 Polaris Catalog를 오픈소스화했다. Iceberg와 Delta Lake 형식을 모두 지원하는 벤더 중립적 카탈로그다. 의미 있는 기여다. Streamlit(2022년 인수)은 데이터 앱을 위해 오픈소스다. 하지만 핵심 Snowflake 엔진은 독점이고 폐쇄적이다.

BigQuery는 세 플랫폼 중 오픈소스가 가장 적다. Dremel 엔진은 독점이다. Google은 Apache Beam, TensorFlow, Kubernetes 같은 오픈소스 프로젝트에 기여하지만, BigQuery 자체는 완전히 폐쇄된 관리형 서비스다. BigLake를 통해 Iceberg 테이블을 읽고 쓸 수 있지만, BigQuery에서 탄생한 오픈 형식은 없다.

왜 중요한가: 데이터가 Delta Lake나 Iceberg에 있다면, 거의 모든 엔진에서 읽을 수 있다. Snowflake의 기본 형식이나 BigQuery의 내부 스토리지에 있다면, 그 플랫폼이 있어야 접근할 수 있다. 오픈 형식은 벤더 락인에 대한 보험이다. 지금 Databricks가 그것을 가장 많이 제공한다.

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업계 분석가들의 평가

외부 검증이 필요한 팀을 위해, 이 플랫폼들이 업계 분석가들에게 어떤 평가를 받고 있는지 소개한다.

Gartner Magic Quadrant 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 (2025):

• Databricks — 리더. 혁신의 속도로 주목받음
• Snowflake — 리더. 챌린저에서 승격, 사용 편의성으로 주목받음
• Google(BigQuery) — Databricks, Microsoft와 함께 리더

Forrester Wave 분석을 위한 데이터 관리 (2025년 2분기):

• BigQuery — 13개 기준에서 최고 점수인 5점 만점을 받음
• Snowflake — AI 툴과 멀티 클라우드 협업으로 인정받음
• Databricks — 별도의 Data Lakehouses Wave에서 리더로 선정됨

세 플랫폼 모두 인정받는 리더다. 차이는 무엇에서 리더인지에 있다.

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각 플랫폼을 언제 선택해야 하는가

실제 경험에 기반한 솔직한 추천이다.

Databricks를 선택하는 경우

• 같은 플랫폼에서 데이터 엔지니어링과 ML/AI가 필요할 때
• 실시간 스트리밍이 필수 요건일 때
• 오픈 형식과 벤더 락인 회피가 중요할 때
• 팀이 엔지니어링 깊이가 있고 제어권을 원할 때
• AI 애플리케이션, 에이전트, 커스텀 모델을 만들 때

Snowflake를 선택하는 경우

• 팀이 SQL 우선이고 무엇보다 단순함을 중요시할 때
• 사업부 간 또는 파트너와의 관리된 데이터 공유가 핵심일 때
• 차이 없는 일관된 멀티 클라우드 배포가 필요할 때
• 높은 동시성의 BI 대시보드가 주요 워크로드일 때
• 가장 낮은 운영 오버헤드와 가장 빠른 가치 실현을 원할 때

BigQuery를 선택하는 경우

• 이미 Google Cloud에 있고 Google 서비스를 많이 사용할 때
• 인프라 관리 없는 진정한 서버리스 분석을 원할 때
• 워크로드가 산발적이고 쿼리당 지불 가격이 합리적일 때
• 네이티브 Google Ads, GA4, 마케팅 분석 통합이 필요할 때
• 예산이 빠듯하고 영구 무료 티어가 도움이 될 때

그리고 대부분의 기사가 말하지 않는 것이 있다. 많은 대형 조직이 하나 이상을 사용한다. 데이터 엔지니어링과 ML에는 Databricks. 관리된 데이터 공유와 BI에는 Snowflake. Google 특화 분석에는 BigQuery. 예전에는 이것이 비실용적이었지만, 오픈 테이블 형식이 판도를 바꿨다. Delta UniForm을 사용하면 Delta로 쓰고 Iceberg로 읽을 수 있다. Snowflake의 Polaris Catalog는 두 형식 모두를 지원한다. 멀티 엔진 아키텍처가 이제 현실이 됐다.

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피해야 할 흔한 실수들

LinkedIn 유행에 따라 선택하기. 올바른 플랫폼은 팀, 유스케이스, 클라우드 제공업체에 달려 있다. 이번 주 트렌드가 아니다.

총 소유 비용을 무시하기. 단위당 가장 낮은 가격이 가장 낮은 총 청구서를 의미하지 않는다. 엔지니어링 시간, 학습 곡선, 운영 오버헤드도 모두 중요하다.

한 플랫폼이 모든 것을 똑같이 잘 한다고 가정하기. ETL, BI, ML, AI는 서로 다른 요구사항이 있다. Databricks는 엔지니어링과 ML에서 앞선다. Snowflake는 BI와 데이터 공유에서 앞선다. BigQuery는 서버리스 분석에서 앞선다.

실제 데이터로 테스트하지 않기. 벤더 벤치마크는 마케팅이다. 직접 벤치마크가 진실이다. 커밋하기 전에 항상 자신의 규모에서 자신의 워크로드로 테스트한다.

독점 형식에 락인되기. 가능한 곳마다 Delta Lake나 Iceberg를 사용한다. 나중에 단기적인 편의보다 마음을 바꿀 수 있는 유연성이 훨씬 더 가치 있다.

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전체 요약

학습 난이도	어려움	쉬움	가장 쉬움
ETL 성능	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
BI/대시보드	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
실시간 스트리밍	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
ML/AI	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
데이터 공유	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
서버리스	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
오픈소스	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
무료 티어	⭐⭐⭐	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
비용 예측성	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐