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이 문서는 플랫폼 비교 섹션의 일부입니다.

거버넌스 범위

접근 제어 및 리니지

성공 Unity Catalog는 업계 유일의 데이터 + AI 통합 거버넌스 솔루션 입니다. 테이블, ML 모델, Feature, Vector Index, AI Agent, 비정형 파일을 하나의 카탈로그에서 통합 관리하며, 컬럼 레벨까지의 End-to-End 리니지를 자동 추적합니다.
주의 경쟁사 장점: Snowflake Horizon은 SQL 중심 데이터 거버넌스에서 성숙도가 높고 Data Clean Room 기능이 강력합니다. MS Purview는 Microsoft 365 생태계 전체에 걸친 거버넌스를 제공하며, 이미 MS 환경을 사용하는 조직에 자연스럽습니다. AWS Lake Formation은 IAM 기반의 세밀한 접근 제어가 가능합니다.

Unity Catalog 심층 분석

Unity Catalog 아키텍처

Unity Catalog 는 Databricks의 통합 거버넌스 레이어 로, 데이터와 AI 자산을 하나의 네임스페이스에서 관리합니다.

Unity Catalog 관리 대상 (경쟁사 대비)

성공 Unity Catalog는 “데이터 + AI 거버넌스”의 업계 유일 솔루션 입니다. 경쟁사 카탈로그는 테이블/뷰만 관리하는 반면, Unity Catalog는 ML 모델, Feature, Vector Index, Agent까지 동일한 접근 제어, 리니지, 감사 를 적용합니다.

데이터 리니지 상세 비교

리니지 추적 범위

리니지 활용 시나리오


접근 제어 모델 심층 비교

RBAC vs ABAC 접근 제어

Row Filter / Column Mask 예시 (Databricks)

결과: pii_viewer 그룹은 원본 이메일을, 다른 사용자는 j***@example.com 형태를 봅니다.
참고 Row Filter/Column Mask의 핵심 장점: SQL 함수로 정의하므로 비즈니스 로직을 유연하게 구현 할 수 있습니다. 예: 현재 사용자의 부서, 역할, 심지어 외부 API 호출 결과에 따라 동적으로 접근을 제어할 수 있습니다. Snowflake의 Masking Policy도 유사하지만, ML 모델/Agent에는 적용되지 않습니다.

감사 로그 및 모니터링 비교

System Tables vs 경쟁사 감사 도구

System Tables 주요 테이블

비용 모니터링 대시보드 예시

성공 System Tables의 핵심 가치: 비용, 감사, 성능, 파이프라인 이벤트를 모두 SQL로 분석 할 수 있습니다. 별도 도구(CloudTrail → Athena, Cost Explorer 등)를 조합할 필요 없이, Databricks 안에서 통합 모니터링 대시보드를 구성할 수 있습니다.

데이터 공유 비교

Delta Sharing vs 경쟁사 데이터 공유

참고 Delta Sharing의 핵심 차별화: 오픈 프로토콜 이므로 수신자가 Databricks를 사용하지 않아도 됩니다. Spark, Pandas, Power BI, R 등 수십 개 클라이언트에서 직접 읽을 수 있습니다. 반면 Snowflake Data Sharing은 수신자도 반드시 Snowflake 계정 이 필요합니다.

AI 거버넌스 — 규제 대응

AI 거버넌스가 필요한 이유

2024-2025년 EU AI Act, 한국 AI 기본법 등 AI 규제가 본격화 되면서, AI 모델과 Agent에 대한 거버넌스가 필수 요구사항이 되고 있습니다.

AI 거버넌스 체크리스트

성공 SA/SE 핵심 메시지: AI 규제 시대에 “데이터 거버넌스와 AI 거버넌스를 하나로 통합” 하는 것은 선택이 아니라 필수입니다. Unity Catalog는 유일하게 데이터, ML 모델, Feature, Vector Index, AI Agent를 하나의 카탈로그에서 통합 관리 하는 솔루션입니다. 경쟁사에서는 데이터 거버넌스(Lake Formation/Dataplex)와 AI 거버넌스(SageMaker/Vertex AI)가 분리되어 있어, 통합 감사와 리니지가 불가능합니다.