온프레미스 기준으로 두 플랫폼이 어떤 오픈소스를 쓰고 어디를 자체 제품으로 채우는지 계층별로 대조한 기록이다. 둘 다 "오픈소스 엔진 + 벤더 관리·거버넌스 계층" 구조이지만 무게중심이 다르다.
Cloudera 제품군 전반은 Cloudera 제품 개요와 AI 스택 에 있다.
범례 — [OSS] 오픈소스 그대로, [OSS+] 오픈소스 기반 벤더 배포판, [자체] 벤더 독점.
| 계층 | IBM watsonx.data (온프렘) | Cloudera (온프렘) |
|---|---|---|
| 배포 기반 | OpenShift 위의 자체 플랫폼 허브 [자체/OSS+] | 베어메탈·VM 기반 Base + 컨테이너 기반 Data Services(ECS 또는 OpenShift) [자체/OSS+] |
| 스토리지 | S3 호환 오브젝트 스토리지 — 자체 오브젝트 스토어, Ceph 기반 제품, MinIO 등 [OSS+/OSS] | HDFS [OSS], Ozone 기반 오브젝트 스토어 [OSS+], S3 호환 스토리지 인증 |
| 테이블 · 파일 포맷 | Iceberg, Delta Lake, Hudi, Parquet, ORC, Avro [OSS] | Iceberg, Parquet, ORC, Avro, Kudu [OSS] |
| 메타데이터 · 카탈로그 | Hive Metastore, Iceberg REST [OSS] | Hive Metastore, Atlas, Iceberg REST [OSS/OSS+] |
| SQL 엔진 | PrestoDB(Java · C++) [OSS+], 자체 웨어하우스 제품과 어플라이언스 계열 [자체], 외부 소스 커넥터 | Impala [OSS+], Hive [OSS], Spark SQL [OSS], 웹 SQL 도구 [OSS+] |
| 분산 처리 | Spark + 네이티브 실행 가속 [OSS+] | Spark [OSS], Spark + Airflow 데이터 엔지니어링 서비스 [OSS+] |
| NoSQL · 운영 DB | 인수한 Cassandra 계열 제품 [자체 + OSS 기반] | HBase + Phoenix, Kudu [OSS] |
| 스트리밍 | 레이크하우스 자체에는 없다. 별도 제품 조합 [자체] | Kafka, Flink + SQL 스트림 도구, NiFi [OSS/OSS+] |
| 데이터 통합 · ETL | 자체 ETL · CDC · 관측 제품군 [자체] | NiFi [OSS], Spark, 복제 관리자 [자체] |
| 거버넌스 · 리니지 | 자체 카탈로그 · 리니지 · 데이터 제품 허브 [자체] + Ranger 정책 연동 | Atlas(리니지), Ranger(정책), Ranger RAZ, Knox [OSS] + 자체 데이터 카탈로그 [자체] |
| 보안 | 자체 데이터 보호 제품 [자체], Ranger, LDAP/SSO | Ranger · Ranger KMS, Knox, Kerberos [OSS 중심] |
| 벡터 DB · RAG | Milvus 내장 [OSS] + 인수 제품 기반 벡터, 로우코드 도구 [OSS] | 네이티브 벡터 DB 없음. RAG 도구가 외부 벡터 DB 를 선택 지원 [OSS 외부], Solr 검색 [OSS] |
| AI · ML 플랫폼 | 자체 파운데이션 모델 플랫폼과 스튜디오 [자체] | Cloudera AI(Python · R · Spark · MLflow 기반) [OSS+], NVIDIA 마이크로서비스 기반 추론 서비스 [자체 + NVIDIA], 로우코드 스튜디오 [자체] |
| AI 거버넌스 | 자체 모델 거버넌스 제품 [자체] | 전용 제품 없음. Atlas · Ranger + MLflow · 모델 레지스트리로 대응 [OSS 중심] |
| BI · 시각화 | 자체 BI 제품군 [자체] | 자체 시각화 제품 [자체], 웹 SQL 도구 [OSS+] |
| 운영 · 관리 | 플랫폼 콘솔 · 오퍼레이터 [자체] | Cloudera Manager, 관측 도구, Iceberg 유지관리 도구 [자체] |
| 관점 | IBM watsonx.data | Cloudera |
|---|---|---|
| 차별점이 놓인 위치 | 거버넌스 + AI · LLM 계층 | 대규모 데이터 플랫폼 운영·확장성, 하이브리드 이식성 |
| 스토리지 전략 | 외부 S3 호환 스토어 전제. 스토리지를 소유하지 않는 방향 | HDFS · Ozone 을 스택 안에 포함 |
| 벡터 · RAG | 플랫폼 안에서 완결 | 외부 벡터 DB 선택형. 유연하지만 별도 구성·운영이 필요하다 |
| 실시간 · 스트리밍 | 상대적 약점. 별도 제품 조합이 필요하다 | Kafka · Flink · NiFi 로 기본 제공 범위가 넓다 |
| 워크로드 분리 | 엔진을 목적별로 프로비저닝 | 데이터 웨어하우징 · 엔지니어링 · AI 를 컨테이너 데이터 서비스로 분리 |
한 문장으로 줄이면 — Cloudera 는 대용량 데이터 처리·운영에 강점이 있지만 내장 벡터 DB 가 없어 AI 를 하려면 외부 컴포넌트를 조합해야 하고, watsonx.data 는 데이터에서 AI 서비스·거버넌스까지 풀스택으로 제공한다. 데이터 포맷은 양쪽이 같은 개방형 표준을 쓰므로 실질적 차이가 없다.