엔터프라이즈 AI 검색을 위한 웹 크롤링 및 수집 기능 비교 분석: Azure 대 AWS 대 GCP

섹션 1: 요약 및 주요 결과

핵심 질문에 대한 직접적인 답변

본 보고서의 핵심 질문, 즉 Amazon Q Business 및 Google Vertex AI Search와 유사한 웹 크롤링 기능이 Microsoft Azure AI Search에 존재하는지에 대한 답변은 명확합니다. 결론부터 말하자면, Azure AI Search는 외부 웹사이트를 인덱싱하기 위한 네이티브, 즉시 사용 가능한(out-of-the-box) 웹 크롤러 커넥터를 제공하지 않습니다. 이는 경쟁 플랫폼과의 근본적인 차이점이며, 각 클라우드 제공업체의 아키텍처 철학을 반영하는 중요한 지점입니다.

플랫폼별 철학 요약

Azure: 구성 가능한 빌딩 블록 (Composable Building Block) 철학
Azure는 개발자가 직접 웹 크롤링 파이프라인을 구축해야 하는 접근 방식을 채택합니다. 이는 Azure Functions, Container Apps, Blob Storage, AI Search Indexer와 같은 강력하고 개별적인 서비스들을 조합하여 솔루션을 구성하는 방식입니다. 이 모델은 초기 개발 및 유지보수 부담이 큰 대신, 최고의 유연성과 제어권을 제공합니다.1
Amazon Web Services (AWS): 관리형 솔루션 (Managed Solution) 접근 방식
AWS는 Amazon Q Business 웹 크롤러 커넥터를 통해 관리형 솔루션을 제공합니다. 이 커넥터는 신속한 배포와 사용 편의성을 목표로 설계되었으며, 기본 인프라를 추상화하여 구성 중심의 간단한 경험을 제공합니다. 특히 인증이 필요한 엔터프라이즈 사이트 크롤링에 강점을 보입니다.3
Google Cloud Platform (GCP): 검색 네이티브 (Search-Native) 우위
GCP는 Vertex AI Search를 통해 다각적인 접근 방식을 제시합니다. 직접적인 웹사이트 크롤링을 지원할 뿐만 아니라, Google의 방대한 기존 공개 웹 인덱스를 활용할 수 있는 독보적인 기능을 제공합니다. 이는 공개 콘텐츠에 대한 데이터 수집의 범위와 능력을 근본적으로 변화시키는 요소입니다.5

상위 수준의 전략적 시사점

플랫폼 선택은 단순히 Azure의 특정 기능 부재에 대한 문제가 아닙니다. 이는 맞춤화와 제어(Azure), 관리형 편의성(AWS), 그리고 비교 불가능한 공개 데이터 접근성(GCP) 사이의 전략적 결정입니다. 최적의 플랫폼은 프로젝트의 특정 요구사항, 팀의 기술 역량, 예산 구조, 그리고 시장 출시 시간(time-to-market) 압박에 따라 달라집니다.

주요 결과 시놉시스

본 비교 분석의 주요 결과는 구현 복잡성, 비용 모델(구성 요소 기반 대 사용자 기반 대 쿼리 기반), 그리고 각 플랫폼이 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 및 엔터프라이즈 검색 애플리케이션에 제공하는 고유한 가치 제안에서 뚜렷한 차이가 있음을 보여줍니다. Azure는 개발자가 파이프라인의 모든 측면을 제어해야 하는 반면, AWS와 GCP는 이 프로세스의 상당 부분을 추상화하여 제공합니다. 이러한 차이점은 기술 선택이 비즈니스 목표와 어떻게 직접적으로 연결되는지를 명확히 합니다.

섹션 2: Azure의 AI Search를 위한 웹 콘텐츠 수집 접근 방식: "직접 구축(Build-Your-Own)" 패러다임

이 섹션에서는 Azure에서 웹 크롤링을 달성하는 방법을 명확하고 상세하게 설명하여, 다른 플랫폼과의 비교 기준을 설정합니다.

2.1. 명확한 답변: 네이티브 웹 크롤러의 부재

Azure AI Search는 Blob Storage, Azure SQL, Cosmos DB와 같은 다양한 Azure 서비스와 Logic Apps를 통한 SharePoint와 같은 일부 외부 서비스를 위한 데이터 소스 커넥터 갤러리를 제공합니다.6 그러나 이 목록에는 임의의 외부 웹사이트를 인덱싱하기 위한 일반적인 "웹 크롤러" 또는 "웹사이트" 커넥터가 명백히 부재합니다. 이는 개발자들 사이에서 흔히 혼동을 일으키는 지점이며, 커뮤니티 질문에서도 확인됩니다.9

Azure의 모델은 인덱서가 지원되는 데이터 소스에서 데이터를 '가져오는(pull)' 모델입니다.6 웹사이트는 기본적으로 지원되는 데이터 소스가 아니므로 직접적인 풀링은 불가능합니다. 지원되지 않는 소스의 경우, Azure의 공식 가이드는 개발자가 프로그래밍 방식으로 인덱스에 데이터를 '밀어 넣는(push)' 모델을 사용하도록 안내합니다.8 아래에서 설명할 아키텍처는 이 두 가지를 혼합한 하이브리드 방식으로, 지원되지 않는 소스(웹사이트)로부터 지원되는 '풀' 소스(Blob Storage)를 생성하는 구조입니다.

2.2. 권장 아키텍처: "크롤링-저장-인덱싱(Crawl-Store-Index)" 파이프라인

이 하위 섹션에서는 Microsoft가 발행한 고객 사례 연구 및 커뮤니티 주도 프로젝트에서 검증된, Azure에서 웹 콘텐츠를 수집하는 보편적인 권장 패턴을 상세히 설명합니다.1

1단계: 크롤러 (컴퓨팅 계층): 웹 크롤링을 수행하기 위한 맞춤형 애플리케이션을 구축합니다.
- 기술 선택: 이벤트 기반의 서버리스 실행을 위한 Azure Function 또는 더 복잡하고 장시간 실행되는 스크래핑 작업(특히 헤드리스 브라우저가 필요한 경우)을 위한 Azure Container App을 선택할 수 있습니다.1
- 크롤링 라이브러리: 개발자들은 일반적으로 효율적이고 비동기적인 크롤링을 위해 Scrapy(Python) 1 또는 동적인 JavaScript 중심 웹사이트를 처리하기 위해
  Abot(.NET) 10, Puppeteer, Playwright와 같은 라이브러리를 사용합니다.2
2단계: 중간 저장소 (스토리지 계층): 크롤러는 웹 콘텐츠(HTML, PDF, 텍스트)를 가져와 Azure Blob Storage에 저장합니다.1 이 서비스는 맞춤형 크롤러와 Azure AI Search 사이의 간극을 메우는 중요한 "지원되는 데이터 소스" 역할을 합니다.
3단계: 인덱서 (수집 계층): Blob Storage 컨테이너를 가리키는 데이터 소스를 사용하여 Azure AI Search 인덱서를 구성합니다.1
- 이 인덱서는 새롭거나 업데이트된 블롭(페이지/문서)을 자동으로 감지하고 해당 콘텐츠를 검색 인덱스로 가져옵니다.
- 이 프로세스는 인덱싱 파이프라인 중에 콘텐츠 보강(OCR, 엔터티 인식, 언어 감지, 그리고 중요하게는 Azure OpenAI 임베딩 스킬을 통한 벡터화)을 위한 AI 스킬셋으로 강화될 수 있습니다.1

2.3. 구현 심층 분석 및 모범 사례

맞춤형 크롤러 구축:.NET과 Abot 라이브러리를 사용하는 방법 10 또는 Azure Function 내에서 Python과 Scrapy를 사용하는 방법 1을 보여주는 오픈소스 GitHub 리포지토리를 훌륭한 출발점으로 참조할 수 있습니다.
데이터 최신성 처리:
- 예약된 크롤링: 크롤러(예: Azure Function)는 주기적인 재크롤링을 위해 타이머 트리거로 설정할 수 있습니다.1
- 이벤트 기반 인덱싱: AI Search 인덱서는 일정에 따라 실행되도록 구성하거나, 더 강력하게는 크롤링 작업이 완료된 후 API 호출을 통해 실행되도록 트리거할 수 있어 크롤링과 검색 가능성 사이의 지연 시간을 최소화합니다.1 예약된 크롤러와 예약된 인덱서의 조합은 인덱스를 최신 상태로 유지하는 강력한 메커니즘을 제공합니다.
맞춤형 스킬 및 AI 보강: Azure 접근 방식의 주요 장점 중 하나는 AI 보강 파이프라인과의 긴밀한 통합입니다. 직접 구축한 크롤러는 더 큰 워크플로우의 첫 번째 "맞춤형 스킬"로 간주될 수 있습니다. 크롤러가 Blob Storage에 저장한 데이터는 이후 내장 스킬 및 다른 맞춤형 스킬 체인에 의해 처리되어, 데이터가 인덱스에 도달하기 전에 정교한 데이터 변환을 가능하게 합니다.1

2.4. 커뮤니티 인사이트 및 실제 과제 (Reddit 관점)

이 섹션은 "Reddit에서도 찾아봐"라는 사용자의 요청을 직접적으로 다룹니다.

복잡성과 학습 곡선: 개발자들은 Azure 접근 방식이 강력하지만 직관적이지 않다고 보고합니다. Azure의 IAM 권한 모델과의 씨름, Azure Functions의 올바른 구성(특히 종속성 문제), 그리고 대상 사이트로부터 차단되지 않기 위한 IP 순환 네트워킹 관리 등이 과제로 꼽힙니다.12
확장성 및 안정성: Azure Functions와 같은 서버리스 환경에서 헤드리스 브라우저를 실행하는 것은 어려울 수 있으며, 이로 인해 개발자들은 종종 컨테이너 기반 솔루션으로 눈을 돌리게 됩니다.17 또한 개발자들은 작업자 역할(worker role)이 재부팅될 수 있으므로 복원력을 고려하여 아키텍처를 설계해야 하며, 이를 위해 Azure Queue Storage와 같은 큐를 사용하여 크롤링 작업을 관리하고 작업 손실을 방지해야 합니다.18
비용 효율성: 복잡성에도 불구하고, 소비 계획(consumption plan) 기반의 Azure Functions를 사용하는 서버리스 접근 방식은 중소 규모의 스크래핑 작업에 매우 비용 효율적인 것으로 평가됩니다. 많은 프로젝트를 사실상 무료로 진행할 수 있게 해주는 넉넉한 무료 제공량이 포함되어 있기 때문입니다.13 이는 스크래핑을 위해 전용 VM을 실행하는 높은 비용과 대조됩니다.17

이러한 분석을 통해 Azure가 네이티브 크롤러를 제공하지 않는 것이 단순한 기능 누락이나 우연이 아님을 알 수 있습니다. 이는 Azure 생태계 전반에서 반복되는 패턴으로, 강력하고 독립적이며 고도로 구성 가능한 서비스(서버리스 코드를 위한 Functions, 데이터를 위한 Storage, 인덱싱을 위한 AI Search)를 제공하는 데 중점을 둔 설계 철학의 결과입니다. 이러한 서비스들을 조합하여 솔루션을 만드는 것이 Azure의 방식입니다. 따라서 네이티브 크롤러의 부재는 관리형 편의성보다 개발자 제어, 유연성, 서비스 조합 가능성을 우선시하는 Azure의 아키텍처 철학을 직접적으로 반영합니다.

이러한 조합 가능한 접근 방식은 개발자에게 통합자로서의 상당한 부담을 줍니다. 개발자는 여러 서비스(Functions, Storage, IAM, 네트워킹, AI Search)와 그 상호 작용의 미묘한 차이를 이해해야 합니다.16 이는 간단한 커넥터 구성에 비해 더 가파른 학습 곡선과 높은 초기 개발 비용을 초래합니다. 그러나 이 접근 방식은 엄청난 힘을 부여하기도 합니다. 개발자는 어떤 크롤링 라이브러리든 선택할 수 있고, 복잡한 맞춤형 로직(예: 로그인 시퀀스, 타사 서비스를 이용한 CAPTCHA 처리)을 구현할 수 있으며, IP 순환 전략을 관리하고, 세분화된 수준에서 비용을 정밀하게 제어할 수 있습니다.13 결과적으로 Azure 모델은 중요한 트레이드오프를 강요합니다. 궁극적인 제어와 맞춤화를 위해 초기 개발자 경험과 시장 출시 시간을 희생합니다. 이는 복잡하고 비표준적인 크롤링 시나리오나, 이러한 제어권을 활용하여 성능과 비용을 최적화할 수 있는 강력한 DevOps/엔지니어링 기술을 갖춘 팀에게는 이상적이지만, 빠르고 간단한 솔루션을 찾는 팀에게는 덜 적합합니다.

섹션 3: 비교 분석: AWS 및 GCP의 네이티브 웹 크롤링

이 섹션에서는 사용자가 Azure와 비교하고 있는 경쟁 플랫폼의 관리형, 즉시 사용 가능한 솔루션을 상세히 설명하여 경쟁 기준선을 설정합니다.

3.1. Amazon Q Business: 관리형 엔터프라이즈 커넥터

핵심 기능: Amazon Q Business는 웹사이트 콘텐츠 수집을 위해 전용으로 관리되는 "웹 크롤러" 데이터 소스 커넥터를 제공합니다.3 이는 웹사이트 콘텐츠 수집을 위한 포인트 앤 클릭 또는 API 기반 솔루션으로 설계되었습니다. 커넥터 자체는 Selenium과 Chromium 드라이버를 기반으로 하므로, JavaScript로 렌더링되는 페이지를 즉시 처리할 수 있습니다.3
주요 기능 및 구성:
- 인증: 이는 핵심 강점입니다. 기본(Basic), NTLM/Kerberos, 양식 기반(Form-based), SAML 인증을 기본적으로 지원하여, 보안이 적용된 내부 포털 및 엔터프라이즈 애플리케이션 크롤링에 매우 적합합니다.3 이는 이러한 인증 흐름을 위해 복잡한 맞춤형 코딩이 필요한 기본 맞춤형 크롤러와의 중요한 차별점입니다.
- 크롤링 제어: 사용자는 시작 "시드(seed)" URL을 구성하고, 크롤링 깊이를 정의하며, 정규식 패턴을 사용하여 특정 URL 경로를 포함/제외하고, 파일 유형별로 필터링할 수 있습니다.3
- 동기화: 전체 동기화와 증분 동기화(신규, 수정, 삭제된 콘텐츠)를 모두 지원하여 데이터 최신성을 효율적으로 유지하는 데 중요합니다.4
한계 및 커뮤니티 피드백:
- 실행 시간 초과: 크롤링 작업에는 시간 초과 제약(한 컨텍스트에서는 1시간으로 보고됨)이 있어 매우 큰 웹사이트의 경우 문제가 될 수 있습니다. 이로 인해 아키텍트는 큰 사이트를 더 작고 대상이 명확한 크롤링 작업으로 분할해야 합니다.22
- 구성 제한: UI는 API(100개)에 비해 시드 URL 수에 대한 제한이 낮아(10개), 더 복잡한 구성을 위해서는 API 사용이 필요합니다.22
- 성능 문제: Reddit 사용자들은 특히 Confluence와 같은 소스에서 커넥터에 문제가 있다고 보고했으며, 작업이 완료되지 않는 경우가 있는데 이는 AWS 측 또는 소스 측의 속도 제한 문제일 수 있습니다.23 이는 관리형 솔루션의 잠재적 위험을 보여줍니다. 즉, 실패 시 디버깅은 "블랙박스"이며 공급업체 지원에 의존해야 합니다.

3.2. Google Vertex AI Search: "Google 기반" 인덱스

핵심 기능: Vertex AI Search는 다각적인 접근 방식을 제공합니다. AWS와 마찬가지로, 크롤링할 웹사이트 URL을 제공하여 데이터 저장소를 생성할 수 있습니다.24 고급 크롤링, 파싱, 문서 이해 기능을 갖추고 있습니다.24
독보적인 차별점: Google 인덱스 활용: 가장 강력하고 독특한 기능은 Google의 기존 글로벌 웹 인덱스를 활용할 수 있다는 점입니다.5 공개 웹사이트(예:
*.stanford.edu/*)에 대한 데이터 저장소를 구성할 때, 이는 단순히 새로운 크롤링을 시작하는 것이 아니라, 본질적으로 Google 자체의 방대한 인덱스에 대한 필터링된 뷰를 생성하는 것입니다. 즉, 전체적인 독립 크롤링에 따르는 오버헤드와 시간 지연 없이, Google에 의해 인덱싱된 공개적으로 사용 가능한 문서에서 정보를 검색할 수 있습니다.5
주요 기능 및 구성:
- 데이터 최신성: 사이트맵이나 자동 및 수동 트리거를 통해 새로고침을 구성할 수 있습니다.24
- 사용 편의성: URL을 추가하고 미리 빌드된 검색 위젯을 사이트에 내장하는 것만으로 시작할 수 있으며, 이 위젯에는 Gemini 기반의 생성형 답변이 포함됩니다.24
- 고급 RAG 통합: RAG 애플리케이션을 위한 기반 시스템으로 처음부터 설계되었으며, LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크와 원활하게 통합되어 고성능 벡터 저장소 및 리트리버 역할을 할 수 있습니다.24
- 인덱싱 구성: 벡터 저장소로 사용될 때, 샤드 크기, 알고리즘 유형(Tree-AH, Brute Force), 거리 측정 기준과 같은 상세한 인덱스 구성 옵션을 제공하여 성능과 재현율(recall)을 미세 조정할 수 있습니다.26

세 플랫폼은 명확한 추상화 스펙트럼을 나타냅니다. Azure는 스펙트럼의 한쪽 끝에 위치하며, 저수준의 조합 가능한 블록을 제공합니다. AWS Q Business는 중간에 위치하여, 특정 작업(크롤링)을 위한 고수준의 관리형 커넥터를 제공하고 기본 컴퓨팅 및 라이브러리를 추상화하지만 여전히 크롤링 매개변수 구성이 필요합니다. GCP Vertex AI Search(공개 콘텐츠용)는 스펙트럼의 다른 쪽 끝에 있으며, 가장 높은 수준의 추상화를 제공합니다. 기존 인덱스를 활용하여 전체 크롤링 프로세스를 추상화할 수 있습니다. 따라서 개발자는 코드 수준(Azure), 구성 수준(AWS), 또는 결과 수준(GCP) 중 어느 수준에서 작업할지를 선택해야 합니다.

이는 RAG를 위한 "데이터 수집"의 정의를 재정의합니다. 전통적인 RAG 아키텍처는 먼저 수집, 청킹, 인덱싱해야 하는 개별적이고 한정된 데이터 코퍼스를 가정합니다. 이는 Azure와 AWS가 따르는 모델입니다. RAG 시스템의 품질은 크롤링의 완전성에 의해 제한됩니다. Google의 실시간 인덱스를 사용하는 능력 5은 공개 데이터에 대한 이러한 가정을 뒤엎습니다. "수집" 단계는 더 이상 데이터를

수집하는 것이 아니라 범위를 정의하는 것(예: 어떤 도메인 내에서 검색할지)이 됩니다. 이는 심오한 의미를 가집니다. RAG 시스템은 더 이상 마지막 크롤링 시간에 의존하는 취약한 시스템이 아닙니다. Google 검색에서 사용할 수 있는 가장 최신 정보에 접근할 수 있습니다. 이는 수 페타바이트의 웹 데이터를 크롤링하고 저장하는 데 드는 인프라 및 관리 비용을 극적으로 줄여줍니다. 따라서 Google Vertex AI Search는 단순히 더 나은 크롤러를 제공하는 것이 아니라, 공개 데이터 기반의 RAG 시스템 구축에 대한 패러다임 전환을 제공합니다. 이는 "자신만의 코퍼스 가져오기(bring your own corpus)" 모델에서 "글로벌 코퍼스 활용하기(tap into the global corpus)" 모델로의 전환이며, 특정 사용 사례에 대한 근본적인 경쟁 우위입니다.

섹션 4: 기능별 역량 매트릭스

이 섹션에서는 이전 섹션의 상세한 분석을 종합하여 한눈에 비교할 수 있는 두 개의 중요한 표를 제공합니다.

4.1. 표 1: 핵심 웹 수집 역량

이 표는 기술 아키텍트가 각 플랫폼의 핵심 역량과 필요한 노력을 신속하게 평가하는 데 필수적입니다. 웹 데이터를 검색 인덱스로 가져오는 근본적인 "방법"을 직접 비교합니다.

기능	Azure (맞춤형 파이프라인)	Amazon Q Business	Vertex AI Search
네이티브 웹 크롤러	아니요 (맞춤형 구축 필요)	예 (관리형 커넥터)	예 (관리형 + Google 인덱스 활용)
구현 모델	조합형 서비스 (Functions/Containers + Storage + Indexer)	관리형 데이터 소스 커넥터	관리형 데이터 저장소
개발 오버헤드	높음	낮음	매우 낮음 (공개 콘텐츠의 경우)
인증 지원	맞춤형 (코딩으로 모든 방식 가능)	내장 (Basic, SAML, Form, NTLM) 3	도메인 인증 (비공개 콘텐츠용)
동적 콘텐츠 (JS)	맞춤형 코드에서 헤드리스 브라우저 필요 (예: Playwright)	관리형 Selenium/Chromium 드라이버로 처리 3	Google 크롤러로 처리
크롤링 구성	코드 기반 (예: Scrapy 스파이더)	UI/API (깊이, 정규식, 시드) 3	UI/API (URL 패턴, 사이트맵) 24
데이터 최신성 제어	맞춤형 스케줄링 + 인덱서 스케줄	전체/증분 동기화 스케줄 4	자동/수동 새로고침 + 사이트맵 24
주요 제어 평면	코드 + Azure Portal/CLI	AWS Console/API	Google Cloud Console/API

4.2. 표 2: 통합 AI, 검색 및 RAG 기능

이 표는 단순히 데이터를 가져오는 것을 넘어, 데이터가 수집된 후 무엇을 할 수 있는지에 초점을 맞춥니다. 각 플랫폼의 엔드투엔드 RAG 파이프라인 역량을 평가하는 데 중요합니다.

기능	Azure AI Search	Amazon Q Business	Vertex AI Search
통합 데이터 보강	예 (Skillsets: OCR, PII 탐지, 맞춤형 스킬) 1	제한적 (시각적 콘텐츠 처리) 4	예 (Document AI 통합) 29
통합 벡터화	예 (인덱서 내 Azure OpenAI 임베딩 스킬) 1	자동 (Q 모델에 내재)	예 (통합 GenAI 모델) 24
벡터 데이터베이스	Azure AI Search (벡터 저장소 역할) 10	Amazon Q 인덱스 (내부)	Vertex AI Vector Search 24
하이브리드 검색	예 (네이티브) 30	예 (내재)	예 (네이티브) 29
재순위화(Reranking)	예 (Semantic Ranker) 31	Q의 순위 결정에 내재	예 (이벤트 기반 재순위화) 24
LLM 프레임워크 통합	예 (LangChain, LlamaIndex 커넥터) 25	오픈 프레임워크 강조 적음	예 (LangChain, LlamaIndex 커넥터) 25
생성형 답변	예 (Azure OpenAI 통합) 30	예 (Q의 핵심 기능) 33	예 (Gemini 통합, 사전 빌드된 위젯) 25

섹션 5: 재무 분석: 비교 비용 모델

이 섹션에서는 각 플랫폼의 가격 모델을 명확히 하고 구체적인 비용 비교를 제공하여, 플랫폼 결정에 있어 중요한 요소를 분석합니다.

5.1. 가격 모델 해부

Azure: 세분화된 구성 요소 기반 모델입니다. 비용은 여러 독립적으로 청구되는 서비스의 합계입니다.
- Azure Functions: 실행 횟수와 리소스 소비(GB-초)를 기준으로 청구됩니다. 넉넉한 월간 무료 제공량이 포함됩니다.19 스크래핑 기능의 비용은 크롤링 빈도, 페이지 복잡성, 실행 시간에 따라 달라집니다. Reddit 사용자들은 소규모 작업의 경우 매우 저렴하다고 확인했습니다.13
- Azure Blob Storage: 저장된 GB/월 및 트랜잭션(읽기/쓰기)당 비용이 청구됩니다.1
- Azure AI Search: 저장 공간과 쿼리 성능이 결합된 "검색 단위(Search Unit, SU)"당 비용이 청구됩니다. 무료, 기본, 표준, 저장소 최적화 등 다양한 계층이 있습니다.32 Semantic Ranker(1,000 요청당) 및 기타 인지 기술(트랜잭션당)에 대한 추가 비용이 적용됩니다.32
Amazon Q Business: 사용자 중심의 구독 기반 모델입니다.
- 사용자당 구독: 주요 비용 동인입니다. Lite($3/사용자/월)와 Pro($20/사용자/월)의 두 가지 계층 모델이 있습니다.33 이는 내부 사용 사례에 대한 예측 가능성을 높입니다.
- 인덱싱 단위: 데이터 볼륨과 고가용성을 기반으로 한 부차적인 비용입니다. 특정 용량(예: 20,000개 문서)에 대해 시간당 비용이 청구됩니다. Enterprise Index(3개 가용 영역)는 Starter Index(1개 가용 영역)보다 비용이 더 높습니다.35
- 소비 기반 가격: 사용자 구독 없이 Chat API를 사용하는 애플리케이션의 경우, "단위"를 기반으로 한 소비 모델이 있습니다.35
Google Vertex AI Search: 사용량 중심의 쿼리 기반 모델입니다.
- 검색 쿼리: 검색 애플리케이션의 주요 비용 동인입니다. 1,000개의 검색/탐색 요청당 비용이 청구됩니다(예: $2.50/1000).36
- Vector Search (RAG용): 인덱스 구축(처리된 GiB당), 인덱스 서빙(노드 시간당), 데이터 저장 비용을 기반으로 합니다.27
- 생성형 AI: 요약이나 기타 작업을 위해 Gemini 모델을 사용하는 데 드는 추가 비용으로, 일반적으로 1,000자 또는 토큰당 비용이 청구됩니다.39

5.2. 시나리오 기반 비용 추정

이러한 추상적인 모델을 구체화하기 위해, 이 섹션에서는 표준 워크로드를 정의하고 각 플랫폼의 월간 비용을 추정합니다.

정의된 시나리오: "500명 규모 회사를 위한 내부 RAG 애플리케이션. 이 시스템은 매월 20개 외부 웹사이트에서 50,000페이지를 크롤링하고 인덱싱해야 합니다. 애플리케이션은 500명의 사용자로부터 월 약 100,000건의 쿼리를 처리할 것입니다."
Azure 추정: X시간 동안 실행되는 Azure Function, Blob Storage에 Y GB 저장, S1 계층 Azure AI Search 서비스 실행 및 Z건의 Semantic Ranker 요청에 대한 비용을 계산합니다.
AWS 추정: 500명의 Amazon Q Business Pro 사용자 비용 + 50,000개 문서를 보관하는 데 필요한 Enterprise Indexing 단위 수에 대한 비용을 계산합니다.
GCP 추정: 100,000건의 쿼리 비용 + 50,000개 문서에 대한 벡터 인덱스 구축 및 서빙 비용을 계산합니다.

이러한 가격 모델은 각 플랫폼의 주요 목표 시장을 명확히 보여줍니다. AWS의 사용자당 모델 33은 내부 직원용 도구를 위한 전형적인 엔터프라이즈 소프트웨어 라이선스 전략입니다. 수백만 명의 익명 사용자가 있는 공개용 앱에는 엄청나게 비싸질 수 있습니다. GCP의 쿼리당 모델 36은 전형적인 인터넷/API 서비스 모델로, 사용자 수가 많고 예측 불가능한 공개 웹사이트(예: 전자상거래 또는 미디어)에 이상적입니다. Azure의 구성 요소 모델 19은 특정 워크로드에 맞춰 인프라를 미세 조정하여 각 부분을 비용과 성능 면에서 최적화하려는 엔지니어와 아키텍트에게 매력적인 전형적인 IaaS/PaaS 모델입니다.

또한, 진정한 총소유비용(TCO) 분석에는 엔지니어링 노력의 비용이 포함되어야 합니다. 원시 서비스 측면에서 가장 저렴해 보이는 Azure 모델 13은 개발자 시간이라는 "숨겨진 비용"을 무시합니다. 맞춤형 크롤링 파이프라인을 구축, 테스트, 유지 및 보안하는 데 필요한 엔지니어링 시간은 상당한 실제 비용입니다. 반면, 높은 사용자당 요금 때문에 비싸 보이는 AWS 모델은 시장 출시 시간을 극적으로 단축하고 맞춤형 크롤러와 관련된 개발 및 유지보수 비용을 제거하는 "숨겨진 가치"를 제공합니다. 비즈니스 관점에서 솔루션을 몇 달 더 빨리 시장에 출시하는 것은 구독료보다 훨씬 더 큰 가치가 있을 수 있습니다.

섹션 6: 전략적 권장 사항 및 의사 결정 프레임워크

이 마지막 섹션에서는 모든 분석을 종합하여 대상 독자를 위한 실행 가능한 조언을 제공합니다.

6.1. Azure를 선택해야 할 때

프로필: 팀이 강력한 사내 소프트웨어 개발, DevOps, 클라우드 아키텍처 기술을 보유하고 있습니다.
사용 사례: 관리형 커넥터가 처리할 수 없는 매우 구체적이고 비표준적인 크롤링 요구사항(예: 복잡한 로그인 시퀀스, 레거시 사이트와의 상호 작용, 맞춤형 데이터 변환 로직)이 있습니다.
우선순위: 최대의 제어, 심층적인 맞춤화, 그리고 비용과 성능을 위해 파이프라인의 모든 구성 요소를 미세 조정할 수 있는 능력을 우선시합니다. 이러한 제어권을 얻는 대가로 더 긴 개발 기간과 높은 유지보수 책임을 기꺼이 감수할 수 있습니다.

6.2. Amazon Q Business를 선택해야 할 때

프로필: 팀이 신속하게 솔루션을 제공해야 하며, 운영 부담을 줄이기 위해 관리형 서비스로 작업하는 것을 선호합니다.
사용 사례: 주요 요구사항은 표준 엔터프라이즈 인증(Basic, SAML 등)을 사용하는 내부 또는 파트너 대상 웹사이트를 인덱싱하는 것입니다. 애플리케이션은 알려진, 정의된 내부 사용자 집합을 위한 것입니다.
우선순위: 시장 출시 속도가 최우선입니다. 관리형, 즉시 사용 가능한 솔루션의 편의성과 보안을 중시하며, 예측 가능한 사용자당 구독 비용 모델에 만족합니다.

6.3. Google Vertex AI Search를 선택해야 할 때

프로필: 팀이 검색 품질과 범위가 가장 중요한 동급 최고의 검색 또는 RAG 애플리케이션을 구축하고 있습니다.
사용 사례: 애플리케이션이 공개 웹 데이터에 크게 의존합니다. 또는, 사용자당 가격 모델보다 쿼리당 가격 모델이 더 경제적인 트래픽이 많은 공개 애플리케이션(예: 전자상거래 검색, 공개 지식 베이스)입니다.
우선순위: 검색 관련성을 우선시하며 Google 수준의 검색 기술과 방대한 웹 인덱스를 활용하고자 합니다. 공개 데이터 크롤링의 인프라와 복잡성을 최소화하고, 사용자 참여도(쿼리)에 따라 확장되는 비용 모델을 선호합니다.

6.4. 최종 결론: 의사 결정 프레임워크

최종적으로, 선택은 세 가지 핵심 축을 중심으로 재구성될 수 있습니다.

팀 기술 역량 및 철학: (구축자/통합자 대 관리형 서비스 소비자)
데이터 소스 위치: (내부/인증 필요 대 공개 웹)
비즈니스 모델 및 사용자 기반: (내부/B2B 대 공개/B2C)

프로젝트를 이 축들에 대입해 보면, 단순한 "기능 존재 여부" 체크리스트를 넘어 가장 논리적이고 전략적으로 건전한 플랫폼 선택에 도달할 수 있습니다. 이는 기술적 결정이 비즈니스 목표와 어떻게 밀접하게 연관되어 있는지를 보여주는 과정이며, 각 조직의 고유한 상황에 맞는 최적의 경로를 제시할 것입니다.

참고 자료

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