안녕하세요.
이번 시간에는 Dify Enterprise Edition과 Community Edition의 차이에 대해 안내해 드리겠습니다.
Community Edition(CE): 팀/개인이 빠르게 PoC·프로토타입·내부 실험을 하기 좋은 오픈소스 기반 에디션
Enterprise Edition(EE): 기업 운영환경에서 필요한 보안·권한·컴플라이언스·확장성·운영지원까지 갖춰 실서비스/전사 확산에 적합한 에디션
구분 | Community Edition | Enterprise Edition |
|---|---|---|
목적 | PoC/프로토타이핑/내부 실험 | 전사 배포/실서비스 운영 |
비용/라이선스 | 오픈소스 기반(자체 운영) | 상용 라이선스/계약 기반 |
보안/거버넌스 | 기본 기능 중심(확장은 가능) | SSO/RBAC/감사/정책 등 엔터프라이즈 요구 반영 |
운영/지원 | 커뮤니티 기반 지원 + 내부 인력 의존 | 벤더 지원, SLA 옵션 등 운영 리스크 완화 |
확장/안정성 | 구성에 따라 가능하나 자체 설계 부담 | 엔터프라이즈 아키텍처/운영 요구에 맞춘 제공(계약 범위 내) |
적합 조직 | 스타트업/소규모 팀/혁신조직 | 중견~대기업/보안·감사 필수 조직 |
상세하게 어떤 차이가 있는지 알아볼까요?
항목 | Community | Enterprise |
무료 / 유료 여부 | 무료 | 유료 |
워크스페이스 | 1개만 가능 (추가 불가) | 다수 생성 가능 |
핵심 기능 접근 | 대부분 가능 | 전부 가능 |
제한되는 기능 | 일부 있음 | 없음 |
기업 적합 | - | ✅ |
SSO (SAML, OIDC, OAuth2) | - | ✅ |
Multi-workspace Role Customization | - | ✅ |
Dify System Supports High Availability | - | ✅ |
WebApp Branding Customization | - | ✅ |
Role Management | - | ✅ |
Support | Github Community | Dify팀 기본 기술 지원, 오픈네트웍시스템 지원 |
Install / Update / Migration | - | 오픈네트웍시스템 지원 |
Negotiated SLAs | - | 오픈네트웍시스템 지원 |
Custom Model/Tool Integration | - | 오픈네트웍시스템 지원 |
1-on-1 Usage Training | - | 오픈네트웍시스템 지원 |
Best Practices Guidance | - | 오픈네트웍시스템 지원 |
Others Customize Service | - | 오픈네트웍시스템 지원 |
Use case로 설명하는 AS-IS → TO-BE
1. PoC는 되는데, 전사 서비스로 올리려니 보안/통제가 불안해요.
AS-IS (Community로 시작했을 때 흔한 상태)
PoC/파일럿 단계에서는 빠르게 만들었지만
임직원·부서별로 사용자가 늘면 권한관리, 접근통제, 감사(누가 무엇을 했는지) 요구가 커짐
보안팀/내부감사/개인정보 담당부서에서 “운영 통제 장치가 부족하다”는 피드백 발생
장애/이슈 대응을 내부 인력(DevOps/플랫폼팀)이 떠안음
TO-BE (Enterprise 도입 후 기대 상태)
SSO, RBAC(역할 기반 권한), 조직 단위 관리, 감사 로그 등 운영 통제 체계 기반으로 전사 확산 가능
“누가 어떤 앱/에이전트를 만들고, 어떤 데이터에 접근했는지” 추적 가능한 거버넌스 확보
상용 지원/엔터프라이즈 SLA/기술지원(계약 조건에 따라)이 붙어 운영 리스크 감소
“만들었다” 수준 → “운영 가능한 서비스” 수준으로 격상
보안/감사 대응으로 전사 확산 승인 속도 개선
2. 사내 데이터/고객정보를 쓰려니 컴플라이언스가 걸림
AS-IS (Community 중심)
내부 규정상 데이터 접근·보관·암호화·키관리 기준 충족이 필요
커뮤니티 버전은 기본적으로 “구현은 가능하지만” 기업 규정에 맞춘 통합/인증/정책/감사를 추가로 설계해야 하는 일이 많음
부서별로 각자 다르게 연결하면서 데이터 거버넌스가 분산됨
TO-BE (Enterprise 중심)
기업 규정에 맞춘 보안 옵션/관리 기능/감사 체계를 갖추고 표준 아키텍처로 통일
데이터 사용 정책과 접근 통제가 플랫폼 레벨에서 강제 가능해짐
“규정 때문에 못 한다” → “규정에 맞게 할 수 있다”로 전환
데이터 활용은 확대하면서, 위험은 관리
3. 여러 팀이 동시에 쓰니 성능/안정성/운영이슈가 늘어남
AS-IS
사용량 증가에 따라 워크로드가 커짐(동시 사용자, 호출량, 벡터DB/LLM 트래픽 등)
모니터링/장애 대응/업그레이드가 점점 부담
책임소재가 모호해지고 운영 표준이 없어서 장애 시 영향범위가 커짐
TO-BE
엔터프라이즈 운영 기준에 맞춘 확장성/고가용성(구성에 따라)/운영 지원을 전제로 설계
릴리즈/패치/업그레이드도 운영 플랜 하에서 관리
“팀 단위 실험툴” → “전사 공용 AI 플랫폼”으로 전환
운영 안정성 확보로 서비스 중단 리스크 감소
오픈네트웍시스템 박종상