데이터 다변화·데이터 기반 업무 증대로 DBMS 혁신 ‘가속’ (1)
상태바
데이터 다변화·데이터 기반 업무 증대로 DBMS 혁신 ‘가속’ (1)
  • 윤현기 기자
  • 승인 2022.07.16 09:00
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

클라우드·오픈소스로 확대되며 다양한 선택권 제공…다양한 활용 방안 모색

[데이터넷] 거의 모든 비즈니스가 데이터에 기반하고 있으며, 이를 저장하고 활용하는 DBMS도 발전을 거듭해 여러 신기술을 쏟아내고 있다. 이러한 변화에 따라 확장이 자유로운 클라우드 DBMS, 적은 예산으로도 유연하게 사용할 수 있는 오픈소스 DBMS 등 다양한 형태의 DBMS가 관련 시장 트렌드를 주도하고 있다. <편집자>

데이터가 기업 활동의 핵심이 된 현재, 데이터 활용은 기업 성장과 직결된다는 인식이 확대되고 있다. 모든 기업이 데이터 기반의 초개인화 전략을 제품 및 서비스의 차별화 포인트로 내세우고 있기 때문이다. 치열한 초개인화 경쟁 속에서 승리하기 위해서는 다양한 형태로 누적되는 방대한 데이터를 효율적으로 쌓고, 이 데이터들을 새로운 방법으로 연결·분석하며 혁신적인 인사이트와 전략을 도출해 비즈니스에 적용해야 한다.

데이터의 중요도가 높아짐에 따라 과거에는 IT 관리자·운영자만이 보유했던 데이터베이스(DB) 활용 역량이 실무자에게도 요구되고 있다. 데이터베이스 관리시스템(DBMS)에 대한 전문 지식이 부족해도 쉽게 활용할 수 있는 DBMS 시스템의 필요성이 확대되며 데이터 확장성, 직관적인 UI·UX, 실시간 유지보수 서비스, 손쉬운 모니터링 및 운영 관리 기능이 더욱 중요해지고 있다.

데이터의 다변화, 데이터 기반 업무의 증대로 DBMS에 요구되는 기능들도 함께 증가하고 있다. 이에 각종 기술 혁신이 클라우드 기반 DBMS에서 먼저 일어나고 있으며, 4차 산업혁명, 디지털 트랜스포메이션(DX)과 맞물려 다양한 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 관련 시장이 지속 성장하고 있다.

시장조사기관 가트너가 발표한 글로벌 DBMS 보고서에 따르면 지난해 전 세계 DBMS 시장 규모는 전년 대비 약 22.3% 증가한 800억 달러에 이르렀다. 이 중 클라우드 DB 서비스 매출은 전체 매출의 49%인에 달한 것으로 추정되며, 내년에는 50% 이상을 차지할 것으로 전망된다.

클라우드 강점 뚜렷
클라우드 DBMS라고 해서 온프레미스 DBMS와 그 기능과 성격이 크게 다르지는 않다. 그러나 온프레미스 환경에서 상업용 DBMS인 오라클, SQL 서버를 기반으로 하나의 시스템에서 많은 트랜잭션을 처리하기 위한 대용량 워크로드에 집중했다면, 클라우드 환경에서는 각 서비스들이 목적에 맞는 DBMS 서비스를 사용함으로 인해 DB 아키텍처가 한층 자유로워진다는 것이 특징이다.

최근 기업에서 수요가 높은 데이터 분석 및 인공지능(AI) 측면에서 볼 때 클라우드 DBMS는 유연성, 적시성, 효율성이 뛰어나다는 것이 강점으로 꼽힌다. 데이터 분석·AI 개발에 대한 환경과 컴퓨팅 규모는 급변하고 있으며, 정적인 컴퓨팅 환경에 특정 기술을 중심으로 사전 구축된 온프레미스 데이터 분석 환경으로는 급격한 발전과 혁신이 이뤄지는 데이터 분석·AI에 유연하게 대응할 수 없다.

반면 클라우드 데이터 분석 환경은 대상 데이터의 특성과 대상 데이터 분석 기술의 변화에 유연한 대응이 가능하다. 클라우드는 데이터 플랫폼·AI 서비스를 사전에 준비하고 사용자가 필요할 경우 바로 프로비저닝하기에 사용자는 인프라 관리 및 대응 기술 프로비저닝에 대한 사전 준비와 관리, 그리고 기술 운영에 소요되는 노력을 최소화할 수 있다.

또 클라우드 인프라 기반의 데이터 분석·AI 환경은 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자가 본연의 업무에 집중할 수 있도록 부수적인 운영 환경 관리 노력을 최소화할 수 있도록 지원한다.

결과적으로 급변하는 데이터 분석·AI 환경에 유연하게 대응해 즉시 반영할 수 있도록 유지하기 위해서는 클라우드를 인프라 위에 이러한 환경을 구성하는 것이 유리하다.

효율적인 자원 관리로 비용 절감
운영 측면에서 로컬 시스템 내부에 직접 구축하는 온프레미스 DBMS는 보안이나 관리 측면에서 안정적이지만, 초기 비용이 높고 예상치 못한 변수에 빠르게 대응하기 어렵다는 단점이 있다.

반대로 클라우드는 초기 비용이 상대적으로 낮고 운영 부담이나 시공간 제약이 덜하다는 것이 장점이다. 가령 클라우드 인프라 기반 데이터 분석이나 AI 환경을 온프레미스와 비교할 경우 운영 비용이 증가할 수 있지만, 같은 컴퓨팅 워크로드의 사용 비용을 비교하면 온프레미스 비용이 클라우드 비용보다 더 크다. 온프레미스 데이터 분석 환경은 정적인 컴퓨팅 인프라로 구성되기에 고정 비용이 발생하는 규모이며, 미사용 자원의 발생 비용을 줄이는 것에는 한계가 있기 때문이다.

클라우드는 자원에 대한 모니터링과 자동화된 관리 체계를 통해 효과적인 자원 통제와 미사용 자원에 대한 관리가 가능함으로써 비용을 한층 절감할 수 있다.

이에 더해 DB를 클라우드로 전환할 경우 DB 인프라 유지 및 업그레이드 비용 부담이 줄어들며, 소비한 만큼 비용을 지불해 총소유비용(TCO) 절감도 기대해볼 수 있다. 데이터스택스가 자체 조사한 내용에 의하면 클라우드 DBMS를 활용하는 기업이 인건비는 최대 95%, 인프라 비용은 최대 44%까지 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 온프레미스 환경의 비용 부담에서 벗어나고자 하는 기업은 비용을 절감하고 혁신을 가속화하기 위해 클라우드 DBMS를 검토해보는 것도 추천된다.

“데이터 보안·머신러닝에도 주목해야”
장성우 한국오라클 전무
장성우 한국오라클 전무

최근 금융 서비스에서 소매업에 이르기까지 다양한 산업의 기업들은 미션 크리티컬 워크로드를 클라우드로 이전하기 시작했으나 데이터 침해 및 유출을 야기하는 취약한 방화벽 문제 해결이 급선무로 떠올랐다.

일례로 가트너는 기업 내부에서 기인한 보안 위협에 대해 2023년까지 발생하는 클라우드 보안 문제의 최소 99%가 기업 내부의 실수에서 비롯될 것이라 예측하기도 했다. 이러한 상황을 극복하기 위해서는 클라우드 사용자와 관리자가 직접 클라우드 보안 서비스의 작동 원리를 이해하고, 이를 정확히 구성하며, 클라우드와 DBMS의 유지관리 업무를 진행할 수 있어야 한다.

이와 더불어 편리한 머신러닝 기술의 중요성도 대두되고 있다. 그동안 머신러닝을 위해서는 DB에서 자료를 추출해 다른 시스템에 옮긴 후 머신러닝 모델을 만들고 구축하는 과정이 필요했는데, 이로 인해 데이터 이동 지연 시간이 발생했고 DB의 보안 취약점이 증가하는 경우도 있었다. 또 개발자가 프로그램을 작성하는 환경이 다양해짐으로써 복잡성을 높이기도 했다.

오라클은 데이터 보안을 위해 클라우드 이관 시 암호화된 형태로 데이터를 전송하며, 전용선을 이용해 데이터 보안을 보장하고 있다. 여기에 최근 출시된 오라클 MySQL 히트웨이브 ML의 경우 머신러닝 기능이 MySQL DB 내 기본 통합돼 데이터를 다른 서비스로 옮길 필요가 없어 여러 이슈들을 해결했다. 이처럼 오라클은 기업들의 원활한 비즈니스 운영을 지원하고자 혁신을 지속하고 있다.

오픈소스 DBMS 수요 확대
오픈소스 기반의 DBMS도 최근 기업들의 많은 관심을 받고 있다. 여러 이유가 있겠지만, 그중에서도 상용 DBMS 관리·운영에 따른 비용 부담 이슈가 크게 작용한 것으로 풀이된다.

아울러 그간 기능이나 성능적인 측면에서 신뢰가 부족했던 오픈소스 DBMS가 지속 고도화되고, 현업에 적용돼 상용 DBMS를 대체하는 사례도 늘어나면서 오픈소스 DBMS에 대한 시장의 주목도가 커지고 있다.

정병주 큐브리드 대표는 “오픈소스 DBMS의 기능, 성능, 안정성이 상용 DBMS 제품들과 경쟁할 만한 수준으로 발전했으며, 가격 측면에서도 라이선스 형태의 과금 정책이 아닌 연간 단위의 구독형 방식으로 판매를 하고 있어서 자본지출(CAPEX) 및 운영지출(OPEX) 측면에서 경쟁력이 있다”고 설명했다.

또 클라우드 인프라는 유연성이 중요한 요소로 워크로드에 따라 기민하게 스케일 업/다운 및 스케일 인/아웃을 할 수 있어야 하는데, 이러한 측면에서 클라우드 시장이 확산되면서 오픈소스 DBMS의 수요도 커지고 있다는 것.

물론 오픈소스를 제대로 활용하기 위해서는 오픈소스 DBMS에 대한 심도 있는 학습이 필요하지만, 여건상 학습이 어렵다면 오픈소스 DBMS를 사용할 수 있는 다양한 도구와 유지보수 서비스가 시장에 있기에 이들을 활용하는 것도 하나의 방법이 될 수 있다.

정부 데이터 정책에 촉각
올해 새로 들어선 정부의 ‘디지털플랫폼정부’ 전략은 DB 업계에서도 큰 관심을 갖는 주제다. 디지털 플랫폼 정부의 핵심 원자재가 데이터이기에 더욱 다양한 사업 기회가 열릴 것으로 예상되기 때문이다.

실제로 정부는 공공데이터 개방을 통해 데이터를 한 곳에 모으는 데이터 레이크(Data Lake)를 조성하고, 국정 운영 전반에 빅데이터 기반 시스템을 도입해 국민들에게 선제적인 공공서비스를 제공할 계획이라고 밝힌 바 있다.

특히 공공데이터 개방을 저해하는 소극적 법 해석의 재정비와 마이데이터 관련 개인정보 전송요구권 법제화에도 주목하고 있다. 개인정보 전송요구권은 서비스 제공자가 관리하고 있는 이용자의 개인정보를 가져오거나 다른 서비스 제공자에게 이동하도록 요청하는 권리를 뜻하는 것으로, 정보 주체가 개인정보 자기결정권을 기반으로 본인 정보를 적극 관리하고, 주도적으로 활용한다는 데 의의가 있다.

이것이 법과 제도를 기반으로 데이터 활용 범위 형태가 다각화되면 민·관을 통틀어 더욱 적극적인 데이터 활용이 이뤄질 수 있을 것으로 기대된다.

이에 DB 업계에서는 이 같은 변화를 새로운 비즈니스로 연결시키고자 대용량·이기종 데이터의 체계적인 수집·관리뿐만 아니라 분석, 인사이트 도출 기능 고도화에도 집중하고 있다.

컨버지드 DB·자율운영 기술로 시장 주도
DBMS 업계의 전통 강자 오라클은 고유의 특성을 유지하면서도 컨버지드 다중모델 DBMS를 제공하는 오라클 DB를 비롯해 인메모리, NoSQL, MySQL의 비용 최적화된 고성능 버전, 다양한 옵션의 제품을 선보이면서 DB 시장 변화에도 리더십을 공고히 하고 있다.

오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 상에서 MySQL DB 서비스를 지원하는 인메모리 쿼리 가속기인 ‘오라클 MySQL 히트웨이브’에 머신러닝 기능이 추가된 ‘MySQL 히트웨이브 ML’은 머신러닝의 수명 주기를 완전 자동화하고, 학습된 모델 모두를 MySQL 내에 저장해 외부의 머신러닝 도구나 서비스로 데이터와 모델을 이동하지 않아도 되며, 오라클 엑사데이터 클라우드 앳 커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer)는 고객이 자사 환경에서 오라클 엑사데이터를 퍼블릭 클라우드 방식으로 이용할 수 있게 해준다. 더욱이 오라클 클라우드는 데이터 메시와 분석 샌드박스를 지원하는 데이터 레이크 하우스를 구축하는 전체 서비스를 제공한다.

이러한 다양한 제품들과 기능들을 앞세워 오라클은 HMM, 코스콤, 후이즈, 윤선생, 오이사공 등 국내 다양한 산업군의 고객들을 확보하고 있다.

오라클 클라우드는 기업이 주로 사용하는 엑사데이터, 오라클 데이터베이스, MySQL을 완벽하게 지원하는 서비스를 제공하는 동시에, 데이터를 처리하는 데이터 플랫폼은 완전 개방형 오픈소스를 기반으로 한 서비스를 제공한다. 따라서 기존에 사용하는 기술 체계를 클라우드에서 그래도 사용 가능하며, 이러한 오픈소스 기술은 OCI에 완전 통합해 배포 및 관리에 유용한 환경을 제공한다.

또 JSON 등 다양한 데이터 타입에 대해서는 오라클 DB가 컨버지드 DB 기능을 통해 매끄럽게 지원하며, 네이티브 SQL JSON 서포트, 몽고DB API 등도 지원하면서 모든 데이터를 서로 연결하고 통합적으로 다룰 수 있도록 지원하고 있다.



댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.