클라우드·오픈소스로 점차 확대되는 DBMS 시장 (3)

빠른 속도·안정적인 성능 기반 중요 시스템에 오픈소스·클라우드 DB 적용 늘어

[데이터넷] 외산 DBMS의 대안으로 많은 주목을 받았던 티맥스데이터의 ‘티베로(Tibero)’도 클라우드와 오픈소스 시장 확대에 따라 또 한 번 진화를 거듭하고 있다. 티베로는 무중단 DB 운영을 위한 필수 기술인 액티브 클러스터 기능(TAC)을 퍼블릭 클라우드 환경에서 제공하기 위해 다양한 CSP들과 서비스를 준비하고 있다. 클라우드 환경에서 TAC 기능이 제공될 경우, 기존 오라클 RAC를 사용하던 수많은 고객 시스템을 클라우드 환경으로 손쉽게 전환할 수 있을 것으로 내다보고 있다.

국내에 위치한 연구 인력도 강점이다. 티맥스의 전문 연구 인력 및 기술지원 조직은 필요한 기능 개발 및 이슈 처리를 소스단에서 직접 지원하며, 오픈소스 DBMS 및 글로벌 기업 대비 체계적이고 신속한 기술지원 서비스를 제공하기 때문이라는 설명이다.

티베로는 이미 KT, NBP, AWS, MS 애저(Azure) 등의 CSP에 상품으로 등록돼 판매 중이며, 최근에는 KERIS e-학습터, 캐롯손해보험 기간계, K-Car 캐피탈 기간계 등에 적용된 티베로는 클라우드 환경 위에 성공적으로 구축됐다.

특히, 현대기아차 사례는 10여 년간 축적해온 꾸준한 제품 개발 및 고품질의 유지보수 서비스가 이룬 성과이기에 의미가 깊다는 것이 회사 측의 설명이다. 티맥스는 지난 2009년 처음 현대기아차에 티베로를 공급하기 시작했으며, 수년간의 성능 검증을 거쳐 2013년 현대기아차의 표준 DBMS 제품으로 등재됐다. 첫 도입 이후 10년 만에 2019년 주요 업무의 메인 DBMS로 선정돼 0~1등급 핵심 업무의 표준 IT시스템으로 도입되는 성과를 거뒀다.

이와 같은 레퍼런스를 필두로 온프레미스뿐 아니라 클라우드 환경에 최적화된 티베로를 선보이며 오픈소스 DBMS 및 글로벌 제품과 차별화를 이룰 계획이다.

티맥스는 국내 DBMS 시장에서 ‘DBMS 현대화(DBMS Modernization)’ 서비스를 중심으로 비즈니스를 전개할 예정이다. 이는 고객사의 업무 환경과 비즈니스 특성을 분석해 효율적이고 경제적인 DBMS 전환을 돕는 컨설팅 서비스다.

해외의 경우 ISV 임베디드 솔루션 및 OEM 파트너와의 협업을 통한 투 트랙 전략을 기반으로 사업을 진행한다. 우선 해외 법인별로 병원, 학교 등 특정 산업군에서 가장 보편적으로 활용되는 로컬 ISV를 선별, 해당 ISV의 솔루션에 티베로를 임베디드 시키는 제품 판매 전략을 펼치고 있다.

실제로 이런 전략은 프로젝트별 검증 기간을 최소화함으로써 단기간 내 다수의 레퍼런스를 확보하고 글로벌 기업 제품의 윈백을 실현하는 효율적인 방안으로 활용되고 있다. 한 예로 태국에서는 단일 ISV를 통해 7개의 병원에 티베로를 도입하는 성과를 냈다. APAC(아시아태평양)뿐 아니라 EMEA(동유럽 및 아프리카), AMS(미국, 캐나다, 브라질) 지역으로 확대해 각 리전별 티베로 도입 확대를 목표로 하고 있다.

글로벌 하드웨어 벤더와의 연동 및 인증 확대를 통한 글로벌 파트너십 강화에도 집중하고 있다. 티맥스는 구글 클라우드 플랫폼(GCP), IBM, 델 등 다양한 OEM과의 협업을 진행하고, 브랜드 인지도 강화 및 고객 확보에 주력하고 있다. 실제로 베트남과 인도네시아 시장에 HP와 번들링한 제품을 출시했으며, 출시와 동시에 현지 주요 금융권 3곳에 티베로를 납품하는 데도 성공했다.

분석 업무 위한 최적 환경 제공
마이크로포커스의 분석용 DBMS 버티카(Vertica)도 점차 늘어나는 국내 클라우드 도입 확대와 더불어 시장 영향력 확대를 위해 주력하고 있다.

버티카는 빠른 성능과 유연한 확장성, 그리고 낮은 TCO를 모두 갖춘 분석용 DBMS로, 대용량 데이터의 고속 분석에 필수적인 병렬 아키텍처(MPP: Massive Parallel Processing)와 컬럼 기반 처리(column-based store)를 제한 없이 완벽하게 갖춘 빅데이터 분석을 위해 만들어졌다. PB 단위의 데이터에 대한 쿼리를 수 초 내에 응답하는 것이 목표다.

버티카는 빅데이터 트렌드와 함께 발전해 머신러닝을 포함한 고급 분석 기능을 내장했으며, 현재는 클라우드 및 데이터 레이크와 함께 어우러져 발전하고 있다. 온프레미스, 퍼블릭/프라이빗 클라우드, 하둡에 존재하는 방대한 양의 데이터를 이동 없이 분석할 수 있는 최적의 데이터 분석 솔루션을 제공하며, 통합형 아키텍처와 고급 인데이터베이스(in-database) 분석 기능을 갖추고 있어 데이터 저장 위치와 상관없이 기업들이 지속적으로 데이터 속에서 유용한 정보를 얻을 수 있도록 도와준다.

최근 클라우드 시대가 도래함에 따라 DW 영역에서는 필요한 워크로드에 따라 인프라를 자유롭게 늘릴 수 있어야 한다는 것, 그리고 데이터의 이동은 최소화하면서 데이터가 있는 곳에 여러 서브 클러스터를 구성해 수평적인 워크로드를 관리하려는 움직임이 늘어나고 있다.

이에 버티카는 더 큰 스케일의 데이터와 더 높은 성능을 제공하고자 컴퓨팅 엔진과 스토리지를 분리하는 이온(Eon) 모드를 더 많은 플랫폼에서 제공하는 것에 초점을 맞췄다. 더불어 모델 관리 기능 강화로 버티카의 머신러닝을 더 효율적으로 활용하는 방안도 제공하려 한다.

버티카는 HPE로부터 독립한 이후 서버 의존성이 완전히 사라졌으며, 분석용 DW만 주력하기 위해 OLTP성 업무 기능들을 지원하지 않도록 함으로써 시스템 오버헤드를 줄인 것도 강점이다.

마이크로포커스 측에 의하면 최근 클라우드를 선제적으로 도입해 사용한 기업들은 DW에 대한 문제점을 호소하는 경우가 늘어나고 있다. 데이터가 클라우드에서 가상화된 자원으로 올라가기에 어플라이언스만큼의 성능이 나오지 않는데다가 데이터의 양이 크면 클수록 어떻게 이를 다뤄야 하는지를 어려워하기 때문이다. CSP들이 제공하는 서비스 역시 만족스럽지 못하거나 사용하기 어렵게 돼 있다는 호소도 이어진다.

이에 소프트웨어 기반 기술 중 어느 정도 업력이 있으며 시장에서 인정받는 기술을 찾는 기업들이 늘어나고 있으며, 그 결과 버티카를 선택하는 고객들이 늘어나고 있다.

버티카는 국내에서 SK텔레콤, 신한은행, 삼성전자, LG유플러스 등 대형 엔터프라이즈 기업에 도입돼 활용되고 있으며, 소셜커머스와 같이 기업 규모는 크지 않지만 많은 데이터를 수집하고 이를 토대로 비즈니스를 하려는 곳에서도 버티카에 대한 수요가 늘고 있는 추세다.

이기훈 마이크로포커스 부장은 “많은 DBMS들이 OLTP 등 동시 다중 업무들을 지원하고자 이를 처리할 수 있는 로직이 엔진에 들어가 있지만, 버티카는 OLAP에만 집중해 10여 년간 제품을 개발해온 만큼 분석 영역에 있어서는 최고의 제품”이라며 “오래 전부터 분석 환경을 위한 에코시스템을 만들어왔기 때문에 카프카나 스파크와 같은 오픈소스부터 인포매티카, 태블로, 마이크로스트레티지 등 데이터 분석에 필요한 메이저 솔루션 벤더들과도 유기적으로 연계가 가능한 제품은 버티카가 유일하다”고 말했다.

마이크로서비스 위한 현대적인 환경 제공
AWS는 인프라(IaaS)를 넘어 다양한 플랫폼(PaaS)과 서비스(SaaS)도 제공하면서 클라우드 체제를 더욱 공고히 하고 있다. 이는 DB라고 예외가 될 수 없다. 기본적으로 서비스가 되려면 그것을 기반으로 하는 DB가 반드시 필요하기 때문이다.

AWS는 아마존 오로라를 비롯해 마이에스큐엘(MySQL), 포스트그레스큐엘, 마리아DB(MariaDB), MS SQL 서버, 오라클 등 6종의 관계형 데이터베이스 서비스(RDS)뿐만 아니라 다이나모DB(DynamoDB), 도큐먼트DB(DocumentDB), 엘라스틱캐시(ElastiCache), 넵튠(Neptune), 타임스트림(Timestream), QLDB, 매니지드 카산드라(Managed Cassandra) 등 다양한 DB 서비스도 제공하고 있다.

이를 토대로 AWS는 국내 대기업부터 스타트업에 이르기까지 많은 고객들을 유치하고 있으며, 대표적인 사례가 롯데다. 롯데는 개별적으로 운영하던 6개의 온라인 서비스를 ‘롯데 온’으로 통합해 고객에게 높은 가치의 상품과 서비스를 빠르게 제공하고자 했다.

롯데는 많은 상품 서비스가 제공되고, 데이터양이 증가하게 되자 MSA 개발 방법론과 NoSQL 도입을 검토했고, 대용량 트래픽을 수용하면서 빠르고 일관된 응답속도를 필요로 하는 대고객 서비스는 1티어로, 다양한 목적의 쿼리와 평균적인 응답속도를 필요로 하는 내부 서비스 및 배치는 2티어로 나눴다. 이처럼 각 기능에 맞는 데이터 서비스를 제공하기 위해 적합한 데이터 저장소를 고른 끝에 1티어에는 다이나모DB를, 2티어에는 오로라를 선택했다.

이를 토대로 롯데는 데이터 기반 업무를 혁신하고, 상품 경쟁력을 강화하는 한편, 라이프 온·오프라인 통합 시너지 창출도 낼 수 있었다는 후문이다.

삼성전자도 자사 고객들을 대상으로 진행되는 인증 및 권한 부여 서비스인 삼성 어카운트 사용자가 11억 명 이상으로 늘어나면서 DB 확장에 따른 비용 문제에 부딪히게 됐다. 이에 삼성전자는 DB를 기존 상용 제품에서 클라우드 기반 오픈소스로 이전하기를 원했고, AWS가 제공하는 마이에스큐엘 및 오로라를 선택해 마이그레이션을 진행했다. 그 결과 삼성전자는 클라우드 기반 아마존 오로라가 제공하는 확장성을 얻으면서도 상용 제품 대비 월 DB 비용을 44% 절감할 수 있게 됐다.

이러한 기업들의 서비스는 DB 현대화가 이뤄졌기에 가능했다는 평가다. 이제 DB는 비단 CIO나 DBA 팀에서만 맡아야 하는 과제가 아니라 이를 매일 봐야 하는 개발자에게도 중요한 요소가 됐다. 그렇기에 개발자들이 변하지 않으면, DB 현대화는 불가능하다.

AWS는 다른 기업이 제공하는 서비스를 따라서 제공하기보다 고객이 무엇을 원하는 지를 중요한 포인트로 두고, 고객과 함께 하는 서비스를 만드는 데 노력하고 있다. DB 분야에서도 많은 고객들이 상용 DB 라이선스 비용이나 감사(Audit)에 부담을 갖게 되면서, 오픈소스를 활용하는 것을 원하는 곳이 늘게 되면서 자연스럽게 그에 적합한 서비스를 제공한다는 방침이다.

또, 고객들이 쉽고 편리하게 클라우드로 DB를 이전할 수 있도록 이기종 간 데이터 마이그레이션을 위한 컨버전 툴과 상용 DB 모듈들을 오픈소스로 전환했을 때 변환이 필요한 부분들을 알려주는 툴, 그리고 백업 등을 제공하며, DB뿐만 아니라 애플리케이션 현대화에 대한 부분도 함께 고민할 수 있는 컨설턴트와 마이그레이션 파트너 등의 에코시스템도 보유하고 있다.

“DB 현대화, 애플리케이션 현대화로 가는 초석”

현재 기업고객들이 만들어가야 할 애플리케이션이 가진 도전과제는 과거 대비 크게 바뀌었다. 이에 단일 DB에 모든 데이터를 넣고 활용하는 것보다 각 애플리케이션이 자기에 맞는 DB를 사용할 수 있도록 구조화하는 것도 하나의 방안으로 떠오르고 있다.

특히 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 관점에서 봤을 경우 각 데이터 스토어를 독립적으로 가져갈 필요성이 커진다. 10개의 서비스가 있는데 DB가 1개만 존재한다면 해당 DB에 대한 의존성이 강해질 수밖에 없다. 그렇기에 MSA에서는 철저하게 데이터를 나누게 된다. 해당 데이터의 조회가 필요한 경우 API 콜로 요청하면 되기에 데이터를 밖으로 노출하지 않아도 된다.

이처럼 DB가 작게 유지되면 만일의 경우 피해 반경도 줄어들고, 그만큼 DB 의존성도 줄일 수 있다. 서비스 속도도 빨라지기 때문에 본질적으로 애플리케이션 아키텍처에 변화를 줄 수 있다. 이것이 DB 변화를 이끄는 좋은 예다.

상용 DB가 제공했던 서비스들은 모놀리식 아키텍처로 진화해 확장성에 어려움을 겪게 됐으며, 라이선스나 감사의 압박과 더불어 기술 종속이 심해진다. 이에 대한 부담을 느낀 기업들이 결국 DB를 현대화해야겠다는 결론을 얻게 됐으며, 그렇기에 애플리케이션 현대화도 자연스럽게 이어질 수 있다. 이제 기업고객들의 DB 전략은 상용 DB에 대한 부담과 애플리케이션 현대화라는 두 가지 측면에서 시작되고 있다.

윤현기 기자 다른기사 보기