[데이터넷] RDBMS는 비즈니스 데이터를 저장하고 관리하기 위한 방안으로 적합하지만, 빅데이터를 관리하는 데 적합하지 않다. 물론 데이터 정합성 유지와 신뢰성, 복구 보장 등의 옵션은 그 어디에서도 유용한 기능이지만, 한 두 개의 데이터가 빠졌다고 해서 큰 문제가 되지 않는 빅데이터 영역에서 RDBMS는 비용적인 측면으로나 효율성 측면에서도 적합하지 않다.

그러나 갈수록 센서 데이터를 비롯한 IoT 데이터가 스마트팩토리 운영에 필요한 인사이트를 제공하는 것으로 여겨지면서 이들을 효과적으로 수집하고 처리할 수 있는 방안들이 필요하게 됐다. 초기에는 하둡을 이용하는 방안들이 고안됐지만, 하둡은 비정형 텍스트 데이터를 배치로 처리하고, 거기에서 나온 결과물을 빨리 활용하는 것에 목적이 있었기 때문에 작지만 폭발적으로 유입되는 데이터를 저장하고 처리하는 것에는 적합하지 않았다. 그 결과 고안된 것이 시계열 DBMS다.

최근 시계열 DBMS는 DB 시장에서 관심이 높은 편이다. 미국에 위치한 인플럭스데이터가 세계적으로 유명하며, 국내에서는 마크베이스가 제품을 공급하고 있다. 또, 오픈소스를 활용한 기업들도 등장하고 있는 만큼 시장에서의 수요가 늘고 있음을 유추해볼 수 있다.

마크베이스가 제공하는 시계열 DBMS ‘마크베이스’는 일정 시간을 주기로 생성되는 시계열 데이터 처리를 위한 특수 목적용 DBMS로, 글로벌 트렌드로 자리 잡은 스마트 공장, 스마트시티, 스마트그리드 등 ‘스마트 X’ 분야의 핵심 기술로 주목받고 있다.

‘마크베이스’는 센서 데이터 처리 성능 측면에서 세계 최정상에 올라있다. 2019년 11월 글로벌 공인 인증기관인 TPC에서 실시한 TPCx-IoT 분야 테스트에서 압도적인 성능으로 글로벌 기업들을 제치고 1위에 오르며 국제 표준으로 등재된 바 있다. 또, 최근 AMD와 함께 진행한 2차례 테스트를 통해 자사의 종전 기록을 연달아 갱신함으로써 압도적인 기술 우위를 재확인하기도 했다.

마크베이스의 가장 큰 특징은 IoT 센서 데이터를 고속으로 처리하는 것으로, 일반 서버급 환경에서도 초당 수백만 건의 데이터를 저장과 동시에 분석할 수 있다는 점이다. 이러한 성능 덕에 스마트제조, 스마트시티, 스마트물류, 기상예측, 에너지/전력 관리, 빌딩관리, 환경관리, 수자원관리 등 IoT 분야의 효과적 관리 및 분석, 예측을 위한 모든 분야에서 마크베이스의 선전이 이어지고 있다. 삼성전자, 포스코, 현대글로벌서비스, LS 글로벌, 한솔넥스지 등 대기업은 물론 전자부품연구원과 한국정보통신기술협회 등 기관에서도 이미 마크베이스를 사용하고 있다.

글로벌 시장 진출을 위해 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 모니터링 시스템 전문 기업인 SL 코퍼레이션에 마크베이스를 OEM 공급하는 등 해외 영업에도 박차를 가하고 있다.

김성진 마크베이스 대표는 “마크베이스는 스마트 X를 위한 산업용 IoT(IIoT)의 각종 설비 및 센서에서 생성되는 대용량 데이터에 대해 지금껏 누구도 제공하지 못했던 데이터 관리 능력을 제공한다”며 “마크베이스는 ioT 빅데이터 시대를 위한 혁신적인 기업용 소프트웨어를 개발하고, 고객 비즈니스 가치 창출의 핵심 주역이 되겠다”고 말했다.

그는 이어 “우리나라가 데이터 댐을 건설하는 등 데이터 산업 관련 많은 계획을 발표하고 있지만, 아직까지 어떤 인프라에서 어떻게 데이터를 처리하겠다는 구체적인 청사진이 없다. 추후 인프라 선택에 있어서도 국제 표준에 적합한 제품을 선정하는 것이 데이터 활용 측면에서 부족함이 없을 것”이라고 제언했다.

한편, 마크베이스는 스마트팩토리에 필요한 데이터 처리의 신속성과 운영비용 절감을 돕는 ‘엣지 컴퓨팅’ 솔루션을 출시하고, 제조업이 성장한 중국에 법인을 설립하는 등 스마트 X 시장 공략에 박차를 가하고 있다.

클라우드로 생태계 확장
모든 서비스의 클라우드화를 추진하고 있는 SAP는 DB 서비스도 클라우드 환경으로의 확장을 진행하고 있다. SAP 클라우드 플랫폼에서 하나(HANA) 플랫폼을 하나 클라우드로, 기업의 EDW 구축을 위한 서비스를 DW 클라우드로 새롭게 출시하면서 점차 확대되는 클라우드 시대에 대응 중이다.

기존 SAP ASE, SAP IQ와 같이 전통적인 온프레미스 DBMS 제품도, 하나 XOLTP 서비스, 하나 데이터레이크 서비스로 클라우드에서 운영할 수 있는 환경을 제공해 온프레미스 환경을 클라우드로 전환하는 전략을 제시하고 있다.

대표 제품인 SAP 하나는 인메모리 기반의 DBMS 플랫폼이며, 컬럼으로 데이터를 저장하고 고효율의 데이터 압축(85~90%)을 제공한다. 그 결과 SAP 하나는 작은 풋프린트를 가진다. 또한, DBMS 데이터를 저장하는 DBMS 레이어를 물론 공간(Spatial), 그래프(Graph), 텍스트(Text), 엠비디드 ML 라이브러리(PAL/APL) 및 스팀 분석(Steam Analysis) 등과 같은 고급 분석 엔진도 제공한다.

아울러, SAP 하나는 데이터를 수집할 수 있는 하나 스마트 데이터 통합(SDI: Smart Data Integration)을 비롯해 데이터 가상화 기반으로 외부 데이터를 원격으로 접근해 데이터를 조회할 수 있는 하나 스마트 데이터 액세스(SDA: Smart Data Access) 등의 데이터 연계 서비스 기능도 포함하고 있다.

SAP는 기업 EDW를 클라우드 기반으로 구혈할 수 있게 지원하고자 SAP DWC 솔루션을 새롭게 출시했다. SAP DWC는 기업의 다양한 데이터 분석 모델을 생성해 분석 업무를 수행할 수 있는 기반을 제공하며, 데이터 수집, 연계, 저장, 데이터 모델 개발, 비즈니스 모델 개발, 분석 서비스 구현 등의 엔드투엔드 프로세스를 지원한다.

뿐만 아니라 SAP ASP(Adaptive Server Platform)는 OLTP DBMS, OLAP DBMS, 데이터 복제(Data Replication) 솔루션인 SAP ASE, SAP IQ, SAP 레플리케이션이 포함된 데이터 플랫폼 패키지 솔루션으로, 지난 5월에 GS 인증을 획득하기도 했다.

SAP ASE는 기업 미션크리티컬 OLTP 업무를 지원하는 DBMS로 익스트림 OLTP 업무를 구현할 수 있도록 설계됐다. 인메모리로 확장 가능한 멤스케일 옵션(MemScale Option), 고가용성을 강화시킨 올웨이즈온 옵션(Always-on Option) 등을 추가해 성능과 안정성을 강화했다.

SAP IQ는 대용량 데이터를 기반으로 DW/EDW를 구현해 분석 업무를 수행하기 위한 DBMS 솔루션이다. 컬럼 기반으로 데이터를 저장해 동시 사용자들이 성능 저하 없이 데이터를 활용할 수 있는 환경을 제공한다.

SAP는 새롭게 출시된 하나 클라우드, DWC, 하나 데이터레이크 서비스 등을 기반으로 온프레미스 환경에서 클라우드 환경으로 전환하기 위한 캠페인을 지속적으로 진행할 예정이다. 다양한 고객 지원 프로그램을 적용해 고객이 원하는 환경을 보다 쉽게 구현 및 운영할 수 있도록 지원하는 한편, GS인증을 획득한 SAP ASP를 토대로 공공·금융 시장으로도 사업을 확장할 계획이다.

DBA 개입 없는 자율운영 DB로 승부수
오라클은 오랫동안 DBMS 시장 강자로 자리매김해왔지만, 최근 클라우드 환경의 등장과 더불어 오픈소스 DBMS 등이 선전하자 그에 대응하기 위한 방안으로 자율운영 DB(Autonomous Database)를 선보였다. 자율운영 DB는 머신러닝 기술에 기반해 ▲자율 관리(Self-Driving) ▲자율 보안(Self-Securing) ▲자율 복구(Self-Repairing) 등이 특징이다.

오라클 측은 자율운영 DB가 프로비저닝, 보안, 감시, 백업, 복구, 문제 해결과 튜닝 등 단순 반복적인 업무를 자동화시켜 휴먼 에러를 제거함으로써 비용 절감과 DB 운영 중 발생할 수 있는 위험을 감소시키고, 비즈니스 혁신 가속화를 지원할 수 있다고 강조한다.

오라클의 자율운영 DB는 쉽고, 빠르고, 유연한 시스템이다. 웹 브라우저에서 DB 이름, CPU 수, 스토리지 용량, DB 접속 비밀번호 등만 입력하면 몇 분 이내 쉽게 DB를 생성하고 프로비저닝 할 수 있기 때문이다.

이미 시장에서 검증된 오라클 엑사데이터를 기반으로 하는 서비스이기 때문에 강력한 성능을 제공하며, 분석 환경에 맞게 워크로드를 최적화시킬 수 있다는 점도 강점이다. 서비스 관리 콘솔이 기본 제공돼 손쉬운 관리 및 데이터 분석 환경 구축을 돕는다. 서비스 중단 없이 스케일 아웃 확장 또는 스케일 다운이 가능하며, 클라우드 기반이기에 인스턴스를 사용한 만큼만 지불하면 된다.

오라클의 자율운영 DB는 DBA의 업무를 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. DBA는 DB가 안정적으로 운영될 수 있도록 전체적인 관리 업무를 수행하는데, 이들은 DB 백업부터 시스템 튜닝, 에러 패치, 시스템 업그레이드 등 일종의 유지보수를 수행하는데 많은 시간을 할애한다. 그렇기에 정작 조직 내 새로운 데이터 아키텍처를 구성하거나 데이터 관련 비즈니스 로직을 구현할 시간이 부족하다.

오라클은 자율운영 DB를 도입하면 이러한 DBA의 시간 부족 문제를 해소할 수 있다고 강조한다. 단순하지만 반복적으로 수행해야 하는 백업과 패치 등의 업무는 DB에 맡기고, 데이터 아키텍트로서 전체 IT시스템을 설계하는 고급 업무에 시간을 할애할 수 있도록 해야 한다는 입장이다.

오라클의 자율운영 DB는 오라클 클라우드 인프라(OCI)에서 구동되지만, 기존 온프레미스 사용자들을 위해 라이선스를 클라우드로 이전할 수 있는 정책도 마련한 상태다. 이를 토대로 오라클은 기존 DB 분야의 영향력을 유지하면서도 뒤늦게 시작한 클라우드 시장에서도 주요 고객들을 계속 유치할 수 있도록 하겠다는 방침이다.

“DBA, DB 관리 대신 데이터 전략에 매진해야” 데이터의 양은 빠르게 증가하고 있으며, 갈수록 그 절대 값이 커지고 있다. 현재 데이터 관리 역량만으로 폭증하는 데이터를 제대로 관리할 수 있을지에 대한 의문이 커진다. 비정형 데이터가 늘어나고 클라우드도 활용해야 하는데 데이터는 어디에 위치시켜야 할지, 트래픽 관리는 어떻게 할지, 그리고 전체 비용의 총합은 얼마인지 등을 생각해야 한다. 이를 위해 데이터 최적화는 반드시 필요하며, 그 역할은 DBA가 해야 한다. 그러나 DBA는 그동안 DB 관리 업무에 많은 시간을 할애해야 했기에 데이터 최적화에 대한 고민을 하기 어려웠다. 물론 DB 백업과 성능 유지를 위한 시스템 튜닝, DB 시스템 업그레이드는 중요하다. 그러나 정형화된 반복 업무이기에 생산성이 향상되는 업무는 아니며, 반드시 DBA가 할 필요도 없다. 이에 오라클은 자율운영 DB를 통해 DBA가 기업 데이터 관리를 위한 큰 그림을 그릴 수 있도록 지원하고 있다. 이제는 그 누가 뭐라 해도 클라우드 시대임을 부정할 수 없다. 데이터센터를 빌려 용량을 확보하고, 원하는 서비스를 클라우드에서 제공하는 것이 한 달 안에 가능하다. 이것이 진정한 클라우드의 가치다. 문제는 이런 것을 설계할 수 있는 사람이 기업에 없다는 것이며, DBA가 그 역할을 할 수 있다. 오라클의 자율운영 DB는 자동으로 패치를 진행하고, 에러 메시지를 분석해 원인도 찾으며, 반응시간이 느려지면 리소스를 최대한 활용해 튜닝도 가능하다. 그렇기에 DBA는 DB 관리 업무를 DB에 맡기고, 클라우드 등 시스템을 활용해 비즈니스가 필요로 하는 전체 IT시스템을 설계할 수 있는 데이터 아키텍트로 진화해야 한다. 그래야만 기업이 변화하는 비즈니스에 빠르게 대응하고 성장할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.