클라우드 데이터베이스란 무엇이며 어떻게 관리해야 하나요?

클라우드 데이터베이스란?

클라우드 데이터베이스는 그 이름에서 알 수 있듯이 클라우드 플랫폼에 배포된 데이터베이스입니다. 클라우드 네이티브이거나 온프레미스 인프라에서 마이그레이션되었을 수 있습니다. 데이터베이스에서 기대할 수 있는 모든 필수 기능은 이 컨텍스트에서 사용할 수 있습니다.

기업은 퍼블릭 클라우드 공급자로부터 구입한 공간을 사용하여 자체적으로 클라우드 데이터베이스 플랫폼을 만들 수 있습니다. IT 직원은 기존 데이터베이스처럼 이를 감독하거나 개발자가 이러한 목적을 위해 DevOps 모델을 생성할 수 있습니다. 또는 관리형 데이터베이스라고도 하는 DBaaS(Database as a Service) 모델을 선택하여 클라우드 공급자가 감독 및 유지 관리를 처리할 수 있습니다. 후자는 추가 비용이 발생하지만 데이터베이스를 직접 실행하는 비용보다 크지 않습니다. 따라서 비용 대비 이익을 분석하는 것이 중요합니다.

Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 모든 주요 클라우드 공급업체는 각각 RedShift 또는 DynamoDB, Azure SQL Database 또는 CosmosDB, Google BigQuery와 같은 관리형 데이터베이스 서비스를 제공합니다. 수직적인 DBaaS에 특히 중점을 둔 공급자의 클라우드 데이터베이스 서비스를 선택하거나 MySQL 및 PostgreSQL의 오픈 소스 관계형 데이터베이스 시스템을 선택할 수도 있습니다.

전문가들은 클라우드 데이터베이스가 미래라고 확신하는 것 같습니다. 예를 들어 Gartner는 2022년까지 모든 데이터베이스의 약 75%가 클라우드 플랫폼으로 마이그레이션되거나 직접 배포될 것으로 예상했습니다. 또한, 클라우드 DBMS 솔루션은 내년까지 전체 DBMS 시장의 50%를 차지할 것으로 예상됩니다.

클라우드 데이터베이스의 장단점

기업의 데이터베이스에 클라우드가 제공하는 유연성 및 확장성을 갖추면 몇 가지 중요한 이점을 실현할 기회를 얻을 수 있습니다.

이러한 모든 잠재적 이점 중 가장 주목할만한 것은 모바일을 통해 언제 어디서나 액세스할 수 있는 상시 가동 데이터베이스를 생성할 수 있다는 것입니다. 다양한 시간대에서 비즈니스를 수행하는 다국적 조직과 재택 근무하는 직원이 많은 기업은 특히 이러한 이점에 대해 알게 될 것입니다. 클라우드 기반 데이터베이스 및 분석 운영을 통해 기업은 팬데믹 이후 운영상의 변화에서 볼 수 있듯이 변화하는 역학에 적응할 수 있습니다.

또한 클라우드 데이터베이스 솔루션은 효율적인 운영을 위해 대규모 데이터 세트에 의존하는 애플리케이션을 효과적으로 지원할 수 있습니다. 이를 통해 조직의 개발자는 필요한 규모를 갖추지 않은 것에 대한 걱정없이 앱 기능을 확장하고 가장 흥미로운 클라우드 컴퓨팅 트렌드를 활용할 수 있습니다.

마지막으로 클라우드를 사용하면 운영에 광범위한 통찰력을 제공하는 포괄적인 데이터 분석 작업을 쉽게 실행할 수 있습니다. 또한 클라우드 데이터베이스를 사용하면 온프레미스 데이터베이스 시스템을 확장하는 것 보다 처리 비용이 현저히 낮으며 관리자가 매일 클라우드 데이터베이스를 관리하는 데 많은 시간을 할애할 필요가 없습니다.

하지만 클라우드 데이터베이스에는 몇 가지 주목할만한 문제도 있습니다. 클라우드 내에서 사내 데이터베이스를 생성하려면 상당한 시간과 리소스가 필요합니다. DBaaS를 선택하면 이러한 어려움이 제거되며 이는 더 일반적인 사용 방식입니다. 그러나 관리형 클라우드 데이터베이스는 특히 하나의 클라우드 서비스 공급자에게 종속되는 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 재해 복구 및 보안 기능이 있음에도 불구하고 다른 도구를 사용하여 클라우드에 저장한 데이터를 백업하고 보호해야 할 수 있습니다. 이러한 어려움을 극복할 수 있는 실질적인 방법이 존재하기는 하지만 항상 이에 대비해야 합니다.

클라우드 데이터베이스 선택 시 고려 사항

기업에 이상적인 클라우드 기반 데이터베이스 솔루션을 찾을 때 다음과 같은 몇 가지 주요 요소를 고려해야 합니다.

데이터베이스 기술

마찬가지로 데이터 자체는 크게 두 가지 기본 범주(정형 및 비정형)로 나뉩니다. 데이터베이스, 클라우드 또는 기타 환경은 SQL 또는 NoSQL 중 하나입니다. 근본적인 차이점은 구조화된 쿼리 언어의 사용에 있습니다. SQL은 이름이 지정된 언어를 사용하지만 NoSQL은 사용하지 않습니다. 대신 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터 프레임과 함께 JavaScript, Python 및 R과 같은 절차적 언어를 사용하여 데이터를 데이터 과학 도구가 사용할 수 있는 테이블 형식으로 변환합니다.

SQL 및 NoSQL 데이터베이스는 모두 정형 또는 비정형 데이터를 처리할 수 있지만 SQL은 관계형 특성으로 인해 정형 데이터 세트에 더 적합합니다. NoSQL 데이터베이스의 아키텍처는 Towards Data Science가 언급했듯이 반정형 구조를 띄고 있기 때문에 두 데이터 유형에서 작동합니다. 스키마는 많은 유형의 비정형 데이터를 수용하기 위해 다양한 방법으로 설정할 수 있습니다. NoSQL은 유연성으로 인해 분명 더 인기가 있지만 SQL은 회계 및 재무 애플리케이션에서 다중 행 트랜잭션을 처리하는 데 이상적일 수 있습니다.

보안

사이버 보안은 모든 기업에 중요하지만 일부 기업에서 더 필요한 경우가 있습니다. 클라우드 데이터베이스에서 찾아야 할 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 보관 또는 이동 중인 것과 관계없이 항상 클라우드 데이터 암호화
• 역할 기반 액세스 제어 - 각 사용자는 필요한 데이터만 액세스할 수 있습니다.
• 통합 보안 정책 관리 - 온프레미스 데이터를 클라우드로 전송하는 것과 관련된 정책 이전에 특히 중요합니다.
• 자동화된 백업 및 패치

클라우드 배포

현재 클라우드 서비스 제공업체와 퍼블릭 클라우드 솔루션에 만족한다면 데이터베이스에 단일 클라우드를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 하나의 공급업체에 종속될 걱정이 없더라도 모든 계란을 단일 클라우드 바구니에 담는 것은 보안 및 규정 준수를 비롯한 여러 가지 이유로 현명하지 않을 수 있습니다.

하나 이상의 클라우드와 온프레미스 인프라 간에 리소스를 분할하는 하이브리드 클라우드 아키텍처가 더 나은 옵션일 수 있습니다. 서로 다른 공급업체의 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드에 멀티 클라우드 배포 분할을 선택하는 것도 실행 가능한 또 다른 옵션입니다.

다목적 DBMS를 통한 클라우드 데이터베이스 관리

다목적 클라우드 지원 DBMS를 사용하는 것은 클라우드 데이터베이스의 이점을 실현하는 데 필수적입니다. 이러한 도구는 데이터의 액세스, 이동 및 최적의 사용을 감독하고 기업의 모든 영역에 핵심 성과 지표(KPI)를 보고하여 조직 전략을 더 잘 형성하는 데 필수적입니다.

테라데이타 Vantage는 클라우드 데이터베이스 역할을 수행하며 온프레미스에서도 실행됩니다. 간단히 말해서, 데이터가 이동하는 경로 또는 의도한 사용 사례가 무엇이든 상관없이(기존 또는 논리적 데이터 웨어하우스 요구 사항, 데이터 과학, 딥 러닝 또는 운영 인텔리전스를 포함) 데이터를 관리합니다. 스트리밍 데이터 파이프라인, 구조 소스에 관계없이 모든 데이터 유형을 통합, 종단 간 데이터 과학 경험을 지원하는 머신 러닝과 통계 기능 및 기타 여러 기능을 지원합니다. 테라데이타 고객이 Vantage를 통해 분석 작업을 어떻게 혁신했는지 자세히 알아보려면 최신 사용 후기를 살펴보세요.

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