개요
점점 더 비즈니스 환경이 클라우드 중심으로 전환하는 시대에 기업이 데이터베이스를 관리하기 위해 클라우드를 찾고 있다는 것은 합리적입니다. 그러나 실사를 수행하지 않고 엄청난 속도로 구현해야 한다는 의미는 아닙니다. 클라우드 데이터베이스는 엔터프라이즈 분석의 미래이지만, 최고의 가치를 제공하려면 올바른 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 클라우드 아키텍처가 필요합니다.
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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