MySQL의 변신…”이제는 분석용 클라우드 DB”

MySQL이 온라인분석처리(OLAP)를 위한 클라우드DB로 변신하고 있다. 그동안 온라인거래처리(OLTP)에 한정적으로 활용됐던 MySQL이 분석 업무로 영역을 확장해가고 있는 것이다.

MySQL은 IT 업계에서 가장 유명한 오픈소스 기반 관계형 데이터베이스다. 한때는 리눅스(Linux), 아파치(Apache), PHP와 함께 LAMP라 불리며 웹 서비스 운영을 위한 표준 오픈소스 소프트웨어 세트로 평가받았다. 오라클 DB가 활약하는 엔터프라이즈 시스템 부문을 제외하면 여전히 가장 강력한 DB로 평가된다.

그러나 MySQL은 데이터를 기록하고 관리하는 OLTP 업무에만 주로 사용돼 왔다. 이용자들은 데이터 분석을 위해 데이터웨어하우스(DW)라고 불리는 분석용 DB로 데이터를 옮겨야 했다. MySQL 이용자들은 AWS 레드시프트나 스노우플레이크와 같은 클라우드 기반의 DW 서비스를 주로 사용했다.

MySQL을 소유한 오라클의 고민은 여기에서 시작됐다. MySQL 이용자들이 분석을 위해 자꾸 경쟁사의 DW 서비스를 이용하는 것이다. 오라클도 ADW(Autonomous Data Warehouse)라는 클라우드 기반 DW 서비스를 제공하지만, 주로 엔터프라이즈급 시스템을 운영하는 기업이 활용했다. 오라클은 MySQL 이용자들이 AWS 레드시프트나 스노우플레이크로 넘어가지 않도록 조치를 취해야 했다.

그 결과 나온 것이 지난 해 5월 처음 선보인 MySQL 히트웨이브(HeatWave)다. 히트웨이브는 MySQL에서 OLTP와 OLAP 워크로드를 모두 실행할 수 있는 서비스다. MySQL을 위한 인메모리 쿼리(질의) 가속기라고 보면 된다.

히트웨이브를 활용하면 MySQL 데이터를 DW로 옮길 필요 없이 하나의 DB에서 서비스 운영과 분석을 모두 할 수 있다는 게 특징이다. 같은 MySQL이기 때문에 애플리케이션을 수정할 필요도 없다. 데이터를 옮기지 않으면 시스템이 구조가 간단해지고 비용절감이 가능하다. 또 데이터 이동 과정에서 혹시 있을 수도 있는 유출 사고를 미연에 방지할 수도 있다.

히트웨이브는 오라클의 클라우드 비즈니스에서도 중요한 역할을 맡고 있다. 오라클은 클라우드에 회사의 운명을 걸고 있는데, 아직은 메이저 클라우드 회사에 비해서는 인지도가 높지 않다. 오라클 DB가 클라우드 확산의 지렛대 역할을 맡고 있지만, 오라클DB는 저변이 넓지 않다. 대부분 대형 엔터프라이즈 시스템을 운영하는 회사다. 이런 상황에서 저변이 매우 넓은 MySQL을 잘 활용하면 오라클 클라우드 확산의 기회로 삼을 수도 있다. 다만 오라클은 히트웨이브를 다른 클라우드에서도 서비스할 계획을 갖고 있다고 한다.

오라클은 최근 히트웨이브를 진화시켰다. MySQL에서 일반적인 데이터분석을 넘어 머신러닝까지 할 수 있는 ‘MySQL 히트웨이브 ML’을 발표했다. 회사 측에 따르면, 히트웨이브 ML은 머신러닝의 수명 주기를 자동화하고 학습된 모델을 MySQL 내에 저장해, 외부의 머신러닝 도구나 서비스로 데이터와 모델을 이동하지 않아도 된다. 히트웨이브 ML 기능은 OCI 모든 리전에서 제공된다.

MySQL 애플리케이션에 머신러닝 기능을 추가하는 일은 아직까지도 많은 개발자들이 오랜 시간을 소모하는 고난이도의 작업이다. DB에서 자료를 추출해 다른 시스템에 옮긴 후 머신러닝 모델을 만들고 구축하는 과정을 거쳐야 한다. 그러나 히트웨이브 ML을 이용하면 이같은 과정이 훨씬 간략해 진다.

에드워드 스크리븐(Edward Screven) 오라클 총괄 아키텍트는 “오라클은 지난 해 이미 단일 데이터베이스에 분석과 트랜잭션 처리 기능을 통합했던 것처럼, 이번에는 MySQL 히트웨이브 내에 머신러닝을 통합하게 된 것”이라며 “MySQL 히트웨이브는 오라클에서 가장 빠른 성장세를 자랑하는 클라우드 서비스 중 하나다. 아마존 및 기타 클라우드 데이터베이스 서비스를 사용하던 고객들이 MySQL 히트웨이브로 마이그레이션하는 사례가 증가하고 있으며 놀라운 성능 개선 및 비용 절감 효과가 입증되고 있다”고 말했다.

글. 바이라인네트워크
<심재석 기자>shimsky@byline.network

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