구글클라우드 “멈추지 않는 데이터베이스, 알로이DB”

클라우드 환경이 보편화 되면서 데이터베이스(DB)에 활용법도 달라지기 시작했다. DB 역시 클라우드에서 구동하는 기업들이 늘어난 것이다. 클라우드 업체 사이에서 DB 고객을 확보하기 위한 경쟁도 치열해지고 있다.

최유정 구글클라우드 APAC 데이터 매니지먼트 테크놀로지 프랙티스 리드는 지난 15일 바이라인플러스가 개최한  <AI·클라우드 시대를 위한 데이터 관리 전략> 웨비나에서 구글의 클라우드 DB의 경쟁력을 소개했다.

최 리드는 안정적인 DB를 도입해 데이터를 안전하게 관리하고, 시스템이 멈추는 다운타임(Downtime) 없이 안정적으로 비즈니스를 꾸리는 게 오늘날 기업들의 과제라고 짚었다.

과거 조직내 임직원에게만 서비스를 제공했던 것과 달리 현재는 수백만에서 많게는 수억명에 이르는 사용자에게 서비스를 제공해야 한다. 또 사업 모델도 다변화하고 있어 애플리케이션의 안정성에 대한 요구가 큰 상황이다. 새로운 기능을 재빨리 출시하기 위한 민첩성, 대량의 데이터를 분석해 혁신적 경험을 제공하는 데이터 기반 비즈니스가 필수요소로 자리잡았다.

이런 상황에서 애플리케이션 현대화가 어느때보다 중요한 시점이 됐고, 지능적인 데이터 플랫폼으로 기업의 디지털 혁신을 지원해야 한다는 게 최유정 리드의 말이다.

구글클라우드는 엔터프라이즈급 포스트그레(Postgre)SQL 서비스인 ‘알로이(Alloy) DB’와 확장이 용이한 관계형 DB인 ‘클라우드 스패너(Cloud Spanner)’, NoSQL 문서형 DB인 ‘파이어스토어(Firestore)’, 키밸류 DB인 ‘빅테이블(Bigtable)’ 등 다양한 사용 목적에 맞춘 DBMS 라인업을 제공한다. 이를 통해 개발자의 생산성을 늘리고, 운영에 필요한 비용 부담을 줄여 재무적 거버넌스를 개선할 수 있다는 게 그의 설명이다.

DBMS는 크게 온라인거래처리(OLTP)에 적합한 관계형 DBMS와, 비정형 데이터 중심의 온라인거래처리(OLAP)를 위한 NoSQL기반 비관계형 DBMS로 나뉜다. 여기에 구글클라우드는 두 가지 기능을 합친 ‘HTAP(Hybrid Transaction Analytical Processing)’ 개념의 DBMS로 알로이 DB를 내놓았다.

지난해 11월 공식 출시한 알로이 DB는 일반 오픈소스 표준 포스트그레SQL DB 대비 데이터 처리가 4배가량 빠르다는 게 최유정 리드의 설명이다. 포스트그레SQL와 100% 호환되고 구글만의 네이티브 인프라스트럭처에서 운영하도록 커스터마이징한 솔루션이다. 최 리드는 AI와 머신러닝(ML)을 기반으로 한 것이 자사 DBMS의 장점이라고 설명했다. 알로이 DB 또한 ML 기능을 통해 자동 메모리 관리나 데이터 컬럼화, 쿼리 재작성 등 오토파일럿(AutoPilot) 기능을 제공한다.

여기에 사용자의 데이터 저장 환경에 구애받지 않는 것도 알로이 DB의 장점이다. 구글클라우드는 최근 프리뷰 버전의 ‘알로이 DB 옴니(Omni)’를 내놨다. 온프레미스와 클라우드는 물론 개발자의 랩탑이나 사업장의 엣지단 등 모든 환경에 호환되는 DBMS다. 최 리드는 “다운로드할 수 있는 컨테이너 패키지 형태로 제공해 어디서나 실행이 가능한 게 장점”이라고 말했다.

아무리 좋은 DBMS라도 설치한 뒤 제대로 된 모니터링 기능까지 뒤따라와야 효율적인 데이터 활용이 가능하다. 이에 구글클라우드는 관측된 지표를 기준으로 현상을 진단하고 올바른 처리 방안까지 추천하는 등 사용자들이 편하게 활용할 수 있는 고도화한 모니터링 기능을 제공한다. 일례로 시스템 인사이트 기능의 경우 DB 인스턴스의 모든 지표값을 제공하고, 상태와 성능 관련 이슈를 대시보드에 시각화해 보여준다. 오류 상황에 대한 권고사항도 확인할 수 있도록 구성했다.

최 리드는 또 “DB 최적화를 위한 추천 기능도 장점”이라고 말했다. 모니터링 과정에서 보안 이슈가 발생했거나 과도한 데이터 저장으로 시스템에 부하가 걸렸다면 이를 해결하기 위한 처리 방안을 콘솔에서 제시해준다.

한편 구글클라우드는 자체 인프라스트럭처 환경을 통해 시스템을 진단한 뒤 어떤 네이티브 DB가 적합한지 추천해주는 것은 물론, 설치에 필요한 모든 작업을 지원한다. 일례로 빅테이블의 경우 빅쿼리(BigQuery)와의 통합을 통해 ML을 활용한 데이터 처리를 지원하는 등 손쉽게 AI와 ML 기반 워크로드를 구현할 수 있다는 게 최 리드의 설명이다.

그는 “절대 멈추지 않고 항상 운영할 수 있는 안정성과 함께 보안성, 지속적 가용성이 사용자들의 요구”라며 “모든 기업이 디지털 전환의 능력을 가속할 수 있도록 돕는 것이 우리의 사명”이라고 강조했다.

글. 바이라인네트워크
<이진호 기자>jhlee26@byline.network

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