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개발자 / 클라우드

구글이 포스트그레SQL 시장에서 AWS, 애저와 어깨를 겨룰 수 있는 이유

Anirban Ghoshal  | InfoWorld 2022.05.13
레거시에서 클라우드의 오픈소스 데이터베이스로 데이터를 옮기는 기업이 증가하는 가운데 구글 클라우드 플랫폼(GCP)이 포스트그레SQL(PostgreSQL)과 호환되는 완전 관리 서비스형 데이터베이스(DBaaS)를 알로이DB(AlloyDB)라는 이름으로 제공하고 있다. 알로이DB는 현재 공개 프리뷰 단계이며 아마존 오로라(Aurora), 마이크로소프트 애저의 포스트그레SQL용 데이터베이스 등과는 경쟁 관계에 있다.
 
가트너에 따르면 2022년까지 모든 데이터베이스의 75%가 클라우드 플랫폼에 구축되거나 마이그레이션될 전망이다. 또한 온프레미스 시스템으로의 복귀를 한 번이라도 고려한 적이 있는 기업은 5%에 불과하다. 가트너는 이 추세를 견인하는 원동력은 분석 용도의 데이터베이스 사용이라고 말했다.
 
ⓒ Getty Images Bank

또한 가트너는 레거시 데이터베이스의 50% 이상이 오픈소스로 전환되는 과정에 있으며 새로운 애플리케이션 개발의 70% 이상이 오픈소스 데이터베이스를 기반으로 이뤄지고 있다고 전했다. 데이터베이스 관리 시스템으로 포스트그레SQL을 선택하는 기업도 느는 추세다.
 

포스트그레SQL을 도입하는 이유는?

애널리스트는 구글 클라우드와 AWS, 마이크로소프트가 포스트그레SQL로 초점을 옮긴 이유는 데이터베이스 중에서 포스트그레SQL의 인기가 상승 중인 데 있다고 말한다.
 
레드몽크(RedMonk)의 수석 애널리스트 스티븐 오그래디는 “포스트그레SQL에 대한 관심과 사용이 다시 증가한 것은 확실하다. 가장 큰 이유는 잠재적인 제공업체가 많은 오픈소스 데이터베이스라는 점, 그리고 다용도 데이터베이스로서 모든 종류의 워크로드에 맞게 조정이 가능하다는 점에 있다”라고 말했다.
 
db인사이트(dbInsight)의 대표이자 창업자인 토니 베어는 핵심 기술과 스킬을 활용하는 포스트그레SQL 기반의 거대한 데이터베이스 생태계를 바탕으로 표준 엔터프라이즈급 오픈소스 데이터베이스로의 입지를 갖추고 있다고 말했다.
 
다른 전문가는 포스트그레SQL이 아직 오라클 마이SQL의 인기를 따라잡지는 못했지만 마이SQL보다 유리한 점이 있다고 본다.
 
포레스터의 수석 애널리스트 노엘 유한나는 “마이SQL과 포스트그레SQL을 비교하면 조직은 포스트그레SQL의 트랜잭션과 분석 기능, 공간 데이터에 대한 확장된 지원, 더 폭넓은 SQL 지원, 향상된 보안과 거버넌스, 광범위한 프로그래밍 언어 지원을 선호하며 이것이 상당한 성장을 견인하고 있다”라고 말했다.
 
관계형 데이터베이스 지식 플랫폼 db-engines.com의 데이터에 따르면 포스트그레SQL의 인기는 꾸준히 높아지는 추세다. 현재 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템) 인기 순위에서 4위이며 목록에 포함된 모든 데이터베이스의 전체 인기 순위에서도 4위에 올라 있다.
 
컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 수석 애널리스트 더그 헨셴은 포스트그레SQL의 인기가 꾸준히 상승하자 하이퍼스케일러들도 포스트그레SQL 기반의 데이터베이스 서비스를 만들 수밖에 없었다고 말했다.
 
헨셴은 “대부분의 경우 클라우드 벤더는 이와 같은 포스트그레 기반 서비스로 보다 쉽게 워크로드를 마이그레이션할 수 있게 해주는 마이그레이션 서비스를 제공하는 데 리소스를 쏟아붓고 있으며 특히 오라클 데이터베이스와의 호환성 기능도 강화하고 있다. 가용한 서비스가 여러 개라는 점과 상용 데이터베이스와의 호한성 개선은 더 많은 마이그레이션을 촉발하고 포스트그레SQL의 인기를 높인 요인”이라고 말했다.
 
구글 최근 데이터베이스 마이그레이션 서비스에 오라클-포스트그레SQL 스키마 변환과 데이터 복제 기능을 추가했다.
 

구글 알로이DB와 클라우드SQL의 차이

구글은 새로운 알로이DB가 포스트그레SQL 관리형 DBaaS이며, 구글이 기존에 보유한 클라우드SQL 포스트그레SQL 관리형 데이터베이스 서비스와 달리 “하이엔드 데이터베이스”를 대상으로 한다고 주장한다.
 
구글 클라우드의 데이터베이스 부문 총괄 관리자인 앤디 굿맨스는 “최상위 데이터베이스의 이전을 가능하도록 하기 위해 채워 넣어야 하는 공백을 발견했다. 이와 같은 공백은 규모, 가용성, 분석 워크로드를 지원하도록 트랜잭션 이상으로 사용 사례 확장하기 등의 영역에 존재한다”라고 말했다.
 
굿맨스는 알로이DB가 스토리지, 컴퓨팅, 네트워킹 부문에서 구글 클라우드의 인프라 역량을 활용하고 이를 포스트그레스 호환성과 결합한다면서 기존 포스트그레SQL용 클라우드SQL 서비스에 비해 성능과 확장성이 더 높다고 말했다.
 

스토리지 계층이 포스트그레SQL 성능의 열쇠

포레스터의 유한나는 “핵심 요소는 포스트그레SQL의 성능을 높여주는 새로운 스토리지 계층”이라고 말했다. 
 
유한나는 “여러 스토리지 엔진을 지원하는 마이SQL과 달리 포스트그레SQL은 전통적으로 하나의 스토리지 엔진에만 의존해왔다. 알로이DB는 사유 클라우드 네이티브 계층을 활용하지만 100% 포스트그레SQL 호환성을 제공하므로 기존 포스트그레SQL 애플리케이션을 애플리케이션 또는 데이터베이스 변경 없이 마이그레이션할 수 있다. 기업에서 포스트그레SQL 사용을 확대함에 따라 이 새로운 서비스가 강한 탄력을 받게 될 것”이라고 말했다.
 
굿맨스는 구글이 관리 편의성과 더 높은 성능을 위해 관리형 DBaaS에 AI 및 머신러닝 기능과 함께 가속기도 추가했다고 말했다.
 
굿맨스는 “머신러닝과 알고리즘을 사용해서 과거 고객이 안고 있던 많은 관리 문제를 없앤다. 자동 VACUUM 관리, 최상의 성능을 위한 인스턴스 구성, 스토리지 및 메모리 관리 구성 등이 포함된다”라고 말했다. 자동 VACUUM은 중복 데이터를 정리하는 프로세스를 의미한다.
 
알로이DB는 머신러닝 프로젝트를 다루는 데이터 과학자를 위한 워크벤치인 버텍스(Vertex) AI 플랫폼과의 통합도 제공한다. 굿맨스에 따르면 기업은 거래의 일부로 실시간 추론을 할 수 있다.
 
이러한 실시간 추론의 예를 들면 가트너가 말하는 증강 거래가 있다. 증강 거래는 지출을 위한 신용카드 입력 시 거래 내에서 사기 탐지 모듈을 활성화하거나 호출하는 것이다.
 
컨스텔레이션의 헨셴은 실제로 많은 클라우드 데이터베이스 서비스가 머신러닝을 활용해서 자체 조정 및 최적화를 위해 지속적인 폐루프 분석을 수행하기 시작했다고 말하면서 자체 조정 및 최적화를 통한 유지보수의 간소화는 고유한 기능은 아니라고 덧붙였다.
 
헨셴은 “그러나 알로이DB의 경우 행 기반 스토리지와 열 스토리지를 동시에 최적화하므로 트랜잭션과 분석 요구에 모두 대응하고, 구글의 주장대로라면 어느 한 가지 요구에 맞춰 조정할 필요가 없다. 이 ‘트랜스-애널리티컬(trans-analytical)’ 성능은 버텍스 AI와의 통합도 지원한다. 대출, 위험, 이탈 분석 등 실시간으로 고객과 비즈니스를 하는 동시에 심층적인 데이터 과학 기반의 분석을 지원하는 시나리오에서 높은 성능 혜택을 얻게 된다”라고 말했다.
 

포스트그레스 호환 대 포스트그레SQL

포스트그레SQL을 위한 구글 클라우드의 새로운 알로이DB는 포스트그레스 호환 서비스로, GCP의 클라우드SQL과 같은 포스트그레SQL 데이터베이스와는 다르다. 애널리스트들은 알로이DB가 표준 포스트그레SQL RDMS의 기본적인 개념과 구문은 가져오지만 구축되는 방식은 다르다고 말했다(더 빠르고 관리 편의성과 안정성과 확장성이 더 높음).
 
헨셴은 “포스트그레SQL이 아니면서 포스트그레SQL과 호환되는 데이터베이스는 많지만 모두 데이터베이스의 SQL 구문을 사용해서 포스트그레SQL 프로그램/쿼리 방법의 인기와 친숙도를 활용한다”라고 말했다. 
 
이 말은 개발자가 포스트그레SQL을 기반으로 구축된 애플리케이션을 이 데이터베이스로 이전할 수 있다는 의미이기도 하다.
 
굿맨스는 구글이 “100% 포스트그레스 호환”이라고 주장하는 이 새로운 서비스가 포스트그레스 생태계의 50개 이상의 확장을 지원한다고 말했다.
 

가격과 포스트그레SQL 시장에서의 경쟁

구글은 새로운 관리형 DBaaS가 가격 체계를 조정해서 관리형 데이터베이스 서비스를 사용할 때 대부분의 기업이 감내해야 하는 과도한 입력/출력 비용을 없앤 만큼 경쟁 서비스에 비해 더 나은 가격 대비 성능을 제공한다고 주장한다.
 
굿맨스는 기업이 소비하는 컴퓨팅, 스토리지 및 기타 서비스에 따라 비용이 청구된다면서 따라서 기업이 지출 예산을 편성하기도 더 쉽다고 덧붙였다.
 
그러나 포스트그레SQL을 위한 알로이DB 서비스는 속도/비용 두 가지 전선은 물론 OLAP(온라인 분석 처리) 및 OLTP(온라인 트랜잭쳔 처리) 영역에서도 아마존 오로라, 오라클 오토노머스 데이터베이스(Autonomous Databases), 오라클 마이SQL 히트웨이브(HeatWave)와 치열한 경쟁을 펼쳐야 한다.
 
헨셴은 “오로라는 세이지메이커(SageMaker)와 통합되어 실시간 추론 시나리오는 비슷하게 지원할 수 있지만 알로이DB만큼 분석 요구사항에 폭넓게 대응하지 못한다. 잘 알려진 바와 같이 오라클은 오라클 데이터베이스를 모든 작업이 가능한 ‘범용 데이터베이스’로 내세우지만 트랜잭션 또는 데이터 웨어하우스/분석 용도를 위해 튜닝된 별도의 오라클 오토노머스 데이터베이스 서비스가 있다는 점을 주목해야 한다”면서 아직 알로이DB가 실제로 구축된 사례는 없다고 말했다.
 
레드몽크의 그래디는 구글이 새로운 관리형 DBaaS를 출시한 것은 최대한 많은 시장에 진출하겠다는 전략으로 볼 수 있다고 말했다.
 
그래디는 “AWS가 오로라에서 기본 표준 포스트그레스와 사유 포스트그레스 호환 대안을 모두 제공하는 것과 마찬가지로 구글은 오픈소스 데이터베이스의 표준을 중시하는 시장과 포스트그레스 호환 고성능 데이터베이스를 얻는 대가로 전체 오픈소스 데이터베이스라는 특성을 포기할 의사가 있는 시장에 모두 대응하려는 것으로 보인다”라고 말했다.
 
아마존 오로라는 마이SQL과 포스트그레SQL 데이터베이스를 모두 지원한다.
 
구글은 알로이DB의 정식 출시 시점을 발표하지는 않았다.
editor@itworld.co.kr 
 Tags 오픈소스데이터베이스 포스트그레SQL 알로이DB
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