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오픈소스

글로벌 칼럼 | 몽고DB, 조롱거리에서 거물이 되다

Matt Asay | InfoWorld 2022.06.13
2021년 필자가 몽고DB(MongoDB)에 다시 합류하면서 오래전에 들었던 온갖 조롱을 다시 들어야 했다. 익히 알려진 것처럼 '웹 스케일' 몽고DB, 데이터 손실, 궁극적 일관성 등에 대한 것이다.
 
ⓒ Getty Images Bank

그런데 웹 스케일 영상은 재미있기라도 하지만 나머지는 처음부터 틀린 이야기다. 어느 정도 사실인 지적도 있었지만, 새 몽고DB 릴리스가 나올 때마다 하나씩 개선됐다. 결국 정확하지 않은 오래된 조롱만 남은 것이다. 몽고DB 선임 개발자 대변인 마크 스미스는 “몽고DB에 대해 당신이 알고 있는 모든 것이 틀렸다”라고 말했다.

몽고DB에서 일하고 있는 입장에서 필자도 같은 생각이다. 그러나 필자의 생각이 정말 맞는지 확인해볼 가치는 충분하다. 예를 들어 기업이 오라클 데이터베이스나 SQL 서버를 포스트그레SQL로 대체할 수 없다는 것이 오랜 인식이었지만 지금은 오라클 데이터베이스나 SQL 서버로 사용하던 많은 워크로드에서 포스트그레SQL을 사용한다.

따지고 보면 포스트그레SQL에 관한 일부의 지적도 확고부동한 '진실'까지는 아니었다. 포스트그레SQL에는 든든한 커뮤니티가 있음에도 여전히 비판하는 사람이 많다. 그러나 현재는 모든 주요 클라우드 제공업체가 포스트그레SQL 데이터베이스 서비스를 제공한다. 2021년 AWS는 SQL 서버용으로 만들어진 애플리케이션에서 포스트그레SQL을 간편히 사용할 수 있게 해주는 오픈소스 프로젝트인 바벨피시(Babelfish)를 출범하기도 했다.

마찬가지 맥락에서 모든 주요 클라우드 제공업체가 어떤 형태로든 몽고DB를 제공한다는 점, 그리고 지난 12개월 동안의 몽고DB 다운로드 횟수가 과거 12년을 합친 것보다 더 많은 것(누적 다운로드 2억 6,500만 회)은 모두 그럴 만한 이유가 있다. 포스트그레SQL과 몽고DB 모두 오라클, SQL 서버보다 인기가 크게 높아졌다.

필자는 몽고DB를 무조건 찬양하려는 것이 아니다. 아직 잘 알려지지 않은 몽고DB에 대한 정보를 제공하려는 것이다. 특히 최근에 새로 추가된 쿼리어블 인크립션(Queryable Encryption) 기능은 꼭 살펴볼 필요가 있다.
 

원자성, 트랜잭션, 기타 등등

필자는 2014년 몽고DB가 코어 데이터베이스 업데이트에 박차를 가하기 직전 몽고DB를 나왔다. 몽고DB는 특유의 편리함으로 항상 개발자의 사랑을 받았는데 그 시기에 몽고DB는 와이어드타이거(WiredTiger)를 인수했다. 몽고DB 3.0(와이어드타이거가 옵션으로 제공)부터 문서 수준 동시성 제어와 압축의 기반을 닦았고 몽고DB 3.2(와이어드타이거가 기본값이 됨)로 발전했다.

와이어드타이거를 몽고DB에 통합하는 작업 대부분은 2015년에 이뤄졌으며 이후 몇 년에 걸쳐 데이터베이스 개선의 발판이 만들어지면서 몽고DB 4.0에서는 필자가 가장 좋아하는 기능 중 하나인 다중 문서 ACID 트랜잭션이 도입됐다. 2018년에 몽고DB 공동 창업자 엘리엇 호로위츠는 “몽고DB가 ACID를 버렸다”는 을 썼는데, 실제로 몽고DB의 세계는 그 전과 후로 나눌 수 있다. 몽고DB 5.0에는 개발자가 애플리케이션을 변경하지 않고도 데이터베이스를 업그레이드할 수 있는 버전 관리형 API, 시계열 기능, 새로운 서버리스 제품, 라이브 리샤딩 등이 도입됐다.

가장 최근에는 아틀라스(Atlas) 데이터 API, 서버리스 인스턴스, 아틀라스 CLI 등 다양한 개발자 편의 기능이 추가됐다. 개인적으로 가장 흥미로운 발표는 분석과 보안 2가지였다.

먼저, 몽고DB에서 분석의 핵심은 데이터 분석가의 오프라인 분석이 아니라 개발자가 더 나은 앱을 만들 수 있도록 하는 데 있다. 지금은 비즈니스에 대한 실시간 시야의 필요성으로 인해 데이터 분석과 보고 작업이 데이터를 생성하는 애플리케이션에 더 가까이 접근해야 한다. 몽고DB는 이 필요성을 명확히 인식하고 새로운 SQL 인터페이스, 아틀라스 애널리틱스 노드 티어(Atlas Analytics Node Tier), 아틀라스 데이터 페더레이션(Atlas Data Federation), 아틀라스 데이터 레이크(Atlas Data Lake) 등 운영 데이터에 대한 분석을 더 용이하게 해주는 여러 새로운 방법을 발표했다.

특히 실시간 데이터에 분석을 적용하는 것과 관련해 몽고DB의 주요 발표가 컬럼스토어 인덱싱이라는 점은 개인적으로 놀랍다. 칼럼 중심 형식은 분석 워크로드를 실행하는 데 이상적이므로 인덱싱 옵션은 개발자가 데이터를 옮기지 않고도 문서를 애플리케이션에 맞는 적절한 모델로 손쉽게 유지하게 해 준다. 애플리케이션이 데이터에 대해 실시간으로 고성능 분석 쿼리를 실행할 수 있게 됐다. 이러한 변화는 '몽고DB는 웹 스케일'이라는 생각을 가진 이들에게 다소 충격일 것이다. 여기서 끝이 아니다. 더 놀라운 것은 쿼리어블 인크립션이다.
 

데이터 보안의 수준을 높이다

몽고DB든 다른 어떤 업체가 내놓은 데이터베이스든 기능에 보안 구멍이 있으면 별 쓸모가 없을 것이다. 몽고DB의 보안은 원래부터 우수했지만 필드 수준 암호화를 위한 구조적 암호화를 도입하면서 한 단계 더 개선됐다. 대부분 데이터베이스는 저장 중인 데이터 또는 이동 중인 데이터를 보호하는 기능을 지원하지만, 데이터가 사용 중일 때, 즉 내부자 액세스 및 활성 데이터베이스 침해에 취약한 상태의 데이터는 제대로 보호하지 못한다.

몽고DB는 이를 보완하기 위해 필드 수준 암호화를 지원했다. 필드 수준 암호화는 서버의 메모리와 디스크에 있는 데이터를 보호하는데, 침해에 대한 최고 수준의 보안이다. 반면 단점도 있다. 암호화된 데이터에 대해서는 풍부한 표현의 쿼리가 불가능하다.

이런 변화는 긍정적이지만 충분하지는 않다. 그래서 몽고DB 연구원들은 2001년부터 이 문제를 해결하기 위해 노력해왔고, 마침내 몽고DB가 최초의 상용 구조적 암호화 모델인 쿼리어블 인크립션을 발표했다. 몽고DB는 이와 같은 구조적 암호화를 통해 암호화된 필드를 안전하게 변환해 익명 메타데이터를 저장할 수 있도록 함으로써 풍부한 표현의 효율적인 쿼리까지 지원한다. 예를 들어 개발자는 구조적 암호화를 통해 날짜 범위 또는 금액을 사용해 사기 조사를 위한 거래를 찾을 수 있는 은행 앱을 만들 수 있다.

이것은 업계 최고의 기능이며 몽고DB 개발자 커뮤니티에도 유익하다. 간단히 말해 몽고DB의 쿼리어블 인크립션은 개발자가 업계에서 가장 까다로운 데이터 프라이버시 요건을 충족하면서도 매력적인 데이터 기반 앱을 만드는 데 집중할 수 있게 한다. 암호학 박사 학위 없이도 말이다. 쿼리어블 인크립션에서 몽고DB의 주목할 만한 또 다른 행보는 100% 오픈소스라는 점이다. 포터는 기조연설에서 “우리는 블랙박스 보안이 아닌 화이트박스 보안을 추구한다. 쿼리어블 인크립션의 코드와 알고리즘, 계산식을 모두 공개할 것이다"라고 말했다.

아직도 몽고DB의 라이선스 정책 변경에 대해 투덜거리는 사람에게는 이런 발표가 놀라운 소식이겠지만 실제로는 그렇지 않다. 몽고DB는 아파치 루씬(Lucene)의 기여자이며 와이어드타이거를 오픈소스 라이선스로 출시했고 렘(Realm) 모바일 데이터 스토어도 오픈소스로 제공한다. 기업에 대해 편견을 갖기 쉽지만 이번 경우에서는 틀린 편견이다.

필자가 하고 싶은 말은 이제 몽고DB에 대한 시각을 '새로 고칠" 때도 되지 않았냐는 것이다. 물론 몽고DB가 모든 워크로드에 맞는 만능 데이터 플랫폼은 아니다. 세상에 그런 플랫폼은 없다. 그러나 오래된 낭설이 아닌 눈앞의 사실을 근거로 의사 결정을 내리는 것은 언제나 옳다.
editor@itworld.co.kr
 Tags 몽고DB mongoDB
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