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'옛 것 vs. 새 것' 빅데이터가 바꿔가는 데이터베이스 지형도

2015.11.12 Katherine Noyes  |  IDG News Service


하둡은 오늘날의 여러 경쟁자들 중에서 무거운 편이다. 그 자체가 데이터베이스는 아니지만 빅데이터(Big Data)를 다루는 기업들을 위해 핵심적인 역할을 할 수 있을 정도로 성장했다. 기본적으로 하둡은 고도로 병렬화된 애플리케이션을 구동하기 위한 데이터 중심적인 플랫폼으로 확장성이 매우 뛰어나다.

올롭슨은 이 덕분에 기업들이 추가적인 값 비싼 서버를 통해 "위로" 확장하는 대신에 분산된 방식을 통해 "외부로" 확장할 수 있게 됐으며, 결과적으로 "대규모 데이터 콜렉션을 한데 묶어 분석하기가 매우 저렴해졌다"라고 분석했다.

이 외에 새로운 RDBMS 대안으로는 NoSQL 서비스 군이 있다. 여기에는 데이터베이스 관리 시스템인 몽고DB(MongoDB)와 마크로직(MarkLogic)이 포함된다. 이들은 DB-엔진스(DB-Engines) 자료에 따르면 4번째로 인기가 높다.

마크로직의 제품 담당 부사장 조 파스콰는 "관계형 기술은 30년 동안 활용된 훌륭한 기술이지만 기술적 제약과 시장 요건이 다른 시대에 개발되었다"라며 다음과 같이 설명했다.

"노트북에 있는 유일한 프로그램이 엑셀(Excel)이라고 상상해 보자. 친구 사이의 네트워크를 추적하고 싶은 상황이라면 어떻게 해야 할까? 계약서를 작성해야 하는 상황이라면 어떨까? 이들 시나리오는 엑셀의 행과 열에 적합하지 않은 데이터다."

그는 이어 데이터 세트를 조합하는 것이 특히 까다로울 수 있다며 "관계형 기술에는 모든 데이터 세트를 조합하기 전에 모든 행을 어떻게 정렬할지 결정해야 한다. 그러나 우리 마크로직의 솔루션은 어떤 포맷이나 구조도 즉시 사용할 수 있다"라고 말했다.

그에 따르면 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터 모델을 사용하지 않으며 일반적으로 SQL 인터페이스가 없다. 여러 NoSQL 스토어가 속도와 기타 요소를 위해 일관성을 절충하고 있지만 마크로직은 기업에 적합하도록 일관성을 좀더 감안한 옵션을 자체 서비스로 제공하고 있다.

한편 마켓 리서치 미디어(Market Research Media)에 따르면 NoSQL 시장의 성장이 상당한 것은 사실이다. 그러나 모두가 이것이 적절한 접근방식이라고 생각하는 것은 아니다.

스플라이스 머신의 CEO 몬테 즈웨벤 은 NoSQL 시스템이 "확장 아키텍처를 통해 여러 문제를 해결했지만 SQL을 포기했다"라며, 결과적으로 이로 인해 기존 코드에 문제가 발생한다고 지적했다.

스플라이스 머신은 NewSQL이라는 다른 대안 클래스의 하나다. 앞으로 수 년 동안 강력한 성장세가 예상되는 분야이기도 하다.

즈웨벤은 자사 솔루션에 대해 "원칙적으로는 SQL을 유지하면서도 확장 아키텍처를 추가한다”라고 설명하며, “무엇인가 새로운 것이 필요한 때이지만 사람들이 기존의 것을 다시 작성하지 않도록 우리가 돕고 있다"라고 덧붙였다.

이 밖에 딥 인포메이션 사이언스(Deep Information Sciences) 또한 SQL을 고수하지만 다른 접근방식을 취하고 있다.

해당 기업의 DeepSQL 데이터베이스는 동일한 API(Application Programming Interface)와 관계형 모델을 MySQL로 사용하고 있기 때문에 이를 활용하기 위해서는 애플리케이션 변경이 필요하다. 하지만 기계 학습을 이용해 데이터를 다른 방식으로 처리한다.

DeepSQL은 작업부하의 조합에 상관 없이 물리, 가상, 클라우드 호스트에 자동으로 적응할 수 있기 때문에 수동 데이터베이스 최적화가 필요 없다. 그 결과 성능뿐만이 아니라 "수 천억 줄로" 확장할 수 있는 능력을 제공한다고 해당 기업의 CSO(Chief Strategy Officer) 채드 존스는 설명했다.

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