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BI / 빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션

기고 | NoSQL의 '숨은 비용' 이야기

2016.01.07 Gary Orenstein  |  Network World


SQL의 가치
역설적이게도, NoSQL에 대한 이러한 열풍에 이어 기업 및 데이터스토어들에게 레이어형 SQL(SQL-as-a-layer)의 가치가 높아졌다. 임팔라(클라우데라), 드릴(맵R), 하이브(호튼웍스)같은 프로젝트나, 페이스북의 프레스토(Presto)같은 솔루션을 통해 레이어형 SQL 하둡으로부터 데이터를 레스큐잉(rescuing) 하는 방식을 살펴보면 이를 이해할 수 있겠다.

또 스파크 SQL 기능을 갖춘 스파크 등의 프로세싱 프레임워크도 문서화와 핵심 가치 데이터스토어의 구세주로 등장해 SQL의 가치를 다시 한 번 확인하였다.

한편 인메모리 분산 시스템은 관계형 모델(relational model)을 온전히 유지하면서 워크로드를 감당할 수 있는 확장성과 성능을 구현할 수 있었으며, JSON 같은 NoSQL 데이터 형태를 포함할 수 있었다.

멀티-모델 데이터베이스여 영원하라
물론 NoSQL의 인기가 시들해졌다고 해서 NoSQL 모델 자체가 끝난 건 아니다. 그보다는 단일 데이터베이스 내에서 멀티 데이터 모델을 사용하는 경우가 많다는 의미일 것이다. 최근 451 리서치(451 Research)의 데이터 플랫폼 및 애널리틱스 리서치 디렉터인 맷 애슬렛도 사물인터넷 및 멀티 모델 데이터 인프라 관련 웹캐스트를 통해 다음과 같이 말한 바 있다.

• 데이터베이스 시장은 40년 넘게 관계형 데이터베이스 모델(그리고 SQL)이 장악해왔다. 운영 워크로드와 애널리틱스 워크로드 데이터베이스가 분리된 것이 일반적이었다.

• 새로운 데이터베이스는 인메모리와 프로세싱 성능 향상을 활용해 통합된 운영과 분석 처리 과정을 가능케 한다.

• 다수 언어에 대한 고집으로 NoSQL 데이터베이스 시장이 확장될 수 있었다. 이는 멀티 데이터 모델과 전문적 목적을 위한, 전문가를 위한 데이터베이스였다.

• 개별 애플리케이션을 지원하기 위해 복수의 데이터베이스를 사용하게 되면 상호의존적 성격이 강해져 유연성은 떨어지고 운영은 복잡해진다.

• 멀티 모델은 이러한 다수 언어에 대한 고집으로 야기될 수 있는 단점들에 유연성을 보완해주면서도 멀티 데이터 모델을 지원함으로써 운영상의 복잡성을 피했다.

아래의 그림은 멀티-모델, 멀티모드 데이터베이스가 어떻게 SQL과 NoSQL 데이터 모델의 결합을, 특히 JSON 및 핵심 가치, 그리고 기타 다른 워크로드 등을 지원하는지 잘 보여준다.



숨은 비용 계산하기
NoSQL은 분명 합리적인 비용으로 확장성과 성능을 누릴 수 있는 가치 있는 솔루션이다. 그러나 NoSQL을 개발하는 과정에 소요되는 비용을 따져보면 과연 이것이 진정 경제적인 해법인지에 의문이 가는 것도 사실이다. 여기 NoSQL의 숨은 비용들을 살펴보자.

*복잡성의 증대. 451 리서치의 애슬렛이 인용한 바에 따르면, NoSQL은 "개별 애플리케이션을 지원하는데 복수의 데이터베이스를 이용함으로써 운영 복잡도를 증가시킨다."

새로운 데이터베이스의 추가는 데이터 팀에 재무, 운영적 부담을 안겨주는 요인이다.

*분석의 제약. SQL이 내포하고 있는 관계 대수를 포기함으로써 NoSQL 스토어는 분석에서는 한계를 지니게 됐다. 많은 NoSQL 스토어들이 카산드라 쿼리 언어(CQL, Cassandra Query Language)나 카우치베이스(Couchbase)용 N1QL 등 SQL형 쿼리 레이어를 시행하는 것도 이러한 한계 때문이다. 이러한 레이어를 통해 일부 분석 기능을 사용할 수는 있지만, ANSI SQL과 같은 수준의 것은 아니며, 또한 데이터스토어들이 SQL을 이용하는 기업용 툴들에 자연적으로 연결되는 것에도 제약을 준다. SQL과 같은 공개 표준을 중심으로 설계를 전개하는 기업들이라면 이런 분기 방식은 지양하는 것이 좋다.

참고로 본 기고문을 작성하며 필자는 실제 최종 사용자들과 많은 대화를 나눴다. 그들과의 대화는 필자에게도 NoSQL을 사용하며 겪게 되는 분석과 관련한 딜레마를 체감하는 기회가 됐다.

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