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클라우드로 DB를 이전한 아카마이와 이베스트먼트

2014.10.10 John Moore  |  CIO

한편, 클라우던트는 CEO 데렉 쇼틀은 "기업들이 훨씬 빨리 개발하고 훨씬 빨리 생산에 돌입할 수 있는 방법"이라며 "속도가 빠르면 DIY(Do It Yourself) 데이터베이스 프로젝트보다 위험이 비용이 적게 든다"고 덧붙였다.

아카마이는 DIY 방식을 포기하고 클라우던트의 여러 클러스터를 이용해 자사의 API 관리 애플리케이션을 지원하고 있다.


클라우드 데이터베이스 적용 대신 핵심 역량에 집중
투자 분석을 위해 기관 투자 데이터베이스 및 SaaS 기반 분석 툴을 제공하는 이베스트먼트(eVestment)는 처음에 기술 자원의 제약을 가장 고민했다. 이베스트먼트의 서비스에는 3만 4,000개 이상의 전통적인 투자 대상과 헤지펀드(Hedge Fund) 등 2만 5,000개 이상의 대안에 관한 데이터세트가 포함되어 있다.

6년 전 이베스트먼트의 규모가 작았을 때 클라우드 호스팅을 선택한 주요 동기는 규모의 경제 및 자원과 관련된 범위였다고 이 회사 CTO 미첼 존슨은 말했다. 이베스트먼트는 관리형 호스팅 서비스를 위한 아이넷유(INetU)를 보유하고 있었다. 이 계획에는 이베스트먼트의 네트워크, 서버, 저장소 시스템, 데이터베이스가 포함돼 있다.

존슨은 저장소 용역 네트워킹 및 데이터베이스 최적화 등에 관한 아이넷유의 경험이 도움이 되었다고 밝혔다. "이런 각 영역의 전문가를 확보하기 위해서는 상당한 예산이 소요되었을 것이다"고 존슨은 전했다.

현재 이베스트먼트는 자체 인프라를 내부적으로 관리할 만큼 성장했지만 존슨은 기존의 외부 호스팅 방식을 선택했던 이유가 여전히 유효하다고 말했다. "우리는 충분히 성장했지만 이점은 여전히 존재한다. 우리는 기관 투자자들을 위한 소프트웨어와 빅 데이터 솔루션 개발 등 우리의 핵심 역량에 집중하고 싶다"고 그는 덧붙였다.

NoSQL 데이터베이스를 구현하기 위한 특수한 지원을 확보해야 할 필요성 또한 클라우드 데이터베이스 서비스의 등장에 일조했다. 이베스트먼트는 관계형 데이터베이스에서 마이크로소프트 SQL 서버와 MySQL을 운용하고 있지만 자체 데이터베이스 포트폴리오에 레디스(Redis)를 추가했다. 레디스는 핵심 가치 스토어(Store)로써 NoSQL 기술 범주의 하위 부문이다. 또한 해당 기업은 NoSQL 분석 용량에 오픈소스 분산형 검색엔진 엘라스틱서치(Elasticsearch)도 사용하고 있다.

"우리는 데이터세트의 규모가 확장되면서 레디스와 엘라스틱서치에 꽤 광범위하게 의존하게 되었다"고 존슨은 말했다.

관계형 기술은 여전히 중요하지만 실시간 응답과 고속 페이지 로딩 시간에 대한 고객들의 수요가 거대한 데이터세트 처리 작업의 필요성과 맞물려 다른 종류의 데이터베이스가 필요하게 되었다. 그는 “SQL 보다 레디스가 훨씬 빠르다”며 “이베스트먼트는 레디스를 이용해 여러 물리적인 애플리케이션 인스턴스에서 분산형 세션 관리와 캐싱(Caching)을 제공하고 있다”고 밝혔다.

존슨은 마이크로소프트 중심적이었던 관계형 데이터베이스 환경에 리눅스 기반의 레디스를 추가하여 자체 프로젝트에 인력확보 문제를 야기할 수도 있었다고 말했다. 그는 해당 기업이 레디스에 경험이 있는 새로운 자원을 확보하거나 기존의 직원을 재교육하는 방안을 고려해야 했을 것이라고 지적했다. 대신에 이베스트먼트는 아이넷유의 자원에 의존하고 있다.

달라지는 클라우드 데이터베이스 배치 접근방식
클라우드 데이터베이스를 도입할 때는 다양한 배치 방식을 선택할 수 있다. 스코비는 아카마이가 하이브리드 방식의 DBaaS 모델을 선택했다고 말했다.

클라우던트는 아카마이 전용 데이터베이스 클러스터를 제공하고 있다. 스코비는 이 접근방식이 좀 더 포괄적인 멀티테넌트(Multi-tenant) 환경과는 반대로 아카마이가 보안 우려를 상쇄하는데 도움이 된다고 말했다. (그는 아카마이가 자사의 네트워크에서 운용하는 고객의 전자상거래 애플리케이션을 관리하는 역할을 하기 때문에 자체 데이터뿐만이 아니라 고객 데이터도 반드시 보호해야 한다고 밝혔다).

보안과 제품을 개발하여 시장에 출시하는 시간이 아카마이의 클라우드 데이터베이스 접근방식을 정의하는데 도움이 되었지만 확장 능력도 제 역할을 했다. "우리가 생산 환경에 투입하는 대부분의 것들이 아카마이 수준의 기준에서 보았을 때는 매우 신속하게 확장될 것이라고 생각한다"고 스코비는 강조했다.

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