간단하게 대답은 ‘그렇다’지만, 일부 요구사항이 너무 어렵거나 비싼 것이 기술적 현실이다.
필자는 다음과 같은 질문을 많이 받는다. 거대한 단일 데이터베이스가 있는데, 이 데이터를 온프레미스와 클라우드에 분할해 관리할 수 있느냐는 것이다.
물론 가능하다. 충분한 시간과 돈이 있다면, 모든 문제를 해결할 수 있다. 하지만 아래와 같은 현실을 고려할 때 진짜 질문은 ‘할 수 있는가?’가 아니라 ‘해야 하는가?’이다.
대부분 데이터베이스가 물리적인 분할 메커니즘을 지원한다. 이는 네트워크를 통해 물리적으로 데이터를 분할시키는 것이며, 파티션이 클라우드에서 호스팅되는 오픈 인터넷을 포함한다. 일부 기업은 하이브리드 클라우드에 이 아키텍처를 사용한다. 그러나 일반적으로 이 아키텍처는 클라우드 그리고 인터넷의 느린 네트워크를 감안해 설계되지 않았다.
이에 따른 문제는 레이턴시다. 이 아키텍처가 작동하더라도 저장된 데이터 절반에서 레이턴시 문제가 나타날 것이다. 클라우드 기반 애플리케이션이 클라우드 및 온프라미스에 분할된 데이터에 액세스한다고 가정해보자. 원격 파티션(온프레미스 파티션)의 데이터에 현저한 레이턴시 문제가 발생할 수 있다.
성능은 가장 느린 구성 요소에 의해 결정된다. 레이턴시 문제가 있는 데이터를 가지고 있다면, 전체 데이터 레이턴시도 느려진다. 성능 모델링을 사용하거나 이를 간단히 시도해 확인해볼 수 있다. 데이터 일부를 온프레미스에 보관하는 것에 성공하더라도 성능에서 대가를 치를 수 있다. 실제로 대부분 경우 이 아키텍처는 효과적이지 못하다.
많은 데이터베이스 업체들은 이 구조를 사용하고자 하는 고객에게 안된다고 답하지 않을 것이다. 전용 네트워크에 별도로 비용을 투자해 문제를 완화시킬 순 있다. 하지만 이로 인해 클라우드 기반 데이터베이스가 가져올 수 있는 가치를 잃어버리게 되는 셈이다. 다시 말해, 온프레미스에 머무르는 것이 더 저렴하다.
클라우드 이전은 실제로 클라우드로 이전하는 것을 의미한다. 설계된 것 이상으로 기술을 확장하는 요행을 시도하면, 결국 효과가 없는 솔루션으로 그리고 다시 작동하는 솔루션으로 두 번 마이그레이션하게 될 것이다. 항상 그렇듯 일은 처음부터 제대로 하는 것이 가장 좋다.
* 데이비드 린티컴은 딜로이트 컨설팅의 클라우드 전략 부문 최고 책임자다. ciokr@idg.co.kr