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벤더 기고 | NoSQL이 SQL보다 나은 10가지 경우

* 본 기고문은 벤더가 작성한 것으로 네트워크 월드 편집진의 수정을 거쳤다. 그러나 벤더의 시각이 일부 남아 있을 수 있다. 구글, 아마존, 페이스북과 같은 IT 대기업을 필두로 많은 기업들이 핵심 애플리케이션 구축과 관련해 유연성과 확장성이라는 두 가지 장점을 지닌 NoSQL 데이터베이스를 관계형 데이터베이스 대신 선택하고 있다. 다음은 기업 측면에서 NoSQL이 SQL보다 유용한 10가지 경우다. 개인화 개인화된 경험은 데이터, 특히 인구통계적·맥락적·행동적인 차원에서 대량의 데이터를 요구한다. 더 많은 데이터를 사용 가능할수록, 더 많은 경험이 개인화된다. 그러나 관계형 데이터베이스는 개인화 시 발생하는 대량의 데이터를 감당하지 못 한다. 반면 분산형 NoSQL 데이터베이스는 데이터 처리량이 최대치에 도달하는 경우에도 유연한 확장성을 바탕으로 요청 작업을 문제없이 처리한다. 방문자 프로필을 적절하게 관리하며, 대기 시간(latency)을 최소화한다는 장점도 있다. 사용자 프로필 관리 사용자 프로필 관리는 전자상거래, 사용자 취향 분석, 사용자 인증 등과 관련된 웹과 모바일 애플리케이션에 핵심적인 요소다. 현재 웹과 모바일 애플리케이션은 수백만 명부터 최대 수억 명에 이르는 사용자들을 관리하고 있다. 그런 점에서 관계형 데이터베이스는 1개의 서버를 사용하기 때문에 많은 양의 사용자 프로필 정보를 다루기 어렵다. 그러나 분산형 데이터베이스는 업그레이드 시 다수의 서버를 활용한 수평적 확장(scale-out) 방식을 사용하기 때문에 대량의 정보 처리에 유용하다. 다시 말해 NoSQL의 경우 상업용 서버를 추가하는 방식으로 용량을 늘리기 때문에 적은 비용으로 간편하게 업그레이드할 수 있다는 장점이 있다. 실시간 빅데이터 애자일 기업에는 실시간으로 운용 데이터에서 정보를 추출할 수 있는 능력이 매우 중요하다. 이 능력이 있어야 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 보다 많은 수익을 창출할 수 있다. 과거 운용형(o...

클라우드 빅데이터 데이터베이스 SQL NoSQL 관계형 데이터베이스 IoT 카우치베이스 분산형 데이터베이스

2015.11.02

* 본 기고문은 벤더가 작성한 것으로 네트워크 월드 편집진의 수정을 거쳤다. 그러나 벤더의 시각이 일부 남아 있을 수 있다. 구글, 아마존, 페이스북과 같은 IT 대기업을 필두로 많은 기업들이 핵심 애플리케이션 구축과 관련해 유연성과 확장성이라는 두 가지 장점을 지닌 NoSQL 데이터베이스를 관계형 데이터베이스 대신 선택하고 있다. 다음은 기업 측면에서 NoSQL이 SQL보다 유용한 10가지 경우다. 개인화 개인화된 경험은 데이터, 특히 인구통계적·맥락적·행동적인 차원에서 대량의 데이터를 요구한다. 더 많은 데이터를 사용 가능할수록, 더 많은 경험이 개인화된다. 그러나 관계형 데이터베이스는 개인화 시 발생하는 대량의 데이터를 감당하지 못 한다. 반면 분산형 NoSQL 데이터베이스는 데이터 처리량이 최대치에 도달하는 경우에도 유연한 확장성을 바탕으로 요청 작업을 문제없이 처리한다. 방문자 프로필을 적절하게 관리하며, 대기 시간(latency)을 최소화한다는 장점도 있다. 사용자 프로필 관리 사용자 프로필 관리는 전자상거래, 사용자 취향 분석, 사용자 인증 등과 관련된 웹과 모바일 애플리케이션에 핵심적인 요소다. 현재 웹과 모바일 애플리케이션은 수백만 명부터 최대 수억 명에 이르는 사용자들을 관리하고 있다. 그런 점에서 관계형 데이터베이스는 1개의 서버를 사용하기 때문에 많은 양의 사용자 프로필 정보를 다루기 어렵다. 그러나 분산형 데이터베이스는 업그레이드 시 다수의 서버를 활용한 수평적 확장(scale-out) 방식을 사용하기 때문에 대량의 정보 처리에 유용하다. 다시 말해 NoSQL의 경우 상업용 서버를 추가하는 방식으로 용량을 늘리기 때문에 적은 비용으로 간편하게 업그레이드할 수 있다는 장점이 있다. 실시간 빅데이터 애자일 기업에는 실시간으로 운용 데이터에서 정보를 추출할 수 있는 능력이 매우 중요하다. 이 능력이 있어야 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 보다 많은 수익을 창출할 수 있다. 과거 운용형(o...

2015.11.02

'빅데이터와 궁합 잘 맞는' 최신 데이터베이스 11선

전세계적으로 지금 만큼 데이터베이스가 다양하고 흥미로웠던 적은 없었다. 이미지 출처 : Thinkstock 몇 년 전만 하더라도 데이터베이스 업무는 좋은 말로 IT에서 가장 지루한 작업이었다. 데이터는 주요 SQL 데이터베이스 중 하나에 입력되었고 나중에 입력된 그대로 출력되었다. 데이터베이스 작성자는 우수한 성능을 제공하는데 성공했기 때문에 모두가 당연한 것으로 받아들였다. 그러다 저장하고자 했던 것의 속성이 바뀌었다. 모두가 소셜 네트워크에서 데이터를 공유하기 시작했기 때문에 데이터베이스는 은행 계좌와 항공권의 수준을 넘어서야 했다. 갑자기 저장할 데이터가 크게 증가했으며 이 새로운 데이터의 대부분은 기존의 테이블에 맞지 않았다. 데이터베이스 관리자와 작성자의 역할이 바뀌었고 데이터베이스를 좀 더 흥미로운 기술로 발전시키는데 도움이 되는 일련의 광범위한 흥미로운 솔루션이 등장했다. 카산드라(Cassandra), 몽고DB(MongoDB), 카우치DB(CouchDB), 리아크(Riak), 네오포지(Neo4j) 등 현재까지 과거 수 년 동안의 혁신이 여러 조직에서 자리를 잡아가기 시작했다. 여기에 새로운 세대가 등장해 빠르게 가세하고 있다. 다양한 방식으로 쿼리가 가능하도록 더 많은 머신에 더 유연한 형태로 더 많은 데이터를 저장하도록 개발된 11종의 최신 데이터베이스에 관해 살펴보도록 하자. 파우나DB(FaunaDB) 트위터 출신의 기술자들이 수십 억 개의 트윗을 처리하던 경험을 살려 무엇인가 새로운 것을 구축하길 원했으며, 분산형 데이터베이스가 적합하다고 판단했다. ‘파우나DB 입력, JSON 입력, 분산형 노드(Node) 콜렉션에서 답 출력에 이르는 일련의 과정에서 파우나DB의 쿼리 언어는 소셜 네트워크와 데이터베이스의 다른 그래프 구조를 검색하면서 여러 노드로부터 데이터를 결합하는 복잡한 질문을 묻는 기능을 제공한다. 단순히 실험에 관심이 있거나 자체 DB 구축의 어려움을 원치 않는...

빅데이터 카우치DB 쿼리 Cassandra MongoDB CouchDB 리아크 Riak 네오포지 처리 몽고DB 데이터베이스 트위터 DBMS 속도 비정형 데이터 소셜 네트워크 대용량 카산드라 Neo4j

2015.09.23

전세계적으로 지금 만큼 데이터베이스가 다양하고 흥미로웠던 적은 없었다. 이미지 출처 : Thinkstock 몇 년 전만 하더라도 데이터베이스 업무는 좋은 말로 IT에서 가장 지루한 작업이었다. 데이터는 주요 SQL 데이터베이스 중 하나에 입력되었고 나중에 입력된 그대로 출력되었다. 데이터베이스 작성자는 우수한 성능을 제공하는데 성공했기 때문에 모두가 당연한 것으로 받아들였다. 그러다 저장하고자 했던 것의 속성이 바뀌었다. 모두가 소셜 네트워크에서 데이터를 공유하기 시작했기 때문에 데이터베이스는 은행 계좌와 항공권의 수준을 넘어서야 했다. 갑자기 저장할 데이터가 크게 증가했으며 이 새로운 데이터의 대부분은 기존의 테이블에 맞지 않았다. 데이터베이스 관리자와 작성자의 역할이 바뀌었고 데이터베이스를 좀 더 흥미로운 기술로 발전시키는데 도움이 되는 일련의 광범위한 흥미로운 솔루션이 등장했다. 카산드라(Cassandra), 몽고DB(MongoDB), 카우치DB(CouchDB), 리아크(Riak), 네오포지(Neo4j) 등 현재까지 과거 수 년 동안의 혁신이 여러 조직에서 자리를 잡아가기 시작했다. 여기에 새로운 세대가 등장해 빠르게 가세하고 있다. 다양한 방식으로 쿼리가 가능하도록 더 많은 머신에 더 유연한 형태로 더 많은 데이터를 저장하도록 개발된 11종의 최신 데이터베이스에 관해 살펴보도록 하자. 파우나DB(FaunaDB) 트위터 출신의 기술자들이 수십 억 개의 트윗을 처리하던 경험을 살려 무엇인가 새로운 것을 구축하길 원했으며, 분산형 데이터베이스가 적합하다고 판단했다. ‘파우나DB 입력, JSON 입력, 분산형 노드(Node) 콜렉션에서 답 출력에 이르는 일련의 과정에서 파우나DB의 쿼리 언어는 소셜 네트워크와 데이터베이스의 다른 그래프 구조를 검색하면서 여러 노드로부터 데이터를 결합하는 복잡한 질문을 묻는 기능을 제공한다. 단순히 실험에 관심이 있거나 자체 DB 구축의 어려움을 원치 않는...

2015.09.23

아마존, 오라클 데이터베이스 가동 비용 인하

아마존 웹 서비스(AWS)가 오라클 데이터베이스 구동 비용을 시간당 3센트로 인하했다. 이와 함께 클라우드에서 고성능 워크로드를 구동하고자 하는 기업을 위해 좀 더 다양한 옵션도 추가했다. 아마존은 지난 2개월 동안 자사의 클라우드 데이터베이스 서비스인 RDS(Relational Database Service)와 클라우드 인프라를 강화해 왔다. 별도의 라이선스 구매없이 SWL 서버 엔터프라이즈 에디션을 사용할 수 있도록 했고, 자사의 MySQL 호환 오로라(Aurora) 데이터베이스를 범용화하고, 데이터베이스 스토리지의 최대 용량을 늘렸다. 이제 아마존의 T2와 R3 가상 서버에서 오라클용 RDS도 구동할 수 있다. T2 가상 서버는 데이터베이스 구동용으로 권장되는 서비스로, 특히 CPU 전체를 항상 사용하지는 않지만 때에 따라 높은 CPU 성능이 일시적으로 필요한 테스트나 개발 환경의 소규모 워크로드에 적합하다. 이런 데이터베이스의 특성을 만족시키면서 아마존은 기업 IT 부서에 자사의 RDS와 클라우드 서비스가 실효성 있는 데이터베이스 구동 옵션이라는 점을 알리려 노력하고 있다. 현재 선택 가능한 T2 인스턴스의 용량은 마이크로형과 소형, 중형의 3가지로, 비용은 각각 시간당 0.035달러, 0.07달러, 0.14달러다. 시간당 0.21~1.68달러인 M3 인스턴스보다 훨씬 낮은 가격이며, 아마존의 기존 가상 서버보다 저렴하다. R3는 메모리 집약적인 애플리케이션에 최적화된 인스턴스로, 아마존의 RDS 인스턴스 중 가장 낮은 메모리 가격이 특징이다. 가격은 시간당 0.455~3.64달러다. R3와 T2 인스턴스가 지원하는 오라클 데이터베이스 버전은 11.2.0.4와 12.1.0.2로, AWS 관리 콘솔에서 ‘DB 인스턴스 실행” 마법사를 사용해 생성할 수 있다.  ciokr@idg.co.kr

오라클 아마존 데이터베이스 AWS RDS

2015.08.10

아마존 웹 서비스(AWS)가 오라클 데이터베이스 구동 비용을 시간당 3센트로 인하했다. 이와 함께 클라우드에서 고성능 워크로드를 구동하고자 하는 기업을 위해 좀 더 다양한 옵션도 추가했다. 아마존은 지난 2개월 동안 자사의 클라우드 데이터베이스 서비스인 RDS(Relational Database Service)와 클라우드 인프라를 강화해 왔다. 별도의 라이선스 구매없이 SWL 서버 엔터프라이즈 에디션을 사용할 수 있도록 했고, 자사의 MySQL 호환 오로라(Aurora) 데이터베이스를 범용화하고, 데이터베이스 스토리지의 최대 용량을 늘렸다. 이제 아마존의 T2와 R3 가상 서버에서 오라클용 RDS도 구동할 수 있다. T2 가상 서버는 데이터베이스 구동용으로 권장되는 서비스로, 특히 CPU 전체를 항상 사용하지는 않지만 때에 따라 높은 CPU 성능이 일시적으로 필요한 테스트나 개발 환경의 소규모 워크로드에 적합하다. 이런 데이터베이스의 특성을 만족시키면서 아마존은 기업 IT 부서에 자사의 RDS와 클라우드 서비스가 실효성 있는 데이터베이스 구동 옵션이라는 점을 알리려 노력하고 있다. 현재 선택 가능한 T2 인스턴스의 용량은 마이크로형과 소형, 중형의 3가지로, 비용은 각각 시간당 0.035달러, 0.07달러, 0.14달러다. 시간당 0.21~1.68달러인 M3 인스턴스보다 훨씬 낮은 가격이며, 아마존의 기존 가상 서버보다 저렴하다. R3는 메모리 집약적인 애플리케이션에 최적화된 인스턴스로, 아마존의 RDS 인스턴스 중 가장 낮은 메모리 가격이 특징이다. 가격은 시간당 0.455~3.64달러다. R3와 T2 인스턴스가 지원하는 오라클 데이터베이스 버전은 11.2.0.4와 12.1.0.2로, AWS 관리 콘솔에서 ‘DB 인스턴스 실행” 마법사를 사용해 생성할 수 있다.  ciokr@idg.co.kr

2015.08.10

한국오라클, 데이터베이스 사업부 이형배 부사장 승진 임명

한국오라클이 데이터베이스 사업부 신임 부사장에 이형배 전무를 선임했다. 이형배 부사장은 2014년 9월부터 데이터베이스 사업부 수장으로 임명돼 사업부를 이끌어 왔으며, 이번에 부사장으로 승진했다. 이형배 부사장의 승진 인사를 통해, 한국오라클은 클라우드 비즈니스, 특히 PaaS 사업부분의 역량을 한층 더 강화할 전망이다. 실제로, 지난해 9월 이형배 부문장 취임 이후 한국오라클 데이터베이스 사업부는 PaaS 영역에서 괄목할만한 성과를 거두며 최근 2분기 연속 아태지역에서 최고의 성장률을 달성했다. 한국오라클은 지난 6월 시작한 FY16 회계년도에 데이터베이스 클라우드에 주력하며 퍼블릭 클라우드인 PaaS와 프라이빗 클라우드인 DBaaS 시장공략을 본격화할 계획이라 밝혔다. 이형배 부사장은 1994년 AT&T를 시작으로 BMC소프트웨어, 스탤런트코리아의 영업 및 비즈니스 총괄 등 다양한 직책을 거쳐 2007년에 한국오라클에 합류했다. 한국오라클 김형래 사장은 “이형배 부사장은 클라우드 및 고객 비즈니스에 대한 탁월한 이해를 기반으로 국내 클라우드 시장을 성공적으로 개척하고 있다”며, “이번 승진 인사를 통해 PaaS 및 DBaaS 부분에서 클라우드 기업으로서의 확고한 모멘텀을 확보할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr

데이터베이스 한국오라클

2015.07.06

한국오라클이 데이터베이스 사업부 신임 부사장에 이형배 전무를 선임했다. 이형배 부사장은 2014년 9월부터 데이터베이스 사업부 수장으로 임명돼 사업부를 이끌어 왔으며, 이번에 부사장으로 승진했다. 이형배 부사장의 승진 인사를 통해, 한국오라클은 클라우드 비즈니스, 특히 PaaS 사업부분의 역량을 한층 더 강화할 전망이다. 실제로, 지난해 9월 이형배 부문장 취임 이후 한국오라클 데이터베이스 사업부는 PaaS 영역에서 괄목할만한 성과를 거두며 최근 2분기 연속 아태지역에서 최고의 성장률을 달성했다. 한국오라클은 지난 6월 시작한 FY16 회계년도에 데이터베이스 클라우드에 주력하며 퍼블릭 클라우드인 PaaS와 프라이빗 클라우드인 DBaaS 시장공략을 본격화할 계획이라 밝혔다. 이형배 부사장은 1994년 AT&T를 시작으로 BMC소프트웨어, 스탤런트코리아의 영업 및 비즈니스 총괄 등 다양한 직책을 거쳐 2007년에 한국오라클에 합류했다. 한국오라클 김형래 사장은 “이형배 부사장은 클라우드 및 고객 비즈니스에 대한 탁월한 이해를 기반으로 국내 클라우드 시장을 성공적으로 개척하고 있다”며, “이번 승진 인사를 통해 PaaS 및 DBaaS 부분에서 클라우드 기업으로서의 확고한 모멘텀을 확보할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2015.07.06

모바일 앱에 적합한 데이터베이스를 선택하는 6가지 가이드

현대인은 모바일 앱에 많은 부분을 의존한다. 따라서 제대로 작동하지 않는 앱을 사용하지 않는 것은 불 보듯 뻔한 일이다. 인터넷 연결을 필수 조건으로 요구하는 모바일 앱은 시대에 뒤처진 흐름이다. 앱이 인터넷 연결에 의존해 작동된다면 느린 속도와 예측할 수 없는 불안정성이 수반될 수밖에 없다. 그래서 데이터베이스와 클라우드 서비스 제공업체들은 네트워크 의존성을 줄이기 위해 동기화 및 오프라인 기능을 넣고 있다. 코치베이스(Couchbase)의 코치베이스 모바일, 마이크로소프트의 애저 모바일 서비스, 아마존의 코그니토(Cognito), 구글의 파이어베이스(Firebase)는 앱이 온/오프라인을 가리지 않고 작동하는 동기화 기능을 제공한다. 모바일 개발자는 자신의 애플리케이션에 적합한 기술을 어떻게 선택하면 될까? 모바일 솔루션을 평가할 때 가장 중요한 여섯 가지 핵심 기준은 플랫폼 지원, 보안, 모델링 유연성, 충돌 해결, 동기화 최적화, 그리고 토폴로지 지원이다. 플랫폼 지원 어떤 클라이언트 플랫폼이 지원되는가? iOS/안드로이드 외의 추가 플랫폼 지원이 필요한가? 임베디드 시스템이나 IoT 기기, 웨어러블과 같이 전통적인 모바일 범주에서 벗어나는 플랫폼을 지원해야 하는가? 윈도우, OS X 데스크톱과 노트북도 지원해야 하는가? 현재 많은 개발자들이 우선 모바일 앱으로 시작한 다음 네이티브 데스크톱 애플리케이션 또는 웹 앱을 추가하는 방식을 따른다. 따라서 데이터베이스와 클라우드 옵션을 살필 때는 현재뿐만 아니라 미래에 필요한 플랫폼 지원까지 고려하는 것이 중요하다. 저장과 전송 시의 보안 동기화된 분산 스토리지를 사용할 경우 중요한 부분은 데이터 접근, 전송, 저장이 안전하게 이루어져야 한다는 점이다. 완벽을 기하려면 인증, 저장된 데이터, 전송 중인 데이터, 그리고 읽기/쓰기 접근 시 발생할 수 있는 보안 문제를 해결해야 한다. 인증은 유연해야 하며 표준, 공개 및 맞춤 인증 공급자를 사용하도록 ...

개발자 모바일앱 데이터베이스 개발

2015.02.27

현대인은 모바일 앱에 많은 부분을 의존한다. 따라서 제대로 작동하지 않는 앱을 사용하지 않는 것은 불 보듯 뻔한 일이다. 인터넷 연결을 필수 조건으로 요구하는 모바일 앱은 시대에 뒤처진 흐름이다. 앱이 인터넷 연결에 의존해 작동된다면 느린 속도와 예측할 수 없는 불안정성이 수반될 수밖에 없다. 그래서 데이터베이스와 클라우드 서비스 제공업체들은 네트워크 의존성을 줄이기 위해 동기화 및 오프라인 기능을 넣고 있다. 코치베이스(Couchbase)의 코치베이스 모바일, 마이크로소프트의 애저 모바일 서비스, 아마존의 코그니토(Cognito), 구글의 파이어베이스(Firebase)는 앱이 온/오프라인을 가리지 않고 작동하는 동기화 기능을 제공한다. 모바일 개발자는 자신의 애플리케이션에 적합한 기술을 어떻게 선택하면 될까? 모바일 솔루션을 평가할 때 가장 중요한 여섯 가지 핵심 기준은 플랫폼 지원, 보안, 모델링 유연성, 충돌 해결, 동기화 최적화, 그리고 토폴로지 지원이다. 플랫폼 지원 어떤 클라이언트 플랫폼이 지원되는가? iOS/안드로이드 외의 추가 플랫폼 지원이 필요한가? 임베디드 시스템이나 IoT 기기, 웨어러블과 같이 전통적인 모바일 범주에서 벗어나는 플랫폼을 지원해야 하는가? 윈도우, OS X 데스크톱과 노트북도 지원해야 하는가? 현재 많은 개발자들이 우선 모바일 앱으로 시작한 다음 네이티브 데스크톱 애플리케이션 또는 웹 앱을 추가하는 방식을 따른다. 따라서 데이터베이스와 클라우드 옵션을 살필 때는 현재뿐만 아니라 미래에 필요한 플랫폼 지원까지 고려하는 것이 중요하다. 저장과 전송 시의 보안 동기화된 분산 스토리지를 사용할 경우 중요한 부분은 데이터 접근, 전송, 저장이 안전하게 이루어져야 한다는 점이다. 완벽을 기하려면 인증, 저장된 데이터, 전송 중인 데이터, 그리고 읽기/쓰기 접근 시 발생할 수 있는 보안 문제를 해결해야 한다. 인증은 유연해야 하며 표준, 공개 및 맞춤 인증 공급자를 사용하도록 ...

2015.02.27

모바일 앱에 적합한 데이터베이스를 선택하는 6가지 가이드

현대인은 모바일 앱에 많은 부분을 의존한다. 따라서 제대로 작동하지 않는 앱을 사용하지 않는 것은 불 보듯 뻔한 일이다. 인터넷 연결을 필수 조건으로 요구하는 모바일 앱은 시대에 뒤처진 흐름이다. 앱이 인터넷 연결에 의존해 작동된다면 느린 속도와 예측할 수 없는 불안정성이 수반될 수밖에 없다. 그래서 데이터베이스와 클라우드 서비스 제공업체들은 네트워크 의존성을 줄이기 위해 동기화 및 오프라인 기능을 넣고 있다. 코치베이스(Couchbase)의 코치베이스 모바일, 마이크로소프트의 애저 모바일 서비스, 아마존의 코그니토(Cognito), 구글의 파이어베이스(Firebase)는 앱이 온/오프라인을 가리지 않고 작동하는 동기화 기능을 제공한다. 모바일 개발자는 자신의 애플리케이션에 적합한 기술을 어떻게 선택하면 될까? 모바일 솔루션을 평가할 때 가장 중요한 여섯 가지 핵심 기준은 플랫폼 지원, 보안, 모델링 유연성, 충돌 해결, 동기화 최적화, 그리고 토폴로지 지원이다. 플랫폼 지원 어떤 클라이언트 플랫폼이 지원되는가? iOS/안드로이드 외의 추가 플랫폼 지원이 필요한가? 임베디드 시스템이나 IoT 기기, 웨어러블과 같이 전통적인 모바일 범주에서 벗어나는 플랫폼을 지원해야 하는가? 윈도우, OS X 데스크톱과 노트북도 지원해야 하는가? 현재 많은 개발자들이 우선 모바일 앱으로 시작한 다음 네이티브 데스크톱 애플리케이션 또는 웹 앱을 추가하는 방식을 따른다. 따라서 데이터베이스와 클라우드 옵션을 살필 때는 현재뿐만 아니라 미래에 필요한 플랫폼 지원까지 고려하는 것이 중요하다. 저장과 전송 시의 보안 동기화된 분산 스토리지를 사용할 경우 중요한 부분은 데이터 접근, 전송, 저장이 안전하게 이루어져야 한다는 점이다. 완벽을 기하려면 인증, 저장된 데이터, 전송 중인 데이터, 그리고 읽기/쓰기 접근 시 발생할 수 있는 보안 문제를 해결해야 한다. 인증은 유연해야 하며 표준, 공개 및 맞춤 인증 공급자를 사용하도록 ...

개발자 모바일앱 데이터베이스 개발

2015.02.26

현대인은 모바일 앱에 많은 부분을 의존한다. 따라서 제대로 작동하지 않는 앱을 사용하지 않는 것은 불 보듯 뻔한 일이다. 인터넷 연결을 필수 조건으로 요구하는 모바일 앱은 시대에 뒤처진 흐름이다. 앱이 인터넷 연결에 의존해 작동된다면 느린 속도와 예측할 수 없는 불안정성이 수반될 수밖에 없다. 그래서 데이터베이스와 클라우드 서비스 제공업체들은 네트워크 의존성을 줄이기 위해 동기화 및 오프라인 기능을 넣고 있다. 코치베이스(Couchbase)의 코치베이스 모바일, 마이크로소프트의 애저 모바일 서비스, 아마존의 코그니토(Cognito), 구글의 파이어베이스(Firebase)는 앱이 온/오프라인을 가리지 않고 작동하는 동기화 기능을 제공한다. 모바일 개발자는 자신의 애플리케이션에 적합한 기술을 어떻게 선택하면 될까? 모바일 솔루션을 평가할 때 가장 중요한 여섯 가지 핵심 기준은 플랫폼 지원, 보안, 모델링 유연성, 충돌 해결, 동기화 최적화, 그리고 토폴로지 지원이다. 플랫폼 지원 어떤 클라이언트 플랫폼이 지원되는가? iOS/안드로이드 외의 추가 플랫폼 지원이 필요한가? 임베디드 시스템이나 IoT 기기, 웨어러블과 같이 전통적인 모바일 범주에서 벗어나는 플랫폼을 지원해야 하는가? 윈도우, OS X 데스크톱과 노트북도 지원해야 하는가? 현재 많은 개발자들이 우선 모바일 앱으로 시작한 다음 네이티브 데스크톱 애플리케이션 또는 웹 앱을 추가하는 방식을 따른다. 따라서 데이터베이스와 클라우드 옵션을 살필 때는 현재뿐만 아니라 미래에 필요한 플랫폼 지원까지 고려하는 것이 중요하다. 저장과 전송 시의 보안 동기화된 분산 스토리지를 사용할 경우 중요한 부분은 데이터 접근, 전송, 저장이 안전하게 이루어져야 한다는 점이다. 완벽을 기하려면 인증, 저장된 데이터, 전송 중인 데이터, 그리고 읽기/쓰기 접근 시 발생할 수 있는 보안 문제를 해결해야 한다. 인증은 유연해야 하며 표준, 공개 및 맞춤 인증 공급자를 사용하도록 ...

2015.02.26

2015년 당신의 몸값을 올려줄 IT기술력 16선

새해 더욱 뛰어난 IT전문가로 인정받기 위해 당신이 습득해야 할 기술력은 무엇일까? 이 물음에 대한 답을 찾기 위해 CIO닷컴은 푸트 파트너스의 최고 분석 및 연구 책임자인 데이빗 푸트에게 자문을 구했다. 여기 당신의 연봉을 올려주고 나아가 당신의 경력 개발을 더욱 빛나게 해 줄 기술력들에 관해 알아보자. 푸트 파트너스는 기술 업계 종사자들의 임금 수준을 추적하고 분석하는 독자적인 방법론을 개발해 활용하며 시장에서 인정받은 회사다. 350개의 공인 IT 자격증과 384개의 비공인 기술력들에 관한 데이터를 수집해 분석해 그 가운데 유망한 16개를 소개한다. ciokr@idg.co.kr

CIO 푸트 파트너스 기술력 연봉 조사 커리어 데이터베이스 빅데이터 SAP 애플리케이션 아키텍처

2014.12.19

새해 더욱 뛰어난 IT전문가로 인정받기 위해 당신이 습득해야 할 기술력은 무엇일까? 이 물음에 대한 답을 찾기 위해 CIO닷컴은 푸트 파트너스의 최고 분석 및 연구 책임자인 데이빗 푸트에게 자문을 구했다. 여기 당신의 연봉을 올려주고 나아가 당신의 경력 개발을 더욱 빛나게 해 줄 기술력들에 관해 알아보자. 푸트 파트너스는 기술 업계 종사자들의 임금 수준을 추적하고 분석하는 독자적인 방법론을 개발해 활용하며 시장에서 인정받은 회사다. 350개의 공인 IT 자격증과 384개의 비공인 기술력들에 관한 데이터를 수집해 분석해 그 가운데 유망한 16개를 소개한다. ciokr@idg.co.kr

2014.12.19

NoSQL, 데이터베이스 시장에 '폭풍'을 몰고 오다

NoSQL 데이터베이스 시장은 작지만 데이터베이스 시장에서 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 온라인 차량 추적 및 감정 웹 사이트 카팩스(CARFAX)는 OpenVMS 라는 이름의 기술을 기반으로 1984년 첫 데이터베이스를 구축했다. 당시 해당 기업의 역량을 고려했을 때는 최첨단이었다. 하지만 기업이 성장하면서 상황이 달라졌다. 카팩스의 데이터 기술 수석 시스템 설계자 자이 허쉬는 "데이터베이스를 확장하면서 OpenVMS 를 개발할 수 있는 사람을 찾기가 힘들었다"고 토로했다. 지난 수 년 동안 기본적인 기업 데이터베이스는 오라클, 마이크로소프트, SAP 등이 주로 사용하는 데이터베이스 프로그래밍 언어인 SQL에 기초했었다. 하지만 SQL 데이터베이스는 점차 카팩스 같은 기업에 적합하지 않게 되었다. 전통적으로 SQL 데이터베이스는 행과 열에 기초하고 있으며, 카팩스는 7억 대의 차량과 관련된 136억 개의 기록을 보유하고 있다. 열 기반 시스템은 수 천 개의 열과 탭(Tab)이 필요하지만, 특정 차량의 경우 수십 개 정도만을 사용할 수 있다. 카팩스에게는 적합하지 않은 구조였다. 허쉬와 그의 팀은 본래 SQL ‘이상의’ 데이터베이스라는 의미의 NoSQL 이라 불리는 새로운 종류의 데이터베이스를 개발하기 시작했다. 451 리서치(451 Research)의 매트 아슬렛에 따르면 NoSQL은 작지만 데이터베이스 시장에서 주요 성장 부문으로 자리잡고 있으며, 현재 SQL 시장 규모의 약 2% 를 차지하고 있는 것으로 보고 있다. 아직 초기이기는 하지만 중요한 부문으로, 특히 전통적인 SQL 데이터베이스가 적합하지 않은 빅데이터를 필요로 하는 기업들에게 더욱 중요하다. 카팩스는 현재 주요 문서 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 몽고DB(MongoDB)를 108개의 서버 배치로 운용하고 있다. 10.6TB 의 데이터를 보관하고 있으며, 1년에 15억 개의 차량 문서가 추가되고 ...

빅데이터 데이터베이스 SQL NoSQL

2014.10.29

NoSQL 데이터베이스 시장은 작지만 데이터베이스 시장에서 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 온라인 차량 추적 및 감정 웹 사이트 카팩스(CARFAX)는 OpenVMS 라는 이름의 기술을 기반으로 1984년 첫 데이터베이스를 구축했다. 당시 해당 기업의 역량을 고려했을 때는 최첨단이었다. 하지만 기업이 성장하면서 상황이 달라졌다. 카팩스의 데이터 기술 수석 시스템 설계자 자이 허쉬는 "데이터베이스를 확장하면서 OpenVMS 를 개발할 수 있는 사람을 찾기가 힘들었다"고 토로했다. 지난 수 년 동안 기본적인 기업 데이터베이스는 오라클, 마이크로소프트, SAP 등이 주로 사용하는 데이터베이스 프로그래밍 언어인 SQL에 기초했었다. 하지만 SQL 데이터베이스는 점차 카팩스 같은 기업에 적합하지 않게 되었다. 전통적으로 SQL 데이터베이스는 행과 열에 기초하고 있으며, 카팩스는 7억 대의 차량과 관련된 136억 개의 기록을 보유하고 있다. 열 기반 시스템은 수 천 개의 열과 탭(Tab)이 필요하지만, 특정 차량의 경우 수십 개 정도만을 사용할 수 있다. 카팩스에게는 적합하지 않은 구조였다. 허쉬와 그의 팀은 본래 SQL ‘이상의’ 데이터베이스라는 의미의 NoSQL 이라 불리는 새로운 종류의 데이터베이스를 개발하기 시작했다. 451 리서치(451 Research)의 매트 아슬렛에 따르면 NoSQL은 작지만 데이터베이스 시장에서 주요 성장 부문으로 자리잡고 있으며, 현재 SQL 시장 규모의 약 2% 를 차지하고 있는 것으로 보고 있다. 아직 초기이기는 하지만 중요한 부문으로, 특히 전통적인 SQL 데이터베이스가 적합하지 않은 빅데이터를 필요로 하는 기업들에게 더욱 중요하다. 카팩스는 현재 주요 문서 NoSQL 데이터베이스 중 하나인 몽고DB(MongoDB)를 108개의 서버 배치로 운용하고 있다. 10.6TB 의 데이터를 보관하고 있으며, 1년에 15억 개의 차량 문서가 추가되고 ...

2014.10.29

"하둡은 사라진다" 데이터 인프라로 통합될 전망... 클라우데라 창업자

지난 몇 년 간 클라우드와 모바일와 더불어 크게 주목받은 하둡과 빅데이터가 변화하고 있다는 주장이 제기됐다. 뉴욕에서 개최된 세계 최대 빅데이터 행사인 ‘오라일리 스트라타 컨퍼런스 + 하둡 월드(O'Reilly Strata Conference + Hadoop World)’에서 기조 연설자로 나선 클라우데라 공동창업자인 마이크 올슨은 “행사에 적절한 발언은 아니지만, 올해 하둡이 사라진다고 내다본다”고 말했다. 올슨이 ‘제 1회 하둡 월드 2009(2012년부터 오라일리 스트라타 컨퍼런스와 병합됐다)’에서 연설자로 나선 당시 관객 규모는 400명 수준에 불과했다. 그로부터 6년이 지난 이번 행사의 관객석은 5,000석을 훌쩍 넘는 등 하둡에 대한 전세계적인 관심이 높아지고 있는 상황이다. ‘하둡의 종말’에 대해 언급한 이유에 대해, 올슨은 ”하둡 월드에서 처음으로 기조 연설자로 나섰을 때만 하더라도, 아파치 하둡(Apache Hadoop)의 로고인 ‘노란 코끼리’에 대해 아는 사람은 없었다”며, “지난 몇 년 간은 하둡 개발자 프로젝트가 무엇인지에 대한 이야기를 나눴다면, 이제 이 프로젝트가 무엇을 하는지에 대한 논의가 필요하다”고 설명했다. 이 때문에 올슨은 하둡이 올해 ‘사라진다’고 표현한 것이다. 하둡은 데이터를 분석하는 애플리케이션이 탑재된 데이터 인프라의 기초가 될 전망이다. 올슨은 “대다수 기업 고객은 데이터가 테라데이타 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)인지, 오라클 데이터베이스인지에 대해서는 신경쓰지 않는다”며, “하둡이라면 진정한 의미의 데이터 인프라를 만들 수 있을 것”이라고 말했다. “테라데이타, EMC, 오라클 그리고 나머지 데이터베이스는 실제로도 사라지고 있다”며,...

CIO 빅데이터 데이터베이스 하둡 클라우데라 EDW

2014.10.17

지난 몇 년 간 클라우드와 모바일와 더불어 크게 주목받은 하둡과 빅데이터가 변화하고 있다는 주장이 제기됐다. 뉴욕에서 개최된 세계 최대 빅데이터 행사인 ‘오라일리 스트라타 컨퍼런스 + 하둡 월드(O'Reilly Strata Conference + Hadoop World)’에서 기조 연설자로 나선 클라우데라 공동창업자인 마이크 올슨은 “행사에 적절한 발언은 아니지만, 올해 하둡이 사라진다고 내다본다”고 말했다. 올슨이 ‘제 1회 하둡 월드 2009(2012년부터 오라일리 스트라타 컨퍼런스와 병합됐다)’에서 연설자로 나선 당시 관객 규모는 400명 수준에 불과했다. 그로부터 6년이 지난 이번 행사의 관객석은 5,000석을 훌쩍 넘는 등 하둡에 대한 전세계적인 관심이 높아지고 있는 상황이다. ‘하둡의 종말’에 대해 언급한 이유에 대해, 올슨은 ”하둡 월드에서 처음으로 기조 연설자로 나섰을 때만 하더라도, 아파치 하둡(Apache Hadoop)의 로고인 ‘노란 코끼리’에 대해 아는 사람은 없었다”며, “지난 몇 년 간은 하둡 개발자 프로젝트가 무엇인지에 대한 이야기를 나눴다면, 이제 이 프로젝트가 무엇을 하는지에 대한 논의가 필요하다”고 설명했다. 이 때문에 올슨은 하둡이 올해 ‘사라진다’고 표현한 것이다. 하둡은 데이터를 분석하는 애플리케이션이 탑재된 데이터 인프라의 기초가 될 전망이다. 올슨은 “대다수 기업 고객은 데이터가 테라데이타 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)인지, 오라클 데이터베이스인지에 대해서는 신경쓰지 않는다”며, “하둡이라면 진정한 의미의 데이터 인프라를 만들 수 있을 것”이라고 말했다. “테라데이타, EMC, 오라클 그리고 나머지 데이터베이스는 실제로도 사라지고 있다”며,...

2014.10.17

개발자의 마음을 차지하기 위한 전쟁 10가지

인간의 본능인지, 사회 형성의 불가피한 산물인지 몰라도 우리 삶의 많은 부분이 이원론을 통해 규정된다. 공산주의 대 자본주의. 세이보리 대 설탕. 패스 대 드리블. 어디를 보든 대립은 끝이 없다. 그래서 둘 중에 어느 편에 서는가로 우리 스스로를 정의할 수 있는 경우도 무수히 많다. 컴퓨터 업계에서는 이러한 현상이 더욱 두드러진다. 각종 기술들이 (사람들의 마음과 돈을 차지하기 위해 경쟁하면서) 경쟁 솔루션과 다른 고유한 장점을 통해 스스로를 정의한다. 한 편에 X가 있고, 그 반대편에는 X가 아닌 것이 있다. 그 뒤로 팬보이들이 줄을 서서 상대편을 조롱하고 깎아 내린다. 이러한 대립이 없다면, 치열한 논쟁과 선택권이 없다면 아마 오래 전에 코드 저장소는 하나로 통합되고 사람들은 사이 좋게 잘 지내게 되었을 듯하다. 다만 혁신도 그만큼 줄었을 것이다. 다음은 현재 개발자들 사이에서 볼 수 있는 가장 흥미로운 10가지 대립이다. 새로운 프로젝트를 수행할 때마다 우리는 이러한 기술이 갖는 차이점의 기저가 되는 근본적인 질문들에 직면한다. 간단함과 정확성 중 무엇을 선호하는가? 오픈소스냐, 기업 지원이냐? 대괄호냐, 공백이냐? 이러한 질문들은 마치 음과 양처럼 기업 개발자들 사이의 균형을 이룬다. 개발자 기술 대결 1: PHP 대 Node.js 컴퓨터 과학자들은 좋아하지 않는 PHP는 웹 사이트에 소소한 지능을 추가하고자 했던 사람들 사이에서 처음 도입됐다. 이들 덕분에 워드프레스(WordPress), 드루팔(Drupal), 줌라(Joomla)와 같은 빼어난 프레임워크들이 나왔다. 웹은 대부분 PHP를 기반으로 한다. 그런데 이 모델에 균열이 생겼다. 젊은 개발자들은 자바스크립트로 프로그래밍된 서버 측 메커니즘인 Node.js에 심취해 있다. 어느 순간부터 프로그래머들은 클라이언트 또는 서버에서 실행되는 코드를 작성할 수 있게 됐다. 두 개의 언어를 따로 배울 필요가 없어졌다. Node.js에도 나름의 단점은 있지만, 강력한 ...

데이터베이스 경쟁 언어 개발툴 선택 컴파일러

2014.10.15

인간의 본능인지, 사회 형성의 불가피한 산물인지 몰라도 우리 삶의 많은 부분이 이원론을 통해 규정된다. 공산주의 대 자본주의. 세이보리 대 설탕. 패스 대 드리블. 어디를 보든 대립은 끝이 없다. 그래서 둘 중에 어느 편에 서는가로 우리 스스로를 정의할 수 있는 경우도 무수히 많다. 컴퓨터 업계에서는 이러한 현상이 더욱 두드러진다. 각종 기술들이 (사람들의 마음과 돈을 차지하기 위해 경쟁하면서) 경쟁 솔루션과 다른 고유한 장점을 통해 스스로를 정의한다. 한 편에 X가 있고, 그 반대편에는 X가 아닌 것이 있다. 그 뒤로 팬보이들이 줄을 서서 상대편을 조롱하고 깎아 내린다. 이러한 대립이 없다면, 치열한 논쟁과 선택권이 없다면 아마 오래 전에 코드 저장소는 하나로 통합되고 사람들은 사이 좋게 잘 지내게 되었을 듯하다. 다만 혁신도 그만큼 줄었을 것이다. 다음은 현재 개발자들 사이에서 볼 수 있는 가장 흥미로운 10가지 대립이다. 새로운 프로젝트를 수행할 때마다 우리는 이러한 기술이 갖는 차이점의 기저가 되는 근본적인 질문들에 직면한다. 간단함과 정확성 중 무엇을 선호하는가? 오픈소스냐, 기업 지원이냐? 대괄호냐, 공백이냐? 이러한 질문들은 마치 음과 양처럼 기업 개발자들 사이의 균형을 이룬다. 개발자 기술 대결 1: PHP 대 Node.js 컴퓨터 과학자들은 좋아하지 않는 PHP는 웹 사이트에 소소한 지능을 추가하고자 했던 사람들 사이에서 처음 도입됐다. 이들 덕분에 워드프레스(WordPress), 드루팔(Drupal), 줌라(Joomla)와 같은 빼어난 프레임워크들이 나왔다. 웹은 대부분 PHP를 기반으로 한다. 그런데 이 모델에 균열이 생겼다. 젊은 개발자들은 자바스크립트로 프로그래밍된 서버 측 메커니즘인 Node.js에 심취해 있다. 어느 순간부터 프로그래머들은 클라이언트 또는 서버에서 실행되는 코드를 작성할 수 있게 됐다. 두 개의 언어를 따로 배울 필요가 없어졌다. Node.js에도 나름의 단점은 있지만, 강력한 ...

2014.10.15

클라우드로 DB를 이전한 아카마이와 이베스트먼트

좀더 신속하게 상품이나 서비스를 시장에 내놓기 위해 데이터베이스를 클라우드로 이전하려는 기업들이 늘고 있다. 인터넷 전체 트래픽의 상당 부분을 제공하는 아카마이 테크놀로지스는 일반적으로 기술 문제를 자체적으로 해결하고 있다. 아카마이의 개방형 플랫폼 담당 부사장 코리 스코비는 이 회사의 기본 엔지니어링 문화와 철학을 한 마디로 "우리가 개발하는 것이 현명한 선택이다"로 요약했다. 하지만 아카마이는 API(Application Programming Interface) 제공 및 관리 애플리케이션을 위한 데이터베이스 인프라를 구축할 때 다양 길을 선택했다. 스코비는 자체 데이터베이스를 구축하여 운영하는 대신에 DBaaS(DataBase as a Service) 서비스를 사용하기 위해 영입된 인물이다. 아카마이는 궁극적으로 아파치 코치DB(Apache CouchDB)를 기반으로 구축한 클라우던트(Cloudant)의 NoSQL DBaaS 를 선택했다. 이 DBaaS는 아카마이의 내부 API 관리 애플리케이션을 약 15개월 동안 지원하고 있다. DBaaS 를 선택한 이유는 기술 자원이 부족해서가 아니라 신속하게 배치하기 위해서였다. 이 회사는 전 세계 약 1,200개의 네트워크를 운영하는 15만 대 이상의 서버를 가동하고 있다. 하지만 아카마이는 카산드라나 코치DB 같은 오픈소스 플랫폼을 자체적으로 이용하는 것과 DBaaS를 사용하는 것 사이에서 장단점을 따져봐야 했다. 바로 시간 때문에 클라우드 데이터베이스가 채택된 것이다. 스코비는 DBaaS 접근방식으로 해당 프로젝트의 애플리케이션 개발 환경을 30일 안에 구성할 수 있으며 배치 환경은 90일 안에 구성할 수 있다는 사실을 발견했다. 아카마이는 그 전에 데이터베이스 프로젝트를 위한 엔지니어링 자원 할당을 위해 6-12개월이 소요되었다고 말했다. 제품 개발부터 시장 출시까지의 시간이 주된 동기라는 것이다.   --------...

CIO 서비스로서의 DB 클라우던트 DBaaS 서비스로서의 데이터베이스 아카마이 CTO DB 데이터베이스 인터넷 트래픽

2014.10.10

좀더 신속하게 상품이나 서비스를 시장에 내놓기 위해 데이터베이스를 클라우드로 이전하려는 기업들이 늘고 있다. 인터넷 전체 트래픽의 상당 부분을 제공하는 아카마이 테크놀로지스는 일반적으로 기술 문제를 자체적으로 해결하고 있다. 아카마이의 개방형 플랫폼 담당 부사장 코리 스코비는 이 회사의 기본 엔지니어링 문화와 철학을 한 마디로 "우리가 개발하는 것이 현명한 선택이다"로 요약했다. 하지만 아카마이는 API(Application Programming Interface) 제공 및 관리 애플리케이션을 위한 데이터베이스 인프라를 구축할 때 다양 길을 선택했다. 스코비는 자체 데이터베이스를 구축하여 운영하는 대신에 DBaaS(DataBase as a Service) 서비스를 사용하기 위해 영입된 인물이다. 아카마이는 궁극적으로 아파치 코치DB(Apache CouchDB)를 기반으로 구축한 클라우던트(Cloudant)의 NoSQL DBaaS 를 선택했다. 이 DBaaS는 아카마이의 내부 API 관리 애플리케이션을 약 15개월 동안 지원하고 있다. DBaaS 를 선택한 이유는 기술 자원이 부족해서가 아니라 신속하게 배치하기 위해서였다. 이 회사는 전 세계 약 1,200개의 네트워크를 운영하는 15만 대 이상의 서버를 가동하고 있다. 하지만 아카마이는 카산드라나 코치DB 같은 오픈소스 플랫폼을 자체적으로 이용하는 것과 DBaaS를 사용하는 것 사이에서 장단점을 따져봐야 했다. 바로 시간 때문에 클라우드 데이터베이스가 채택된 것이다. 스코비는 DBaaS 접근방식으로 해당 프로젝트의 애플리케이션 개발 환경을 30일 안에 구성할 수 있으며 배치 환경은 90일 안에 구성할 수 있다는 사실을 발견했다. 아카마이는 그 전에 데이터베이스 프로젝트를 위한 엔지니어링 자원 할당을 위해 6-12개월이 소요되었다고 말했다. 제품 개발부터 시장 출시까지의 시간이 주된 동기라는 것이다.   --------...

2014.10.10

칼럼 | 미래를 보는 오라클과 남아있는 과거의 벽

올해 오라클 오픈월드는 기존 고객들을 만족시키는 데 집중한 것 같다. 하지만 새로운 개발자들을 어떻게 끌어들일 것인지는 미지수로 남아 있다. 래리 엘리슨 회장은 오라클 CEO에게 맡겨두었어야 했다. 사실 엘리슨만큼 경쟁업체를 박살 낼 수 있는 사람도 없다. 하지만 안타깝게도 엘리슨은 SAP를 뭉개버리는 데는 성공했지만(“HANA 상에서 뭐가 구동되는지는 모르겠지만, SAP의 클라우드는 아니다. 뭐가 구동되건 그건 오라클 상에서 구동된다”), 오라클 자체의 문제를 해결하는 데는 실패했다. 바로 개발자들의 무관심이다. 그렇다면 이런 뿌리 깊은 무관심의 근본 원인은 무엇일까? 개발자들이 가장 필요로 하는 ‘편의성’을 제공하기에는 오라클이 여전히 너무 비싸고 복잡하다는 것이다. 구식 비즈니스 모델과 새로운 기법 분명히 오라클은 MySQL과 같은 중요한 오픈소스 자산을 가지고 있고, 리눅스와 기타 오픈소스 프로젝트에 오랫동안 적극적인 기여자로 활동해 오고 있다. 하지만 오라클의 귀족정치는 오라클이 오픈소스와 개방적으로 일하지 못하도록 하고 있다. 그리고 한 가지 밝혀둘 것은 필자는 NoSQL 데이터베이스 업체인 몽고DB의 커뮤니티 담당 부사장이다. 하지만 소속 때문에 이런 평가를 내리는 것은 아니다. 아무런 소속이 없어도 마찬가지 이야기를 할 것이다. 예를 하나 들자면, 2012년 오라클은 MySQL의 테스트 사례 발행을 중단했다. 일부 사람들은 반칙이라고 소리 쳤고, 인포월드의 조사에 의해 그렇게 악의적이지는 않지만, 불쾌한 사실들이 일부 밝혀졌다. 이유는 보안 상의 우려 때문에 “비록 MySQL 팀은 이런 조치가 공동 개발을 가로 막고 대부분의 커뮤니티 관례에 반한다는 것을 알지만, 내부적으로 오라클에게 커뮤니티의 투명성을 정례화하도록 하지는 못했다”는 것이다. 다른 한편으로 레드몽크에 따르면, 오라클은 오픈소스와 클라우드로부터 압력을 받고 있으며, 해가 갈수록 신규 ...

오라클 데이터베이스 오픈월드

2014.09.30

올해 오라클 오픈월드는 기존 고객들을 만족시키는 데 집중한 것 같다. 하지만 새로운 개발자들을 어떻게 끌어들일 것인지는 미지수로 남아 있다. 래리 엘리슨 회장은 오라클 CEO에게 맡겨두었어야 했다. 사실 엘리슨만큼 경쟁업체를 박살 낼 수 있는 사람도 없다. 하지만 안타깝게도 엘리슨은 SAP를 뭉개버리는 데는 성공했지만(“HANA 상에서 뭐가 구동되는지는 모르겠지만, SAP의 클라우드는 아니다. 뭐가 구동되건 그건 오라클 상에서 구동된다”), 오라클 자체의 문제를 해결하는 데는 실패했다. 바로 개발자들의 무관심이다. 그렇다면 이런 뿌리 깊은 무관심의 근본 원인은 무엇일까? 개발자들이 가장 필요로 하는 ‘편의성’을 제공하기에는 오라클이 여전히 너무 비싸고 복잡하다는 것이다. 구식 비즈니스 모델과 새로운 기법 분명히 오라클은 MySQL과 같은 중요한 오픈소스 자산을 가지고 있고, 리눅스와 기타 오픈소스 프로젝트에 오랫동안 적극적인 기여자로 활동해 오고 있다. 하지만 오라클의 귀족정치는 오라클이 오픈소스와 개방적으로 일하지 못하도록 하고 있다. 그리고 한 가지 밝혀둘 것은 필자는 NoSQL 데이터베이스 업체인 몽고DB의 커뮤니티 담당 부사장이다. 하지만 소속 때문에 이런 평가를 내리는 것은 아니다. 아무런 소속이 없어도 마찬가지 이야기를 할 것이다. 예를 하나 들자면, 2012년 오라클은 MySQL의 테스트 사례 발행을 중단했다. 일부 사람들은 반칙이라고 소리 쳤고, 인포월드의 조사에 의해 그렇게 악의적이지는 않지만, 불쾌한 사실들이 일부 밝혀졌다. 이유는 보안 상의 우려 때문에 “비록 MySQL 팀은 이런 조치가 공동 개발을 가로 막고 대부분의 커뮤니티 관례에 반한다는 것을 알지만, 내부적으로 오라클에게 커뮤니티의 투명성을 정례화하도록 하지는 못했다”는 것이다. 다른 한편으로 레드몽크에 따르면, 오라클은 오픈소스와 클라우드로부터 압력을 받고 있으며, 해가 갈수록 신규 ...

2014.09.30

최악의 빅데이터 프랙티스 10가지

물론 누구나 빅 데이터를 도입할 수 있다. 그러나 항상 제대로 활용되는 것은 아니다. 꼭 피해야 할 10가지 빅 데이터 사용 방법을 알아보자. 1. 몽고DB를 빅 데이터 플랫폼으로 선택하기 왜 몽고DB를 선택하는가? 이유는 모르겠지만, 지금 가장 많이 오용되는 NoSQL 데이터베이스는 몽고DB다. 몽고DB에는 맵리듀스, 그리고 (문서화가 매우 열악한) 하둡 커넥터와 비슷한 집계 프레임워크가 있긴 하지만 원래의 용도는 분석 시스템이 아니라 운영 데이터베이스다. "몽고를 사용해서 분석할 것은..."이라고 생각한다면 그 생각을 당장 멈추라. 스스로 무슨 짓을 하고 있는지 돌아보길 바란다. 가끔 "추후 분석을 위한 수집"에 사용하는 경우도 있는데, 그렇다면 현재 수행하는 작업에 따라서 용인될 수도 있다. 그러나 몽고DB를 정말 일종의 데이터 웨어하우징 기술로 사용할 생각이라면 그 프로젝트는 시작부터 망친 운명이다. 2. RDBMS 스키마를 파일로 사용하기. RDBMS의 각 테이블을 파일로 덤프한다. 이것을 HDFS에 저장한다. 여기에 하이브를 사용할 생각이다. 우선 주지하다시피 하이브는 일반적인 모든 작업에서 RDBMS보다 느리다. 간단한 선택에도 맵리듀스를 사용한다. "테이블" 조인을 위한 "최적화된" 경로를 한 번 보라. 다음으로 크기 문제가 있다. 몇 KB 크기의 플랫 파일들이다. 하둡은 비교적 플랫한 데이터의 대용량 집합에 대한 작업에서 가장 효과적이다. 물론 더 비정규화된 추출(extract)을 분명히 생성할 수 있다. 3. 데이터 연못 만들기 '데이터 호수(Data Lake)'를 만드는 과정에서, 옆길로 잠깐 빠져 일련의 데이터 연못을 만든다. 게다가 콘웨이의 법칙이 작용하면서 각 비즈니스 그룹은 자체 데이터 분석뿐만 아니라, 자체 미니 저장소까지 만든다. 처음에는 이것이 그렇게 나쁘다고 생각되지 않는다. 그러나 다양...

개발자 데이터베이스 DBMS 하둡 HBase 데이터호수

2014.07.21

물론 누구나 빅 데이터를 도입할 수 있다. 그러나 항상 제대로 활용되는 것은 아니다. 꼭 피해야 할 10가지 빅 데이터 사용 방법을 알아보자. 1. 몽고DB를 빅 데이터 플랫폼으로 선택하기 왜 몽고DB를 선택하는가? 이유는 모르겠지만, 지금 가장 많이 오용되는 NoSQL 데이터베이스는 몽고DB다. 몽고DB에는 맵리듀스, 그리고 (문서화가 매우 열악한) 하둡 커넥터와 비슷한 집계 프레임워크가 있긴 하지만 원래의 용도는 분석 시스템이 아니라 운영 데이터베이스다. "몽고를 사용해서 분석할 것은..."이라고 생각한다면 그 생각을 당장 멈추라. 스스로 무슨 짓을 하고 있는지 돌아보길 바란다. 가끔 "추후 분석을 위한 수집"에 사용하는 경우도 있는데, 그렇다면 현재 수행하는 작업에 따라서 용인될 수도 있다. 그러나 몽고DB를 정말 일종의 데이터 웨어하우징 기술로 사용할 생각이라면 그 프로젝트는 시작부터 망친 운명이다. 2. RDBMS 스키마를 파일로 사용하기. RDBMS의 각 테이블을 파일로 덤프한다. 이것을 HDFS에 저장한다. 여기에 하이브를 사용할 생각이다. 우선 주지하다시피 하이브는 일반적인 모든 작업에서 RDBMS보다 느리다. 간단한 선택에도 맵리듀스를 사용한다. "테이블" 조인을 위한 "최적화된" 경로를 한 번 보라. 다음으로 크기 문제가 있다. 몇 KB 크기의 플랫 파일들이다. 하둡은 비교적 플랫한 데이터의 대용량 집합에 대한 작업에서 가장 효과적이다. 물론 더 비정규화된 추출(extract)을 분명히 생성할 수 있다. 3. 데이터 연못 만들기 '데이터 호수(Data Lake)'를 만드는 과정에서, 옆길로 잠깐 빠져 일련의 데이터 연못을 만든다. 게다가 콘웨이의 법칙이 작용하면서 각 비즈니스 그룹은 자체 데이터 분석뿐만 아니라, 자체 미니 저장소까지 만든다. 처음에는 이것이 그렇게 나쁘다고 생각되지 않는다. 그러나 다양...

2014.07.21

SQL 서버 2014의 유용한 새 기능 10가지

SQL 서버 2014는 OLTP의 왕좌를 노린다. 마이크로소프트는 비록 BI 부분의 향상은 건너뛰었지만 다방면에서 OLTP 성능 문제를 해결하기 위한 노력을 기울였다. 느린 디스크 성능은 메모리 내 테이블로, 느린 로그 성능은 지연된 내구성으로, 유지 동시성에는 잠금 우선 순위로 대처했다. 그게 전부가 아니다. 새로운 SQL 서버는 리소스 거버너(Resource Governor) I/O 제어를 통해 과도한 I/O를 차단하고, SSD 버퍼 풀 확장을 통해 메모리 문제를 해결하고, 애저 클라우드와의 통합을 통해 가용성을 높인다. editor@itworld.co.kr

개발자 데이터베이스 애저 SQL OLTP SQL서버

2014.04.14

SQL 서버 2014는 OLTP의 왕좌를 노린다. 마이크로소프트는 비록 BI 부분의 향상은 건너뛰었지만 다방면에서 OLTP 성능 문제를 해결하기 위한 노력을 기울였다. 느린 디스크 성능은 메모리 내 테이블로, 느린 로그 성능은 지연된 내구성으로, 유지 동시성에는 잠금 우선 순위로 대처했다. 그게 전부가 아니다. 새로운 SQL 서버는 리소스 거버너(Resource Governor) I/O 제어를 통해 과도한 I/O를 차단하고, SSD 버퍼 풀 확장을 통해 메모리 문제를 해결하고, 애저 클라우드와의 통합을 통해 가용성을 높인다. editor@itworld.co.kr

2014.04.14

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