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칼럼 | 마침내 클라우드 DB의 시대가 열리고 있다

지난 몇 년 동안 많은 기업이 온프레미스 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 옮기려 노력했다. 그러나 데이터베이스는 가장 힘든 워크로드였다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 2년간 6만 4000개 데이터베이스를 자사 클라우드로 이전했다고 밝혔지만, 아직도 수백만 개가 기업 데이터센터에서 운영중이다. 그러나 이런 상황은 오래가지 않을 것으로 보인다. 최근 유럽 최대 항공사인 라이언에어(Ryanair)가 대규모 클라우드 전환 계획을 발표했다. 인프라스트럭처를 모두 AWS로 이전하는 것으로 문자 그대로 '클라우드 올인'이다. 이번 발표에서 가장 주목해야 할 부분은 "AWS 데이터베이스로 표준화한다"는 대목이다. 마이크로소프트 SQL 서버를 아마존 오로라(Aurora)로 완전히 대체한다는 것이다. 필자는 드디어 때가 왔다고 본다. 기업이 데이터베이스를 클라우드 데이터베이스를 이전하는 행렬이 이어진다면, 이 시장의 게임은 완전히 새로운 국면에 접어드는 것이다. DB 마이그레이션이 어려웠던 이유 그동안 데이터베이스는 모든 기업용 소프트웨어 중에서 가장 타성에 젖은 부분으로 지목됐다. 몽고DB 임원으로 일한 적이 있는 드리미오(Dremio)의 CMO 켈리 스티어만은 "데이터베이스를 바꾸기 힘든 것도 이 때문이다. 데이터베이스는 데이터 자체로 기업의 가장 중요한 자산이기도 하다"라고 말했다. 가트너 애널리스트 마브 아드리안도 비슷한 생각이다. 그는 "레거시 DBMS의 가장 강력한 힘은 타성이다"라고 말했다. 실제로 기업은 데이터베이스를 쉽게 바꾸지 않는다. 명백한 증거가 세계에서 가장 유명한 데이터베이스 엔진 리스트다. 전체 리스트를 보면 그동안 많은 변화가 있었지만 상위 10개만 추리면 오랜 기간 거의 변화가 없다. 특히 오라클의 위상은 공고하다. 레드몽크와 가트너 등의 자료를 보면, 지난 몇 년간 신규 라이선스 매출이 별로 없고 2013년 이후부터는 매년 시장 점유율이 줄고 ...

클라우드 오라클 아마존 데이터베이스

2018.05.14

지난 몇 년 동안 많은 기업이 온프레미스 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 옮기려 노력했다. 그러나 데이터베이스는 가장 힘든 워크로드였다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 2년간 6만 4000개 데이터베이스를 자사 클라우드로 이전했다고 밝혔지만, 아직도 수백만 개가 기업 데이터센터에서 운영중이다. 그러나 이런 상황은 오래가지 않을 것으로 보인다. 최근 유럽 최대 항공사인 라이언에어(Ryanair)가 대규모 클라우드 전환 계획을 발표했다. 인프라스트럭처를 모두 AWS로 이전하는 것으로 문자 그대로 '클라우드 올인'이다. 이번 발표에서 가장 주목해야 할 부분은 "AWS 데이터베이스로 표준화한다"는 대목이다. 마이크로소프트 SQL 서버를 아마존 오로라(Aurora)로 완전히 대체한다는 것이다. 필자는 드디어 때가 왔다고 본다. 기업이 데이터베이스를 클라우드 데이터베이스를 이전하는 행렬이 이어진다면, 이 시장의 게임은 완전히 새로운 국면에 접어드는 것이다. DB 마이그레이션이 어려웠던 이유 그동안 데이터베이스는 모든 기업용 소프트웨어 중에서 가장 타성에 젖은 부분으로 지목됐다. 몽고DB 임원으로 일한 적이 있는 드리미오(Dremio)의 CMO 켈리 스티어만은 "데이터베이스를 바꾸기 힘든 것도 이 때문이다. 데이터베이스는 데이터 자체로 기업의 가장 중요한 자산이기도 하다"라고 말했다. 가트너 애널리스트 마브 아드리안도 비슷한 생각이다. 그는 "레거시 DBMS의 가장 강력한 힘은 타성이다"라고 말했다. 실제로 기업은 데이터베이스를 쉽게 바꾸지 않는다. 명백한 증거가 세계에서 가장 유명한 데이터베이스 엔진 리스트다. 전체 리스트를 보면 그동안 많은 변화가 있었지만 상위 10개만 추리면 오랜 기간 거의 변화가 없다. 특히 오라클의 위상은 공고하다. 레드몽크와 가트너 등의 자료를 보면, 지난 몇 년간 신규 라이선스 매출이 별로 없고 2013년 이후부터는 매년 시장 점유율이 줄고 ...

2018.05.14

RDB부터 검색엔진까지··· 내게 꼭 맞는 DB 고르기

기술적 내용이 많은 데이터베이스 사용기는 수백 건이 나와 있지만, 데이터베이스 선택의 첫번째 단계를 명확히 알려주는 글은 별로 없다. 원칙은 특정 응용프로그램에 가장 적합한 일반 유형을 선택하는 것이다. 모든 데이터베이스는 각자 강점과 약점이 있다. 원하는 데이터베이스를 쓸 수 있게 하는 편법이 있지만, 이렇게 사용하다 보면 쓸데없이 복잡해진다. 따라서 특정 데이터베이스를 고려하기에 앞서, 현재 프로젝트를 가장 잘 지원할 유형이 무엇인지 곰곰이 생각해야 한다. “SQL이냐 NoSQL이냐”라는 것보다 훨씬 더 심도 있는 문제이기 때문이다. 가장 일반적인 데이터베이스 유형은 관계형 데이터베이스, 문서 저장소, 키값 저장소, 와이드 칼럼 저장소, 검색 엔진 등이다. 이제 각 데이터베이스의 장점과 나에게 맞는 데이터베이스 선택법을 살펴보자. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(오라클, 마이SQL, MS 서버, 포스트그리SQL) 관계형 데이터베이스는 늘어나는 데이터를 처리하기 위해 1970년도에 개발됐다. 탄탄한 기본 이론을 갖고 있으며 오늘날 사용 중인 거의 모든 데이터베이스 시스템에 영향을 미쳤다. 관계형 데이터베이스는 데이터 집합을 “관계”로 저장한다. 모든 정보가 특정 셀의 값으로 저장되는 행과 열을 갖춘 테이블 형태다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 있는 데이터는 SQL을 사용해 관리된다. 여러 가지 다른 버전이 있지만 SQL이 표준화돼 있고 일정 수준의 예측 가능성과 유용성을 제공한다. 초기에 쏟아져 나온 업체가 관계형이라고 볼 수 없는 제품을 잇달아 내놓자 에드거 F.커드가 모든 관계형 데이터 베이스 관리 시스템이 따라야 할 일정한 규칙을 제시했다. 커드의 12가지 규칙은 엄격한 내부 구조 프로토콜을 실시하고, 검색 결과 요청한 데이터가 안정적으로 반환되며, 구조 변경(최소한 사용자에 의한 변경)을 방지하는 것이 주 목적이다. 이러한 체계 덕분에 오늘날까지 관계형 데이터베이스는...

개발자 데이터베이스 검색엔진 RDBMS 키값스토어

2018.04.25

기술적 내용이 많은 데이터베이스 사용기는 수백 건이 나와 있지만, 데이터베이스 선택의 첫번째 단계를 명확히 알려주는 글은 별로 없다. 원칙은 특정 응용프로그램에 가장 적합한 일반 유형을 선택하는 것이다. 모든 데이터베이스는 각자 강점과 약점이 있다. 원하는 데이터베이스를 쓸 수 있게 하는 편법이 있지만, 이렇게 사용하다 보면 쓸데없이 복잡해진다. 따라서 특정 데이터베이스를 고려하기에 앞서, 현재 프로젝트를 가장 잘 지원할 유형이 무엇인지 곰곰이 생각해야 한다. “SQL이냐 NoSQL이냐”라는 것보다 훨씬 더 심도 있는 문제이기 때문이다. 가장 일반적인 데이터베이스 유형은 관계형 데이터베이스, 문서 저장소, 키값 저장소, 와이드 칼럼 저장소, 검색 엔진 등이다. 이제 각 데이터베이스의 장점과 나에게 맞는 데이터베이스 선택법을 살펴보자. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(오라클, 마이SQL, MS 서버, 포스트그리SQL) 관계형 데이터베이스는 늘어나는 데이터를 처리하기 위해 1970년도에 개발됐다. 탄탄한 기본 이론을 갖고 있으며 오늘날 사용 중인 거의 모든 데이터베이스 시스템에 영향을 미쳤다. 관계형 데이터베이스는 데이터 집합을 “관계”로 저장한다. 모든 정보가 특정 셀의 값으로 저장되는 행과 열을 갖춘 테이블 형태다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 있는 데이터는 SQL을 사용해 관리된다. 여러 가지 다른 버전이 있지만 SQL이 표준화돼 있고 일정 수준의 예측 가능성과 유용성을 제공한다. 초기에 쏟아져 나온 업체가 관계형이라고 볼 수 없는 제품을 잇달아 내놓자 에드거 F.커드가 모든 관계형 데이터 베이스 관리 시스템이 따라야 할 일정한 규칙을 제시했다. 커드의 12가지 규칙은 엄격한 내부 구조 프로토콜을 실시하고, 검색 결과 요청한 데이터가 안정적으로 반환되며, 구조 변경(최소한 사용자에 의한 변경)을 방지하는 것이 주 목적이다. 이러한 체계 덕분에 오늘날까지 관계형 데이터베이스는...

2018.04.25

칼럼 | 클라우드·빅데이터로 판도 바뀌는 데이터베이스

애플리케이션의 여러 부분을 운영하려면 각기 다른 데이터베이스 엔진이 필요하다. 클라우드 시장의 강자 AWS가 경쟁사보다 이를 먼저 파악한 듯 보인다. 발빠르게 준비한 AWS로 인해 데이터베이스 시장의 판도가 바뀌고 있다. 오픈SCG(OpenSCG)에 대해 모르는 사람도 있을 것이다. 하지만 아마존 웹 서비스(AWS)는 오픈SCG를 눈여겨보고 있었다. 약 1주일 전, AWS는 포스트그레SQL(PostgreSQL) 베테랑인 데니스 러시에가 설립한 포스트그레SQL 마이그레이션 서비스 업체를 조용히 인수했다. 포스트그레SQL 팬들 중에는 이에 불만을 가진 이들도 있었지만, 오픈SCG의 인수는 사실 넓은 범주의 데이터베이스 요건을 충족하려는 AWS의 ‘큰 그림’을 완성하는 상징과도 같은 행위였다. 최근 AWS 서밋에서 아마존의 CTO 워너 보겔스도 “AWS를 특별하게 만드는 것은 다름 아닌 우리가 가지고 있는 데이터며, 특히 그 데이터의 우수한 품질이다”라고 말한 바 있다. 특히 오라클을 겨냥하며, 보겔스는 AWS에 비해 훨씬 적은 수의 관계형 데이터베이스 서비스 및 (NoSQL을 포함한) 데이터베이스 서비스만을 제공하면서도 ‘데이터베이스 업체라고 자칭하는’ 기업들을 비웃기도 했다. 지난 2년 동안에만 6만 4,000개 이상의 데이터베이스를 이전시킨 AWS는 이제 더 많은 기업 데이터를 받아들일 준비가 된 듯하다. AWS는 원래 M&A를 조용히 진행한다. AWS가 인수하는 기업 대부분은 소규모 업체로 인수 사실을 공고할 법적 의무가 없는 곳들이며, 인수된 기업들의 제품을 그대로 내다 파는 일부 기업과 달리 AWS는 자사에서 자체적으로 만들어 제공하는 서비스를 보완할 목적으로만 인수한다. AWS가 포스트그레SQL 스폰서에 관심을 두는 게 놀랄 일은 아니다. 한 레딧(Reddit) 사용자는 “시장에 진짜 프스트그레SQL 전문가라 할 만한 기업들은 많지 않다....

구글 포스트그레SQL 오픈SGC 다이나모DB 서버리스 아마존 웹 서비스 CTO 애저 AWS DBMS 마이크로소프트 데이터베이스 M&A 인수 오라클 PostgreSQL

2018.04.12

애플리케이션의 여러 부분을 운영하려면 각기 다른 데이터베이스 엔진이 필요하다. 클라우드 시장의 강자 AWS가 경쟁사보다 이를 먼저 파악한 듯 보인다. 발빠르게 준비한 AWS로 인해 데이터베이스 시장의 판도가 바뀌고 있다. 오픈SCG(OpenSCG)에 대해 모르는 사람도 있을 것이다. 하지만 아마존 웹 서비스(AWS)는 오픈SCG를 눈여겨보고 있었다. 약 1주일 전, AWS는 포스트그레SQL(PostgreSQL) 베테랑인 데니스 러시에가 설립한 포스트그레SQL 마이그레이션 서비스 업체를 조용히 인수했다. 포스트그레SQL 팬들 중에는 이에 불만을 가진 이들도 있었지만, 오픈SCG의 인수는 사실 넓은 범주의 데이터베이스 요건을 충족하려는 AWS의 ‘큰 그림’을 완성하는 상징과도 같은 행위였다. 최근 AWS 서밋에서 아마존의 CTO 워너 보겔스도 “AWS를 특별하게 만드는 것은 다름 아닌 우리가 가지고 있는 데이터며, 특히 그 데이터의 우수한 품질이다”라고 말한 바 있다. 특히 오라클을 겨냥하며, 보겔스는 AWS에 비해 훨씬 적은 수의 관계형 데이터베이스 서비스 및 (NoSQL을 포함한) 데이터베이스 서비스만을 제공하면서도 ‘데이터베이스 업체라고 자칭하는’ 기업들을 비웃기도 했다. 지난 2년 동안에만 6만 4,000개 이상의 데이터베이스를 이전시킨 AWS는 이제 더 많은 기업 데이터를 받아들일 준비가 된 듯하다. AWS는 원래 M&A를 조용히 진행한다. AWS가 인수하는 기업 대부분은 소규모 업체로 인수 사실을 공고할 법적 의무가 없는 곳들이며, 인수된 기업들의 제품을 그대로 내다 파는 일부 기업과 달리 AWS는 자사에서 자체적으로 만들어 제공하는 서비스를 보완할 목적으로만 인수한다. AWS가 포스트그레SQL 스폰서에 관심을 두는 게 놀랄 일은 아니다. 한 레딧(Reddit) 사용자는 “시장에 진짜 프스트그레SQL 전문가라 할 만한 기업들은 많지 않다....

2018.04.12

티맥스소프트, 클라우드에 최적화된 DB '티베로 제타' 웨비나 개최

티맥스소프트가 관계사인 티맥스데이터의 엔터프라이즈 클라우드에 최적화된 데이터베이스 ‘티베로 제타(Tibero Zeta)’에 대한 웨비나를 4월 5일 개최한다. ‘티베로, 클라우드로 태어나다’라는 주제로 진행되는 이번 웨비나는 세션 1에서 ‘클라우드 DB, 한계를 만나다’라는 주제로 ▲온프레미스 DB의 발전 단계와 ▲클라우드 DB의 현재와 한계 등이 소개된다. 이어서 세션 2에서는 ‘티베로 제타, 해법을 만나다’라는 주제 하에 ▲티베로 제타의 아키텍처, 특징, 차별성 등을 설명하고 ▲이후 티베로 제타의 기술 및 정책 FAQ로 진행된다. 티맥스데이터의 티베로 제타는 클라우드 환경에 적합한 스토리지 가상화를 포함하는 초고용량 통합 데이터 솔루션이다. 이번 웨비나는 4월 5일 오후 3시부터 4시까지 생방송으로 진행되며, 웨비나 신청은 티맥스소프트 홈페이지에서 이뤄진다. ciokr@idg.co.kr

데이터베이스 티베로 DB 티맥스소프트 티맥스데이터 웨비나

2018.03.28

티맥스소프트가 관계사인 티맥스데이터의 엔터프라이즈 클라우드에 최적화된 데이터베이스 ‘티베로 제타(Tibero Zeta)’에 대한 웨비나를 4월 5일 개최한다. ‘티베로, 클라우드로 태어나다’라는 주제로 진행되는 이번 웨비나는 세션 1에서 ‘클라우드 DB, 한계를 만나다’라는 주제로 ▲온프레미스 DB의 발전 단계와 ▲클라우드 DB의 현재와 한계 등이 소개된다. 이어서 세션 2에서는 ‘티베로 제타, 해법을 만나다’라는 주제 하에 ▲티베로 제타의 아키텍처, 특징, 차별성 등을 설명하고 ▲이후 티베로 제타의 기술 및 정책 FAQ로 진행된다. 티맥스데이터의 티베로 제타는 클라우드 환경에 적합한 스토리지 가상화를 포함하는 초고용량 통합 데이터 솔루션이다. 이번 웨비나는 4월 5일 오후 3시부터 4시까지 생방송으로 진행되며, 웨비나 신청은 티맥스소프트 홈페이지에서 이뤄진다. ciokr@idg.co.kr

2018.03.28

'악명 높은' 오라클 라이선스를 관리하는 팁 8가지

오라클은 지난 1977년 래리 엘리슨이 세운 기업용 데이터베이스 소프트웨어 업체다. 현재는 유명한 거대 기업이 됐지만 소프트웨어 라이선스에 관한 악명으로도 이름이 높다. 팔리세이드 컴플라이언스(Palisade Compliance)의 CEO 그레이그 구아렌트는 "모호한 계약과 공격적인 감사, 오라클 소프트웨어에 대한 제한적인 권리 그리고 인수 합병의 확산 등으로 오라클은 현재 라이선스를 관리하기 가장 힘든 업체다"라고 말했다. 이런 지적이 계속되자 오라클은 기존 'ULA(Unlimited License Agreement)'를 개선해 새로운 균일가 라이선스인 'PULA(Perpetual User License Agreement)'를 내놓았다. 하지만 이 가격 체계도 여전히 복잡하고 혼란스럽다. '단순화'했다는 주장하는 클라우드 데이터베이스 가격 체계도 마찬가지다. 이런 가운데 오라클 회장이자 CTO인 래리 엘리슨은 오라클 오픈월드 2017 행사에 앞서 기존 온 프레미스 라이선스를 IaaS와 PaaS 플랫폼으로 이전할 수 있는 '유니버설 크레딧(universal credits)을 클라우드 가격 체계에 추가한다고 발표했다. 점점 더 어려워지는 오라클 라이선스 관리 해법을 찾기 위해 컴퓨터월드가 업계 전문가와 컨설턴트에게 몇 가지 팁을 들어봤다. 계약 사항을 정확히 알고 있어라 기본이다. 그러나 오라클 계약을 제대로 이해하려면 이에 대한 '박사 학위' 정도의 노력이 필요하다. 구아렌트는 "우리 회사가 계약한 내용만 아는 것으로는 부족하다. 오라클의 정책을 아는 것은 물론, 오라클이 다양한 상황에서 이 정책을 적용하는 방식도 알아야 한다. 이런 지식이 있어야 오라클 감사에 휘둘리지 않고 효과적으로 라이선스를 관리하면서 ULA 범위 내라는 것을 주장할 수 있다"라고 말했다. 이어 "모든 문제의 핵심은 계약이다. 그리고 우리 회사가 체결...

라이선스 오라클 데이터베이스

2018.02.20

오라클은 지난 1977년 래리 엘리슨이 세운 기업용 데이터베이스 소프트웨어 업체다. 현재는 유명한 거대 기업이 됐지만 소프트웨어 라이선스에 관한 악명으로도 이름이 높다. 팔리세이드 컴플라이언스(Palisade Compliance)의 CEO 그레이그 구아렌트는 "모호한 계약과 공격적인 감사, 오라클 소프트웨어에 대한 제한적인 권리 그리고 인수 합병의 확산 등으로 오라클은 현재 라이선스를 관리하기 가장 힘든 업체다"라고 말했다. 이런 지적이 계속되자 오라클은 기존 'ULA(Unlimited License Agreement)'를 개선해 새로운 균일가 라이선스인 'PULA(Perpetual User License Agreement)'를 내놓았다. 하지만 이 가격 체계도 여전히 복잡하고 혼란스럽다. '단순화'했다는 주장하는 클라우드 데이터베이스 가격 체계도 마찬가지다. 이런 가운데 오라클 회장이자 CTO인 래리 엘리슨은 오라클 오픈월드 2017 행사에 앞서 기존 온 프레미스 라이선스를 IaaS와 PaaS 플랫폼으로 이전할 수 있는 '유니버설 크레딧(universal credits)을 클라우드 가격 체계에 추가한다고 발표했다. 점점 더 어려워지는 오라클 라이선스 관리 해법을 찾기 위해 컴퓨터월드가 업계 전문가와 컨설턴트에게 몇 가지 팁을 들어봤다. 계약 사항을 정확히 알고 있어라 기본이다. 그러나 오라클 계약을 제대로 이해하려면 이에 대한 '박사 학위' 정도의 노력이 필요하다. 구아렌트는 "우리 회사가 계약한 내용만 아는 것으로는 부족하다. 오라클의 정책을 아는 것은 물론, 오라클이 다양한 상황에서 이 정책을 적용하는 방식도 알아야 한다. 이런 지식이 있어야 오라클 감사에 휘둘리지 않고 효과적으로 라이선스를 관리하면서 ULA 범위 내라는 것을 주장할 수 있다"라고 말했다. 이어 "모든 문제의 핵심은 계약이다. 그리고 우리 회사가 체결...

2018.02.20

칼럼 | 오라클이 AWS에 집착하는 이유

오라클은 자신의 강박을 잘 드러내는 기업이 아니다. 그러나 아마존 웹 서비스(AWS)에 대해서는 예외다. 걱정스러울 만큼 노골적으로 AWS에 집착하고 있다. 주로 오픈월드(OpenWorld) 행사나 애널리스트 브리핑, 트위터 등을 통해서다. 예를 들어 2년전 오라클은 "AWS의 기술이 오라클보다 20년 뒤처져 있다"고 주장했다. 오라클보다 IaaS 매출은 80배, PaaS 매출 10배 더 많은 기업을 두고 한 말이다. 최근에는 오라클 회장 래리 엘리슨이 직접 나섰다. 아마존 레드시프트(Redshift)가 '유연하지 않고 비싸다'고 헐뜯었다. 더 최근에는 오라클의 데이터베이스 담당 수장 앤디 맨델슨이 AWS 데이터베이스로는 기업 워크로드를 감당할 수 없다고 조롱했다. 그는 "작고 파편화된 데이터베이스를 운영하는 것이라면 AWS도 괜찮다. 그러나 크고 부담스러운 워크로드를 처리하기는 힘들다"라고 말했다. 그러나 이것은 전혀 근거가 없다. AWS 데이터베이스로 미션 크리티컬한 업무를 처리하는 기업의 수는 계속 늘어나고 있다. 오라클의 데이터베이스 사업이 악화하고 있다 본래 오라클 데이터베이스의 가장 큰 위협은 NoSQL이 될 것처럼 보였다. 지난 10년간 데이터가 어떻게 변했는가를 근거로 한 전망이었다. 이전까지 기업은 데이터를 열과 행으로 정렬해 저장하는 전통적인 관계형 데이터베이스를 사용해 왔다. 그러나 이른바 빅데이터의 '3V', 즉 데이터 크기(volumes)와 증가 속도(velocity), 종류(variety)가 변화하면서 유서 깊은 RDBMS는 구식이 됐다. 그러나 이러한 변화가, 기업이 NoSQL이 제공하는 유연한 스키마로 급속히 전환할 여건이 됐다는 것을 의미하는 것은 아니었다. 아드리안은 "스키마 설계와 물리적 데이터 배치, 네트워크 아키텍처 등을 준비했다고 해도 데이터베이스를 전환하는 것은 그리 간단한 작업이 아니다. 가트너가 '덫(ent...

오라클 데이터베이스 AWS

2018.02.06

오라클은 자신의 강박을 잘 드러내는 기업이 아니다. 그러나 아마존 웹 서비스(AWS)에 대해서는 예외다. 걱정스러울 만큼 노골적으로 AWS에 집착하고 있다. 주로 오픈월드(OpenWorld) 행사나 애널리스트 브리핑, 트위터 등을 통해서다. 예를 들어 2년전 오라클은 "AWS의 기술이 오라클보다 20년 뒤처져 있다"고 주장했다. 오라클보다 IaaS 매출은 80배, PaaS 매출 10배 더 많은 기업을 두고 한 말이다. 최근에는 오라클 회장 래리 엘리슨이 직접 나섰다. 아마존 레드시프트(Redshift)가 '유연하지 않고 비싸다'고 헐뜯었다. 더 최근에는 오라클의 데이터베이스 담당 수장 앤디 맨델슨이 AWS 데이터베이스로는 기업 워크로드를 감당할 수 없다고 조롱했다. 그는 "작고 파편화된 데이터베이스를 운영하는 것이라면 AWS도 괜찮다. 그러나 크고 부담스러운 워크로드를 처리하기는 힘들다"라고 말했다. 그러나 이것은 전혀 근거가 없다. AWS 데이터베이스로 미션 크리티컬한 업무를 처리하는 기업의 수는 계속 늘어나고 있다. 오라클의 데이터베이스 사업이 악화하고 있다 본래 오라클 데이터베이스의 가장 큰 위협은 NoSQL이 될 것처럼 보였다. 지난 10년간 데이터가 어떻게 변했는가를 근거로 한 전망이었다. 이전까지 기업은 데이터를 열과 행으로 정렬해 저장하는 전통적인 관계형 데이터베이스를 사용해 왔다. 그러나 이른바 빅데이터의 '3V', 즉 데이터 크기(volumes)와 증가 속도(velocity), 종류(variety)가 변화하면서 유서 깊은 RDBMS는 구식이 됐다. 그러나 이러한 변화가, 기업이 NoSQL이 제공하는 유연한 스키마로 급속히 전환할 여건이 됐다는 것을 의미하는 것은 아니었다. 아드리안은 "스키마 설계와 물리적 데이터 배치, 네트워크 아키텍처 등을 준비했다고 해도 데이터베이스를 전환하는 것은 그리 간단한 작업이 아니다. 가트너가 '덫(ent...

2018.02.06

클라우드 데이터베이스, 성장 동인과 제약은?

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 DBaaS(Database-as-a-Service)는 사용자에게 많은 혜택을 제공한다. 시간과 장소에 제약을 거의 받지 않으면서 대형 데이터베이스에 쉽게 접근하도록 해주기 때문이다. 실제 데이터베이스가 없어도, 또는 하드웨어나 소프트웨어를 추가로 준비하지 않아도 데이터베이스를 이용할 수 있다. 다른 클라우드와 마찬가지로 DBaaS도 서비스 업체가 관리 및 유지보수와 관련된 모든 작업을 책임진다. 따라서 사용자가 리소스와 물리적인 공간, 시간을 절약하거나 확보할 수 있다. 사용하는 서비스 모델에 따라, 고객이 데이터베이스 관리 업무를 통제할 수도, 통제하지 못할 수도 있다. 주요 클라우드 서비스 업체는 DBaaS를 부가 서비스로 제공하며, XaaS와도 관련이 있어 SaaS의 옵션으로 제공할 수도 있다. DBaaS는 사용자나 사용자 그룹이 데이터를 체계적으로 수집, 분류, 유지 관리할 수 있다. 대부분 DBaaS 업체가 내부 데이터베이스 관리 솔루션보다 더 저렴하게 제공하고 있다. 일반적으로 필요한 스토리지 용량, 사용 기능을 기준으로 하는 요금 체계 덕분이다.   DBaaS의 등장 지난 수십 년 동안 관계형 DBMS는 IT산업을 지배했다. 그러나 최근 이 시장에 큰 변화가 생겨났다. 전용 스토리지 서버 네트워크가 전용 서버를 대체하기 시작한 것이다. 모든 장소에서 인터넷을 사용할 수 있게 되면서, 심플DB(SimpleDB)와 셰르파(Sherpa) 같은 데이터베이스가 인기를 얻게 됐다. 스토리지는 데이터센터에서 중요한 역할을 한다. 기존 방식의 네트워크 연결 데이터 스토리지는 단일 전용 서버에 데이터를 저장하지만, 클라우드 데이터베이스는 여러 동적 서버에 데이터를 저장한다는 차이점이 있다. 클라우드 데이터베이스는 시간과 장소에 제약 없이 정보에 접근할 수 있다는 장점이 있다. DBaaS에서 사용자는 인터넷을 통해 이용할 수 있는 원격 디스크에 데이터를 저장한다. 클라우드 컴퓨팅, 개선되고...

Saas Database-as-a-Service 클라우드 DBMS 센츄리링크 DBaaS XaaS 세일즈포스닷컴 마이크로소프트 IBM 랙스페이스 데이터베이스 아마존 오라클 SAP 구글 TMR

2017.12.29

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 DBaaS(Database-as-a-Service)는 사용자에게 많은 혜택을 제공한다. 시간과 장소에 제약을 거의 받지 않으면서 대형 데이터베이스에 쉽게 접근하도록 해주기 때문이다. 실제 데이터베이스가 없어도, 또는 하드웨어나 소프트웨어를 추가로 준비하지 않아도 데이터베이스를 이용할 수 있다. 다른 클라우드와 마찬가지로 DBaaS도 서비스 업체가 관리 및 유지보수와 관련된 모든 작업을 책임진다. 따라서 사용자가 리소스와 물리적인 공간, 시간을 절약하거나 확보할 수 있다. 사용하는 서비스 모델에 따라, 고객이 데이터베이스 관리 업무를 통제할 수도, 통제하지 못할 수도 있다. 주요 클라우드 서비스 업체는 DBaaS를 부가 서비스로 제공하며, XaaS와도 관련이 있어 SaaS의 옵션으로 제공할 수도 있다. DBaaS는 사용자나 사용자 그룹이 데이터를 체계적으로 수집, 분류, 유지 관리할 수 있다. 대부분 DBaaS 업체가 내부 데이터베이스 관리 솔루션보다 더 저렴하게 제공하고 있다. 일반적으로 필요한 스토리지 용량, 사용 기능을 기준으로 하는 요금 체계 덕분이다.   DBaaS의 등장 지난 수십 년 동안 관계형 DBMS는 IT산업을 지배했다. 그러나 최근 이 시장에 큰 변화가 생겨났다. 전용 스토리지 서버 네트워크가 전용 서버를 대체하기 시작한 것이다. 모든 장소에서 인터넷을 사용할 수 있게 되면서, 심플DB(SimpleDB)와 셰르파(Sherpa) 같은 데이터베이스가 인기를 얻게 됐다. 스토리지는 데이터센터에서 중요한 역할을 한다. 기존 방식의 네트워크 연결 데이터 스토리지는 단일 전용 서버에 데이터를 저장하지만, 클라우드 데이터베이스는 여러 동적 서버에 데이터를 저장한다는 차이점이 있다. 클라우드 데이터베이스는 시간과 장소에 제약 없이 정보에 접근할 수 있다는 장점이 있다. DBaaS에서 사용자는 인터넷을 통해 이용할 수 있는 원격 디스크에 데이터를 저장한다. 클라우드 컴퓨팅, 개선되고...

2017.12.29

데이터베이스의 재정의··· 신개념 대체 기술 8가지

데이터베이스란 무엇인가? 옛날 옛적에는 아주 간단한 것이었다. 데이터베이스는 항목당 한 개의 행으로 채워진 여러 개의 아주 깔끔한 열로 구성된 테이블에 데이터를 넣고 있는 현대판 밥 그래칫(스쿠루지에 나오는 박봉의 직원)이었다. 길고, 끝이 없는 정보의 사각형이 미래로 펼쳐지고 있다. 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 현대 컴퓨팅의 기반이 되었다. 대부분 웹사이트는 단지 SQL 상부에 덧칠해진 한 묶음의 CSS에 불과하다. 우리를 특별하게 만드는 것은 커다란 삶의 테이블에 있는 또 다른 행일 뿐이다. 하지만 개발자들이 모든 것이 단순한 테이블에 적합하지 않다는 것을 알아채면서 수 많은 비트로 구성된 커다란 매트릭스와의 애정 행각도 서서히 시들고 있다. 그리고 개발자들은 똑똑하며 모든 필요사항에 대한 솔루션을 찾는 것에 강박을 가지고 있기 때문에, 정보를 저장하기 위한 새롭고 더 나은 장소를 만들기 시작했다. 이로 인해 지난 몇 년 동안 데이터를 저장하기 위한 다른 메커니즘이 우후죽순처럼 생겨났다. 이런 멋진 새 옵션들을 여전히 데이터베이스라 해도 될까? 데이터베이스이기 위해서는 데이터가 어떤 커다란 행렬에 꼭 들어 맞아야만 하는 건가? 일부에서는 “데이터베이스”란 용어가 우리 머릿속에는 과거의 테이블형 구조와 너무 밀접하게 연결되어 있기 때문에 최신 메커니즘을 차별화하기 위해서 “데이터 저장소(Data Store)”라는 용어를 쓰고 싶어한다. 이 문제는 철학자들에게 남기기로 한다. 데이터가 들어가면 답이 나오기 마련이다. 데이터베이스가 새로운 모양과 형태로 재탄생되는 8가지 방법을 살펴본다. GPU 컴퓨팅 예전에는 아동용 게임을 위한 정교한 장면을 그리기 위해 비디오 카드가 제작되었지만, 지금은 소위 GPU(Graphics Processing Unit)라는 것이 비 그래픽 처리 작업에 더 많이 사용되고 있다. 데이터를 검색하는 것은 G...

데이터베이스 신기술 SQL 저장 인공지능 GPU 그래프 NVRAM 공간정보

2017.12.29

데이터베이스란 무엇인가? 옛날 옛적에는 아주 간단한 것이었다. 데이터베이스는 항목당 한 개의 행으로 채워진 여러 개의 아주 깔끔한 열로 구성된 테이블에 데이터를 넣고 있는 현대판 밥 그래칫(스쿠루지에 나오는 박봉의 직원)이었다. 길고, 끝이 없는 정보의 사각형이 미래로 펼쳐지고 있다. 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 현대 컴퓨팅의 기반이 되었다. 대부분 웹사이트는 단지 SQL 상부에 덧칠해진 한 묶음의 CSS에 불과하다. 우리를 특별하게 만드는 것은 커다란 삶의 테이블에 있는 또 다른 행일 뿐이다. 하지만 개발자들이 모든 것이 단순한 테이블에 적합하지 않다는 것을 알아채면서 수 많은 비트로 구성된 커다란 매트릭스와의 애정 행각도 서서히 시들고 있다. 그리고 개발자들은 똑똑하며 모든 필요사항에 대한 솔루션을 찾는 것에 강박을 가지고 있기 때문에, 정보를 저장하기 위한 새롭고 더 나은 장소를 만들기 시작했다. 이로 인해 지난 몇 년 동안 데이터를 저장하기 위한 다른 메커니즘이 우후죽순처럼 생겨났다. 이런 멋진 새 옵션들을 여전히 데이터베이스라 해도 될까? 데이터베이스이기 위해서는 데이터가 어떤 커다란 행렬에 꼭 들어 맞아야만 하는 건가? 일부에서는 “데이터베이스”란 용어가 우리 머릿속에는 과거의 테이블형 구조와 너무 밀접하게 연결되어 있기 때문에 최신 메커니즘을 차별화하기 위해서 “데이터 저장소(Data Store)”라는 용어를 쓰고 싶어한다. 이 문제는 철학자들에게 남기기로 한다. 데이터가 들어가면 답이 나오기 마련이다. 데이터베이스가 새로운 모양과 형태로 재탄생되는 8가지 방법을 살펴본다. GPU 컴퓨팅 예전에는 아동용 게임을 위한 정교한 장면을 그리기 위해 비디오 카드가 제작되었지만, 지금은 소위 GPU(Graphics Processing Unit)라는 것이 비 그래픽 처리 작업에 더 많이 사용되고 있다. 데이터를 검색하는 것은 G...

2017.12.29

'아직 찾는 회사 있다'··· 포트란, 코볼 등 프로그래밍 기술 9선

기술이 빠르게 변하지만, 기업은 구형 시스템과 네트워크를 유지해야 한다. 다음은 기업이 아직 고용하고 지원하는 9가지 구형 프로그래밍 언어다. 가트너에 따르면 기술 격차가 커지는 가운데 베이비 붐 세대들이 은퇴하면서 기업이 새로운 어려움에 직면했다. 오래된 기술을 업데이트할 것인가 아니면 사라져가고 있는 기술을 보유한 인재를 채용할 것인가 하는 선택을 해야 하는 상황이다. 따라서 구형 기술에 대한 새로운 수요가 생기고 있다. 오래된 기술을 업데이트하려면 자원이 많이 소모될 수 있다. 게다가 경험이 풍부한 직원들이 점점 더 일선에서 물러나며 기업은 구식이라고 여겼던 기술 인재가 부족한 상황을 맞이할 수 있다. 컴퓨터월드의 설문조사에서 65%의 기업들은 오래된 기술을 찾지 않는 반면 35%는 중요한 시스템을 기존 방식으로 운영하고 있어 이를 지원하기 위해 구식 프로그래밍 기술을 보유한 직원을 여전히 찾는 것으로 나타났다. 아래 소개한 9가지 구식 기술을 일부러 배울 필요는 없겠지만 이미 경험이 있다면, 흔치 않은 자격을 갖춘 지원자가 될 수 있다. DB2 DB2의 기원은 70년대 IBM으로 거슬러 올라간다. 사연이 담긴 발전의 역사를 거쳐 마침내 1983년 DB2(IBM 데이터베이스 2)가 공개됐다. DB2는 원래 IBM 운영 체제 전용 플랫폼으로 IBM에서 개발되었지만 1990년대 들어 IBM은 DB2를 일반 코드로 공개했다. 오늘날에는 리눅스, 유닉스, 윈도우 등 여러 가지 플랫폼에 걸쳐 작동되어 기업의 현장 및 클라우드 스토리지 관리에 도움을 주고 있다. 구식 프로그래밍 언어 중에서 기업들에게 인기 있는 편에 속한다. 13%의 기업이 아직도 DB2 플랫폼을 지원하고 DB2 기술 보유자를 채용한다고 밝혔다. 데이터베이스 관리자, 소프트웨어 공학자, 프로그래머, 소프트웨어 개발자가 DB2 경험을 보유한 지원자일 가능성이 가장 높다. C 가장 널리 알려진 프로그래밍 언어 가운데 하나인 C는 다목적 명령형 컴퓨터 프로그래밍 언어...

CIO 포트란 오브젝트 파스칼 파스칼 델파이 코볼 어셈블리 DB2 프로그래밍 C 구인 구직 고용 IBM 데이터베이스 채용 REXX

2017.12.22

기술이 빠르게 변하지만, 기업은 구형 시스템과 네트워크를 유지해야 한다. 다음은 기업이 아직 고용하고 지원하는 9가지 구형 프로그래밍 언어다. 가트너에 따르면 기술 격차가 커지는 가운데 베이비 붐 세대들이 은퇴하면서 기업이 새로운 어려움에 직면했다. 오래된 기술을 업데이트할 것인가 아니면 사라져가고 있는 기술을 보유한 인재를 채용할 것인가 하는 선택을 해야 하는 상황이다. 따라서 구형 기술에 대한 새로운 수요가 생기고 있다. 오래된 기술을 업데이트하려면 자원이 많이 소모될 수 있다. 게다가 경험이 풍부한 직원들이 점점 더 일선에서 물러나며 기업은 구식이라고 여겼던 기술 인재가 부족한 상황을 맞이할 수 있다. 컴퓨터월드의 설문조사에서 65%의 기업들은 오래된 기술을 찾지 않는 반면 35%는 중요한 시스템을 기존 방식으로 운영하고 있어 이를 지원하기 위해 구식 프로그래밍 기술을 보유한 직원을 여전히 찾는 것으로 나타났다. 아래 소개한 9가지 구식 기술을 일부러 배울 필요는 없겠지만 이미 경험이 있다면, 흔치 않은 자격을 갖춘 지원자가 될 수 있다. DB2 DB2의 기원은 70년대 IBM으로 거슬러 올라간다. 사연이 담긴 발전의 역사를 거쳐 마침내 1983년 DB2(IBM 데이터베이스 2)가 공개됐다. DB2는 원래 IBM 운영 체제 전용 플랫폼으로 IBM에서 개발되었지만 1990년대 들어 IBM은 DB2를 일반 코드로 공개했다. 오늘날에는 리눅스, 유닉스, 윈도우 등 여러 가지 플랫폼에 걸쳐 작동되어 기업의 현장 및 클라우드 스토리지 관리에 도움을 주고 있다. 구식 프로그래밍 언어 중에서 기업들에게 인기 있는 편에 속한다. 13%의 기업이 아직도 DB2 플랫폼을 지원하고 DB2 기술 보유자를 채용한다고 밝혔다. 데이터베이스 관리자, 소프트웨어 공학자, 프로그래머, 소프트웨어 개발자가 DB2 경험을 보유한 지원자일 가능성이 가장 높다. C 가장 널리 알려진 프로그래밍 언어 가운데 하나인 C는 다목적 명령형 컴퓨터 프로그래밍 언어...

2017.12.22

마이SQL 관리자를 위한 오픈소스 추천 툴 5가지

데이터베이스 관리자(DBA)에게 데이터베이스 실행 성능을 최상으로 유지하는 일은 접시 돌리기와 비슷하다. 민첩성, 집중력, 빠른 대응, 냉철한 두뇌가 필요하고 가끔은 위기 상황을 알리는 구경꾼의 외침도 필요하다. 데이터베이스는 거의 모든 애플리케이션의 성공적인 운영을 위한 핵심 요소다. 따라서 조직의 데이터를 책임지는 DBA라면 데이터베이스 관리 프로세스를 능률화하고 일상적인 유지관리 작업을 간소화하는 신뢰할 만한 툴을 반드시 갖춰야 한다. DBA에게는 원활한 시스템 운영을 위한 유용한 툴이 필요하다. 그렇다면 MySQL 관리자를 위한 검증된 툴은 무엇일까? 필자가 선정한 MySQL 관리자를 위한 최고의 오픈소스 툴 5가지를 살펴보고 일상적인 MySQL 관리 작업 측면에서 각각의 가치에 대해 알아보자. 각 툴에는 깃허브(GitHub) 리포지토리 링크와 현재 기준 깃허브 별점을 첨부했다. Mycli Mycli 프로젝트는 MySQL 명령줄 자동 완성 및 구문 하이라이트 기능을 제공한다. 관리자에게 가장 인기 있는 MySQL 툴 중 하나다. 많은 MySQL DBA는 점프 호스트, 이중 요소 인증과 같은 보안 제약으로 인해 명령줄로 시스템에 접근할 수밖에 없다. 이러한 경우 MySQL 워크벤치(Workbench), Monyog 등의 편리한 GUI 툴을 사용할 수 없다. 명령줄에서는 대부분의 시간을 검정색 바탕에 흰 글씨의 터미널 화면을 보면서 보낸다. 그래서 Mycli의 가장 좋은 점 중 하나는 풍부한 구문 하이라이트 기능이다. 이 기능을 통해 예를 들어 WHERE 절에서 함수 및 연산자를 쿼리 문자열과 시각적으로 구분할 수 있다. 1줄짜리 짧은 쿼리에서는 별 효용성이 없겠지만, 두 개 이상 테이블을 대상으로 JOIN 연산을 수행하는 쿼리에서는 큰 효과를 발휘한다. 인덱싱된 열을 사용해서 JOIN하기? WHERE 절에서 선행 와일드카드를 사용해 필터링하기? Mycli는 여러 줄의 쿼리와 구문 하이라이트를 지원하므로 쿼...

데이터베이스 MySQL 마이SQL DBA

2017.12.18

데이터베이스 관리자(DBA)에게 데이터베이스 실행 성능을 최상으로 유지하는 일은 접시 돌리기와 비슷하다. 민첩성, 집중력, 빠른 대응, 냉철한 두뇌가 필요하고 가끔은 위기 상황을 알리는 구경꾼의 외침도 필요하다. 데이터베이스는 거의 모든 애플리케이션의 성공적인 운영을 위한 핵심 요소다. 따라서 조직의 데이터를 책임지는 DBA라면 데이터베이스 관리 프로세스를 능률화하고 일상적인 유지관리 작업을 간소화하는 신뢰할 만한 툴을 반드시 갖춰야 한다. DBA에게는 원활한 시스템 운영을 위한 유용한 툴이 필요하다. 그렇다면 MySQL 관리자를 위한 검증된 툴은 무엇일까? 필자가 선정한 MySQL 관리자를 위한 최고의 오픈소스 툴 5가지를 살펴보고 일상적인 MySQL 관리 작업 측면에서 각각의 가치에 대해 알아보자. 각 툴에는 깃허브(GitHub) 리포지토리 링크와 현재 기준 깃허브 별점을 첨부했다. Mycli Mycli 프로젝트는 MySQL 명령줄 자동 완성 및 구문 하이라이트 기능을 제공한다. 관리자에게 가장 인기 있는 MySQL 툴 중 하나다. 많은 MySQL DBA는 점프 호스트, 이중 요소 인증과 같은 보안 제약으로 인해 명령줄로 시스템에 접근할 수밖에 없다. 이러한 경우 MySQL 워크벤치(Workbench), Monyog 등의 편리한 GUI 툴을 사용할 수 없다. 명령줄에서는 대부분의 시간을 검정색 바탕에 흰 글씨의 터미널 화면을 보면서 보낸다. 그래서 Mycli의 가장 좋은 점 중 하나는 풍부한 구문 하이라이트 기능이다. 이 기능을 통해 예를 들어 WHERE 절에서 함수 및 연산자를 쿼리 문자열과 시각적으로 구분할 수 있다. 1줄짜리 짧은 쿼리에서는 별 효용성이 없겠지만, 두 개 이상 테이블을 대상으로 JOIN 연산을 수행하는 쿼리에서는 큰 효과를 발휘한다. 인덱싱된 열을 사용해서 JOIN하기? WHERE 절에서 선행 와일드카드를 사용해 필터링하기? Mycli는 여러 줄의 쿼리와 구문 하이라이트를 지원하므로 쿼...

2017.12.18

'자바 인기는 여전, AWS는 급상승' 영국서 수요 높은 IT기술력 10선

영국에서 AWS와 리액트JS(ReactJS) 기술력 수요의 엄청난 성장으로 자바 스크립트의 인기가 최고에 달했다. 지난해 스택 오버플로우(Stack Overflow) 결과에 따르면 자바 스크립트, 자바, 파이썬은 IT 전문가들에게 가장 많이 요구되는 기술이었으며, 올해도 마찬가지다. 올해 조사 결과에서는 아마존 웹 서비스(AWS) 기술과 자바 스크립트 라이브러리 리액트JS에서 엄청난 성장을 보였으므로 이러한 수요가 2018년까지 계속 증가할 것으로 기대된다. AWS 기술은 12위에서 5위로 무려 7계단이나 상승했으며 리액트JS는 25위에서 6위로 가장 큰 변화를 기록했다. 스택 오버플로의 보고서는 스택 오버플로의 구인 공고에 나열된 대부분의 태그 수를 기반으로 한다. ciokr@idg.co.kr  

자바 C # 스택 오버플로우 구인 공고 자바 스크립트 Node.js 리눅스 파이썬 닷넷 아마존 웹 서비스 인스타그램 기술력 급여 SQL 연봉 조사 데이터베이스 페이스북 리액트JS

2017.12.15

영국에서 AWS와 리액트JS(ReactJS) 기술력 수요의 엄청난 성장으로 자바 스크립트의 인기가 최고에 달했다. 지난해 스택 오버플로우(Stack Overflow) 결과에 따르면 자바 스크립트, 자바, 파이썬은 IT 전문가들에게 가장 많이 요구되는 기술이었으며, 올해도 마찬가지다. 올해 조사 결과에서는 아마존 웹 서비스(AWS) 기술과 자바 스크립트 라이브러리 리액트JS에서 엄청난 성장을 보였으므로 이러한 수요가 2018년까지 계속 증가할 것으로 기대된다. AWS 기술은 12위에서 5위로 무려 7계단이나 상승했으며 리액트JS는 25위에서 6위로 가장 큰 변화를 기록했다. 스택 오버플로의 보고서는 스택 오버플로의 구인 공고에 나열된 대부분의 태그 수를 기반으로 한다. ciokr@idg.co.kr  

2017.12.15

그래프 데이터베이스란 무엇인가? 어떻게 활용하나?

그래프 데이터베이스란 무엇이고, 현재 관심을 기울여야 할까? 그래프 데이터베이스의 가능성은 오픈소스 공급업체가 실제 사례로 엔터프라이즈 지원을 시작하면서 주류로 필터링하기 시작했다. 그렇다면, 여기에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇인가? 지난 4월 파나마 페이퍼(Panama Papers) 유출 사건 기사를 읽은 독자라면, 그래프 데이터베이스(Graph Database)에 대해 들어봤을 것이다. 그래프 데이터베이스 기술은 언론인이 수많은 데이터 세트를 조사하고, 신속하게 개인과 기관, 조세 피난처를 연결할 수 있도록 도와줬다. 다양한 산업의 대기업들이 그래프 데이터베이스를 사용하는 사례가 느는 추세다. 예를 들어, 세계적인 대형 금융기관 가운데 상당수는 복잡한 데이터의 연결, 상관관계와 패턴이 데이터만큼 중요하다는 점을 인식하기 시작했다. 그래프 데이터베이스는 이런 상관관계를 찾아 활용할 수 있는 방법을 제공한다. 시맨틱(semantic) 웹 회사인 온투텍스트(Ontotext)의 매니징 컨설턴트 자레드 맥기니스는 “그래프는 항상 이치에 맞았다. 더 나아가 이론적으로는 더 우수하다. 하지만 관계형 데이터베이스가 너무 우수해 항상 따라잡아야 하는 처지였다. 그러던 것이 ‘티핑포인트’에 도달했다. 이제 더 이상 난해하지 않다. 충분히 성숙해졌다. 기업 환경에서 효과가 있음을 보여주는 사례들이 많다”고 말했다. 그래프 데이터베이스란? 그래프 데이터베이스는 그래프 이론에 토대를 둔 일종의 NoSQL 데이터베이스다. 객체나 노드로 불리는 데이터 포인트를 플롯하고, 그래프에서 이들을 연결하는 컴퓨터 과학 학문의 방법론이다. 기존 관계형 데이터베이스는 데이터를 열과 행으로 저장하고, NoSQL 데이터베이스는 많은 비정형 데이터를 저장한다. 그런데 그래프 데이터베이스는 여기에서 한 걸음 더 나아간다. 데이터 포인트를 연결, 데이터 네트워크를 구축한다. 오픈소스 소프트웨...

구글 네오테크놀로지 소셜 그래프 그래프 데이터베이스 ICIJ 국제탐사보도언론인협회 조세회피 Neo4j JSON 데이터 세트 분석 아마존 웹 서비스 NoSQL AWS 데이터베이스 빅데이터 페이스북 시맥틱 웹

2017.12.11

그래프 데이터베이스란 무엇이고, 현재 관심을 기울여야 할까? 그래프 데이터베이스의 가능성은 오픈소스 공급업체가 실제 사례로 엔터프라이즈 지원을 시작하면서 주류로 필터링하기 시작했다. 그렇다면, 여기에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇인가? 지난 4월 파나마 페이퍼(Panama Papers) 유출 사건 기사를 읽은 독자라면, 그래프 데이터베이스(Graph Database)에 대해 들어봤을 것이다. 그래프 데이터베이스 기술은 언론인이 수많은 데이터 세트를 조사하고, 신속하게 개인과 기관, 조세 피난처를 연결할 수 있도록 도와줬다. 다양한 산업의 대기업들이 그래프 데이터베이스를 사용하는 사례가 느는 추세다. 예를 들어, 세계적인 대형 금융기관 가운데 상당수는 복잡한 데이터의 연결, 상관관계와 패턴이 데이터만큼 중요하다는 점을 인식하기 시작했다. 그래프 데이터베이스는 이런 상관관계를 찾아 활용할 수 있는 방법을 제공한다. 시맨틱(semantic) 웹 회사인 온투텍스트(Ontotext)의 매니징 컨설턴트 자레드 맥기니스는 “그래프는 항상 이치에 맞았다. 더 나아가 이론적으로는 더 우수하다. 하지만 관계형 데이터베이스가 너무 우수해 항상 따라잡아야 하는 처지였다. 그러던 것이 ‘티핑포인트’에 도달했다. 이제 더 이상 난해하지 않다. 충분히 성숙해졌다. 기업 환경에서 효과가 있음을 보여주는 사례들이 많다”고 말했다. 그래프 데이터베이스란? 그래프 데이터베이스는 그래프 이론에 토대를 둔 일종의 NoSQL 데이터베이스다. 객체나 노드로 불리는 데이터 포인트를 플롯하고, 그래프에서 이들을 연결하는 컴퓨터 과학 학문의 방법론이다. 기존 관계형 데이터베이스는 데이터를 열과 행으로 저장하고, NoSQL 데이터베이스는 많은 비정형 데이터를 저장한다. 그런데 그래프 데이터베이스는 여기에서 한 걸음 더 나아간다. 데이터 포인트를 연결, 데이터 네트워크를 구축한다. 오픈소스 소프트웨...

2017.12.11

마이크로서비스용 데이터베이스 선택하기

지난 10년 동안 대규모 분산 시스템이 폭발적으로 증가했다. 이에 따라 데이터베이스 분야에서도 소프트웨어 산업 역사상 전례 없을 만큼 창의적 기술이 쏟아져 나왔다. 그 결과 소비자의 선택을 기다리는 다양한 플랫폼이 존재하는 건강하고 경쟁적인 데이터베이스 시장이 됐다. 하지만 도대체 어떻게 선택을 해야 할까? 여기서는 애플리케이션에 맞는 데이터베이스 모델을 선택하는 방법을 중심으로 알아보자. 물론 모델은 여러 개일 수 있다. 또한 데이터 모델 선택이 데이터 계층에 포함할 기술을 결정하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해서도 살펴본다. 클라우드 아키텍처, NoSQL, 마이크로서비스 소프트웨어 개발자가 웹 스케일 애플리케이션을 만들기 시작하자 오랜 기간 데이터 아키텍처를 지배해 온 관계형 데이터베이스는 큰 시련에 직면했다. 엄청나게 인기 있는 소셜 애플리케이션이 개발되고 점점 더 많은 기기가 사물 인터넷(IoT)에 연결되기 시작했다. 방대한 수의 클라이언트가 데이터를 읽고 쓰면서 데이터 계층을 확장할 필요성이 생겼고, 이와 같은 높은 확장성 요구를 충족하기 위해 새로운 데이터베이스가 등장했다. 많은 경우 이런 새 데이터베이스는 "NoSQL" 또는 "비관계형"이었다. 문서, 키-값, 컬럼 지향, 심지어 그래픽 데이터베이스 등 기존의 지배적인 관계형 모델 이외의 데이터 모델을 기반으로 한 솔루션이다. 이런 데이터베이스는 강력한 일관성과 ACID 트랜잭션, 조인과 같은 관계형 데이터베이스에서 보장되는 익숙한 여러 기능을 지원하지 않는 경우가 많았다. 데이터베이스 기술의 혁신과 동시에 2000년대 초반 SOA(서비스 지향 아키텍처) 추세가 마이크로서비스 아키텍처 스타일로 성숙화되고 많은 조직이 엔터프라이즈 서비스 버스(ESB)와 같은 무거운 SOA 인프라에서 벗어나 분산된 접근 방식을 취하기 시작했다. 마이크로서비스 아키텍처의 매력은 서비스를 독립적으로 개발, 관리, 확장할 수 있다는 점이...

데이터베이스 NoSQL 카산드라 마이크로서비스

2017.11.14

지난 10년 동안 대규모 분산 시스템이 폭발적으로 증가했다. 이에 따라 데이터베이스 분야에서도 소프트웨어 산업 역사상 전례 없을 만큼 창의적 기술이 쏟아져 나왔다. 그 결과 소비자의 선택을 기다리는 다양한 플랫폼이 존재하는 건강하고 경쟁적인 데이터베이스 시장이 됐다. 하지만 도대체 어떻게 선택을 해야 할까? 여기서는 애플리케이션에 맞는 데이터베이스 모델을 선택하는 방법을 중심으로 알아보자. 물론 모델은 여러 개일 수 있다. 또한 데이터 모델 선택이 데이터 계층에 포함할 기술을 결정하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해서도 살펴본다. 클라우드 아키텍처, NoSQL, 마이크로서비스 소프트웨어 개발자가 웹 스케일 애플리케이션을 만들기 시작하자 오랜 기간 데이터 아키텍처를 지배해 온 관계형 데이터베이스는 큰 시련에 직면했다. 엄청나게 인기 있는 소셜 애플리케이션이 개발되고 점점 더 많은 기기가 사물 인터넷(IoT)에 연결되기 시작했다. 방대한 수의 클라이언트가 데이터를 읽고 쓰면서 데이터 계층을 확장할 필요성이 생겼고, 이와 같은 높은 확장성 요구를 충족하기 위해 새로운 데이터베이스가 등장했다. 많은 경우 이런 새 데이터베이스는 "NoSQL" 또는 "비관계형"이었다. 문서, 키-값, 컬럼 지향, 심지어 그래픽 데이터베이스 등 기존의 지배적인 관계형 모델 이외의 데이터 모델을 기반으로 한 솔루션이다. 이런 데이터베이스는 강력한 일관성과 ACID 트랜잭션, 조인과 같은 관계형 데이터베이스에서 보장되는 익숙한 여러 기능을 지원하지 않는 경우가 많았다. 데이터베이스 기술의 혁신과 동시에 2000년대 초반 SOA(서비스 지향 아키텍처) 추세가 마이크로서비스 아키텍처 스타일로 성숙화되고 많은 조직이 엔터프라이즈 서비스 버스(ESB)와 같은 무거운 SOA 인프라에서 벗어나 분산된 접근 방식을 취하기 시작했다. 마이크로서비스 아키텍처의 매력은 서비스를 독립적으로 개발, 관리, 확장할 수 있다는 점이...

2017.11.14

'데이터베이스를 재정의하는' 신기술 8가지

데이터베이스란 무엇인가? 옛날 옛적에는 아주 간단한 것이었다. 데이터베이스는 항목당 한 개의 행으로 채워진 여러 개의 아주 깔끔한 열로 구성된 테이블에 데이터를 넣고 있는 현대판 밥 그래칫(스쿠루지에 나오는 박봉의 직원)이었다. 길고, 끝이 없는 정보의 사각형이 미래로 펼쳐지고 있다. 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 현대 컴퓨팅의 기반이 되었다. 대부분 웹사이트는 단지 SQL 상부에 덧칠해진 한 묶음의 CSS에 불과하다. 우리를 특별하게 만드는 것은 커다란 삶의 테이블에 있는 또 다른 행일 뿐이다. 하지만 개발자들이 모든 것이 단순한 테이블에 적합하지 않다는 것을 알아채면서 수 많은 비트로 구성된 커다란 매트릭스와의 애정 행각도 서서히 시들고 있다. 그리고 개발자들은 똑똑하며 모든 필요사항에 대한 솔루션을 찾는 것에 강박을 가지고 있기 때문에, 정보를 저장하기 위한 새롭고 더 나은 장소를 만들기 시작했다. 이로 인해 지난 몇 년 동안 데이터를 저장하기 위한 다른 메커니즘이 우후죽순처럼 생겨났다. 이런 멋진 새 옵션들을 여전히 데이터베이스라 해도 될까? 데이터베이스이기 위해서는 데이터가 어떤 커다란 행렬에 꼭 들어 맞아야만 하는 건가? 일부에서는 “데이터베이스”란 용어가 우리 머리 속에는 과거의 테이블형 구조와 너무 밀접하게 연결되어 있기 때문에 최신 메커니즘을 차별화하기 위해서 “데이터 저장소(Data Store)”라는 용어를 쓰고 싶어한다. 이 문제는 철학자들에게 남기기로 한다. 데이터가 들어가면 답이 나오기 마련이다. 데이터베이스가 새로운 모양과 형태로 재탄생되는 8가지 방법을 살펴본다. GPU 컴퓨팅 예전에는 아동용 게임을 위한 정교한 장면을 그리기 위해 비디오 카드가 제작되었지만, 지금은 소위 GPU(Graphics Processing Unit)라는 것이 비 그래픽 처리 작업에 더 많이 사용되고 있다. 데이터를 검색하는 것은 ...

데이터베이스 신기술 SQL 저장 인공지능 GPU 그래프 NVRAM 공간정보

2017.09.22

데이터베이스란 무엇인가? 옛날 옛적에는 아주 간단한 것이었다. 데이터베이스는 항목당 한 개의 행으로 채워진 여러 개의 아주 깔끔한 열로 구성된 테이블에 데이터를 넣고 있는 현대판 밥 그래칫(스쿠루지에 나오는 박봉의 직원)이었다. 길고, 끝이 없는 정보의 사각형이 미래로 펼쳐지고 있다. 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 현대 컴퓨팅의 기반이 되었다. 대부분 웹사이트는 단지 SQL 상부에 덧칠해진 한 묶음의 CSS에 불과하다. 우리를 특별하게 만드는 것은 커다란 삶의 테이블에 있는 또 다른 행일 뿐이다. 하지만 개발자들이 모든 것이 단순한 테이블에 적합하지 않다는 것을 알아채면서 수 많은 비트로 구성된 커다란 매트릭스와의 애정 행각도 서서히 시들고 있다. 그리고 개발자들은 똑똑하며 모든 필요사항에 대한 솔루션을 찾는 것에 강박을 가지고 있기 때문에, 정보를 저장하기 위한 새롭고 더 나은 장소를 만들기 시작했다. 이로 인해 지난 몇 년 동안 데이터를 저장하기 위한 다른 메커니즘이 우후죽순처럼 생겨났다. 이런 멋진 새 옵션들을 여전히 데이터베이스라 해도 될까? 데이터베이스이기 위해서는 데이터가 어떤 커다란 행렬에 꼭 들어 맞아야만 하는 건가? 일부에서는 “데이터베이스”란 용어가 우리 머리 속에는 과거의 테이블형 구조와 너무 밀접하게 연결되어 있기 때문에 최신 메커니즘을 차별화하기 위해서 “데이터 저장소(Data Store)”라는 용어를 쓰고 싶어한다. 이 문제는 철학자들에게 남기기로 한다. 데이터가 들어가면 답이 나오기 마련이다. 데이터베이스가 새로운 모양과 형태로 재탄생되는 8가지 방법을 살펴본다. GPU 컴퓨팅 예전에는 아동용 게임을 위한 정교한 장면을 그리기 위해 비디오 카드가 제작되었지만, 지금은 소위 GPU(Graphics Processing Unit)라는 것이 비 그래픽 처리 작업에 더 많이 사용되고 있다. 데이터를 검색하는 것은 ...

2017.09.22

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