픽사는 모든 스토리를 전개하는 데 일관된 구조를 사용합니다. 기본적으로 다음과 같은 패턴을 따릅니다:
옛날 옛적에...
- 매일...
- 어느 날,...
- 그 때문에...
- 그 때문에...
- 마침내..."
저는 그 스타일을 빌려서 다중 모델 데이터베이스에 대한 이야기를 해보고 싶었습니다.
옛날 옛적에 애플리케이션은 거의 독점적으로 모놀리식 스타일로 구축되어 애플리케이션이 분할할 수 없는 단일 단위로 구축되었습니다. 이 접근 방식은 데이터 용량이 제한적이고 데이터베이스가 단일 박스용으로 설계되었으며 아무도 모바일 기기를 가지고 있지 않았던 오래 전에 만들어졌습니다.
매일 개발팀은 선형적이고 순차적인 폭포수 접근 방식을 사용하여 작업했습니다. 당시의 애플리케이션, 데이터베이스 및 인프라의 요구 사항을 고려할 때 이 방법은 매우 성공적인 애플리케이션을 개발하는 데 효과적이었습니다. 하지만 시간이 지남에 따라 애플리케이션이 너무 커지고 복잡해져 팀이 무슨 일이 일어나고 있는지, 어떻게 관리해야 하는지 파악하기 어렵다는 단점도 있었습니다. 매우 긴밀하게 결합된 대규모의 복잡한 애플리케이션에서는 변경하기가 더 어려웠습니다. 구성 요소를 독립적으로 확장할 수 없었고 코드 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있으므로 각 변경 사항을 철저히 조율해야 했습니다. 이로 인해 개발 프로세스가 전체적으로 훨씬 더 길어지는 경우가 많았습니다. 마지막으로, 새로운 기술을 적용하려면 애플리케이션 전체를 다시 작성해야 하기 때문에 매우 어려울 수 있습니다.
그러던 어느 날 인터넷이 탄생하면서 모든 것이 바뀌었습니다. (하루아침에 일어난 일은 아니지만 계속 들어주세요.) 점점 더 많은 사람들이 웹 브라우저와 휴대폰을 사용하여 온라인에 접속했고, 더 자주, 더 많은 장소에서 온라인에 접속했습니다. 그 다음에는 이러한 사용자들이 애플리케이션에서 더 풍부한 경험을 하고자 하는 요구가 증가했습니다. 기업들도 기술을 통해 디지털과 실생활 모두에서 더 나은 경험을 제공하고자 했습니다. 사용자 및 고객과의 소통을 위해 더 많은 애플리케이션이 개발되었습니다. 동시에 스토리지와 처리 능력은 훨씬 더 저렴해졌습니다. 이로 인해 데이터가 폭발적으로 증가했습니다.
그 때문이죠, 애플리케이션 개발에 대한 새로운 접근 방식이 등장하고 인기를 끌기 시작했습니다. 애자일, 스크럼, 칸반, 최소기능제품 등과 같은 용어가 인기를 얻게 되면서 더 많은 용어를 사용하게 되었습니다. 이로 인해 애플리케이션 요구 사항을 더 작은 독립 단위로 세분화하는 마이크로서비스 개발이라는 거시적 트렌드가 형성되었습니다. 이러한 단위는 모든 애플리케이션 프로세스를 별도의 서비스로 수행합니다. 따라서 모든 서비스에는 고유한 기능, 로직 및 데이터베이스가 있습니다.
그 때문이죠, 개발팀은 이제 애플리케이션을 훨씬 더 빠르게 구축할 수 있습니다. 모든 서비스를 독립적으로 배포하고 업데이트할 수 있으므로 개발자에게 더 많은 유연성을 제공합니다. 둘째, 하나의 마이크로서비스에서 발견된 버그는 특정 서비스에만 영향을 미치고 전체 애플리케이션에 영향을 미치지 않습니다. 또한 마이크로서비스 애플리케이션에 새로운 기능을 추가하는 것이 모놀리식 애플리케이션보다 훨씬 쉽습니다. 애플리케이션을 더 작고 단순한 구성 요소로 분리함으로써 마이크로서비스는 더 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다. 또한 마이크로서비스 접근 방식은 각 요소를 독립적으로 확장할 수 있다는 장점을 제공합니다. 따라서 전체 모놀리식 애플리케이션을 확장하는 것보다 비용과 시간 면에서 더 효율적인 경우가 많습니다.
하지만 마이크로서비스는 완벽하지 않으며 나름의 과제를 안고 있습니다. 팀은 모든 모듈과 데이터베이스 간의 연결을 선택하고 설정해야 하므로 모든 연결을 신중하게 처리해야 하며 로깅, 메트릭, 상태 확인 등과 같은 교차적인 문제가 있습니다. 또한 서비스 전반에 걸쳐 테스트/문제 해결이 어려울 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 이러한 유형의 아키텍처는 데이터 스프롤로 인해 큰 문제를 일으킬 수 있다는 점입니다.
데이터베이스 스프롤은 데이터 중복, 데이터 이동, 보안, 데이터 통합, 정보 불일치, 지연 시간, 비용 증가 등의 문제를 야기합니다. 팀은 도메인 지식과 다국어 프로그래밍 기술을 갖추고 라이선스를 취득하고 더 많은 유형의 데이터베이스를 지원해야 하므로 기술 및 운영상의 문제가 발생하여 개발 속도가 느려집니다.
마침내, 일부 데이터베이스 회사는 데이터 스프롤의 부정적인 영향을 줄이기 위해 여러 데이터 액세스 방법과 기타 통합 서비스를 데이터베이스에 통합하기로 결정했습니다.
카우치베이스는 JSON 문서 내에 데이터를 유연하게 저장하고, 빠른 인메모리 키/값 데이터 액세스가 가능하며, 쿼리를 위해 SQL을 활용하고, 전체 텍스트 검색, 서버 측 이벤트, 실시간 분석 기능을 내장하고 있습니다. 또한 모바일 디바이스 및 기타 연결된 사물에 데이터를 전달하고 동기화할 수 있습니다. 즉, 개발자는 단일 데이터베이스에서 이러한 서비스를 활용하여 데이터 확산과 그에 따른 문제를 피할 수 있습니다. 즉, 개발자와 조직은 새로운 애플리케이션과 새로운 요구사항에 대한 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다. 동일한 데이터 세트를 사용하기 때문에 서비스 간 지연 시간 문제도 없습니다. 운영 데이터에 대해 실시간 분석을 실행할 수 있으며, 운영 프로세스에 영향을 미치지 않는 방식으로 실시간 분석을 수행할 수 있고 ETL 처리가 필요하지 않습니다. 데이터베이스 관리가 모두 하나의 플랫폼 내에서 이루어지므로 데이터베이스 관리가 간소화됩니다. 또한 Couchbase를 사용하면 마이크로서비스처럼 서비스를 독립적으로 확장할 수 있습니다. 고객은 한 서비스에는 컴퓨팅에 최적화된 하드웨어를, 다른 서비스에는 메모리에 최적화된 하드웨어를 원할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션 요구 사항을 데이터베이스 및 인프라에 맞게 성능을 맞출 수 있습니다. 인메모리 키-값 관리형 캐시는 별도의 캐싱 제품을 학습할 필요 없이 밀리초 단위의 성능을 제공합니다. 최종 결과: 애플리케이션 개발 전, 도중, 후에 소요되는 시간을 단축하는 동시에 총 소유 비용을 절감하는 멀티모델 데이터베이스입니다.
행복하게 살기
모든 애플리케이션 사례에 멀티모델 기능이 필요한가요? 물론 그렇지는 않지만 많은 경우에 적용할 수 있으며, 이러한 기능을 갖추면 애플리케이션의 미래 대비에 도움이 됩니다. 이제 조직은 단일 데이터베이스가 지원하는 모놀리식 및 마이크로서비스 접근 방식의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.
그리고 애플리케이션은 행복하게 살 수 있습니다.
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