통합의 개념은 간단하며, 그 원칙을 적용하면 모든 조직에 막대한 이점을 가져다줄 수 있습니다. 하지만 데이터베이스 기술의 맥락에서 통합이란 무엇을 의미할까요?
Google은 다음과 같이 정의합니다. 통합 as "여러 가지를 보다 효과적이거나 일관된 하나의 전체로 결합하는 작업 또는 과정"을 의미합니다.
데이터베이스에 적용할 때 통합은 특정 조직에 몇 가지 의미를 가질 수 있습니다:
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- 데이터를 관리하는 서로 다른 기술의 수를 줄입니다.
- 불필요한 데이터 중복, 즉 동일한 데이터의 여러 복사본을 줄입니다.
문제의 간단한 예로 정확히 동일한 고객 데이터를 세 개의 서로 다른 데이터베이스에 저장하는 회사를 들 수 있습니다. 예를 들어 운영 영업 관리를 위한 데이터베이스 분석 데이터베이스, 비즈니스 인텔리전스를 위한 캐싱 데이터베이스를 사용하여 기업 웹 앱에 더 빠르게 로그인할 수 있습니다. 이러한 각 데이터베이스 내에는 장애 조치 및 재해 복구를 위한 데이터 복제가 있어 전반적인 데이터 인플레이션을 악화시킵니다.
조직의 기술 리더들은 중복성이 일을 더 복잡하게 만든다는 것을 알고 있지만, 세 가지 목적을 모두 충족시킬 수 있는 단일 데이터베이스는 없다고 믿기 때문에 이러한 복잡성과 비용을 감수하기로 선택합니다. 더 많은 애플리케이션을 위해 이러한 양보가 반복되면서 데이터 공간은 엄청난 스토리지 비용을 지불하고 얼마나 많은 데이터를 보유하고 있는지조차 파악할 수 없을 정도로 부풀어 오르게 됩니다. 다음과 같은 불쾌한 세계에 오신 것을 환영합니다. 데이터 스프롤!
데이터 확산의 고통
데이터 스프롤은 느슨하게 통합된 시스템의 복잡한 환경을 만들어 관리 시간이 오래 걸리고, 스토리지 비용이 많이 들고, 보안 위험이 증가하고, 전반적인 효율성 저하를 초래하여 많은 조직에서 다음과 같은 문제를 야기합니다. 제거를 최우선 과제로 삼으십시오..
실제로 Google은 다음과 같은 단어의 올바른 사용법을 제시하고 있습니다. 통합 를 문장으로 표현합니다: "기업 내 데이터 통합". Google이 "데이터 통합'를 예로 들며 많은 조직의 공통된 목표임을 강조합니다. 왜 데이터베이스 통합이 매력적인 목표일까요? 데이터베이스 통합에는 분명한 이점이 있기 때문입니다. 스택에서 서로 다른 데이터베이스 기술 계층을 줄이면 관리해야 할 것이 줄어들어 복잡성이 감소하고 데이터 사용 공간이 줄어들어 비용이 절감됩니다.
하지만 엔터프라이즈 애플리케이션을 구동하기 위해 다양한 시스템, 데이터 형식 및 액세스 패턴을 사용하는 조직에서 앱에 필요한 특정 기능을 제공하면서 데이터의 확산을 줄일 수 있는 방법은 무엇일까요? 이에 대해 자세히 알아보겠습니다!
어떻게 여기까지 왔을까요?
조직에서 데이터베이스 기술이 지속 가능하지 않게 확산되는 원인은 인수 합병, 레거시 데이터 보존 요구 사항, 공식적인 기업 기술 표준의 부재 등 여러 가지가 있습니다. 동급 최고 통합된 다목적 도구 세트가 아닌 주어진 요구 사항에 가장 적합한 맞춤형 도구만 사용하도록 장려하는 기술 문화입니다.
이러한 조건은 많은 조직에 존재하며, 일부는 계획된 것이기도 하고 그렇지 않은 것도 있지만 모두 단일 목적 데이터베이스의 혼란스러운 스택과 동일한 데이터의 끝없는 복사본으로 인해 비용을 증가시키고 궁극적으로 비즈니스 속도를 저하시키는 원인이 됩니다.
기업의 최신 애플리케이션을 구동하는 데 일반적으로 필요한 몇 가지 데이터베이스 유형과 특정 기능을 살펴보겠습니다.
데이터베이스 유형
관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스는 기본적으로 조인, 집계 및 산 거래는 운영 애플리케이션과 시스템의 주축입니다. 고도로 구조화된 데이터를 저장하고 강력한 일관성을 제공하는 데 탁월하지만, 데이터 모델이 정적 스키마에 의해 고정되고 정의되기 때문에 이러한 특성은 경직성을 가져옵니다. 따라서 데이터 모델을 변경하려면 개발자가 스키마를 수정해야 하므로 개발 속도가 느려질 수 있습니다. 또한 관계형 데이터베이스는 대규모로 구축되지 않았기 때문에 애플리케이션이 성장함에 따라 성능이 저하되는 경향이 있습니다. 레거시 운영 애플리케이션에 널리 사용되기 때문에 조직은 트랜잭션 처리와 같은 기능을 수행하기 위해 에코시스템에 많은 관계형 데이터베이스를 보유하고 있는 경우가 많습니다.
NoSQL 문서 데이터베이스
NoSQL 문서 데이터베이스는 스키마가 없으며, 데이터를 행과 열로 구성된 테이블 대신 JSON 문서로 저장합니다. NoSQL 문서 데이터베이스는 분산 데이터 처리용으로도 설계되었습니다.에서 단일 데이터베이스가 여러 노드에 걸쳐 데이터 처리 클러스터를 구성합니다. 따라서 노드가 다운되면 다른 노드가 그 빈자리를 메워주는 분산 아키텍처를 통해 데이터를 처리할 수 있으므로 NoSQL 데이터베이스는 본질적으로 확장성이 뛰어납니다.
또한 JSON은 모바일 앱의 데이터를 소비하고 생성하는 사실상의 표준으로, 데이터 모델링 방식은 앱과 서비스, 따라서 개발자가 결정하기 때문에 관계형 경직성 없이 개발하는 데 이상적입니다. 앱 개발이 도메인 모델을 따르고 관계형 경직성으로 인한 오버헤드 없이 앱을 발전시킬 수 있는 유연성을 원한다면 NoSQL JSON 문서 데이터베이스가 훌륭한 옵션입니다. 많은 조직에서 애플리케이션을 확장하기 위한 수단으로 NoSQL 문서 데이터베이스를 채택하고 있습니다.
이 기사 에서 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스의 차이점에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
키-값/인 메모리 데이터베이스
키-값 데이터베이스는 각 고유 키가 특정 데이터 값과 연관된 키-값 쌍의 모음으로 데이터를 저장합니다. 데이터 형식이 간단하여 속도가 빠르며, 많은 키-값 데이터베이스는 성능을 극대화하기 위해 캐시된 인메모리로 실행됩니다. 키-값 데이터베이스의 속도와 효율성은 고성능에 중점을 둔 간단한 데이터 저장 및 검색 요구에 적합한 선택이며, 많은 조직에서 사용자에게 더 빠른 경험을 제공하기 위해 앱 기술 스택에 키-값 데이터베이스를 추가하고 있습니다.
전체 텍스트 검색 데이터베이스
전체 텍스트 검색 데이터베이스는 검색 인덱스를 사용해 저장된 문서의 모든 텍스트를 검색 기준(즉, 사용자가 지정한 텍스트)과 일치하는지 검사합니다. 전체 텍스트 검색은 일반적으로 기존의 필드 기반 데이터베이스 검색보다 빠르게 검색할 수 있도록 미리 구성된 색인을 사용하여 설명, 초록 또는 주석과 같은 문서의 긴 형식의 텍스트 필드에 초점을 맞춥니다. 많은 조직에서 검색 기능을 제공하기 위해 애플리케이션 기술 스택에 전체 텍스트 검색 데이터베이스를 추가합니다.
벡터 검색 데이터베이스
벡터 검색 데이터베이스는 가장 가까운 이웃 알고리즘을 활용하여 주어진 검색 기준과 가장 일치하는 레코드를 검색합니다. 벡터 검색 데이터베이스에서는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오가 벡터라는 수학적 표현으로 변환되어 색인화되고 의미론적 검색에 사용됩니다. 따라서 벡터 검색 는 입력된 단어나 구문뿐만 아니라 검색어의 의미를 기반으로 관련 정보를 찾아내므로 사용자와 연결되는 관련 정보를 표시하는 데 가장 적합한 옵션입니다.
또한, 벡터 검색은 LLM 응답에 더 나은 정확도와 컨텍스트를 제공하기 위해 프롬프트와 함께 보충 데이터가 전달되는 검색 증강 생성(RAG)을 활성화하여 생성 AI의 결과를 더 정확하고 개인화할 수 있게 해줍니다. 최신 앱에서 AI 기능에 대한 기대가 높아지면서 많은 조직에서 앱 기술 스택에 벡터 검색 데이터베이스를 추가하여 시맨틱 검색 및 생성형 AI 기반 기능을 강화합니다.
컬럼형 분석 데이터베이스
컬럼형 분석 데이터베이스는 복잡한 분석 쿼리에서 결과를 빠르게 검색할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터를 행 단위로 저장하고 검색하는 기존의 행 기반 데이터베이스와 달리, 컬럼형 데이터베이스는 데이터를 수직으로 구성하여 각 열의 값을 함께 그룹화하여 저장합니다. 이 아키텍처는 데이터 압축을 향상시키고 I/O 작업을 최소화하여 쿼리 성능을 높이고 데이터 분석을 개선합니다. 컬럼형 데이터베이스는 특히 대규모 데이터 세트에 대한 복잡한 쿼리 및 집계와 관련된 분석 워크로드에 적합합니다. 보고 및 데이터 분석과 같이 읽기 작업이 많은 작업이 쓰기 작업보다 더 빈번한 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 많은 조직에서 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 애플리케이션을 강화하기 위해 애플리케이션 기술 스택에 컬럼형 분석 데이터베이스를 추가합니다.
시계열 데이터베이스
시계열 데이터베이스는 시간과 값의 연관된 쌍으로 데이터를 저장하고 처리합니다. 시계열 데이터는 센서와 계량기가 일정한 시간 간격으로 판독값을 기록하고 그 정보를 데이터베이스로 전송하는 IoT 애플리케이션에서 흔히 볼 수 있는 데이터입니다. 시계열 데이터의 복잡성은 판독값이 선형적인 시간 기반 순서가 아닐 때에도 데이터를 적절하게 처리하는 데서 비롯됩니다. 예를 들어, 많은 IoT 디바이스가 작동 중인 분산 환경에서는 판독값이 시간 순서와 다르게 데이터베이스에 기록될 수 있으며, 데이터베이스의 시계열 기능이 이를 조정하여 데이터의 일관성과 정확성을 유지합니다. 많은 조직에서 IoT 애플리케이션을 활성화하기 위해 애플리케이션 기술 스택에 시계열 데이터베이스를 추가합니다.
그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스는 상호 연결된 데이터를 저장하고 관리하기 위해 구축되며, 데이터를 노드(엔티티)와 에지(관계)로 표현하여 그래프 구조를 형성합니다. 각 노드는 속성을 저장하고, 에지는 노드 간의 연결과 속성을 정의합니다. 이러한 설계 덕분에 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프와 같이 연결과 관련된 복잡한 관계를 처리하는 데 이상적입니다. 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 그래프 데이터베이스는 관계 탐색에 탁월하여 더 빠르고 직관적인 쿼리, 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, 그래프 데이터베이스는 데이터 관계를 프롬프트와 함께 전달하여 생성형 AI/LLM 응답에 더 나은 정확도와 컨텍스트를 제공할 수 있는 검색 증강 생성(RAG)에 이상적입니다. 많은 조직에서 애플리케이션의 AI 기능을 강화하기 위해 애플리케이션 기술 스택에 그래프 데이터베이스를 추가합니다.
임베디드 데이터베이스
임베디드 데이터베이스는 애플리케이션 코드베이스에 직접 통합된 독립형 데이터베이스 시스템으로, 별도의 데이터베이스 서버가 필요하지 않습니다. 임베디드 데이터 처리는 더 빠른 데이터 액세스를 제공하고 데이터 액세스를 위한 인터넷 의존성을 제거합니다. 임베디드 데이터베이스는 현장 서비스나 정기적으로 네트워크 범위 밖에서 작동하는 기타 사용 사례와 같이 간헐적 또는 장기간 네트워크 연결 부족이 예상되는 모바일 및 IoT 앱에서 일반적으로 사용됩니다. 임베디드 데이터베이스의 중요한 구성 요소는 중앙 데이터베이스는 물론 다른 임베디드 데이터베이스 클라이언트와 데이터를 동기화하는 기능이며, 이는 데이터 무결성과 일관성을 유지하는 데 중요합니다.
다국어 지속성은 접근 방식이 아닙니다.
다양한 데이터베이스 유형 목록과 해당 데이터베이스가 지원하는 특정 액세스 패턴을 살펴보면 조직에서 여러 데이터베이스를 채택하는 방법을 쉽게 알 수 있습니다.
한 회사에 전자상거래 웹 애플리케이션이 있다고 가정해 보겠습니다. 재고를 관리하고 트랜잭션을 처리하기 위해 관계형 데이터베이스로 시작할 수 있습니다. 하지만 관계형 데이터베이스는 확장할 수 없기 때문에 인메모리 키-값 캐싱 데이터베이스를 추가하여 성능 속도를 높일 수 있습니다. 앱이 성장함에 따라 확장성을 위해 클라우드에 분산 아키텍처를 배포하고 NoSQL 문서 데이터베이스를 추가할 수도 있습니다. 그런 다음 앱에서 검색을 강화하기 위해 검색 데이터베이스를 추가할 수 있습니다. 그리고 앱 사용자에게 매력적인 제안과 추천을 제공하기 위해 AI를 활용하고자 할 때 벡터 검색 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 도입할 수 있습니다. 그런 다음 모바일 버전의 앱을 출시하면서 임베디드 데이터베이스를 채택할 수 있습니다. 마지막으로 고객 데이터를 분석하기 위해 컬럼형 분석 데이터베이스를 추가할 수 있습니다. 이 접근 방식을 다국어 지속성 로 정의합니다:
엔터프라이즈 애플리케이션 내에 존재하는 다양한 데이터 유형의 고유한 스토리지 요구 사항을 지원하기 위해 다양한 데이터 스토리지 접근 방식과 기술을 사용하는 것을 지칭하는 개념적 용어입니다..
서류상으로는 작업에 가장 적합한 도구를 사용하는 접근 방식이 합리적이지만, 여러 계층의 데이터 처리와 각 데이터베이스에 내재된 장애 복구 및 DR을 위한 복제를 고려하면 시스템이 추가될 때마다 데이터 사용 공간이 기하급수적으로 증가하는 것을 알 수 있습니다.
이러한 환경은 비용이 많이 들고 유지 관리가 어려우며, 제대로 해결하지 않으면 금방 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.
데이터베이스 통합의 이점
데이터베이스 급증과 데이터 확산의 단점은 조사해 보면 분명하지만, 이러한 환경을 통합하면 얻을 수 있는 이점도 마찬가지로 분명해집니다.
스택에서 서로 다른 데이터베이스 기술 계층을 줄이면 됩니다:
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- 관리할 항목이 줄어들어 복잡성이 줄어듭니다.
- 데이터 사용 공간이 줄어들어 비용을 절감할 수 있습니다.
- 데이터 소스가 적을수록 앱을 더 쉽게 개발하고 더 빠르게 발전시킬 수 있으므로 효율성이 향상됩니다.
그렇다면 중요한 기능을 잃지 않고 데이터베이스를 통합하려면 어떻게 해야 할까요? 올바른 데이터베이스를 사용하는 것입니다.
카우치베이스 카펠라: 다목적 데이터베이스
카우치베이스 카펠라 는 가장 낮은 총소유비용으로 JSON 문서 유연성, 인메모리 성능, 엔터프라이즈급 기능, 검증된 오프라인 모바일 및 IoT 기능을 모두 제공하는 최신 완전 관리형 NoSQL DBaaS입니다.
Capella는 단일 목적 데이터베이스의 모든 기능을 단일 플랫폼에 결합하여 제공하는 다양한 서비스와 기능 덕분에 다목적이며 다국어 지속성 아키텍처를 대체하는 데 매우 적합합니다.
카우치베이스 카펠라가 제공합니다:
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- 분산형 JSON 문서 스토리지 - Capella는 확장성을 위해 노드와 클러스터에 데이터를 자동으로 분산하고, 개발 유연성을 위해 데이터를 JSON 문서로 저장합니다. 이 문서에서 Capella의 분산 아키텍처에 대해 자세히 알아보세요. 기사.
- 관계형 기능 - Capella는 범위 및 컬렉션을 통해 조인 및 집계, ACID 트랜잭션 및 스키마 분류를 포함한 SQL을 지원합니다. Capella의 SQL 지원에 대해 자세히 알아보기 여기.
- 키-값, 메모리 내 캐싱 - Capella는 빠른 속도를 위해 키-값 데이터를 메모리에 캐시합니다. Capella 키-값 기능에 대해 자세히 알아보세요. 문서.
- 전체 텍스트 검색 - Capella는 애플리케이션의 검색 기능을 강화하기 위해 전체 텍스트 검색 기능을 기본으로 제공합니다. Capella의 전체 텍스트 검색 기능에 대해 자세히 알아보세요. 기사.
- 벡터 검색 - Capella에는 시맨틱 검색을 가능하게 하는 벡터 검색과 AI용 RAG가 포함되어 있습니다. Capella의 벡터 검색에 대해 자세히 알아보기 여기.
- 컬럼형 분석 - Capella는 컬럼형 저장소와 Kafka를 통한 Capella DBaaS 및 기타 데이터베이스와의 광범위한 데이터 통합을 제공하여 ETL 없이도 실시간 운영 분석을 가능하게 합니다. 이 문서에서 Couchbase Analytics 서비스에 대해 자세히 알아보세요. 블로그.
- 시계열 - Capella는 IoT 애플리케이션을 위한 시계열 데이터를 지원합니다. Capella의 시계열 지원에 대해 자세히 알아보려면 다음을 읽어보세요. 블로그.
- 그래프 탐색 - 그래프 탐색을 지원하여 엔티티 관계를 이해하고 AI 프롬프트에 더 많은 컨텍스트를 제공합니다. 이 블로그 에서는 Couchbase 그래프 탐색 기능에 대해 자세히 설명합니다.
- 임베디드 모바일 데이터베이스 - Capella 앱 서비스에는 디바이스에서 실행되는 모바일 및 IoT 앱용 임베디드 데이터베이스가 포함되어 있어 인터넷 의존성을 제거합니다. Capella DBaaS에 대한 기본 제공 동기화를 통해 데이터가 일관되고 정확하게 유지됩니다. Capella 앱 서비스에 대해 자세히 알아보기 여기.
카우치베이스 카펠라로 통합하기
이러한 모든 기능을 단일 데이터베이스 기술로 제공하는 Couchbase는 여러 기능별 데이터베이스가 필요하지 않으므로 데이터베이스 스택과 전체 데이터 공간을 획기적으로 줄여 시간, 스토리지, 노력 및 비용을 절약할 수 있습니다.
Viber: 데이터베이스 통합의 실제 이점
Viber 제공 오디오 및 비디오 통화, 메시징 및 기타 커뮤니케이션 서비스 를 통해 빠르게 성장하고 있습니다. Viber는 하루에 최대 150억 건의 통화 및 메시징 이벤트를 처리하기 위해 Couchbase를 사용합니다. Couchbase는 거의 실시간으로 사용자 프로필을 업데이트하여 반응형 사용자 환경을 제공합니다. MongoDB™를 대체함으로써( NoSQL 문서 데이터베이스) 및 Redis (메모리 내 키-값 데이터베이스) 바이버는 카우치베이스를 통해 애플리케이션을 구동하는 데 필요한 서버 수를 300개에서 120개로 줄였습니다. 60% 감소 와 함께 막대한 비용 절감.
데이터베이스 스택을 Couchbase로 통합하고 조직에서 이점을 실현하세요! 가입하기 카우치베이스 카펠라 무료 체험판은 여기에서 확인하세요..
