DBaaS 사례로 본 데이터베이스의 변화 IBM Cloudant

PC와 모바일, 웨어러블까지 수많은 기기들을 사용자들이 동시에 사용하면서 기업들이 그에 대응하느라 상당히 바빠졌다. 각기 다른 디바이스간 데이터를 처리하고 동기화하며, 데이터를 한군데 두고 동시에 협업을 해야 하는 일도 많아졌기에 그동안의 단순한 구조로는 대응이 어려워진 것이다.

기하급수적으로 데이터 처리 수요가 늘어나고 동시다발적인 다이나믹한 트래픽이 늘어나는 바, 데이터베이스의 'Scale-Out'이 아주 중요해졌다. 그야말로 다이나믹한 수요에 탄력적으로 대응하면서 크게 확장되어야 하는 이슈이다. 단순히 하드웨어를 늘린다고 해결되는 것이 아니라 변칙적이고 다양해진 트래픽 니즈에 비용 효율적으로 대응하고 안정적으로 확장 유지가 가능한가의 문제이다. 이런 이슈에 대응하기 위해 많은 기업들이 DBaaS (DB as a service; 서비스로서의 데이터베이스)를 도입하고 있다.

데이터베이스 확충 수요에 필요한 시간과 비용은 크게 달라지게 되고 모바일 트래픽이 폭증하면서 기존에 사용하던 관계형 데이터베이스는 그 한계가 드러났다. 그리하여 비관계형 데이터베이스인 NoSQL (Not only SQL) 기반 데이터베이스가 대세가 되고 있고, 사용자들은 이런 용어를 잘 모르지만 지금도 사용중인 클라우드들이 이런 유형으로 바뀌어가고 있다.

IBM Cloudant 는 다양한 데이터베이스 관리를 가능하게 하면서 기업들이 마이그레이션이나 데이터 이전 등을 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 하여 많은 비용부담을 줄여준다. 그야말로 Scale-Out 을 쉽게 만든다는 장점이 있는 것이다.

IBM 클라우던트와 같은 DBaaS를 사용하는 기업을 잠깐 보자.

세계 최대 논문 사이트인 EasyBib.com 는 기존에 사용하던 MySQL 기반 데이터베이스가 확장성에 한계를 드러내면서 클라우던트로 마이그레이션했다. 논문 사이트이다보니 매 학기말에 트래픽이 몰려서 Scale-out 필요성이 커지게 되는데 이때 문제가 드러난 것. IBM 클라우던트로 마이그레이션 하면서 확장성 이슈와 함께 모바일 버전까지 원활하게 처리하고 있다고 한다.

사용자와 데이터 트래픽이 늘어나면서 기존 데이터베이스의 Scale Out 문제를 겪는 기업들의 사례는 아주 많다. 운동용 앱으로 유명한 RunKeeper 역시 2,800만 가입자까지 서비스 이용자가 늘어나면서 RDBMS 에 문제가 생겼고 그 해결을 위해 클라우던트로 전환했다. 개인적으로 멋있다고 생각하는 RunKeeper의 영상을 잠시보고 가보자.

경기도가 관광분야 빅데이터 수요조사를 실시, 데이터 분석서비스를 제공하겠다고 밝혔다. 관광객들이 어떤것을 좋아하는지 앞으로 어떤 상품을 개발/투자 해야하는지 예측가능한 방법을 구축할 수 있다면 IBM Cloudant를 이용해 볼 수 있겠다.

예를 들어, 외국인이 좋아하는 맛집 순위 큐레이팅 DB를 쌓고 맛집지도를 만들어 본다면 어떨까. Cloudant를 통해, 간단한 설문등을 통해 국가/인종별로 피드백을 받고, 내용 요약이 쉽게 가능하며 이렇게 정리된 정형화 되지 않은 빅데이터를 모바일로도 쉽게 적용이 가능하다.

어떻게 시작하지? IBM Cloudant를 활용해 위치추적을해서 지도부터 그려보면 되지 않을까?

간략하게 IBM Cloudant(클라우던트)의 특징과 그만이 가진 기능을 요약하면 아래와 같다.

- 매우 낮은 대기 시간, 그리고 읽기와 쓰기를 동시에 수행하면서도 빠른 성능

- 다중 또는 비구조화된 데이터 관리

- 복수의 서버로 구성된 클러스터에서도 동작하는 탄력적 확장성

- 여러 데이터 센터간 장치간 데이터 이동과 분산이 용이한 이동성

- 모바일 사용자 및 사물들의 데이터 특성에 맞는 동기화 기능

- Private 클라우드 또는 로컬 설치 지원

- 전세계 데이터 센터간 근거리 Load Balancing 지원

- 300 개 이상 노드 클러스터 실운영 사례

- Master-Master 복제 모드 및 모바일 Data Store/Sync 지원

참조: Bruce님의블로그, 폭풍구글검색