[디지털데일리 백지영기자] 최근 기업 및 공공기관의 업무 환경이 다변화되면서 데이터베이스관리시스템(DBMS) 시장도 이전과는 다른 양상을 보이고 있다.

우선 데이터의 폭발적인 증가와 클라우드로의 패러다임 전환과 오픈소스 소프트웨어의 부상, 모바일과 컴퓨팅 성능의 비약적인 향상, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI)과 같은 신기술의 등장은 기존 IT 지형을 완전히 바꿔놓고 있다.

그중에서도 기업의 핵심 인프라로 꼽히는 DBMS 분야 역시 ‘오라클’로 대변되던 관계형 DB(RDBMS) 시장에서 벗어나 다양화되고 있다. 이 추세는 최근 몇 년 간 지속되고 있으며, 향후 한 기업이 다양한 DB를 사용하는 것이 대세가 되고 있다.

특히 데이터의 폭증에 따라 기존의 표 기반 데이터베이스(SQL)보다 유연한 NoSQL DB가 주목받고 있다. 분산형 데이터 처리에 NoSQL의 데이터 구조는 키-값(Key-value), 도큐먼트(Document), 와이드 컬럼(Wide column), 객체 기반(Object oriented), 시계열(Time Series), 그래프(Graph) 등 다양하다.

실제 DB의 인기도를 측정하는 DB-엔진닷컴에 따르면, 2020년 2월 기준 서로 다른 350개의 DBMS가 존재한다. 가장 많은 수는 여전히 관계형 DBMS이지만 키-값, 다큐먼트, 그래프, 시계열, 와이드 컬럼 등 다양한 유형의 DB가 인기를 끌고 있는 것을 볼 수 있다.

2013년부터 2020년까지 DB 인기도 트렌드를 살펴보면, 그래프DB와 시계열, 다큐먼트 DB 등의 인기가 부쩍 높아진 것을 볼 수 있다.

시장조사기관 등에 따르면 일반적으로 그래프DB는 유사성 계산이나 부정행위 감지, 연동 구조 평가에 심층 관계 분석 등에 활용되며, 키-값 DB는 특정 애플리케이션에서 마이크로서비스나 여러 프로세스가 데이터를 반영구적으로 공유하는 작업, 신속하게 많은 데이터를 수집·분석하는 용도로는 와이드 컬럼 등이 선호되고 있다.

예를 들어 현재 가장 있기 있는 NoSQL DB인 몽고DB의 경우, 다큐먼트 DB로 다큐먼트와 다른 종류의 데이터 세트 저장, 처리, 액세스에 최적화 됐다. 사용하기 쉽고, 리소스를 많이 요구하는 애플리케이션에 맞춰 확장할 수 있어 개발자 사이에 인기가 높다. 몽고DB는 개인화나 실시간 분석, IoT, 빅데이터, 보안 및 부정행위 방지, 소셜 및 협업 애플리케이션 등 다양한 용도로 활용되고 있다.

DB업계 관계자는 “NoSQL DB는 아키텍처와 기능이 다양하므로, DB에 저장할 데이터의 용도에 따라 원하는 작업과 용도에 맞게 선택하는 것이 중요하다”며 “또, 이제는 한 기업이 최소 2~3개의 DB를 표준화해 사용하면서 벤더 종속(락인) 방지와 비용절감 등을 꾀하고 있다”고 강조했다.

클라우드 서비스 업체들도 이러한 흐름에 동참해 다양한 DB를 클라우드 상에서 제공하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 경우 관계형 DB 제품인 ‘아마존 오로라’를 비롯해 다큐먼트 DB와 그래프DB, 시계열DB, 심지어 블록체인을 위한 분산원장 DB까지 다양한 종류의 DB를 제공하며 용도에 맞게 쓸 수 있도록 하고 있다.

구글 클라우드도 각 애플리케이션과 워크로드에 맞는 완전 관리형 DB서비스를 제공하고 있다. 클라우드 SQL, 클라우드 스패너와 같은 관계형DB부터 클라우드 파일스토어, 클라우드 빅테이블클라우드 메모리스토어와 같은 NoSQL DB까지 다양한 종류의 DB는 물론 레디스, 몽고DB, 엘라스틱, 데이터스택스, 네오4j 인플럭스데이타, 컴플루언트와 같은 오픈소스DB도 구글 클라우드 콘솔에서 직접 제공하고 있다.

구글 클라우드 관계자는 “지금까지 많은 개발자와 DB관리자들은 마치 맥가이버 칼처럼 관계형 DB 하나만으로 모든 것을 처리했지만, 이제는 하나의 DB엔진으로 모든 업무를 처리하는게 불가능해졌다”고 설명했다.

반면 오라클과 같은 전통적인 관계형 DB기업은 새로운 기능을 기존 DB에서 통합, 제공하는 방식을 강조한다. 오라클 측은 “오라클 DB는 멀티모델 DB로 관계형 DB 뿐만 아니라 JSON, 그래프, NoSQL 등 다양한 타입의 데이터를 처리하고, 이를 통합해 가시성을 확보하고 이를 효율적으로 관리하고 있다”고 자신한다. 특히 2018년 발표한 머신러닝이 접목된 ‘자율운영DB(Autonomous DB)’를 통해 새로운 시대에 대응하고 있다는 설명이다.

<백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr

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