하둡과 DB는보완재, 특성에 맞는 데이터 저장 전략 필요
- 한국오라클, 빅데이터 분석에서 DB 등 역할 분담 강조
[디지털데일리 이상일기자] “하둡, NoSQL 등이 빅데이터 시대에 주목받고 있는 기술이지만 데이터 특성에 맞게 적절한 아키텍처에 저장하는 것이 무엇보다 중요하다”
15일 서울 삼성동 아셈타워에서 진행된 ‘빅데이터 트렌드 및 오라클의 지원 아키텍처’ 미디어 브리핑에서 한국오라클 장성우 상무<사진>는 빅데이터 시대에서도 여전히 데이터베이스는 중요하며 특정 기술이 모든 기술을 대체하기 보다는 각자의 영역을 명확히 해야 한다고 설명했다.
최근 급속도로 증가하고 있는 웹로그, 소셜 미디어, 이메일, 이미지, 동영상 등 비정형 데이터를 기존의 데이터 관리 아키텍처에서 활용하기는 어렵다.
따라서 기업들은 하둡(Hadoop), NoSQL, R 및 맵리듀스(MapReduce) 등 빅데이터가 떠오르면서 대두되고 있는 기술들에 주목하고 있다.
하지만 오라클은 이러한 기술들이 적재적소에 쓰여야 제대로 된 빅데이터 분석을 위한 아키텍처를 마련할 수 있다고 보고 있다.
장 상무는 “계좌나 원장 등 미션 크리티컬한 데이터는 아무리 사이즈가 커도 DB에 넣어야하고 범용 데이터가 아니고 소수 집단이 분석을 위해 사용하는 데이터는 하둡이나 NoSQL을 적용하는 것이 이상적”이라고 지적했다.
데이터 특성에 맞추어 적절한 아키텍처에 저장하는 것이 총소유비용(TCO) 절감의 출발점이라는 것이다.
장 상무는 “고객들이 하둡으로 DB를 대체할 수 있느냐는 질문을 자주 한다”며 “둘은 설계 사상이 다른 만큼 명확한 구분이 필요하다. 하둡은 웹이나 센서 로그 등의 저밀도 데이터를, DB는 계좌 및 고객정보 등 비즈니스 데이터와 엄격한 트랜젝션 처리가 필요한 부분에 적용돼야 한다”고 강조했다.
데이터베이스의 경우 다수의 사용자에 대한 정합성과 안정성이 보장돼야 하는 데이터를 저장하는 데 적합하다. 하지만 고비용이라는 단점이 있다.
NoSQL은 SNS, 블로그 등 텍스트 저장에 이점이 있으며 유연성과 효율성 등에 장점이 있다. 하둡은 데이터 전 처리 및 집계에 적합하고 저비용이라는 장점이 있다. 따라서 이들 기술들이 서로 보완재로서 작용해야 하지 대체재로 인식돼선 안 된다는 설명이다.
한편 한국오라클은 빅데이터 분석을 위해 내놓은 ‘오라클 빅데이터 어플라이언스’를 우선 기존 오라클 엑사데이타 고객을 대상으로 소개한다는 전략이다. ‘오라클 빅데이터 어플라이언스’는 DB가 포함돼있지 않은 만큼 엑사데이터를 통해 DB를 가지고 있는 고객에 가격 대비 효율적인 시스템을 제안할 계획이다.
장 상무는 “x86서버 통해 빅데이터 분석 클러스터를 구성할 수 있는 자원을 가지고 있는 기업은 거의 없는 만큼 어플라이언스를 통한 빅데이터 시스템 도입이 가장 현실적”이라고 밝혔다.
<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr
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