[DB이노베이션] 허물어진 DB 관리의 벽…‘통합 데이터 플랫폼’ 시대 개막
[디지털데일리 이안나기자] 생성형 AI가 촉발한 데이터 혁명이 기업 데이터베이스(DB) 활용 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 과거 정형화된 비즈니스 데이터를 저장하고 관리하는 도구였던 DB는 이제 모든 형태 데이터를 통합 관리하는 ‘올인원’ 플랫폼으로 진화하고 있다.
인공지능(AI) 시대를 맞아 기업이 다뤄야 할 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있다. 정형 데이터는 물론 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터까지 그 종류도 다양해지면서 이를 효율적으로 처리할 수 있는 통합 데이터 플랫폼 중요성이 더욱 부각되는 모습이다.
31일 DB업계에 따르면 전통적인 기업 데이터 아키텍처는 크게 세 영역으로 나뉘어 있었다. 일상적인 업무 처리를 위한 운영계 데이터는 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)에서, 의사결정을 위한 분석 데이터는 데이터 웨어하우스에서, 텍스트나 이미지 같은 비정형 데이터는 데이터레이크에서 각각 관리했다.
최근엔 분석 데이터와 비정형 데이터를 함께 처리하는 데이터 레이크하우스가 각광받았다. 여기에 생성형 AI를 위한 대규모 언어모델(LLM) 학습데이터와 벡터 데이터까지 더해지면서 데이터 관리 복잡성이 한층 가중되고 있다. 각각 데이터를 개별 시스템에서 관리하는 방식으로는 한계에 부딪힐 수밖에 없다는 지적이 나온다.
DB 업계는 이같은 변화에 대응해 저마다의 통합 전략을 내놓고 있다. 대표적으로 오라클은 기존 DB의 확장성을 극대화하는 방식을 선택했다.
오라클 최신 데이터베이스인 ‘오라클 DB 23ai’는 전통적인 관계형 데이터베이스를 기반으로 하되, JSON 데이터와 그래프 데이터, 벡터 데이터 등을 모두 단일 DB에서 처리할 수 있다. 이를 하나의 SQL로 구성해 모든 형태 데이터를 통합 분석할 수 있어, 복잡한 데이터 통합 작업 없이도 즉각적인 인사이트 도출이 가능하다.
오라클은 “DB 주요 전략으로 ‘올인원 및 자율운영 DB’를 지향한다”며 “오라클 DB는 완전하고 간단한 단일 데이터 플랫폼으로서, 사용자 의도 기반 데이터 생성 자동화 및 현대화된 애플리케이션 개발에 대한 다양한 수요를 수렴해 운영을 지원한다”고 강조했다.
몽고DB는 개발자 작업방식에 맞는 유연한 데이터 모델을 기반으로, AI 기반 솔루션에 필요한 규모에 맞춰 모든 유형의 데이터를 처리한다. AI 애플리케이션에 필수적인 시맨틱 검색과 벡터 검색 기능을 단일 DB에서 제공해 복잡성과 운영 비용을 최소화함으로써 기술 스택을 간소화한다. 클라우드 DB를 중심으로 하는 통합 데이터 서비스 제품군 ‘몽고DB 아틀라스’는 조직이 데이터 구축을 가속화하고 간소화하도록 설계됐다.
논리적 통합을 추구하는 방식도 있다. 디노도는 데이터를 도메인별로 분류해 개별 관리하되, 의미론적 통합과 쿼리 컴퓨팅을 통해 상호운용성을 높이는 전략을 택했다. 특히 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경 등 다양한 데이터 소스가 공존하는 현실을 고려한 접근법이라는 평가다. 데이터 카탈로그 기능을 통해 데이터 조회 이력을 분석, 맞춤 데이터를 추천하는 등 데이터에 대한 손쉬운 접근도 돕는다.
데이터가 분산되면 동일한 정보가 여러 시스템에 중복 저장되거나 시스템별 다른 버전의 데이터가 존재하게 되고, 이는 데이터 품질 저하로 이어질 수 있다. 디노도는 “기업은 각 부서 내 의사결정을 위해 데이터를 분석해야 하는 상황에서 기업 곳곳에 분산된 데이터를 탐색하고, 활용하는 데 소요되는 시간 및 비용을 줄이는 방법을 모색하고 있다”고 전했다.
특히 업계는 실시간 데이터 처리와 통합 분석 중요성을 강조하고 있다. 티맥스티베로는 “생산 현장의 센서 데이터를 실시간 분석하거나, 고객 행동 데이터를 즉각 처리해 인사이트를 도출해야 하는 니즈가 증가하고 있다”며 “이에 대응하기 위해 초당 수십만 건 트랜잭션을 처리할 수 있는 고성능 데이터베이스가 필요하다”고 설명했다.
IBM은 더 나아가 일반 사용자도 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 강조한다. 최석재 IBM 데이터·AI 사업부 기술영업총괄 상무는 “하둡처럼 모든 데이터를 저장할 수 있지만, 하둡과 다르게 일반 사용자들도 쉽게 데이터를 조회할 수 있는 환경이 필요하다”며 “예전처럼 복잡한 관리 없이 별도 튜닝이 필요 없는 데이터베이스를 필요로 한다”고 전했다.
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