관계형 데이터베이스는 오랫동안 기술 세계에서 데이터 관리의 초석이었습니다. 구조화된 표 형식을 통해 수십 년 동안 데이터를 안정적으로 저장하고 정리했습니다. 그러나 디지털 산업이 전례 없이 발전함에 따라 이를 뒷받침하는 도구와 기술도 발전해야 합니다. 데이터 중심 의사 결정 시대에 기업과 개발자는 보다 역동적이고 효율적이며 다양한 기능을 갖춘 데이터베이스 관리 솔루션을 찾고 있습니다.
이 기사에서는 데이터 처리 방식을 재편하는 관계형 데이터베이스 관리의 5가지 최신 동향을 살펴봅니다. 클라우드 기반 데이터베이스부터 DBaaS(Database as a Service)의 출현에 이르기까지 이러한 추세는 관계형 데이터베이스의 기능을 향상시키고 데이터 관리의 미래를 위한 길을 열어주고 있습니다. 각 동향을 탐색하면서 이들이 제시하는 기회, 과제, 그리고 관계형 데이터베이스 관리 영역을 어떻게 재정의하고 있는지 알아 보겠습니다.
1. 클라우드 기반 데이터베이스
클라우드 기반 데이터베이스는 확장성, 가용성, 비용 효율성, 유지 관리 감소 등의 이점으로 인해 지난 몇 년 동안 꾸준히 중요성이 높아졌습니다. 이러한 장점으로 인해 클라우드 데이터베이스는 데이터 관리 기능 최적화를 목표로 하는 모든 규모의 기업에 매력적인 옵션이 됩니다. 클라우드 서비스를 채택하면 조직은 관계형 데이터베이스 관리에 대한 유연하고 현대적인 접근 방식을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 조직은 운영 요구 사항에 따라 쉽게 리소스를 프로비저닝하고 수직 및 수평으로 확장할 수 있습니다.
클라우드 기반 데이터베이스를 통해 기업은 Amazon Web Services , Google Cloud Platform 및 Microsoft Azure 와 같은 주요 클라우드 제공업체의 전문 지식과 인프라를 활용하여 내부 팀이 다른 중요한 작업 및 이니셔티브에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 인프라 설정 및 유지 관리와 관련된 비용을 절감하고 뛰어난 성능, 고가용성 및 재해 복구 기능을 제공합니다.
MySQL, PostgreSQL , Oracle Database, Microsoft SQL Server 등 널리 사용되는 관계형 데이터베이스는 클라우드 플랫폼 내에서 관리형 서비스로 제공됩니다. 이러한 관리형 서비스는 백업, 복구, 확장 및 업데이트를 처리하므로 기업이 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 간단하게 배포하고 관리할 수 있습니다. 클라우드 마이그레이션에는 애플리케이션을 클라우드 환경에 맞게 리팩터링하고 조정하는 초기 노력이 필요할 수 있지만 장기적인 이점은 초기 노동 투자보다 큽니다.
마지막으로, 클라우드 기반 데이터베이스를 다른 클라우드 및 온프레미스 애플리케이션과 쉽게 통합하는 것이 도입을 위한 핵심 동인입니다. 기업은 데이터 웨어하우징, 분석 도구, 기계 학습 플랫폼, 애플리케이션 개발 프레임워크 등의 보완 서비스를 사용하여 데이터 관리 기능을 강화하고 워크플로를 간소화할 수 있습니다. AppMaster 와 같은 코드 없는 플랫폼을 사용하면 백엔드 애플리케이션과 UI를 생성하는 동시에 클라우드의 관계형 데이터베이스와 원활하게 통합되어 애플리케이션 개발에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공할 수 있습니다.
2. 메모리 내 처리
인메모리 처리는 데이터베이스 정보를 디스크가 아닌 메모리에 직접 저장하여 상당한 성능 향상을 제공하는 관계형 데이터베이스 관리의 중요한 혁신입니다. 이 접근 방식을 사용하면 시간이 많이 걸리는 디스크 I/O 작업의 필요성이 줄어들고 더 빠르고 효율적인 데이터 검색, 처리 및 저장이 가능해집니다.
지난 10년 동안 메모리(RAM) 비용이 감소함에 따라 인메모리 처리는 실시간 분석 및 가속화된 데이터베이스 성능에 대한 수요 증가를 해결하기 위한 실행 가능한 솔루션으로 부상했습니다. 인메모리 데이터베이스는 메인 메모리를 활용하여 데이터를 관리함으로써 기존 디스크 기반 시스템보다 훨씬 빠르게 트랜잭션과 쿼리를 처리할 수 있으므로 상당한 시간 절약, 향상된 비즈니스 민첩성 및 보다 효율적인 리소스 활용이 가능합니다.
인메모리 처리는 실시간 분석, 전자상거래 플랫폼, 금융 서비스, 온라인 게임 등 대용량 데이터 세트의 고속 처리가 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다. 또한 인메모리 기술은 독립형 데이터베이스에만 국한되지 않습니다. 널리 사용되는 많은 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 Oracle의 In-Memory Database Cache 및 Microsoft SQL Server의 In-Memory OLTP와 같은 인메모리 기능을 통합하거나 인메모리 확장을 제공합니다.
그러나 인메모리 데이터베이스는 일반적으로 디스크 기반 시스템보다 더 큰 메모리 용량을 필요로 합니다. 성능 향상을 극대화하려면 전체 데이터 세트가 메모리에 맞아야 하기 때문입니다. 결과적으로 기업은 메모리 요구 사항을 신중하게 평가하고 인메모리 RDBMS 구현을 지원하는 데 적절한 메모리 용량을 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.
3. 엣지 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅은 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 비롯한 기술의 다양한 측면에 영향을 미치며 빠르게 진화하는 추세입니다. 컴퓨팅 리소스와 서비스를 데이터 소스에 더 가깝게 푸시함으로써 엣지 컴퓨팅은 대기 시간을 최소화하고 효율성을 향상시키며 처리 워크로드를 중앙 데이터 센터에서 엣지 장치로 오프로드합니다. 이 접근 방식은 최적의 성능을 위해 실시간 처리와 낮은 대기 시간이 필수적인 사물 인터넷(IoT) 및 모바일 애플리케이션에 특히 유용합니다.
연결된 지능형 장치의 수가 증가함에 따라 엣지에서의 효과적이고 효율적인 데이터 처리 및 관리에 대한 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 관계형 데이터베이스와 관련하여 엣지 컴퓨팅을 통해 기업은 로컬 엣지 장치에 데이터를 저장하고 처리하여 네트워크 트래픽을 줄이고 중앙 서버와 데이터를 전송하는 데 필요한 시간을 최소화할 수 있습니다. 결과적으로 응답 시간이 빨라지고 사용 가능한 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.
또한 엣지 컴퓨팅은 데이터 자율성을 촉진하고 중앙 집중식 데이터 센터에 대한 의존도를 줄여 기업이 연결 중단 시 기능을 유지하고 네트워크 중단의 영향을 최소화할 수 있도록 해줍니다. 또한 엣지 컴퓨팅은 민감한 데이터를 온프레미스에 보관하고 해당 데이터가 불필요하게 클라우드나 중앙 서버로 전송되는 것을 방지함으로써 개인 정보 보호 및 보안 이점을 제공할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스의 맥락에서 엣지 컴퓨팅 솔루션에는 리소스가 제한된 환경을 위해 특별히 설계된 경량 내장형 데이터베이스 엔진이 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터베이스의 예로는 SQLite, Berkeley DB 및 Microsoft SQL Server Compact Edition이 있습니다. 이러한 경량 RDBMS 구현은 기존 관계형 데이터베이스가 제공하는 기능을 유지하면서 엣지에서 효율적인 데이터 관리를 보장하므로 기업은 데이터 관리 전략에서 엣지 컴퓨팅의 이점을 활용할 수 있습니다.
4. 머신러닝 통합
관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 기계 학습(ML) 기술을 통합하는 것은 성능, 정확성 및 자동화의 잠재적인 향상으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다. 이제 많은 기업이 RDBMS 내에서 ML 기반 알고리즘을 활용하여 쿼리 최적화, 데이터 분류, 이상 탐지 및 예측과 같은 작업을 최적화하고 있습니다. 이 섹션에서는 기계 학습이 RDBMS를 향상시키는 몇 가지 주요 방법에 대해 설명합니다.
A. 쿼리 최적화
특히 복잡하고 리소스 집약적인 검색이 필요한 경우 쿼리 실행을 최적화하기 위해 기계 학습을 사용할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 쿼리 실행을 분석하고 성능을 학습함으로써 새로운 쿼리에 대한 최적의 실행 계획을 예측하고 리소스 소비를 최소화하며 응답 시간을 향상시킬 수 있습니다.
B. 데이터 분류 및 분석
ML 기술을 사용하면 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 분류하고 분석할 수 있으므로 기업은 고객 기반을 더 잘 이해하고 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 추세나 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 이를 통해 조직은 보다 정확한 고객 세분화를 수행하거나 이탈 또는 반복 구매와 같은 특정 고객 행동의 가능성을 감지할 수 있습니다.
다. 이상 징후 탐지
기계 학습 알고리즘은 저장된 데이터 내의 일반적인 패턴과 동작을 분석하여 이러한 패턴의 편차를 인식하고 이상 현상을 감지하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 잠재적인 사기, 보안 위협 또는 기타 악의적인 활동을 식별하는 데 특히 도움이 될 수 있습니다. 또한 이상 탐지는 시스템 자체 내의 비정상적인 동작이나 병목 현상을 식별하고 수정하여 RDBMS의 상태와 성능에 기여할 수도 있습니다.
D. 예측 및 예측 분석
기계 학습 기능이 내장된 RDBMS를 사용하면 기업은 데이터베이스에 이미 저장된 데이터를 사용하여 예측 및 예측 분석을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 자원 계획 및 할당과 잠재적인 비즈니스 위험 및 기회를 식별하는 능력이 향상될 수 있습니다. AppMaster 와 같은 플랫폼의 맥락에서 기계 학습을 통합하여 플랫폼에 구축된 애플리케이션의 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. ML 기반 RDBMS 최적화를 통합함으로써 기업은 향상된 데이터 관리 및 분석 기능을 갖춘 더욱 강력하고 지능적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
5. 서비스형 데이터베이스(DBaaS)
흔히 DBaaS로 축약되는 서비스형 데이터베이스(Database as a Service)는 관계형 데이터베이스 관리의 혁신적인 추세입니다. 이는 데이터베이스가 더 이상 온프레미스 서버나 기존 클라우드 인프라에 국한되지 않는 패러다임 전환을 나타냅니다. 대신 DBaaS는 서비스 제공업체가 데이터베이스 관리, 유지 관리 및 확장의 복잡성을 처리하는 클라우드에서 완전 관리형 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. 이러한 추세는 조직의 운영 부담을 줄이고 데이터베이스 관리를 간소화할 수 있는 잠재력으로 인해 주목을 받고 있습니다.
Amazon RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL과 같은 DBaaS 솔루션은 MySQL , PostgreSQL, Microsoft SQL Server와 같은 널리 사용되는 옵션을 포함하여 다양한 데이터베이스 엔진을 제공합니다. 기업은 자신의 필요에 가장 적합한 데이터베이스 엔진을 선택할 수 있으며, 서비스 제공업체는 패치, 백업, 확장 등의 작업을 처리합니다.
DBaaS의 중요한 장점 중 하나는 확장성입니다. 조직은 수요에 따라 데이터베이스 리소스를 쉽게 확장하거나 축소하여 최적의 성능과 비용 효율성을 보장할 수 있습니다. 이러한 탄력성은 전자 상거래 플랫폼 및 모바일 앱과 같이 워크로드가 다양한 애플리케이션에 특히 중요합니다.
또한 DBaaS 제품에는 일반적으로 고가용성 및 데이터 복제 기능이 포함되어 있어 데이터 손실 및 가동 중지 시간의 위험을 줄여줍니다. 보안 및 규정 준수 기능도 통합되어 기업이 규제 요구 사항을 보다 쉽게 충족할 수 있습니다.
DBaaS는 많은 이점을 제공하지만 조직은 민감한 데이터를 제3자 제공업체에 맡길 때 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제를 고려해야 합니다. 그럼에도 불구하고 DBaaS 영역이 성숙해짐에 따라 기업이 관계형 데이터베이스를 관리하는 방식을 계속 재편하여 데이터베이스 관리에 대한 보다 민첩하고 비용 효율적인 접근 방식을 제공합니다.
6. 강화된 보안 프로토콜
데이터 보안은 모든 비즈니스에서 중요한 고려 사항이며, 데이터 개인 정보 보호 및 무결성에 대한 위협이 계속 진화함에 따라 RDBMS에서 사용하는 보안 프로토콜도 진화해야 합니다. 관계형 데이터베이스에 대한 강화된 보안 조치의 새로운 추세는 무단 액세스, 손상 및 데이터 위반으로부터 귀중한 데이터를 보호하고 관련 규정을 준수하는 데 중점을 두고 있습니다. RDBMS에서 보안 프로토콜이 발전하고 있는 몇 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
A. 저장 및 전송 중 암호화
최신 RDBMS에는 저장된 데이터와 데이터베이스와 클라이언트 애플리케이션 간의 전송 중에 민감한 데이터를 보호하기 위해 점점 더 고급 암호화 기술이 통합되어 있습니다. 여기에는 저장된 모든 데이터와 로그 파일을 자동으로 암호화하는 TDE(투명한 데이터 암호화), 데이터베이스 서버와 연결된 애플리케이션 간에 교환되는 데이터를 보호하는 SSL(Secure Sockets Layer)/TLS(전송 계층 보안)와 같은 기술이 포함됩니다.
B. 데이터 마스킹 및 익명화
RDBMS의 주요 보안 기능은 중요한 데이터를 마스킹하거나 익명화하여 개인 정보나 개인 정보를 무단 액세스로부터 보호하는 기능입니다. 이는 현실적이기는 하지만 대체 값을 사용하여 특정 데이터 요소를 모호하게 만드는 데이터 마스킹, 더 이상 개인과 연결될 수 없도록 데이터를 되돌릴 수 없게 변환하여 데이터를 익명화하는 데이터 익명화 등의 기술을 통해 달성할 수 있습니다.
C. 역할 기반 접근 제어
향상된 역할 기반 액세스 제어(RBAC)는 RDBMS의 또 다른 필수 보안 기능으로, 다양한 사용자 및 사용자 역할에 부여된 권한을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 역할에 따라 특정 권한을 할당함으로써 기업은 업무상 필요한 사람에게만 데이터베이스 액세스를 제한하여 무단 액세스 또는 데이터 침해의 위험을 효과적으로 최소화할 수 있습니다.
D. 감사 로깅 및 모니터링
RDBMS에는 저장된 데이터에 대한 액세스 및 수정 사항을 추적하고 내부 정책 및 규제 요구 사항을 준수하는지 확인하기 위한 포괄적인 감사 로깅 및 모니터링 기능이 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 기능을 통해 조직은 데이터 액세스 기록의 정확한 기록을 유지하고 잠재적인 보안 문제를 식별하며 감사 또는 보안 평가 중에 규정 준수 증거를 제공할 수 있습니다.
E. 보안 업데이트 및 취약점 관리
마지막으로, RDBMS 보안의 중요한 측면은 시스템을 정기적으로 업데이트하고 패치하여 알려진 취약점과 새로운 위협을 해결하는 것입니다. 많은 관계형 데이터베이스 공급업체는 정기적인 보안 업데이트와 패치를 제공하고 잠재적인 제품 취약성을 식별하고 해결하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
또한 기업은 최신 보안 패치를 즉시 배포하고 취약성 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 유지해야 합니다. 이러한 향상된 보안 프로토콜을 RDBMS에 통합함으로써 기업은 귀중한 데이터 자산을 더 잘 보호하고 개인 정보 보호 및 규정 준수를 보장하며 무단 액세스 또는 손상을 방지할 수 있습니다.
