서비스형 데이터베이스(DBaaS)는 물리적 하드웨어를 구축하거나 소프트웨어를 설치하거나 데이터베이스를 구성할 필요 없이 데이터베이스에 액세스할 수 있는 클라우드 기반 컴퓨팅 관리형 서비스의 한 범주입니다. 대신 서비스 제공업체가 대부분의 데이터베이스 관리 및 유지 관리 작업을 처리합니다. 사용자는 일반적으로 IT 부서의 개입이 거의 또는 전혀 없이 데이터베이스를 빠르게 시작하고 데이터를 로드 및 분석할 수 있습니다.

서비스형 데이터베이스(DBaaS)

DBaaS가 중요한 이유는 무엇인가요?

DBaaS는 기업이 운영 방식을 근본적으로 바꾸고 고객에게 가치를 제공하는 디지털 혁신이라는 큰 기업 이니셔티브에 중요한 역할을 합니다. 특히, 데이터 민주화를 위해 노력하는 기업들은 언제 어디서나 분석할 수 있는 전략을 실현하기 위한 방법으로 DBaaS를 선택할 수 있습니다. 또한 ESG(환경, 사회, 거버넌스) 개선에 관심이 있는 조직은 리소스를 절약하는 방법으로 서버를 마음대로 가동 및 중단할 수 있는 DBaaS 기능을 활용할 수 있습니다.

DBaaS의 장점

DBaaS는 데이터베이스 시스템을 배포하는 기존 방식에 비해 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다:

조직의 물리적 아키텍처 추상화 - 공급업체와 파트너가 워크로드 실행에 필요한 하드웨어를 제공하므로 조직에서 서버를 유지 관리할 필요가 없습니다.
하드웨어 및 데이터베이스 소프트웨어 업그레이드 비용 절감 - 인프라가 더 이상 온프레미스가 아니므로 조직은 더 이상 데이터베이스 서버에 투자하거나 시간이 많이 소요되는 하드웨어 업그레이드를 계획할 필요가 없습니다.
자본 지출 감소 - 서비스형 소프트웨어를 사용하면 조직은 일부 비용을 자본 지출에서 운영 지출로 전환할 수 있습니다. 이렇게 하면 향후 지출을 더 예측할 수 있고 자본 비용을 낮추며 하드웨어와 소프트웨어에 지출할 필요성을 줄일 수 있습니다.
데이터베이스 관리 간소화 - DBaaS 제공업체는 많은 일상적인 데이터베이스 관리 및 관리 작업을 처리하므로 운영 비용도 절감할 수 있습니다.

DBaaS의 단점

온프레미스 데이터베이스에 비해 DBaaS에는 잠재적인 단점도 있습니다.

할인은 자동으로 적용되지 않습니다. 일부 기업에서는 특정 워크로드에 대해 DBaaS가 훨씬 더 비싸다는 사실을 확인했습니다. 분석 워크로드를 실행하지 않을 때 DBaaS의 비용 편익이 증폭되므로, 영구적인 워크로드보다는 일시적인 워크로드에서 비용을 절감하는 것이 가장 좋은 것으로 보입니다.
통제력 부족. 관리형 데이터베이스를 사용하면 조직의 IT 팀이 서버의 기능에 완전히 액세스하지 못할 수 있는데, 이 역시 추상화되어 있기 때문입니다. 사용자는 인프라를 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 제공업체에 의존해야 합니다.
빠른 인터넷에 대한 의존도. 조직의 인터넷 연결이 약하거나 중단이 발생하면 문제가 복구될 때까지 데이터베이스에 액세스할 수 없습니다. 또한 조직에서는 인터넷 속도로 인해 쿼리 시간이 느려질 수 있습니다.
보안. 일부 IT 구매자는 데이터베이스를 실행하는 서버의 안전에 직접적인 영향력을 행사하는 것을 선호합니다. 퍼블릭 클라우드 보안은 상당히 강력한 것으로 알려져 있지만, 데이터베이스 플랫폼과 기본 인프라의 보안은 공급업체가 담당합니다. 보안도 어느 정도 추상화되어 있습니다.

DBaaS의 카테고리

DBaaS 제공업체의 유형은 매우 다양하기 때문에 DBaaS 분야에서는 매우 폭넓고 다양한 옵션이 존재합니다.

퍼블릭 클라우드 제공업체

Google, Azure, Alibaba와 같은 많은 클라우드 공급업체는 자체 DBaaS를 제공합니다. 사용자는 컴퓨팅 및 스토리지에 사용할 수 있는 동일한 계정을 활용하여 데이터베이스를 인스턴스화할 수 있습니다.

장점
- 청구 및 배포의 간소화
- 다양한 기능 옵션
단점
- 잠금
- 단일 클라우드를 사용해야 합니다.
- 하이브리드 환경에서 워크로드 이전이 어려운 경우
- 데이터 송신 수수료
- 외부 테이블은 활용하기 어렵습니다.

독점 클라우드 공급업체

Snowflake, Firebolt 등의 공급업체는 독점 클라우드를 제공하며, 사용자는 데이터베이스 사용과 클라우드 서비스 사용 모두에 대해 공급업체에 비용을 지불합니다. 데이터베이스와 서버는 공급업체에서 제공하지만, 서버와 스토리지는 공급업체 계약을 통해 제공되는 퍼블릭 클라우드에 아웃소싱됩니다.

장점
- 청구 및 배포의 간소화
- 다양한 기능 옵션
단점
- 잠금
- 데이터 송신 수수료
- 서버 비용은 공급업체에서 협상하며 판매 시 인상될 수 있습니다.
- 클라우드 전용으로 구축되는 경우가 많습니다.

파트너 DBaaS 기업

퍼블릭 클라우드의 파트너 마켓플레이스에도 DBaaS를 위한 많은 놀라운 옵션이 있습니다. 사용자는 DBaaS 파트너 및 클라우드 제공업체와 별도로 계약을 체결합니다. Vertica를 포함한 이러한 공급업체는 종종 옵션을 제공합니다.

장점
- 여러 클라우드에서 사용할 수 있고 멀티클라우드 지원이 더 쉽고 저렴합니다.
- 특정 워크로드에 대한 개발을 용이하게 하기 위해 심층적이거나 특화된 기능이 있는 경우가 많습니다.
- 잠금 없음
- 클라우드와 온프레미스에서 모두 작업하는 경우가 많습니다.
단점
- 청구 및 라이선싱을 위해 여러 공급업체를 관리해야 하는 경우

DBaaS에서 무엇을 찾아야 하나요?

DBaaS의 유형 외에도 다음과 같은 다른 주요 차이점이 있습니다:

DBaaS 배포 옵션

DBaaS에서 비(非)SaaS 배포도 제공하나요? 일부 DBaaS 공급업체는 특정 클라우드의 특정 스토리지 위치에 고정하도록 요구합니다. 이렇게 하면 고객이 하나의 클라우드에 고정되어 다른 클라우드로 쉽게 이동하거나 저렴한 클라우드 컴퓨팅을 이용할 수 있는 경우 이를 자유롭게 활용할 수 없게 됩니다. 일부 공급업체는 온프레미스 분석이나 Kubernetes 배포를 위한 솔루션을 제공하지 않습니다. 모든 배포 요구 사항을 지원하지 않는 공급업체를 걸러내세요.

라이선스 유연성

솔루션이 여러 클라우드 또는 온프레미스 간에 쉽게 이동할 수 있는 라이선스를 제공하나요, 아니면 각 배포에 대해 별도의 라이선스가 필요하나요? 개발, 테스트, 백업 및 프로덕션을 유지하는 데 드는 비용은 얼마인가요? 총 비용을 살펴보고 어떤 공급업체가 귀사의 요구 사항을 충족하는지 파악하세요.

데이터 레이크 기능

분석에 통합해야 하는 Parquet, Orc, AVRO, JSON 또는 TEXT 파일을 로컬에 저장하는 경우가 자주 있나요? DBaaS 공급업체를 선택할 때는 데이터 레이크의 확장성 및 경제성과 데이터 웨어하우스로서의 예측 가능성 및 재현성을 어떻게 결합할 수 있는지 살펴보세요. 또한 솔루션이 외부 테이블 워크로드를 얼마나 잘 이해하고 있는지, 얼마나 많은 데이터 이동이 필요한지도 고려하세요.

최적화 기능

DBaaS가 제한된 컴퓨팅 패키지로 운영되나요? 모든 분석은 동일하지 않으며 동일하게 간주되어서도 안 됩니다. 선택한 데이터베이스에 모든 유형의 워크로드와 서비스 수준 기대치를 적절히 관리할 수 있는 옵션이 있는지 확인하세요. 노드 기반 최적화를 수행하는 솔루션(워크로드에 필요한 경우 단순히 일반 노드를 추가하는 방식)은 쿼리 성능을 개선하면서 동시에 클라우드 비용을 낮출 수 있는 방법을 놓칠 수 있습니다. 특수 노드를 사용할 수 있는 기능과 느린 쿼리를 조정할 수 있는 기능이 가장 중요합니다.

분석의 깊이

설명적 분석 이상의 용도로 DBaaS를 활용할 수 있을까요? 오늘날의 데이터 중심 기업들은 표준 SQL 데이터베이스를 뛰어넘는 분석 요구 사항을 가지고 있습니다. 예를 들어, 일부 워크로드에는 지리적 공간 또는 시계열 기능과 같은 고급 분석이 필요합니다. 예측 분석은 데이터 과학 팀에게 점점 더 필수적인 요소가 되고 있으므로 머신 러닝이 어떻게 지원되는지 고려하세요. 클라우드 데이터베이스가 조직에서 성공을 거두면서 솔루션이 어떻게 광범위한 분석 사용 사례와 더 많은 전문가 팀을 지원할 수 있는지 고려하세요.

Vertica 및 DBaaS

Vertica Accelerator는 자동화된 클라우드 설정 및 온보딩 지원과 함께 통합된 고성능 고급 분석 및 머신 러닝 플랫폼을 제공하는 서비스형 버티카(DBaaS, Vertica-as-a-Service)입니다. 자체 AWS 클라우드 계정에서 실행되며, Vertica 관리 플레인의 자동화를 통해 실행됩니다. Vertica Accelerator는 Vertica 분석 데이터베이스에서 제공하는 배포 방법 중 하나입니다. 또한 Vertica는 온프레미스 배포, Kubernetes 배포 등을 제공합니다.

Vertica는 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 배포의 유연성을 제공하며, 독점 클라우드뿐만 아니라 모든 클라우드를 지원합니다. Atlassian 데이터베이스는 온프레미스 환경을 퍼블릭 클라우드에 원활하게 연결하여 하이브리드 데이터 클라우드 환경을 제공합니다. 하이브리드 클라우드를 구현하면 유연성, 성능, 확장성을 높일 수 있습니다. 최신 클라우드 기술을 활용하면서 데이터를 완벽하게 제어할 수 있는 방법을 제공합니다.

유연한 배포형 라이선스로 보다 예측 가능한 가격 책정을 위한 전략을 수립할 수 있도록 지원하는 Vertica Accelerator. 이는 가격 대비 성능을 위해 워크로드를 적절한 위치에 배치하고 단일 장애 지점 시나리오를 피할 수 있는 가장 좋은 방법입니다.

Vertica Accelerator를 사용하면 마침내 머신 러닝을 프로덕션에 적용할 수 있습니다. Vertica는 클러스터에 최적화된 ML 알고리즘, R, Python을 지원합니다. 데이터 과학자와 분석가는 선호하는 도구와 언어를 사용하여 모델을 구축한 다음, Vertica를 활용하여 더 큰 데이터 세트에서 모델을 강화할 수 있습니다. 데이터베이스 내 머신 러닝은 ML 프로세스의 모든 단계를 처리합니다.