데이터베이스란?

데이터베이스는 컴퓨터, 서버 또는 클라우드에 디지털 방식으로 저장되는 정보입니다. 데이터베이스는 데이터의 구조와 구성에 따라 매우 단순하거나 복잡할 수 있습니다. 데이터베이스 시스템은 일반적으로 정보 자체와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 구성되어, 사용자가 정보에 쉽게 액세스, 업데이트, 분석, 관리할 수 있도록 합니다. 

데이터베이스의 유형은 다양합니다. 가장 일반적이고 전통적인 유형은 관계형 데이터베이스로, 데이터를 행과 열로 구성된 관계형 테이블로 구성합니다. 데이터에는 연락처 정보, 재고 기록, 판매 기록, 재무 정보 등이 있는 고객 목록이 포함될 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 이머커스, 재고 추적, 고객 관계 관리 애플리케이션 등을 비롯한 다양한 유형의 애플리케이션을 지원하는 데 사용됩니다.

거의 모든 관계형 데이터베이스는 구조적 쿼리 언어, 즉 SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 업데이트, 쿼리, 삭제하거나 새로 추가합니다. SQL은 원래 IBM에서 1970년대에 개발한 프로그래밍 언어입니다. 또한 사용자가 데이터베이스를 생성 또는 변경하고, 데이터를 조작하고, 특정 정보를 검색하며, 다양한 보고서를 실행하려고 할 때 관계형 데이터베이스에서 사용하는 언어입니다. 

다른 유형의 데이터베이스로는 비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스로 통칭되는 키-값, 문서, 와이드 컬럼, 그래프 데이터베이스가 있습니다. 비관계형 데이터베이스는 테이블이 아닌 형식으로 데이터를 구성하고 SQL 이외의 방법을 사용하여 데이터를 조작한다는 점에서 관계형 데이터베이스와 다르며, 따라서 다양한 사용 사례에 도움이 됩니다. 그러나 비관계형 데이터베이스에는 ACID 트랜잭션에 대한 지원이 부족하다는 단점이 있습니다.

오늘날에도 데이터베이스는 디지털 상면의 종류에 관계없이 모든 조직에서 중요한 역할을 합니다. 최신 애플리케이션과 비즈니스 서비스를 비롯한 거의 모든 것은 작동하려면 데이터베이스가 필요합니다. 

데이터베이스 작동 방식

데이터베이스를 사용하여 사용자는 구조화 또는 구조화되지 않은 다양한 방법으로 정보를 입력할 수 있습니다. 그런 다음 소프트웨어 프로그램을 통해 원하는 대로 데이터를 조작하여 정보 간의 관계를 형성할 수 있습니다. 

앞에서 설명한 것처럼 모든 데이터베이스에는 DBMS가 필요합니다. DBMS는 데이터베이스의 "두뇌"이자 데이터 자체와 사용자 사이에서 다리 역할을 하는 구성 요소입니다. 이러한 시스템을 사용하면 사용자는 데이터가 저장되는 위치와 방법을 정확하게 알지 못해도 데이터를 조작할 수 있습니다. 대신 시스템은 데이터의 식별과 액세스를 별개로 처리합니다. DBMS는 사용자가 정보를 추가, 삭제, 변경, 업데이트, 구성할 수 있도록 할 뿐만 아니라 백업 및 복구, 성능 모니터링, 최적화를 포함한 다양한 관리 기능도 제공합니다. 

DB-Engines의 최신 순위에 따르면, 현재 가장 인기 있는 DBMS는 다음과 같습니다. 

• Oracle
• MySQL
• Microsoft SQL Server
• PostgreSQL
• MongoDB
• Redis
• IBM DB2
• Elastic search
• SQLite
• Microsoft Access

데이터베이스와 스프레드시트의 차이점

데이터베이스와 마찬가지로 스프레드시트도 데이터를 저장하고 구성하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 가지는 동일하지 않습니다. 일반적으로 Microsoft Excel에서 사용되는 스프레드시트는 데이터베이스보다 훨씬 간단합니다. 또한 수 많은 사용자가 아닌 개별 사용자 또는 소수의 사용자 사용하기에 적합합니다. 

데이터베이스와 스프레드시트의 가장 큰 차이점은 (1) 데이터를 저장, 액세스 및 조작하는 방법, (2) 저장할 수 있는 정보의 양, (3) 정보에 액세스할 수 있는 사용자입니다. 

데이터베이스는 간단한 스프레드시트로는 다루기 힘든 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있으며 많은 사용자가 데이터베이스의 데이터에 액세스하고 조작할 수 있습니다. 또한 사용자는 데이터베이스를 쿼리하여 스프레드시트에서보다 더 복잡하고 포괄적인 매개변수를 사용하여 특정 정보를 찾을 수 있습니다. 

데이터베이스 구성 요소

데이터베이스 구조는 매우 다양하지만, 일반적으로 다음의 5가지 구성 요소를 포함합니다.

• 하드웨어 - 데이터베이스 소프트웨어가 실행되는 물리적 컴퓨터, 스토리지 시스템 및 장치입니다.

• 소프트웨어 – 사용자에게 데이터에 대한 제어 및 액세스 권한을 제공하는 DBMS 또는 시스템으로, 일반적으로 사용자 친화적인 인터페이스 및 제어판이 있습니다.

• 데이터 – 보다 간편한 액세스 및 관리를 위해 구성된 데이터베이스에 저장된 실제 정보입니다.

• 데이터 액세스 언어 – SQL과 같은 프로그래밍 언어로, DBMS에서 데이터를 관리하고 구성하는 데 사용됩니다. 사용자가 명령을 작성하고 데이터베이스를 쿼리하는 데 이 언어가 필요하기도 합니다.

• 프로시져 – 사용자가 DBMS를 통해 데이터에 액세스하고 구성하기 위해 따르는 정의된 규칙입니다.

데이터베이스의 용도

기업은 데이터베이스를 사용하여 대도시의 대규모 병원의 환자 건강 기록부터 골목 꽃집의 판매 기록, 글로벌 커뮤니케이션 제공자의 소셜 미디어 사용 통계 및 패턴에 이르기까지 중요한 정보를 저장, 구성, 액세스 및 관리합니다. 이러한 데이터를 사용하여 기업은 다음을 수행할 수 있습니다.  

트랜잭션 애플리케이션의 데이터 관리

거의 모든 데이터베이스는 애플리케이션과 관련된 데이터를 관리하는 데 사용됩니다. 반대로 데이터를 사용하는 모든 애플리케이션에는 데이터베이스가 필요합니다. 예를 들어 고객이 제품 및 서비스를 구매할 수 있는 이머커스 웹사이트에는 각 트랜잭션을 기록할 데이터베이스가 필요합니다. 고객 관계 관리 애플리케이션에는 각 고객과 관련된 데이터를 구성하고 데이터 변경 사항을 추적하고 저장하기 위한 데이터베이스가 필요합니다. 일반적으로 이러한 유형의 애플리케이션을 트랜잭션 애플리케이션이라고 합니다. 트랜잭션 애플리케이션과 관련된 데이터는 자주 추가, 업데이트, 삭제됩니다. 따라서 빈번한 읽기(데이터 조회 프로세스)와 쓰기(데이터 변경 또는 조작)를 모두 지원하는 데이터베이스가 필요합니다. 

데이터 분석 지원

트랜잭션 애플리케이션 외에 데이터베이스는 분석 애플리케이션도 지원합니다. 분석 애플리케이션을 사용하여 사용자는 데이터에 숨겨진 동향을 손쉽게 파악하고 비즈니스에 도움이 될 수 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이러한 유형의 애플리케이션에는 대량의 데이터를 읽고 쿼리할 수 있는 기능이 포함된 데이터베이스가 필요합니다. 리더는 데이터베이스에서 데이터를 분석하여 더 많은 정보를 토대로 회사의 미래에 대해 더 스마트한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 오늘날의 고급 데이터 분석 플랫폼을 사용하면 데이터를 심층적으로 조사하고 스스로 인식할 수 없었던 실행 가능한 정보를 얻을 수 있습니다. AI와 머신 러닝은 데이터 분석을 혁신하고 있으며 조직은 이를 통해 업계에서 경쟁력을 높일 수 있습니다. 예를 들어 판매, 재고, 고객 등에 대한 데이터를 유지함으로써 기업은 패턴을 식별하고 비즈니스 프로세스, 고객 경험 및 비용 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 요소를 감지할 수 있습니다. 

데이터베이스의 문제

조직이 지속적으로 증가하는 대량의 데이터를 처리함에 따라 오늘날의 데이터베이스는 그 어느 때보다 방대하고 복잡해지고 있습니다. 이는 다음을 비롯한 여러 가지 문제를 초래합니다. 

• 끊임없이 증가하는 대량의 데이터와 사용자 요구 사항 처리: 데이터베이스의 엄청난 크기만으로도 데이터를 관리하고 구성하는 것이 더 복잡해집니다. 기본 요구 사항은 필요할 때마다 특정 데이터에 빠르고 효율적으로 액세스하는 것이며, 데이터베이스 관리자는 이를 따라잡기 어려울 수 있습니다. 
• 개발자가 손쉽게 데이터베이스에 액세스하도록 지원: 앞에서 설명한 것처럼 거의 모든 애플리케이션에는 관련 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스가 필요합니다. 소프트웨어 개발자가 새로운 애플리케이션 또는 기존 애플리케이션을 위한 새로운 기능을 개발할 때 이를 지원하기 위해 데이터베이스를 배포하고 실행해야 하는 경우가 많습니다. 신속한 애자일 개발을 지원하기 위해 개발자가 데이터베이스에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 것은 어렵지만 DBA와 운영 팀에게 중요한 업무입니다.
• 데이터를 적절하게 보호: 데이터 유출 사고가 매년 증가하고 랜섬웨어가 더욱 만연해지고 있습니다. 조직은 데이터베이스를 잘 보호해야 합니다. 특히 원시 데이터가 악의적 공격자의 표적이 되는 경우가 많기 때문입니다. 환자 데이터, 판매 수치, 순익, 제품 사양, 개인 기록은 모두 해커에게 매우 매력적이고 수익성 좋은 "표적"입니다. 
• 데이터베이스에 대한 일관된 액세스 및 성능 보장: 규모에 관계없이 조직의 데이터베이스는 주기적으로 유지 관리하고 업데이트해야 합니다. 여러 개의 대규모 데이터베이스에 패치를 적용하고 업데이트하는 것은 어려울 수 있지만, 조직의 성공은 사용자와 애플리케이션이 데이터베이스 정보에 액세스할 때 지속적으로 높은 성능과 가용성을 유지하는 능력에 달려 있습니다. 
• 비즈니스 성장에 따라 원활하게 확장: 조직이 성장하면 그에 따라 데이터베이스를 확장할 수 있어야 합니다. 비즈니스가 확장되면서 더 많은 사용자가 더 많은 원격 위치에서 액세스해야 하고 시스템에는 더 많은 데이터가 쏟아지고 있습니다. 데이터베이스 관리자와 운영 팀이 성장에 대비하고 몇 개월 또는 1년 후에 비즈니스에 필요한 데이터베이스 용량을 예측하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 필요할 때를 대비해 역량을 갖추는 것은 원활하고 지속 가능한 성장에 매우 중요합니다. 
• 데이터 개인정보보호, 상주 및 주권 유지: 정부와 업계에서 개인정보보호, 데이터 상주, 데이터 주권에 관한 규제를 강화함에 따라 데이터베이스 관리자의 업무는 다소 복잡해질 수 있습니다. 어떤 규정이 어떤 데이터 볼륨에 적용되는지 항상 명확하지는 않지만 이 부분에서 실수를 하면 거액의 벌금이 부과되거나 번거로운 업무가 따를 수 있습니다.
• 모든 데이터 소스를 통합하고 효율적으로 분석할 수 있는지 확인: 이제 IoT 시스템 및 감시 카메라부터 온라인 구매 및 CRM 시스템에 이르기까지 다양한 출처에서 조직으로 데이터가 쏟아져 들어오고 있으므로 이 모든 이질적인 데이터를 함께 통합할 수 있는 방법을 갖고 있는 것이 좋습니다. 많은 기업이 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하여 정보를 저장하므로, 사용자는 여전히 단일 데이터베이스 인터페이스를 사용하여 정보에 액세스하고 이를 관리할 수 있습니다.

Nutanix가 이러한 과제를 극복하는 데 도움이 되는 방법

Nutanix는 고객이 다음 두 가지 방법으로 데이터베이스를 효과적으로 실행하고 관리하도록 지원합니다.

첫째, Nutanix 클라우드 플랫폼(NCP)은 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 및 데이터베이스를 위한 완벽한 솔루션입니다. 사용자를 만족시키는 일관된 성능, 높은 가용성, 더 강력한 전체 스택 보안을 제공하고 끊임없이 변화하는 동적인 비즈니스 요구 사항을 충족하는 민첩성을 높이는 동시에 운영 비용과 관리 복잡성을 줄입니다. Nutanix 클라우드 플랫폼은 온프레미스, 클라우드, 엣지 등 원하는 곳에 레거시 및 최신 비즈니스 앱과 데이터를 배포할 수 있는 유일한 솔루션입니다. 

둘째, Nutanix는 Nutanix 데이터베이스 서비스(NDB)를 통해 데이터베이스 관리를 크게 단순화하고 소프트웨어 개발을 가속화할 수 있습니다. NDB는 Microsoft SQL Server, Oracle Database, PostgreSQL, MySQL, MongoDB 데이터베이스를 위한 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드 전반에서 데이터베이스 라이프사이클 관리를 단순화하고 자동화하는 유일한 DBaaS(Database-as-a-Service)입니다. 이를 통해 DBA 및 플랫폼 팀은 수백에서 수천 개의 데이터베이스를 효율적으로 안전하게 관리하여 제어력 또는 유연성은 그대로 유지하면서 성능, 확장성, 보안, 고가용성, DR(재해 복구) 및 비용 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 애자일 애플리케이션 개발을 지원하는 개발자를 위해 데이터베이스 프로비저닝을 간단하고 빠르며 안전하게 만듭니다.

데이터베이스의 미래

데이터베이스 관리는 크게 3가지 이유로 앞으로도 계속 어려워질 것입니다. 

첫째, 오늘날의 조직은 그 어느 때보다 더 많은 애플리케이션을 개발하고 배포하고 있습니다. IDC에 따르면 2025년까지 구축되는 새로운 애플리케이션의 양이 7억 5천에 달할 것으로 전망되며, 거의 모든 애플리케이션에는 데이터베이스가 필요합니다. 결과적으로 조직이 관리해야 하는 데이터베이스의 수는 앞으로도 계속 커질 것입니다. 조직에서 실행하는 데이터베이스가 많을수록 모든 데이터베이스를 관리 및 보호하고 개발자에게 간편한 액세스를 제공하는 것이 더 어려워집니다.

둘째, 조직이 단일 데이터베이스 플랫폼으로 표준화하는 시절은 지나갔습니다. 오늘날 개발자는 사용할 기술을 스스로 결정할 수 있으며 기존의 상업용 관계형 데이터베이스 이상을 생각하고 있습니다. 그들은 전통적인 관계형 데이터베이스와 함께 오픈 소스 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스를 사용하고자 합니다. 즉, 대부분의 조직은 여러 다른 유형의 데이터베이스를 관리해야 하므로 복잡성이 가중됩니다.

그리고 셋째, 대부분의 조직은 하이브리드 멀티클라우드 전략을 도입하고 있습니다. 즉, 온프레미스 데이터센터 및 프라이빗 클라우드, 하나 이상의 퍼블릭 클라우드, 코로케이션 시설, 엣지 등 여러 운영 환경에서 애플리케이션과 데이터베이스를 실행하거나 실행할 계획을 갖고 있습니다.각 환경에는 고유한 운영 모델이 있어 개발자, DBA, IT 및 운영 팀이 여러 API를 학습하고 다양한 툴과 프로세스를 사용하여 데터베이스를 관리해야 하므로 데이터베이스 관리의 복잡성이 더욱 증가합니다.

좋은 소식은 조직이 하이퍼컨버지드 인프라 및 DBaaS(Database-as-a-Service)와 같은 기술을 통해 이러한 문제와 기타 데이터베이스 관련 문제를 극복하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 데이터에서 최대한의 가치를 얻을 수 있다는 것입니다.

추가 리소스:

• DBaaS(Database-as-a-Service)란?
• 데이터베이스 관리란? 
• 하이퍼컨버지드 인프라란? 
• Microsoft SQL Server
• Oracle
• PostgreSQL