데이터는 모든 조직의 핵심 자산입니다. 이 자산의 가치를 어떻게 높일 것인가? 모든 조직이 풀어야 할 숙제입니다.
실제로 여전히 많은 기업이 데이터가 생성되는 시점과 이를 분석하는 시점 사이의 간극이 존재합니다. 가장 신선하고 생생한 데이터가 트랜잭션 데이터베이스에 갇혀 있는 동안 분석가와 의사 결정권자는 이 데이터가 복잡한 과정을 거쳐 데이터 웨어하우스(DW)로 넘어오기만을 기다려야 하는 것이 현실입니다. 이번 포스팅에서는 구글 클라우드의 AlloyDB와 Looker가 이러한 고질적인 구조적 한계를 어떻게 극복하고 있는지 살펴봅니다. 이를 통해 데이터가 수집되는 즉시 인사이트를 확보하는 실시간 인텔리전스(Real-Time Intelligence) 라는 새로운 패러다임이 어떻게 완성되고 있는지 알아보겠습니다.
어제 데이터로 오늘을 결정하는 아이러니
클라우드 네이티브, AI 시대에 살면서도 어제의 데이터를 보고 오늘의 결정을 내리는 모순에서 쉽게 빠져나오지 못하는 조직이 여전히 많은 이유는 무엇일까요? 그 원인은 전통적인 데이터 아키텍처가 가진 태생적 한계에 있습니다. 기존 시스템은 데이터를 기록하는 트랜잭션 처리(OLTP)와 데이터를 분석하는 분석 처리(OLAP)를 엄격하게 구분해 왔습니다.
운영 시스템의 데이터를 분석 시스템으로 옮기려면 복잡하고 무거운 ETL(추출, 변환, 적재) 파이프라인을 반드시 거쳐야 합니다. 보통 밤 시간대에 이루어지는 이 배치 작업 때문에 경영진은 아침 회의 때마다 항상 수 시간, 길게는 하루가 지난 데이터를 마주하게 됩니다. 촌각을 다투는 마케팅 프로모션을 진행하거나 긴급한 물류 이슈에 대응해야 할 때 이미 지나간 과거의 지표를 보고 판단해야 하니 대응 속도가 늦어질 수밖에 없습니다.
그렇다고 실시간 분석을 위해 운영 중인 데이터베이스에 직접 복잡한 분석 쿼리를 날리는 것은 더 위험합니다. 자칫하면 고객의 주문을 처리해야 할 데이터베이스가 분석 작업 때문에 과부하에 걸려 전체 서비스 장애로 이어질 수 있기 때문입니다. 결국 기업은 때늦은 데이터를 참조하는 것을 감수하거나 아니면 운영 위험을 감수해야 하는 진퇴양난에 빠지게 됩니다.
트랜잭션과 분석 두 마리 토끼를 잡은 AlloyDB
이러한 난제를 해결하기 위해 구글 클라우드가 내놓은 해답이 바로 AlloyDB for PostgreSQL입니다. 이 데이터베이스는 표준 PostgreSQL보다 트랜잭션 처리는 4배, 분석 쿼리는 무려 100배나 빠른 놀라운 성능을 보여줍니다. 트랜잭션과 분석이라는 양립하기 어려웠던 유형의 워크 로드를 하나의 시스템에서 완벽하게 처리하는 이른바 HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing) 기술을 구현했기 때문입니다.
AlloyDB가 보여주는 압도적인 성능의 비결은 무엇일까요? 핵심은 컴퓨팅과 스토리지를 완전히 분리한 아키텍처에 있습니다. AlloyDB는 트랜잭션을 처리하는 컴퓨팅 노드가 데이터를 디스크에 직접 쓰지 않고 로그만 스토리지로 보냅니다. 이를 통해 I/O 병목을 없애고 분석 작업을 할 때는 읽기 전용 풀을 즉시 확장하여 운영 트랜잭션에 전혀 영향을 주지 않고 대규모 분석을 수행합니다.
특히 AlloyDB에 탑재된 인텔리전트 컬럼형 엔진은 진정한 게임 체인저라 할 수 있습니다. 머신러닝이 워크 로드를 실시간으로 감시하다가 분석에 자주 쓰이는 데이터를 알아서 메모리 내 컬럼 형식으로 변환해 둡니다. 그리고 쿼리가 들어오면 행 기반 저장소와 열 기반 저장소를 지능적으로 섞어서 스캔합니다. 덕분에 개발자가 별도로 최적화를 하거나 데이터를 이리저리 옮기지 않아도 운영 데이터베이스 안에서 곧바로 초고속 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.
Looker로 대화하듯 쉽게 하는 분석
AlloyDB가 강력한 엔진이라면 Looker는 이를 누구나 이해할 수 있는 비즈니스 가치로 바꿔주는 지능형 대시보드라 할 수 있습니다. Looker의 가장 큰 특징은 데이터를 별도 저장소로 추출하지 않고 AlloyDB에 직접 쿼리를 날리는 인데이터베이스(In-Database) 아키텍처를 택했다는 점입니다. 데이터 이동 없이 원천 데이터를 그대로 활용하므로 AlloyDB의 고성능을 제대로 누릴 수 있습니다.
더불어 주목해야 할 것은 Looker의 심장이라 불리는 LookML입니다. 보통 부서마다 혹은 담당자마다 엑셀 수식이 달라 서로 다른 매출 수치를 들고 와서 회의 시간이 길어지는 경험을 해보셨을 겁니다. LookML을 사용하면 개발자가 비즈니스 지표를 중앙에서 코드로 한 번만 정의하면 됩니다. 그러면 조직 내 모든 구성원이 동일한 기준의 데이터를 보게 됩니다.
한편, Looker는 셀프서비스 BI라는 업계의 오랜 약속을 생성형 AI로 실현하였습니다. 이제 사용자는 복잡한 SQL 문법을 몰라도 괜찮습니다. “지난달 서울 지역의 제품별 매출 추이는 어때?”라고 평소 동료에게 말하듯이 물어보면 Looker가 질문의 의도를 파악해 AlloyDB에서 데이터를 찾아 시각화된 답변을 내놓습니다. 이제 전문 데이터 분석가가 아니더라도 누구나 데이터와 대화하며 인사이트를 얻는 진정한 데이터 민주화 시대가 열린 것입니다.
실시간 인텔리전스가 만드는 현장의 변화
AlloyDB와 Looker 두 강력한 도구의 만남은 비즈니스 현장을 구체적으로 어떻게 바꾸어 놓을까요? 몇 가지 가상의 시나리오를 통해 알아보겠습니다.
먼저 리테일 분야를 살펴보겠습니다. 예전에는 매장 매니저가 전날 마감 기준의 재고 리포트만 볼 수 있었습니다. 하지만 이제는 모든 온 오프라인 거래가 AlloyDB에 실시간으로 기록되고 Looker 대시보드에 즉시 반영됩니다. 특정 상품이 갑자기 인기를 끌어 품절이 임박하면 AlloyDB의 벡터 검색 기능이 작동해 스타일과 가격대가 유사한 대체 상품을 즉시 추천해 줍니다. 더 나아가 실시간 수요 급증을 감지하여 가격을 탄력적으로 조정하는 동적 가격 책정도 시도해 볼 수 있습니다.
물류 및 공급망 분야에서는 보이지 않던 흐름을 한눈에 보게 됩니다. 수천 대의 트럭과 화물에서 쏟아지는 IoT 센서 데이터를 AlloyDB가 초고속으로 수집하고 Looker가 이를 지도로 시각화합니다. 단순히 위치만 추적하는 것이 아닙니다. 교통 체증이나 기상 악화로 배송 지연이 예측되는 순간, 시스템이 즉시 경고 알림을 보냅니다. 관리자는 배송 경로를 우회하거나 고객에게 미리 양해를 구하는 등 문제가 커지기 전에 선제적으로 대응할 수 있게 됩니다.
제조 현장에서는 설비 관리가 획기적으로 변합니다. 과거에는 장비가 고장 난 뒤에야 라인을 멈추고 수리하느라 막대한 다운타임 비용을 치렀습니다. 하지만 이제는 센서 데이터의 진동이나 온도 패턴을 실시간으로 분석해 이상 징후를 미리 감지합니다. 고장이 나기 전에 예방 정비를 수행해 생산 효율을 최상의 상태로 유지할 수 있습니다.
속도가 곧 경쟁력인 시대
데이터의 양이 많다고 해서 승리하는 시대는 지났습니다. 이제는 데이터 접근성과 처리 속도가 기업의 생존을 결정짓습니다. 남들보다 한발 앞서 데이터를 보고 행동으로 옮길 수 있는 능력이 곧 경쟁력입니다.
AlloyDB와 Looker의 결합은 단순한 솔루션 조합이 아닙니다. 이것은 어제의 데이터에 의존하던 낡은 관행을 깨고 지금 이 순간의 데이터를 바탕으로 비즈니스를 주도하는 민첩한 조직으로 거듭나는 전략적 선택입니다.
복잡한 데이터 미로에서 벗어나 실시간 인텔리전스가 이끄는 명확한 미래 AlloyDB와 Looker로 시작해 보는 건 어떨까요? 더욱 자세한 내용이 궁금하다면, 메가존소프트 문의포탈을 통해 궁금한 부분을 남겨주세요.
