지난 10년간 기업은 아날로그 프로세스를 디지털화하고 인프라를 클라우드 네이티브 환경으로 로 옮기는 디지털 전환(DX)의 길을 걸어 왔습니다. 이 길의 끝은 어디일까요? DX의 완성은 AI 전환(AX)이라는 것에 공감하는 분들이 많을 것입니다. DX라는 준비 기간을 거쳐온 많은 조직은 AI로 이제 결실을 거둘 수 있는 새로운 기회를 맞이하고 있습니다. 이 기회의 씨앗은 바로 조직의 지식, 경험 등을 디지털화한 데이터 자산입니다. 이번 포스팅에서는 엔터프라이즈 데이터 플랫폼의 상징과 같았던 관계형 데이터베이스(RDBMS)가 AX 시대에 어떻게 적응하고 있는지를 구글 클라우드의 CloudSQL을 예로 살펴보겠습니다.
전통적 RDBMS가 직면한 장벽
우리에게 익숙한 RDBMS는 그 어떤 시스템보다 중요하게 다루어져 왔습니다. 성능 최적화를 위한 튜닝부터 고가용성 보장을 위해 투자하는 것을 아까워 하지 않았던 시스템입니다. 이처럼 중요한 시스템이 AI 시대를 맞아 구조적인 한계를 드러내 보이고 있습니다. 물론 최신 버전의 RDBMS 같은 경우는 변화에 잘 적응하고 있습니다. 여기서 말하는 것은 레거시 환경에 있는 시스템입니다. 이들 시스템은 DX, AX 시대에 어떤 도전에 직면하고 있을까요?
첫 번째는 운영 및 유지보수에 대한 부담입니다. 복잡한 설정과 백업, 보안 패치 작업에는 전문 인력의 지속적인 관리가 필요합니다. 무엇보다 계획된 유지보수를 위해 서비스를 일시 중단해야 하는 다운타임은 24시간 무중단 운영이 필수인 현대 비즈니스 환경에서 큰 부담으로 작용합니다.
데이터 사일로 현상과 비정형 데이터 처리의 한계도 문제입니다. 전통적인 RDBMS는 표 형태의 정형 데이터 처리에 특화되어 있어AI의 핵심인 벡터 임베딩을 처리하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 별도의 벡터 전용 데이터베이스(DB)를 도입하게 되면, 기존 데이터와 벡터 데이터가 분리되어 관리가 복잡해지고 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있습니다.
개발 생산성 저하와 시스템의 경직성을 문제입니다. SQL이라는 언어는 비기술 직군의 데이터 접근을 가로막으며 개발자 역시 반복적인 쿼리 작성과 오류 수정에 많은 시간을 소모하게 합니다. 급변하는 비즈니스 요건에 맞춰 데이터 구조를 유연하게 바꾸기 어려운 경직된 환경도 혁신의 속도를 늦추는 주된 원인입니다.
RDBMS, AI 엔진으로 진화하다
구글 클라우드의 완전 관리형 데이터베이스인 Cloud SQL은 전통적인 RDBMS 한계를 넘어 성능, 가용성, AI 지원(Readiness)을 모두 갖춘 데이터 플랫폼으로 진화했습니다. 그 증거는 크게 다섯 가지 혁신에서 찾아 볼 수 있습니다.
첫 번째는 자연어 지원입니다. Cloud SQL의 Database Studio에 탑재된 AI 모델 Gemini는 데이터베이스와 소통하는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 사용자가 “서울에 사는 30대 고객의 구매 내역을 보여줘”라고 자연어로 입력하면 Gemini가 데이터 구조를 파악해 최적화된 SQL 코드를 자동으로 생성해 줍니다. 또한, 문법 오류도 수정할 수 있고, 복잡한 쿼리가 어떤 논리로 작동하는지 설명도 들을 수 있습니다. 이는 개발자의 생산성을 높일 뿐만 아니라, 전문 지식이 없는 일반 사용자도 쉽게 데이터를 활용할 수 있게 합니다.
두 번째는 다운타임으로부터의 자유입니다. Cloud SQL Enterprise Plus 에디션은 가용성의 새로운 기준을 제시합니다. 고도화된 프록시 및 복제 기술을 통해 유지보수 작업 시 서비스 중단 시간을 1초 미만으로 획기적으로 단축했습니다. 이는 업계 표준인 99.95%를 넘어 99.99%의 가동률(SLA)을 보장하므로, 금융이나 헬스케어처럼 잠시도 멈춰선 안 되는 미션 크리티컬 서비스 운영에 최적화되어 있습니다.
세 번째는 벡터 DB입니다. Cloud SQL은 PostgreSQL 및 MySQL 내부에서 벡터 데이터를 직접 저장하고 검색하는 기능을 제공합니다. 구글이 독자 개발한 고성능 검색 알고리즘인 ScaNN을 탑재하여 검색의 정확도와 속도를 극대화했으며, “빨간색 원피스 중 이 이미지와 비슷한 스타일”처럼 정형 데이터 필터링과 비정형 데이터 검색을 한 번에 처리하는 하이브리드 검색도 가능합니다. 이를 통해 검색 품질은 높이면서 시스템 구조는 단순화할 수 있습니다.
네 번째는 마이그레이션입니다. 기존 레거시 RDBMS를 클라우드로 옮길 때 가장 큰 난관은 코드 변환입니다. Database Migration Service(DMS)에 결합된 Gemini는 오라클 등 레거시 RDBMS에 종속된 비표준 코드를 타겟 시스템에 맞는 자연스러운 코드로 지능적으로 리팩토링해 줍니다.
다섯 번째는 관리입니다. 다수의 DB를 관리해야 하는 운영자를 위해 Cloud SQL은 대화형 인터페이스를 제공합니다. 운영자는 복잡한 대시보드를 일일이 확인할 필요 없이 “현재 CPU 사용량이 90% 이상인 인스턴스가 어디지?”라고 질문하여 실시간으로 상태를 파악할 수 있습니다. 또한, 보안 취약점이 발견되면 Gemini가 구체적인 해결 방안까지 제안하여 신속한 대응을 돕습니다.
비즈니스 가치 및 성공 사례
DX, AX 시대의 요구를 수용한 Cloud SQL 도입은 기술적 우위를 넘어 실질적인 경영 성과로 이어집니다. 실제로 다양한 산업군에서 Cloud SQL로 AI 기반 애플리케이션 개발을 가속하고 있습니다. 가령 유통 분야의 경우 재고 데이터와 제품 이미지를 결합한 하이브리드 검색을 구현하여 고객이 정확한 제품명을 모르더라도 사진만으로 유사한 제품을 찾을 수 있는 ‘Visual Scout’ 기능으로 쇼핑 경험을 혁신할 수 있습니다. 금융 분야에서는 방대한 금융 공시 자료를 분석해 보고서를 자동 생성하거나, 실시간 거래 데이터를 분석해 금융 사기를 사전에 차단하는 시스템에 Cloud SQL을 핵심 엔진으로 활용할 수 있습니다.
노장은 죽지 않는다!
DX, AX 시대의 DB는 더 이상 수동적인 저장소가 아닙니다. Cloud SQL과 같은 최신 기술의 집합체가 된 DB는 무중단 가용성을 보장하는 탄탄한 인프라이자 모든 형태의 데이터를 아우르는 통합 저장소이며, 나아가 AI와 결합해 스스로 진화하는 지능형 파트너로서의 역할을 동시에 수행합니다. DB는 앞으로도 중요한 자산으로 다루어질 것입니다. 새로운 요구에 맞게 DB의 역할과 위상을 높이고 싶다면 메가존소프트가 도움을 드리겠습니다.
