진화하는 오라클의 클라우드 전략・・・"AWS・MS Azure에 MySQL 히트웨이브 제공"
[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsud.acom] 데이터베이스 1위 기업 오라클이 시장 변화를 수용하고 공격적인 행보에 나섰다.
니푼 아가르왈(Nipun Agarwal) 오라클 연구와 고급 개발 부문 수석부사장은 “하나의 데이터베이스 안에 실시간 트랜잭션과 분석, 머신러닝 엔진을 넣고 오토파일럿을 통한 자동화까지 원하고 있는게 오라클 MySQL 히트웨이브입니다. 아마존웹서비스(AWS)에서 OCI로 옮길 때 발생하는 데이터 이전 비용이 너무 높고 지연 속도가 높아 이전이 힘든 고객을 위해 AWS에 제공키로 했습니다. 머지 않아 마이크로소프트 애저(Auzre) 위에서도 동일한 서비스를 제공할 계획입니다"라고 밝혔다.
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오라클이 클라우드 시장에서도 데이터베이스 강자의 지위를 회복하기 위해 이전과는 다른 행보를 하고 있다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 제공하던 MySQL 히트웨이브를 경쟁 관계에 있는 AWS에서 서비스하고 향후 마이크로소프트 애저 위에도 동일하게 제공하겠다고 공식 발표했다.
고객들의 멀티 클라우드 이행에 오라클도 적극 동참하면서도 클라우드 데이터베이스 시장 경쟁에 본격 뛰어들면서 이 시장의 강자로 다시 한번 거듭나기 위한 적극적인 행보로 보인다.
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시장 조사업체 가트너가 발표한 자료에 따르면 오라클은 클라우드 시장이 확산되면서 세계 1위 DBMS 지위를 잃었다. 마이크로소프트가 클라우드 시장에 적극 대응하면서 1위에 올랐고 AWS가 그 뒤를 바짝 뒤좇고 있다. 3위에 오른 오라클 이지만 2017년 점유율 36.1%가 2021년 20.6%로 격감했다. 오라클은 OCI를 비롯해 기업 고객 맞춤형 클라우드 서비스와 하드웨어를 선보였고 이번 서비스로 본격적인 반격에 나섰다는 걸 보여눈다.
오라클 MySQL 히트웨이브는 단일 MySQL 데이터베이스 내에 OLTP, 분석, 머신러닝, 머신러닝 기반 자동화 기능을 결합한 서비스다. 오라클은 2020년 12월 MySQL 히트웨이브를 선보이면서 단일 데이터베이스 안에 실시간 처리와 분석 엔진을 각각 제공했고, MSQL 오토파일럿을 통해 자동 관리, 스케일아웃 스토리지, 혼합 워크로드 처리에 대응해 왔다.
2022년 4월에는 히트웨이브 머신러닝 엔진을 탑재 하면서 실시간처리, 분석, 머신러닝을 단일 데이터베이스 안에서 처리하고 자동 관리할 수 있게했다.
데이터베이스 시장은 클라우드 사업자들도 장악하기 위해 힘써온 시장이고 AWS는 관계형 키-값, 인메모리, 문서, 와이트컬럼, 그래프, 시계열, 원장 등 8개의 유형에 11개의 서비스를 제공해 왔다.
고객들은 트랜잭션 처리에 아마존 오로라(Amazon Aurora)와 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)를, 분석을 위해 AWS 기반 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스, 머신러닝을 위해 세이지메이커(SageMaker)를 사용하는 등 이전까지는 개별 데이터베이스 간 ETL 복제를 위해 많은 제품을 선택 통합해 왔다.
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오라클은 AWS 고객들의 이런 고민을 이번 MySQL 히트웨이브 제공으로 해결하면서 AWS 인프라 기반 DB 시장에서 확실한 경쟁력을 가져가겠다고 선언했다.
OCI에서 히트웨이브 사용하는 것과 AWS에서 사용하는 것은 가격이 다르다. 히트웨이브 비용에 하드웨어 비용이 포함되어 있는데, OCI 하드웨어 비용이 AWS 보다 더 저렴하기 때문이다. OCI 체험을 희망하는 고객을 위해 300달러 크레딧을 제공한다. 히트웨이브에도 동일하게 제공하고 있다. 최저 구성의 경우 시간당 10센트이기 때문에, 무료 크레딧으로 오랫동안 체험 가능하다.
에드워드 스크리븐(Edward Screven) 오라클 총괄 아키텍트는 “오라클은 고객에게 선택지를 제공함으로써 얻을 수 있는 이점에 대해 잘 알고 있다. MySQL 히트웨이브 고객의 대다수가 AWS에서 마이그레이션해 온 고객들이다. 한편 일부 애플리케이션을 AWS상에서 실행할 수 있게 되기를 바라는 고객도 여전히 있다”며 “우리는 여러 문제들에 대한 해결책을 제시하는 동시에 트랜잭션과 분석, 머신러닝 전반에서 타 데이터베이스 클라우드 제공업체 대비 탁월한 성능 및 가격 대비 성능을 제공하고 있다. 우리는 AWS 사용자와 개발자들에게도 자신의 데이터를 AWS에서 옮겨오거나, 새로운 플랫폼을 학습할 필요 없이 MySQL 히트웨이브가 제공하는 혁신 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공하고 싶었다”고 이번 발표의 의미를 밝혔다.
이번 서비스는 AWS 기반 오라클 MySQL 히트웨이브로 여타 사용자와 동일하게 AWS 인프라를 사용하고 있다. 이 서비스는 오라클 OCI와 마이크로소프트 애저 협력과는 다르다. 오라클은 마이크로소프트 애저와의 파트너십으로 초고속 인터커넥트를 구축했다. 이때에는 긴밀한 협의가 필요했다. 이 경우, 오라클 DB는 OCI 위에 있지만 애저에서 인터커넥트로 빠르게 연결되도록 설정했다.
독일의 웹 및 앱 개발 전문 디지털 서비스 대행사인 조니 바이츠(Johnny Bytes)의 토마스 헨즈(Thomas Henz) CEO는 “AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 트랜잭션 처리 및 분석을 모두 지원하는 통합 데이터베이스로 우리의 데이터 플랫폼을 간소화했다”며 “우리는 IT 관리 인력을 늘리지 않고도 전보다 더 많은 데이터와 모든 규모의 신규 고객을 지원할 수 있는 훨씬 더 큰 확장성을 얻게 되었다”고 말했다.
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AWS 기반 MySQL 히트웨이브에 도입된 새로운 기능 및 벤치마크 결과는 다음과 같다.
- 독보적인 가격 및 가격 대비 성능: AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 우수한 아키텍처를 기반으로 경쟁 제품 대비 높은 성능 및 낮은 비용을 제공하며, AWS에 최적화 되어있다. 이는 업계 표준 벤치마크를 통해 입증되었다.
- 네이티브 AWS 경험: AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 밀리초 수준의 애플리케이션 대기시간 및 풍부한 인터랙티브 콘솔을 통해 AWS 고객들에게 진정한 네이티브 경험을 제공한다. 스키마 및 데이터 관리를 용이하게 하고 콘솔에서 대화식으로 쿼리를 실행한다. 사용자들은 쿼리의 성능과 프로비저닝된 리소스의 사용률을 모니터링할 수 있다. MySQL 오토파일럿은 대화형 콘솔과도 통합되어 사용하기 간편하다.
- 고급 보안 기능: MySQL 히트웨이브 서비스는 서버 측면의 데이터 마스킹, 비식별화, 비대칭 데이터 암호화, 데이터베이스 방화벽 등과 같은 포괄적인 보안 기능을 제공한다. 비대칭 데이터 암호화는 개발자 및 DBA가 기밀 데이터의 보안 수준을 높이고 디지털 서명을 실행할 수 있게 해 문서 서명자의 신원을 확인할 수 있게 해 준다. 데이터베이스 방어벽은 SQL 삽입 등 데이터베이스를 대상으로 한 공격에 대한 실시간 방어 기능을 제공한다.
- MySQL 오토파일럿: 오토파일럿은 프로비저닝, 데이터 관리, 쿼리 실행, 장애 처리 등 애플리케이션 수명 주기의 다양한 측면에 대해 워크로드를 인지하는 머신러닝 기반의 자동화 기능을 제공한다. 오토파일럿의 기능에는 자동 프로비저닝, 자동 병렬 로딩, 자동 인코딩, 자동 데이터 배치, 자동 일정 관리, 자동 쿼리 계획 개선, 자동 변경 전파, 자동 오류 처리 등이 포함된다. 하나로 결합된 이 기능들은 애플리케이션의 성능을 높이고, 워크로드 실행을 위한 최적의 구성을 예측하여 비용을 줄이고, 수동 데이터베이스 관리의 필요성을 줄여준다. 또한, 오라클은 OLTP 워크로드를 위해 설계된 추가적인 오토파일럿 기능들을 소개했다. 자동 스레드 풀링(Auto thread pooling)은 높은 동시성 환경에서 실행되어야 하는 최적의 트랜잭션 수를 결정함으로써 더욱 높고 지속적인 처리량을 제공한다. 자동 구성 예측(Auto shape prediction)은 OLTP 워크로드를 위한 최고의 가격 대비 성능을 제공하기 위해 프로비저닝해야 하는 최적의 구성을 결정한다. 실행 중인 시스템에서는 기존 구성을 계속 사용할 것이 권장된다. 그러나 더 나은 성능을 위해 큰 구성으로 업그레이드하거나 비용 절감을 위해 작은 구성으로 다운그레이드하는 경우 어떤 구성에서든 최고의 가격 대비 성능을 누릴 수 있다.
- 머신러닝: 히트웨이브 ML은 훈련, 추론, 설명 등 인데이터베이스 머신러닝 기능을 제공한다. 이를 통해 고객은 복잡성, 대기시간, ETL 비용 지출 없이도 실시간 데이터를 기준으로 안전하게 머신러닝을 사용할 수 있다. 히트웨이브 ML은 ML 수명 주기를 완전히 자동화한다. 또한, 모든 훈련된 모델을 MySQL 데이터베이스 내에 저장함으로써 이를 별도의 머신러닝 도구 또는 서비스로 이전해야 하는 필요성을 제거한다. MySQL 히트웨이브 고객들은 히트웨이브 ML을 추가 비용 없이 무료로 이용할 수 있다. 다른 클라우드 데이터베이스 공급업체 또는 오픈소스 데이터베이스는 데이터베이스 내에서 이러한 고급 ML 기능을 제공하지 않는다. MySQL 히트웨이브 고객들은 이제 모델을 더 자주 훈련시킬 수 있고, 더욱 높은 예측 정확도를 위해 모델을 최신 상태로 유지할 수 있다.
분산형 클라우드 지원
MySQL 히트웨이브는 현재 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, OCI), AWS 등 다양한 클라우드에서 사용 가능하며 조만간 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에서도 상용화될 예정이다.
데이터베이스 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하지 못하는 기업들을 위해 오라클 전용 리전 클라우드앳커스터머(Oracle Dedicated Region Cloud@Customer) 서비스의 일환으로 MySQL 히트웨이브가 온프레미스(사내구축형)에서도 제공된다. 온프레미스 MySQL OLTP 애플리케이션의 데이터를 복제해 이를 AWS 기반 MySQL 히트웨이브 또는 OCI로 이전하여 거의 실시간으로 분석 결과를 얻을 수도 있다. MySQL 히트웨이브는 항상 최신 버전의 MySQL 데이터베이스를 실행한다. 이는 대부분의 다른 MySQL 기반 서비스에서는 제공되지 않는 기능이다.
고객의 목소리
전 세계 80여 개국에 고객을 보유한 인도의 텔레콤 분야 하이테크 솔루션 제공업체 6D 테크놀로지스(6D Technologies)의 아니쉬 쿠마르 부사장은 “AWS 기반 MySQL 히트웨이브의 웹 콘솔은 구성이 손쉬울 뿐만 아니라 대화형의 보고를 통해 워크로드 관련 성능 측정지표에 대한 가시성을 제공한다. MySQL 히트웨이브는 고객에게 우수한 경험과 성능을 제공하는 것을 목표로 하는 우리의 마이크로서비스 및 클라우드 네이티브 제품 로드맵에 딱 들어맞는다”고 말했다.
캐나다에 위치한 하이테크 솔루션 제공업체이자 오라클의 파트너사인 ITSP, Inc.의 최고기술책임자 웬진 저우 박사는 “AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 판도를 바꾸는 제품이다. 손쉬운 사용성과 10-30배 빠른 쿼리 속도를 제공하는 성능에 깜짝 놀랐다. 복잡한 데이터베이스 튜닝 및 성능 개선 없이 비슷한 데이터베이스 구성을 사용해 얻은 결과였다”며, “대량의 데이터 세트용 OLTP 및 OLAP 워크로드를 위한 단일한 데이터베이스를 활용한 이후로 인덱스 생성 및 유지 관리가 더 이상 필요 없게 되었고, 덕분에 고객을 위한 가치 창출 속도도 높일 수 있었다”고 말했다.
200여 고객사를 보유한 최고의 클라우드 서비스 및 기술 기업이자 지난 20여 년간 오라클의 파트너사로 함께 해 온 미국 센트로이드 시스템즈(Centroid Systems)의 에이제이 아로라 최고기술책임자는 “MySQL 히트웨이브 덕분에 얻은 성능 면에서의 이점 덕분에 우리는 비즈니스를 확장할 수 있다는 그리고 시장에 더 많은 제품을 출시할 수 있다는 자신감을 얻게 되었다”고 말했다.
미국 내 490개 이상의 병원과 125개의 의료 시스템에 아이큐(iQueue)라는 자사의 플랫폼을 제공해 헬스케어 운영을 혁신한 예측 분석 및 머신러닝 전문 기업 린타스(LeanTaaS)의 고칸 오너 수석 엔지니어링 매니저는 “AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 우리 같은 작은 팀에게도 아주 훌륭한 솔루션이다. 우리는 아이큐 플랫폼을 지속적으로 개선하고, 사용자 경험을 향상시키고, 복잡성과 관리 간접비를 줄여 팀에도 혜택을 제공할 수 있게 되었다”고 평가했다.
대만의 선두적인 의료기기 제조업체로 100여개 국가에 당뇨병 모니터링 시스템을 제공하는 바이오나임(Bionime)의 카일 양 어시스턴트 매니저는 “AWS 기반 MySQL 히트웨이브는 애플리케이션 개발 속도를 높일 실시간 인사이트를 제공하는 것은 물론 환자의 삶을 개선하려는 우리의 노력도 지원한다”고 말했다. [테크수다 Techsuda]
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