오늘날 디지털 시대에 클라우드 데이터베이스와 데이터 분석 도구는 기업에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 기업은 이러한 도구가 비용, 복잡성, 성능 및 유연성의 균형을 유지하면서 현재 요구 사항을 어떻게 충족하는지 신중하게 평가해야 합니다. 본 글에서는 클라우드 데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 주요 사항을 소개하고, 기업의 요구 사항에 맞는 클라우드 데이터베이스를 선택하는 방법을 설명합니다.
1. 클라우드 데이터베이스 선택
클라우드 컴퓨팅의 인기로 인해 분석 워크로드를 퍼블릭 클라우드 제공업체, 여러 클라우드 제공업체, 온프레미스 환경 또는 하이브리드 인프라의 클라우드 데이터베이스로 이동하는 것이 기업의 디지털 혁신에서 중요한 단계가 되었습니다. 올바른 클라우드 데이터베이스를 선택하면 비용, 생산성 및 비즈니스 가치에 큰 영향을 미칩니다. 시장에는 각각 다른 개발 단계와 기능을 갖춘 많은 데이터베이스 및 데이터 분석 제공업체가 있습니다. 따라서 IT 팀은 클라우드 데이터베이스를 선택하기 전에 스스로에게 몇 가지 주요 질문을 던져야 합니다.
2. 주요 이슈
1. 데이터베이스를 어디에나 배포할 수 있나요?
일부 SaaS 플랫폼에서는 모든 데이터를 특정 클라우드에 로드해야 하므로 사용자가 서로 다른 클라우드 간에 쉽게 마이그레이션하거나 사용 가능한 저비용 컴퓨팅을 활용할 수 있는 능력이 제한됩니다. SaaS 솔루션을 "클라우드 네이티브"라고 하면 실제로는 "클라우드 전용"을 의미할 수 있습니다. 이는 다른 곳에서는 워크로드를 실행하지 못할 수도 있음을 의미합니다. 따라서 사용자는 특정 클라우드 배포에 고정될 수 있습니다.
2. 사용자가 모든 데이터에 액세스할 수 있나요?
외부 데이터 및 데이터 레이크는 기업에서 점점 더 보편화되고 있지만 분석 솔루션은 워크로드 및 데이터 스토리지를 처리하는 능력이 매우 다양합니다. 사용자는 데이터베이스 내부와 외부 모두에서 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터가 데이터베이스에 로드되지 않은 경우에도 더 많은 데이터 소스에 대한 액세스를 제공하면 사용자의 시간과 비용이 절약됩니다.
3. 데이터베이스가 조정 가능하고 복원력이 있습니까?
클라우드 전용 데이터베이스는 사용자가 느린 쿼리를 경험할 때 노드를 추가하여 컴퓨팅 성능을 최적화하는 경우가 많습니다. 그러나 분석 워크로드는 보편적이지 않으며 분기별 보고, 대규모 데이터 생성 또는 잘못된 쿼리로 인해 데이터베이스 성능이 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 쿼리 속도를 높이는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 사용자는 대규모 병렬 처리(클러스터를 활용하기 위해 수동 샤딩 및 특수 쿼리 수정이 필요할 수 있음), 노드 확장(노드 크기 또는 구성 제어), 워크로드 관리(메모리 및 CPU와 같은 쿼리 리소스를 특정 리소스에 매핑)를 갖춘 아키텍처를 찾아야 합니다. 쿼리 유형 또는 특정 사용자 집합) 및 분리된 컴퓨팅 및 스토리지(데이터는 객체 스토리지에 저장되고 컴퓨팅 노드는 동시성, 백업, 데이터 과학을 처리하는 데 사용될 수 있음) 및 쿼리 최적화(데이터를 제한하는 최선의 방법을 결정하는 기능) 쿼리에 응답하기 위한 읽기 및 메모리 요구 사항) 시스템.
4. 데이터베이스가 다양한 분석 사용자 역할을 지원합니까?
클라우드 데이터베이스가 기업에서 대중화됨에 따라 사용자는 다양한 역할(비즈니스 사용자, 분석가, 데이터 과학자)에서 나올 것입니다. 필요한 기능과 비용을 고려해야 합니다. 사용자는 제공된 분석 기능의 깊이를 고려해야 합니다.시계열(설정된 간격으로 데이터를 기록하는 SQL 함수), 지리공간(위도, 경도, 고도를 기반으로 하는 SQL 함수), 기계 학습(기계 학습 모델을 훈련, 관리 및 배포하는 기능) 및 대체 프레임워크(지원 데이터 과학 및 추가 언어를 위한 SQL 이상의 기능)
5. 데이터베이스가 비용 통제에 도움이 됩니까?
분석을 클라우드로 이동하면 비용이 통제할 수 없을 만큼 빠르게 치솟을 수 있으며 기업은 장기 계약에 묶여 있을 수 있습니다. 솔루션을 통해 사용자가 사용하지 않을 때 컴퓨팅을 끌 수 있는지, 지출 한도가 명확한지 확인하여 예상치 못한 월말 청구서가 발생하지 않도록 하세요. IT 팀은 시스템에 대한 장기 실행 쿼리나 복잡한 쿼리에 대해 또는 동시에 많은 수의 동시 워크로드가 시스템에 도착할 때 데이터베이스가 리소스 할당을 자동으로 조정하는 방법을 이해해야 합니다. 또한 스토리지를 공유하는 기능은 여러 팀이 동일한 데이터를 복제하지 않고 사용할 수 있도록 해주기 때문에 중요합니다. 과도한 복제로 인해 더 많은 스토리지 요구 사항이 발생하고 이로 인해 비용이 증가합니다. 마지막으로 많은 제공업체는 플랫폼에서 추출된 데이터에 대해 수출 수수료를 부과합니다. 데이터 추출 시 수수료를 부과하는 플랫폼을 주의하세요.
결론: 올바른 클라우드 데이터베이스 선택
클라우드 데이터베이스를 선택할 때 기업은 요구 사항을 신중하게 평가하고 확장성, 유연성, 비용 효율성 및 지원되는 다양한 분석 기능을 포함한 다양한 주요 요소를 고려해야 합니다. 이러한 문제에 대한 깊은 이해를 바탕으로 기업은 선택한 클라우드 데이터베이스가 현재와 미래의 요구 사항을 충족하고 디지털 혁신 여정에서 성공하는 데 도움이 되도록 보장할 수 있습니다.
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