클라우드 네이티브 데이터베이스란?

클라우드 네이티브 데이터베이스는 클라우드 환경에 맞게 구축되어 클라우드 인프라의 확장성, 탄력성, 분산 아키텍처를 활용합니다.

이들은 처음부터 클라우드에서 번성하도록 구축되었으며, 온프레미스 환경을 위해 설계되었고 종종 클라우드의 활성 특성에 적응하는 데 어려움이 있는 기존 데이터베이스와는 다릅니다.

• 높은 확장성, 가용성, 비용 효율성은 고객 만족을 위한 핵심 고려 사항입니다.
• 이 범주에서 유명한 제품으로는 Amazon DynamoDB, Google Cloud Spanner, MongoDB Atlas가 있습니다.
• 클라우드 네이티브 데이터베이스는 애플리케이션에 높은 확장성이 필요하거나 엄청난 양의 데이터를 처리하거나 운영 비용을 최소화하려는 경우에 사용해야 합니다.

주요 차이점은 확장성, 아키텍처, 가용성 달성에 사용되는 접근 방식에 있습니다. 클라우드 네이티브 데이터베이스는 클라우드에서 높은 가용성과 성능을 달성하기 위해 노드를 수평으로 추가하도록 설계되었습니다. 반면에 기존 데이터베이스는 일반적으로 수직 확장을 위해 계획되며 클라우드의 능동적인 특성에 맞추기 위해 노력해야 할 수 있습니다.

클라우드 네이티브 데이터 저장소는 분산 아키텍처, 관리 서비스, 종량제 가격 책정과 같은 속성을 통합할 수 있으며, 이는 특정 최신 클라우드 기반 애플리케이션과의 호환성에 기여할 수 있습니다.

이 범주의 제품은 확장성, 높은 가용성, 저렴한 비용, 최소한의 기능적 오버헤드 등의 이점이 있습니다. 클라우드 네이티브 데이터베이스는 부하 조건에 따라 빠르게 확장하거나 축소할 수 있으므로 데이터베이스가 오프라인이 될 필요가 거의 없습니다. 

従量制 서비스는 사용량에 따라 유연한 결제를 제공하는 반면, 완전 관리형 서비스는 수동 구성 및 유지 관리의 필요성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

새로운 문제를 운영하는 핵심 문제는 상호 관련이 있으며, 여기에는 공급업체 잠금, 데이터 마이그레이션, 이러한 데이터베이스를 배포하고 관리하는 기술이 포함됩니다.

데이터 마이그레이션에 잠재적인 어려움이 나타날 경우 데이터를 옮기는 것이 얼마나 쉬운지 고려하고 데이터베이스 관리 경험이나 관리 서비스를 처리할 가능성을 명확히 파악하는 것이 중요합니다.

주목할 만한 예는 다음과 같습니다.

• Amazon DynamoDB: NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터 모델링에 유연성이 필요한 고성능 애플리케이션에 사용됩니다.
• Google Cloud Spanner: 관계형 데이터베이스에서 다양한 위치에 분산된 아키텍처를 활용하여 데이터 일관성과 서비스 가용성을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.
• MongoDB Atlas: 유연성과 확장성을 위해 설계된 문서 지향 데이터베이스로, 일반적으로 클라우드 기반 환경에서 사용됩니다.
•  Azure Cosmos DB: 클라우드에 호스팅되고 다양한 데이터 모델과 프로토콜로 작동할 수 있는 유형의 데이터베이스입니다.

산업 활용 사례에는 전자상거래 플랫폼, 게임 애플리케이션, IoT 기기가 포함됩니다.

애플리케이션이 매우 확장 가능하고 많은 양의 데이터를 처리할 때, 운영에 최소한의 시간을 할애하고 싶을 때 또는 새로운 애플리케이션을 클라우드 네이티브로 만들 때 사용할 수 있습니다.

클라우드 네이티브 데이터베이스는 클라우드 환경을 위해 설계되었습니다. 이러한 데이터베이스는 기존 또는 SaaS 솔루션 확장성, 유연성, 비용 효율성과 관련하여 이러한 이점은 장기적으로 완전히 실현되지 않을 수 있습니다.

필요 사항이 비교적 기본적이고 요구 사항을 쉽게 예측할 수 있는 경우 SaaS 솔루션이 시작하기에 가장 좋은 방법입니다. 그러나 애플리케이션이 더 복잡해지고 회사에 더 많은 독립성과 맞춤화가 필요한 경우 클라우드 네이티브 데이터베이스가 최적의 솔루션일 수 있습니다.