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최근에 기업은 기존의 전통적 IT환경으로부터 디지털 전환을 진행 중이거나 혹은 가까운 미래의 필수 과제로 계획하고 있다.
게다가 올해 8월부터 시행되기 시작한 데이터3법으로 4차 산업혁명에 맞춰 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭이 크게 확대됐기 때문에 전 산업에 IT 업무서비스 개발 폭은 더욱 다양해졌다.
특히 비대면서비스가 기하급수적으로 증가되는 금융IT를 위한 디지털 혁신의 최우선 과제는 크게 클라우드, 빅데이터, 인공지능(AI) 서비스의 도입이라고 볼 수 있다.
클라우드는 급변하는 비즈니스 상황에 대비하기 위해 서버 인프라 환경을 보다 민첩하게 제공할 수 있는 발판이다.
본래 퍼블릭(Public) 환경이 클라우드 시장을 주도했으나 최근에는 자체적으로 ‘프라이빗 클라우드(Private Cloud) 환경을 구축하는 기업들이 늘고 있다
빅데이터는 오랜 기간 비지니스를 통해 축적해 온 정형 또는 비정형의 데이터로부터 의미있는 가치를 추출하고 결과를 분석해 기업의 비지니스 통찰력을 제공하는 기술이며, 많은 기업이 빅데이터 구축에 오랜 기간 힘을 쏟아 왔다.
AI는 빅데이터에 의한 과거의 비즈니스 실적을 토대로 다양한 수요의 원동력을 추가해 머신러닝 알고리즘을 적용함으로써 미래를 보다 정확하게 예측하게 한다.
이와 같은 기술을 IT에 적용하는 것이 4차 산업혁명 시대를 대비하는 선진 금융서비스에 있어 필수 과제가 된다.
다른 한편으로는 투자비용을 보호할 수 있는 경제적 솔루션을 선택하는 것도 매우 중요하다.
최신 기술 요구사항을 제공하는 동시에 효율적 비용을 모두 만족시키기 위해 기업들이 클라우드 기반의 오픈소스 솔루션을 도입하는 사례가 증가하고 있다.
그러나 오픈소스 선택을 망설이게 하는 솔루션이 있다.
바로 기업을 유지하고 발전시키는데 가장 중대한 고객 및 비즈니스 정보를 저장하고 관리하는 DBMS다.
처음에는 오픈소스를 고려했다고 해도 결국 충분히 검증된 상용 DBMS를 선택하는 것이 일반적이다.
이러한 결과로 기업의 IT 인프라 비용 구조는 매우 기이한 분포를 만든다.
바로 DBMS가 전체 IT 비용의 50~80% 이상을 차지하게 된 것.
그렇다면 최신 금융서비스를 위한 필수 기술요소를 모두 제공하면서 비용 효율성을 동시에 만족 시킬만한 DBMS는 어떤게 있을까?
RDBMS의 원조 DB2는 앞에서 언급한 최신 금융 IT서비스를 위한 필수 기술요소들을 모두 지원하는 동시에 고객의 IT비용을 최소화하기 위한 전략을 기반으로 신기능을 추가하고 강화해 왔다.
본 글을 통해 최신 금융서비스 구축을 위한 DBMS의 역할을 3가지 주제로 나눠 설명하고자 한다.
1장. 미션 크리티컬한 금융 DBMS의 필수 요구사항, 성능과 안정성
2장. 다각화되는 금융 서비스 위한 개발의 유연성
3장. 변화하는 IT환경에서 금융 DBMS의 신기술 아키텍처
◆1장. “미션 크리티컬한 금융 DBMS의 필수 요구사항 성능과 안정성” = 금융서비스에 있어 가장 중요한 기술요소 중 하나는 성능이다.
특히 국내 기업들이 추구하는 서비스 속도에 대한 기대 수준은 전세계에서 가장 높다고 해도 과언이 아닐 것이다.
빠른 성능을 위해 DB2는 본래 DBMS 스스로 시스템 자원 상태와 저장된 데이터 구조를 파악하여 자동으로 최적의 액세스 플랜을 생성하는 비용기반 쿼리 '옵티마이저(Optimizer)를 계승·발전시켜왔다.
최근에 발표된 v11.5는 AI 시대에 데이터량이 증가함에 따라 머신러닝 알고리즘의 추가로 더욱 개선되었다.
새로운 ‘옵티마이저’는 데이터베이스의 최근 변경 사항을 반영하고 실제 쿼리 성능의 피드백을 종합하여 액세스 플랜을 생성해 사용자에게 보다 빠른 결과를 서비스 할 수 있도록 한다.
[그림1]에서 머신러닝 적용 전 데이터베이스는 통계 및 리소스 (CPU, I/O, 네트워크)를 사용해 가능한 전략을 평가하고 액세스플랜을 생성한다.
즉 두 테이블을 조인하고 다른 두 테이블을 조인하고 마지막으로 두 조인의 결과를 조인했다.
그러나 머신러닝이 적용되면 실행 경험을 활용해 보다 우수한 액세스플랜을 찾게 된다.
두 테이블을 조인 한 다음 세 번째 테이블을 조인하고 마지막으로 그 결과를 네 번째 테이블과 조인하시는 식으로 처리했다.
두 경우 모두 쿼리가 올바르게 실행되지만 ML 기반 플랜이 8.5배 더 빠르게 실행되는 결과를 보였다.<그림1 ‘머신러닝 적용에 따른 액세스플랜 변화’ 참조>
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| ▲ 그림1 ‘머신러닝 적용에 따른 액세스플랜 변화’ |
데이터베이스 크기는 시간이 갈수록 증가되며 점차 쿼리 성능이 저하되는 경우가 많다.
이같은 대용량 데이터 I/O에 따른 성능 저하를 방지하기 위해 DB2는 데이터 압축 기능을 제공하고 있다.
여전히 압축을 적용하면 스토리지 사용량을 줄일 수 있을 뿐, 성능에는 악영향을 준다고 여기는 DB 운용자들이 많다.
반면 DB2 사용자들은 압축을 적용했을 떄 오히려 성능이 개선되는 것을 경험하게 된다.
그러므로, 워크로드(OLTP & DW)에 상관없이 모든 업무에 압축 기능을 기본으로 적용해 사용한다.
그렇다면 왜 DB2는 모든 쿼리를 압축, 처리하는 데도 성능저하 없이 오히려 더 빠르게 처리하는 것일까.
바로 쿼리를 압축을 해제하지 않고 압축된 상태로 수행하기 때문이다. 결국 사용자에게 결과를 리턴할때야 비로소 압축을 해제하게 되는 것이다.
최근에 DB2는 압축기능을 모든 에디션(Community(Free), Base, Standard, Advanced)에서 사용할 수 있게 라이센스를 허용했다.
DB2는 평균적으로 OLTP의 경우 70%, DW의 경우 80%의 압축율을 제공하고 있다.
기업은 성능과 스토리지 비용절감의 일석이조의 혜택을 누리는 셈이다.
[그림2]와 같이 DB2에서는 데이터베이스 내 모든 오브젝트(테이블, 인덱스, Temp, LOB, XML)을 압축하므로 데이터베이스 크기가 작아져서 메모리 사용량과 데이터베이스와 트랜잭션 로그 백업 이미지 크기도 함께 줄어들게 된다.
요약해보면 압축을 적용하면 시스템 리소스가 덜 사용되고, 관리자의 작업도 더욱 수월해진다.<그림2 ‘데이터 압축 적용 효과’ 참조>
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| ▲ 그림2 ‘데이터 압축 적용 효과’ |
이제부터 24*7 금융서비스의 시스템 안정성을 뒷받침하기 위해 Db2의 기술은 어떤 것이 있는지 살펴보고자 한다.
금융IT에서 시스템 안정성 확보는 성능보다 더 중대한 과제이며 결코 포기할 수 없는 영역이다.
DB2는 메인프레임 공유디스크 방식의 ‘액티브-액티브(Active-Active) 클러스터링’과 동일한 퓨어스케일(pureScale) 기능을 10여년 전 출시했다.
타사제품과 가장 큰 기술적 차이는 DB노드간 공유자원을 관리하는 방식이다.
즉, 타사제품은 각 DB노드들이 공유자원 관리를 분산하여 관리하는 방식인 데에 반해 DB2는 별도의 CF모듈이 중앙에서 관리하고 있다.
물론 CF 모듈은 DB노드와 함께 있을 수도 있고 별도 호스트로 분리도 가능하다. 이 구조적 차이로 DB2는 24*7 서비스에 있어 차별화된 혜택들을 제공한다.
첫째, DB노드 확장 작업이 유연하다.
타사제품에 비해 적은 클러스터 오버헤드 덕분에 자원 확장이 필요할 때 DB노드를 증설하면 추가된 자원만큼 준선형적으로 업무 처리량을 증가시킬 수 있다.
이 작업은 온라인 서비스 중에 수행이 가능하다.
따라서 사용자나 업무량이 갑자기 증가되어 DB노드를 확장하는 것은 DB2환경에서 큰 부담이 되지 않는다.
둘째는 갑작스러운 장애시 서비스 복구시간이 매우 빠르다는 점이다.
공유자원이 분산·관리되는 구조에서는 장애가 발생 된후 데이터의 리마스터링 작업이 수행되는 동안 DB서비스에 영향을 주어 정상적인 서비스 상태로 복구되기까지 시간이 필요하다.
이에 반해 DB2는 장애가 발생하면 일부 변경 데이터에 대한 락(Lock) 정보가 정리되고 곧바로 정상적인 서비스 상태로 되어 업무서비스에 미치는 영향이 매우 적은 편이다.
셋째는 DBMS 소프트웨어 유지보수를 온라인으로 수행할 수 있다는 점이다.
버그 픽스(Fix)나 기능개선을 위한 정규 패치 작업을 온라인서비스 도중에 수행할 수 있는 기능은 24*7 금융서비스를 위해 꼭 필요하다.
또한 퓨어스케일(pureScale)은 하나의 이미지로 클러스터링에 필요한 모든 시스템 소프트웨어를 한번에 통합 설치하고 구성한다.
공유파일시스템과 클러스터의 구성은 모두 DB2 설치 작업과 동시에 이뤄진다.
[그림3]은 4개 DB노드 운영환경에서 한 노드를 온라인 중에 추가하는 작업을 나타낸다.
미리 기존 노드와 동일한 OS를 설치하고 네트웍 구성작업을 완료하고 나서 ‘db2iupdt’ 명령어를 수행하면, 자동으로 필요한 모든 컴포넌트(Db2 및 클러스터 S/W)를 설치하고 구성을 완료한다.<그림3 ‘DB2 퓨어스케일 온라인 DB노드 확장’ 참조>
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| ▲ 그림3 ‘DB2 퓨어스케일 온라인 DB노드 확장’ |
‘퓨어스케일’은 지난 10여년 동안 전세계에서 다양한 구축사례들을 확보해왔다.
국내에서도 업계를 대표하는 은행, 증권, 보험 공공 등의 기업에서 주요 기간계 업무처리시스템에 활용되고 있으며, 높은 안정성과 성능은 물론 합리적 비용 지불로 관심을 갖고 검토하는 기업들이 점차 늘고 있다.
DBMS 시스템 안정성을 높이기 위한 방안으로 ‘액티브-액티브’보다 단순한 구조인 ‘액티브-스탠바이(Active-Standby)도 다른 대안이 될 수 있다.
높은 안정성이 요구되면서 사용자나 업무 처리량이 일정한 업무시스템에 적용하는 것이 적합하다.
DB2에서는 HADR기능으로 제공하며, 동일센터 내 이중화(HA)나 원격센터 간 이중화(DR) 모두 구성 가능하다.
가장 큰 장점은 스토리지 이중화를 DBMS에서 담당하기 때문에 완벽하게 데이터 정합성을 확보할 수 있다는 것.
프라이머리(Primary) 서버에서 캡처(Capture) 된 로그 데이터는 즉시 스탠바이(Standby) 서버로 전송돼 재실행된다.
시스템 유지보수(DBMS 패치 작업 포함)시에는 역할을 변경하는 명령어(Takeover)로 손쉽게 양 서버에 대한 작업을 번갈아 수행할 수 있다.<그림4 ‘DB2 HADR 아키텍처 구성’ 참조>
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| ▲ 그림4 ‘DB2 HADR 아키텍처 구성’ |
HADR은 공유스토리지 구성이 미지원되는 클러우드 환경에서 그리고 원격 시스템 간 DB 시스템 이중화에 매우 적합한 솔루션이다.
이중화하는 서버 간 거리에 제한이 없다는 점도 HADR의 장점.
예를 들어, 네트워크 연결이 되는 전세계 어느 지역의 시스템과도 연결 구성이 가능하다.
씽크(Sync), 니어씽크(NearSync), 어씽크(Async), 수퍼씽크(SuperAsync) 등 4가지 동기화 모드가 지원되므로, 업무 요건이나 혹은 두 호스트 간 거리에 따라 선택해 구성할 수 있다.
또한 스탠바이 서버는 조회업무 처리가 가능하므로, 워크로드를 분산해 보다 많은 업무량을 처리할 수 있게 된다.
마지막으로 24*7을 위한 DBMS의 필수 기능 중 하나가 ‘데이터 리오그’ 기능이다.
지속적으로 변화하는 데이터에 대한 최적화 저장 여부는 최적의 업무 처리 성능과 긴밀하게 연관돼 있다.
DB2에서는 이 기능을 기본 기능으로 제공하고 있으므로 DB2를 선택한다면 추가로 비용을 고려하지 않아도 된다.
이상으로 선진 금융 서비스 위한 주요 요건 중 성능과 안정성을 위해 Db2가 지원하는 기술에 대한 간략한 설명을 마치겠다.
<고재의 한국IBM 클라우드 & 코그너티브 소프트웨어 실장>jeykoh@kr.ibm.com < 저작권자 © BI KOREA 무단전재 및 재배포금지 > |
