빅데이터는 어떻게 백업·복구 '게임의 룰'을 바꾸는가

소프트웨어 스택의 한 부분을 바꾸면 다른 것도 바꾸어야 할 가능성이 크다". IT 세계에서는 이미 잘 알려진 상식이다. 그리고 그 대표적인 예가 바로 빅데이터다.

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빅데이터는 데이터베이스 시장을 흔들어 새로운 수준의 '스케일 아웃(Scale Out)' 기술을 현실화했다. 데이터를 하나의 거대한 서버에 몰아넣는 대신 여러 범용 서버에 분산 저장하는 것으로, 하둡(Hadoop), 몽고DB(MongoDB), 카산드라(Cassandra) 같은 제품이 대표적이다. 이런 방식의 가장 큰 장점은 유연성이다. 더 많은 데이터를 저장하기 위해 시스템을 증설할 때, 거액을 들여 더 거대한 장비를 구매하는 '스케일 업(Scale Up)' 대신 저렴한 기기 1~2대를 추가해 붙이면(Scale Out) 된다.

이것은 매우 훌륭한 방식이지만, 대신 백업과 복구라는 새로운 숙제가 우리 앞에 나타났다. 시장조사업체 가트너(Gartner)의 부사장 데이브 러셀은 "전통적인 백업 제품은 2가지 어려움에 직면해 있다. 엄청난 용량의 문제, 그리고 스케일 아웃 환경에서 백업하는 문제다"라고 말했다. 수평적으로 확장할 수 있는 일부 데이터베이스는 가용성과 복구 기능을 자체적으로 지원한다. 그러나 기업에서 사용할 만큼 완성도가 높은 것은 아니라고 러셀은 지적했다.

이런 가운데 시스템 장애가 발생하면 대기업도 곧바로 보안 취약점에 노출될 수 있다. 따라서 이런 수요를 겨냥해 새로운 수준의 데이터 보호 제품이 등장하고 있고, 데이토스 IO(Datos IO)의 '리커버X(RecoverX)'가 그중 하나다. 데이토스 IO의 공동 설립자 겸 CEO인 태런 타쿠르는 "오라클이나 마이SQL 같은 전통적인 데이터베이스는 스케일 업 방식으로 확장해야 하고 '영구적인 로그(durable log)'에 대한 개념이 있기 마련이다"라고 말했다.

이런 시나리오에서 시스템에 문제가 발생하면 로그 사본이 백업에 포함된다. 그런데 여러 장비에 데이터가 분산된 오늘날의 차세대 데이터베이스 환경에서 이 작업이 그리 간단하지 않다. 타쿠르는 "이런 환경에서는 마스터(master)가 없으므로 각 노드가 자체적으로 동작하고 영구적인 로그도 없다. 다양한 노드가 다양한 권한을 얻을 수 있어, 모든 노드는 운영에 대한 관점이 서로 다르다"라고 말했다.

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이는 소위 빅데이터의 '3V(Volume, Velocity, Variety)'라고 부르는 것을 수용하기 위한 기술적인 타협이다. 즉 오늘날의 분산형 데이터베이스는 그 어느 때보다도 두려운 속도로 우리에게 날아드는 엄청난 용량의 데이터를 저장하면서 동시에 확장성을 제공하기 위해 기존 전통적인 관계형 데이터베이스가 지켜왔던 'ACID' 특성을 버리고, 대신에 'BASE' 원칙을 수용했다.