AI 시대 구조적 제약이 되는 분산된 데이터베이스

기능별 데이터베이스 조합에서 발생하는 구조적 한계

서비스 초기에 OLTP를 중심으로 시작하고, 검색 요구가 생기면 ES를 붙이고, 분석을 위해 OLAP 엔진을 추가하고, 이후 AI 기능 확장을 위해 Vector DB를 도입하는 패턴은 매우 일반적입니다. 문제는 이 구조가 시간이 지나면 단순한 기능 확장이 아니라 서로 다른 스토리지·인덱스·컴퓨팅 모델이 섞인 복합 아키텍처로 굳어진다는 점입니다. 각 엔진은 역할을 수행하지만 전체 구조는 점차 일관성을 잃고 관리 난이도가 기하급수적으로 증가합니다.

데이터 흐름·일관성·지연시간 구조가 복잡해지는 현상

엔진이 분리될수록 데이터는 여러 파이프라인을 통해 복제·변환되며 다른 시점의 스냅샷을 갖게 됩니다. 결국 데이터 정합성(consistency)은 시스템 자체가 아니라 ETL과 동기화 작업에 의존하게 됩니다. 장애가 발생하면 어느 지점에서 병목이 생겼는지, 어떤 인덱스가 stale 상태인지 추적하는 과정은 고비용 작업이 됩니다. 관찰 가능성(observability)은 떨어지고, 엔진 간 레이턴시는 누적되며, 전체 데이터 플로우의 투명성은 지속적으로 저하됩니다.

불가피했던 데이터베이스 조합

위와 같은 데이터별로 분리된 데이터베이스 구조는 잘못된 선택이라기보다 기술적 배경의 결과였습니다. OLTP(행 기반 스토리지), OLAP(열 기반 스토리지), FTS(인버티드 인덱스), Vector Search(HNSW·IVF·PQ 기반 인덱스)는 서로 다른 데이터 구조에 최적화되어 왔으며, 이를 하나의 엔진으로 통합하는 기술은 존재하지 않았습니다. 따라서 서로다른 데이터베이스를 조합하는 방식 외에는 선택지가 없었고, 이 방식이 오랜 기간 사실상의 표준이었습니다. 그러나 서비스가 고도화되고 AI 기반 워크로드가 확장될수록 이 조합식 구조는 구조적 한계를 드러내기 시작합니다.

엔진별 클러스터 운영, 인덱스 중복, 파이프라인 유지보수, 스키마 이중화, 데이터 이동 비용 등에서 지속적으로 높은 부담을 요구합니다. 장애 포인트가 증가하고, 특정 엔진 담당자에게 지식이 집중되며, 신규 기능 개발이 엔진별 조정 작업을 반드시 동반합니다. 워크로드가 늘어날수록 복잡성은 선형이 아니라 기하급수적으로 증가하고, 결국 비즈니스 속도와 안정성을 동시에 저하시킵니다.

Cognica가 제시하는 기술적 전환점

Cognica는 이 구조적 한계를 해결한 엔진입니다. 하나의 스토리지 층과 통합된 인덱스 계층 위에서 OLTP, OLAP, 텍스트 검색, 벡터 검색을 모두 처리할 수 있는 아키텍처는 기존 DB들의 기능 합산이 아니라, 데이터 모델 자체를 새롭게 정의하는 접근입니다. Cognica는 데이터 복제 없이 다양한 워크로드를 처리하며, 동일한 데이터 사본을 기반으로 서로 다른 쿼리 패턴을 실행할 수 있게 합니다. 그동안 업계가 기술적으로 불가능하다고 전제했던 영역—다중 워크로드의 엔진 단 통합—이 실제 제품 형태로 구현된 첫 사례입니다. 바로 이 부분이 Cognica가 기존 데이터베이스와 본질적으로 구분되는 지점입니다.

지금의 데이터 스택이 장기적으로 확장성과 안정성을 유지할 수 있는지, 새로운 워크로드를 추가해도 파이프라인이 감당 가능한지, 핵심 인력이 바뀌어도 구조가 유지되는지 점검해야 합니다. 과거에는 단일 엔진이라는 선택지가 존재하지 않았기 때문에 조합식 아키텍처가 당연한 것으로 여겨졌습니다. 하지만 이제는 상황이 달라졌습니다. Cognica는 그동안 없었던 선택지를 기술적으로 현실화한 첫 엔진이며, 복잡성을 줄이고 데이터 일관성을 확보하면서 다양한 워크로드를 단일 구조에서 처리할 수 있는 실질적인 대안을 제공합니다. 더 이상 '여러 엔진을 조합하는 구조'를 당연한 전제로 받아들일 필요가 없습니다. 처음으로, 다른 길이 생겼습니다.