왜 하나의 데이터베이스여야 할까

Cognica가 바라보는 데이터베이스의 미래

지난 20여 년간 데이터베이스 기술은 기능별 분화의 흐름 속에서 발전해 왔습니다. 웹과 모바일 서비스가 성장하면서 데이터의 형태와 처리 목적이 다양해졌고, 이에 따라 각 역할에 특화된 데이터베이스가 등장했습니다. 서비스의 핵심 데이터를 다루기 위한 OLTP(OnLine Transaction Processing), 대규모 분석을 위한 OLAP(OnLine Analytical Processing), 빠른 응답 속도를 위한 캐시 시스템, 문서 기반 검색을 위한 FTS(Full-Text Search), 그리고 최근에는 AI 시대의 핵심 요소인 벡터(Vector) 검색이 대표적입니다. 당시에는 이러한 세분화와 전문화가 곧 기술 발전의 방향처럼 여겨졌습니다.

이러한 분화는 한 시대의 요구에 부합하는 자연스러운 결과였습니다. 각 기능은 빠르게 고도화되었고, 기업은 필요한 목적에 맞는 시스템을 선택하여 조합함으로써 문제를 해결할 수 있었습니다. 그러나 오늘날에는 상황이 달라지고 있습니다. 기술이 고도화될수록, 분리된 시스템 간의 연결과 운영 부담이 오히려 증가하고 있기 때문입니다. 데이터가 여러 저장소에 분산되어 존재하는 구조는 더 이상 효율적이지 않으며, 데이터 기반 혁신 속도를 따라가지 못하는 장애 요인으로 작용하고 있습니다.

데이터베이스가 다시 하나의 통합된 구조로 수렴하는 방향으로 움직이고 있는 이유는 단순한 편의성이나 비용 절감의 문제가 아닙니다. 데이터와 AI 환경에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 데이터가 단일한 환경에서 유기적으로 처리되고 활용될 수 있어야 합니다. 이는 산업 내에서 이미 감지되고 있는 기술적 흐름이며, 분명한 방향성의 변화입니다.

기능별 데이터베이스 시대의 한계

오늘날 많은 기업의 데이터 인프라는 흔히 "다중 데이터베이스 아키텍처"라 불리는 구조를 가지고 있습니다. 예를 들어, 일반적인 서비스 환경은 다음과 같은 구성으로 이루어져 있습니다.

• OLTP: 서비스의 핵심 트랜잭션 데이터 저장 (예: MySQL, PostgreSQL)
• OLAP: 대규모 분석 및 집계 처리 (예: Snowflake, BigQuery, Redshift)
• Cache: 응답 지연 최소화를 위한 임시 저장소 (예: Redis)
• FTS: 텍스트 기반 검색 기능 제공 (예: Elasticsearch, OpenSearch)
• Vector DB: 의미 기반 검색 및 AI 활용을 위한 저장소 (예: Pinecone, Weaviate, Milvus)

표면적으로 보았을 때, 이는 기능별로 최적화된 기술을 활용하는 이상적인 구조처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이러한 환경에서는 데이터를 이동하고 가공하기 위한 작업이 끊임없이 발생합니다. 동일한 데이터가 여러 저장소에 중복 저장되고, 변경 시마다 각각의 시스템을 동기화해야 하며, 데이터 이동 과정에서는 형식 변환까지 고려해야 합니다. 이로 인해 데이터 파이프라인은 복잡해지고, 운영과 유지보수는 높은 전문성을 요구하며, 기술 자체가 기업의 성장 속도를 제한하는 요소로 변질되고 있습니다.

이러한 구조는 과거에는 효과적일 수 있었으나, AI 시대에는 더 이상 적합하지 않은 방식입니다. 데이터를 다루는 도구가 늘어날수록, 전체 데이터를 조망하고 활용하기 위한 비용과 시간이 더욱 증가하기 때문입니다.

데이터 통합은 기술의 필연적 진화

기술은 항상 복잡해지는 방향으로만 발전하지 않습니다. 일정 시점에 도달하면, 복잡성을 흡수하고 통합하는 방향으로 진화합니다. 컴퓨팅 환경이 PC에서 서버, 그리고 클라우드로 발전하며 추상화되고 단순화되었듯이, 데이터베이스 기술 역시 통합의 흐름에 진입한 것입니다.

데이터가 여러 곳에 분리되어 존재할 경우, 정확성과 일관성을 확보하기 위해 많은 비용과 시간이 투입됩니다. 반면 데이터가 하나의 엔진 안에서 처리된다면, 저장·분석·검색·AI 활용이 자연스럽게 연결됩니다. 이로 인해 데이터 활용 속도와 생산성이 크게 향상됩니다.

통합형 데이터베이스 모델은 기술 스택 축소를 위한 전략이 아니라, 데이터 활용의 본질적 가치를 회복하기 위한 과정입니다. 기술이 복잡해질수록, 그 핵심 가치는 단순해야 합니다. 데이터베이스는 다시 단순함과 일관성을 향해 나아가고 있습니다.

Cognica의 방향: 하나의 엔진에서 완결되는 데이터 활용

Cognica는 이러한 기술 변화 흐름을 기반으로 설계된 데이터베이스입니다. Cognica는 OLTP, OLAP, 캐시, FTS, 벡터 검색 기능을 단일 엔진에서 제공합니다. 서로 다른 시스템을 연결하지 않고도 한 곳에서 저장·처리·분석·검색·AI 활용이 자연스럽게 이루어지는 구조를 제공합니다.

이 통합의 가치는 단순히 시스템 수를 줄이는 것에 있지 않습니다. 데이터가 단일 구조에서 생성되고 소비됨으로써 발생하는 근본적 이점에 있습니다.

• 데이터 정합성과 품질이 본질적으로 확보됩니다.
• 분석과 서비스 기능이 실시간으로 연결됩니다.
• AI 모델이 최신 데이터 기반으로 안정적이고 정확하게 동작합니다.
• 기업은 데이터 인프라 구축과 관리가 아닌, 제품과 서비스 본연의 가치 창출에 집중할 수 있습니다.

과거에는 "어떤 데이터베이스 조합이 최선인가"가 주요 고민이었다면, 앞으로는 "데이터를 어떻게 활용해 가치를 만들 것인가"가 중심 과제가 될 것입니다. Cognica는 기술 선택의 복잡성을 줄이고, 데이터 활용의 본질에 집중하는 환경을 제공하고자 합니다.

통합형 데이터베이스가 가져올 변화

데이터가 하나의 엔진 안에서 처리되면 기업의 서비스 운영과 의사결정 방식 전반에 근본적인 변화가 나타납니다.

• 데이터 이동·가공 과정의 제거로 인해 즉시성과 민첩성이 강화됩니다.
• 통합된 구조는 확장 과정에서의 병목지점을 줄여 안정적인 성장을 가능하게 합니다.
• 운영과 유지보수의 복잡성이 감소하며, 조직 역량이 핵심 가치 영역에 집중됩니다.
• 데이터 실험과 서비스 개선의 속도가 높아져 혁신의 속도가 빨라집니다.

통합형 데이터베이스는 단순한 기술 구조의 개선이 아니라, 기업의 데이터 역량과 경쟁력을 재정의하는 변화입니다.

AI 시대의 데이터베이스

앞으로 데이터는 더욱 빠르게 생성되고, 더욱 다양한 형태로 확장될 것입니다. AI는 데이터를 소비하는 존재에서, 데이터를 직접 생성하고 연결하는 주체로 발전하고 있습니다. 이러한 환경에서는 데이터베이스가 기능별 도구들의 조합으로는 대응할 수 없습니다.

하나의 엔진이 다양한 데이터 처리 요구를 흡수하고 확장할 수 있는 통합형 구조, 이것이 데이터베이스 기술의 다음 새로운 아젠다입니다. 기술은 복잡해지는 것이 아니라, 복잡성을 정리하고 단순함을 회복하는 방향으로 발전합니다.

Cognica는 이러한 변화의 전환점에 서 있습니다. 데이터가 하나로 모일 때 분석의 깊이가 달라지고, 더 정교한 서비스가 가능해지며, 궁극적으로 더 우수한 AI가 구축될 수 있습니다. 데이터베이스의 통합은 선택이 아니라 시대가 요구하는 필연이며, 기술 생태계가 다음 단계로 이동하기 위한 필수 과정입니다.