SQL

'서버리스'는 서버가 없다는 뜻이 아니다

전통적인 데이터베이스 환경에서는 어떤 데이터베이스를 쓸지 정하는 순간 어떤 서버에서 돌릴지도 함께 정해야 했다 — CPU와 RAM을 처음부터 정확히 산정해야 했고, 쓰지 않는 리소스에도 비용을 지불했으며, 트래픽이 늘면 서버를 수동으로 확장해야 했다.

서버리스 데이터베이스는 이 부담을 없앤다. 여기서 '서버리스'라는 용어는 서버가 존재하지 않는다는 뜻이 아니라, 클라우드 공급자가 서버 운영·보안 전반을 전담한다는 뜻이다. 사용자는 서버를 신경 쓰지 않고 데이터베이스만 그대로 쓰면 된다 — 데이터베이스라는 도구 자체는 그대로지만, 그것이 어떤 서버 위에서 돌아가는지 생각할 필요가 없어진다는 점이 핵심이다.

스토리지·컴퓨트 분리가 만드는 스케일-투-제로와 순간 탄력성

전통적인 데이터베이스에서는 데이터가 저장된 디스크와 그 데이터를 처리하는 컴퓨트가 하나의 고정된 머신에 결합되어 있다. 서버리스 데이터베이스에서는 이 둘이 분리(decoupled)되어 있다 — 데이터는 별도의 분산 스토리지 계층에 보관되고, 컴퓨트(질의를 처리하는 두뇌)는 실제로 질문이 들어올 때만 작동을 시작한다. 이 분리가 서버리스 아키텍처를 전통적 방식과 근본적으로 구분 짓는 특징이다.

이 분리 덕분에 두 가지가 가능해진다. 첫째, 스케일-투-제로(scale to zero)다 — 새벽 3시에 아무도 애플리케이션을 쓰지 않으면 컴퓨트 리소스는 완전히 꺼지고, 실행 중인 서버가 아니라 데이터가 차지하는 스토리지 용량에 대해서만 비용을 지불한다. 둘째, 순간 탄력성(instant elasticity)이다 — 전통적 데이터베이스는 '수직 확장'(서버에 RAM/CPU를 더하는 것)에 의존해 다운타임을 동반하는 경우가 많지만, 서버리스 데이터베이스는 갑자기 사용자 5,000명이 몰려도 버튼을 누를 필요 없이 자동으로 더 많은 컴퓨트 파워를 할당하는 수평적·자동 확장으로 대응한다.

이 원리는 Snowflake의 아키텍처에서도 확인할 수 있다 — Snowflake는 스토리지, 컴퓨트, 서비스 계층을 분리해 기반 데이터(스토리지)에 영향을 주지 않고 처리 능력(컴퓨트)만 즉시 늘리거나 줄일 수 있게 한다. 같은 맥락에서 OLTP(빈번한 소규모 트랜잭션에 최적화)와 OLAP(대량 데이터에 대한 복잡한 분석 쿼리에 최적화)의 차이를 이해하면, 서버리스 데이터베이스가 어떤 워크로드에 강점을 보이고 언제 전통적 구성이 여전히 합리적인지 판단하는 데 도움이 된다.