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데이터베이스는 지루하면 안된다라는 슬로건을 내건 모던 DB

AI OPS 등장

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AI 를 활용하는 AI OPS의 등장으로 MSA의 API GateWay는 Context Gateway로 전환을 준비하고 기중중심에서 문맥중심으로 활용해야할 DB와 인프라는 더 복잡해자고

활용 해야할 DB는 더 늘어나고 복잡해지고 더 많은 스트림 이벤트를 처리하면서 인프라사용증가는 불가피할것으로 보여집니다.

🧠 AI 시대, 데이터베이스는 지루하지 않아야 한다

"데이터베이스는 지루하면 안 된다."
이것은 RavenDB가 내세운 모토입니다. 이 슬로건은 단순한 마케팅 문구가 아니라, AI와 데이터 중심의 시대에서 우리가 겪고 있는 복잡성에 대한 직설적인 반응입니다.

📈 복잡해지는 데이터 아키텍처

오늘날 AI 기반 서비스, 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 구축하려면 단순히 전통적인 RDBMS만으로는 부족합니다. 보통 다음과 같은 데이터베이스들이 함께 필요해집니다:

  • RDB: 정형화된 트랜잭션 데이터 저장

  • 🔍 ElasticSearch: 실시간 검색 및 로그 분석

  • 📄 MongoDB: 문서 기반의 유연한 저장

  • 🔗 Neo4j: 그래프 기반의 관계 분석

  • 🧠 Vector DB: 임베딩 기반의 유사도 검색

이 조합은 "기능 최적화"라는 이름으로 합리화되지만, 실상은 데이터 이동, 변환, 파이프라이닝이라는 복잡성을 끌어안게 됩니다. 이는 규모 있는 조직에는 ‘가능한 선택’일지 몰라도, 소규모 팀에게는 감당하기 어려운 난제입니다.

⚠️ 스타트업이 마주하는 현실

대기업은 이미 데이터 엔지니어링 팀과 ETL 파이프라인을 갖추고, 이를 기반으로 AI 역량을 확대해나갑니다. 그러나 스타트업은?

  • 핵심 서비스를 개발하면서

  • 데이터 ETL 파이프라인을 설계하고

  • 각기 다른 DB와 연동하며

  • 클라우드 인프라 비용을 관리하는 일까지

"모든 것을 동시에 잘하는 것"은 사실상 불가능합니다.

☁️ 클라우드로는 충분할까?

클라우드는 NoSQL 연동, ETL 도구, 매니지드 인프라까지 제공합니다. 하지만 서비스가 커질수록 사용량 기반 요금은 제어하기 어려운 비용 폭탄으로 돌아옵니다. 단순한 아키텍처가 아니라면, 복잡한 아키텍처를 클라우드에 옮긴다고 해서 복잡성이 줄어들지는 않습니다.

🧩 RavenDB가 주는 메시지

RavenDB는 전통 RDB와 NoSQL, 문서 저장, 분산처리를 아우르며 하나의 DB로 다중 기능을 흡수하려는 전략을 택했습니다. 이는 기술적으로도, 비즈니스 전략적으로도 다음을 의미합니다:

  • 하나의 DB, 하나의 파이프라인

  • ETL 부담 최소화

  • AI 및 RAG 연계도 간단히 구성

  • 운영 복잡도와 인프라 비용 절감

**“모든 기능을 외부에 위임하기보다, 핵심 기능은 내부로 끌어안자”**는 전략이자, 작지만 강력한 조직이 선택할 수 있는 현실적인 대안입니다.

🔮 AI-Native 아키텍처 시대, 데이터 전략은?

다가오는 AI-Native 아키텍처에서는 다음과 같은 키워드들이 중심이 됩니다:

키워드설명
AI-NativeAI가 모든 서비스의 기본 흐름을 주도
Context-Aware사용자와 상황에 따른 반응적 설계 (MCP 등)
Event-Driven모든 변화가 이벤트로 감지 및 처리됨
Composable기능을 블록처럼 유연하게 조립
Autonomous Ops자동화된 인프라 운영 및 복구
Multi-Agent분산된 AI 에이전트들의 협업

이런 시대에 데이터 인프라는 더욱 **문맥 중심(Context-Aware)과 이벤트 중심(Event-Driven)**으로 진화합니다. 그리고 그것은 더 많은 DB, 더 많은 이벤트, 더 복잡한 흐름을 의미합니다.

✅ 우리는 모든 것을 다룰 필요는 없다

전통 RDB가 계속해서 NoSQL 기능을 흡수하고 진화하고 있듯이, 모든 DB를 조합해 구축하는 시대는 AI처럼 빠르게 지나갈 수 있습니다.

AI 기술의 대중화는 인프라 복잡성을 가리는 화려한 조명이지만, 지속 가능한 아키텍처는 단순함에서 출발해야 합니다.

하나의 DB로 문서, 트랜잭션, 검색, 분석, 분산처리까지 아우를 수 있다면?

복잡성은 줄고, 핵심 서비스에 집중할 수 있습니다.
그리고 그것이 AI 시대, 지루하지 않은 데이터베이스가 가져다주는 진짜 가치입니다.

...

전통적 DB가 왜 지루하지? 의미분석과정중  GPT가 생성해낸 글이며 모두가 동의하지 못하는 글을 작성한것 같긴하지만

필자의 경험으로는 복잡한 DB를 모두 알아야했고ETL 파이프라인을 구축하는데 많은시간과 힘을빼기도 했습니다.

결국은 DB가 무엇인가가 중요한것이 아니라~ 채택한 DB로 어떠한 가치를 만들어낼것인가가 중요한것같으며

본론으로 들어가 RavenDB의 특징과 사용법 그리고 Akka.net에서의 확장 사용법을 간단하게 알아보겠습니다.

✅ RavenDB 특징

항목설명
Document StoreJSON 기반의 문서 저장 (MongoDB처럼)
Full-Text Search 내장Lucene 기반 검색엔진 포함 (Elasticsearch 대체 가능)
Graph-Like Traversal 지원Include, Load, RelatedDocuments 로 Graph traversal 흉내 가능
벡터 검색 (Vector Search)6.0 이상 버전에서 Vector search 지원 (Preview → Stable 예정)
ACID 트랜잭션 지원NoSQL 중 드물게 단일 DB 내 ACID 지원
자동 인덱싱/쿼리 최적화쿼리 기반으로 자동 인덱싱 생성
Change Vector / ETL 기능 내장다른 Raven 클러스터 또는 외부 시스템으로 데이터 복제 가능
클라우드 + 온프렘 지원다양한 배포 환경 대응
Sharding + Replication분산 구조 대응 가능 (Sharded DB)

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