퇴근길 실험실

DBMS는 기업의 정보 인프라 중 가장 핵심적인 요소 중 하나다. 시스템 환경, 예산, 데이터 특성, 운영 전략에 따라 적절한 DBMS를 선택하는 것이 중요하다. 이번 글에서는 DBMS를 도입하거나 교체할 때 실무자가 반드시 확인해야 할 핵심 체크포인트를 정리한다.1. 데이터 특성과 업무 목적 확인구분주요 판단 기준데이터 구조정형/비정형 여부, 스키마 안정성처리 방식트랜잭션 중심 vs 분석 중심데이터 양현재 및 향후 저장 용량 추정접근 패턴빈번한 쓰기 vs 읽기 위주2. 기술 아키텍처와 연동 호환성기존 시스템과의 연결 (ERP, BI, 외부 API 등)프레임워크/언어와의 연결 (Java, Python, .NET 등)클라우드 환경과의 적합성 (DBaaS 사용 여부 등)3. 운영 전략 및 내부 역량 고려항목..

DBMS는 조직의 핵심 데이터가 집약된 만큼, 보안과 안정성 확보는 시스템 설계의 필수 요소다. 특히 외부 공격, 내부 유출, 장애 복구 문제는 최근 더욱 복잡해지고 있다. 이번 글에서는 실무에서 반드시 점검해야 할 DB 보안 전략과 운영 안정성 확보 방안을 정리한다.DB 보안이 중요한 이유개인정보, 거래 정보 등 민감한 데이터 저장비인가 접근, 계정 탈취 등 외부 공격 타깃내부자에 의한 데이터 유출 사례 증가컴플라이언스(GDPR, 개인정보보호법 등) 대응 필요실무 관점의 DB 보안 영역구분주요 조치 사항접근 제어최소 권한 원칙, 역할 기반 접근 제어(RBAC), 계정 분리암호화컬럼/디스크 단위 암호화, 전송구간 SSL/TLS 적용감사 로그접속 이력, DDL/DML 추적, 변경 이력 기록 유지취약점 점검..

데이터가 곧 경쟁력이 되는 시대, AI와 머신러닝(ML)의 도입은 DBMS 구조에도 큰 변화를 불러오고 있다. 단순한 저장소 기능을 넘어, 분석과 예측을 위한 데이터 플랫폼으로의 진화가 시작된 것이다. 이번 글에서는 AI·ML 기반 데이터 활용 환경에서 DBMS가 어떤 방향으로 변화하고 있는지를 살펴본다.AI/ML이 요구하는 데이터 환경대규모 데이터 수집 (빅데이터, 로그, 이미지 등)실시간 또는 근실시간 데이터 처리분석용 전처리, 학습, 추론까지 연결되는 데이터 파이프라인핵심 조건대용량 처리 성능 (수평 확장성)비정형 데이터 수용 능력 (JSON, 텍스트 등)ML과의 연결성 (라이브러리, API)AI/ML 친화적 DBMS 유형유형예시특징NoSQLMongoDB, Cassandra유연한 스키마, 빠른 읽기..

상용 DBMS에서 오픈소스 DBMS로, 온프레미스에서 클라우드로의 전환이 가속화되고 있다. 하지만 DBMS 전환은 단순한 마이그레이션이 아닌, 데이터 구조, 기능, 성능, 보안 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 하는 작업이다. 이번 글에서는 실무에서 마주하는 DBMS 전환 이슈와 호환성 고려 포인트를 정리한다.DBMS 전환이 필요한 주요 상황상용 DB 라이선스 비용 부담 증가벤더 종속성 탈피 필요성 증가 (Vendor Lock-in 해소)클라우드 전환 전략의 일환오래된 DBMS 기술 스택의 현대화 필요성전환 시 대표적인 기술 이슈1. 데이터 타입 차이NUMBER, VARCHAR2 등 오라클 고유 타입 ↔ INTEGER, TEXT 등 오픈소스 DB 타입 간 차이NULL 처리 방식, 디폴트 값 설정 등 ..

DBMS는 산업군에 따라 선택 기준과 선호 제품이 크게 다르다. 이번 글에서는 금융, 공공, 스타트업, 제조 등 주요 산업군에서 실제로 많이 사용되는 DBMS의 유형과 도입 이유를 정리해본다.1. 금융권 – 안정성과 고성능 중심주요 DBMS: Oracle, IBM Db2, Tibero선호 이유:트랜잭션 정합성(ACID) 보장수십억 건 이상의 고속 처리 성능정형화된 규정 준수를 위한 보안/감사 기능특이 사항: 일부 금융사에서는 PostgreSQL 도입 시범 적용 중 (비핵심 시스템 중심)2. 공공기관 – 오픈소스 전환 가속화주요 DBMS: PostgreSQL, Tibero, MySQL도입 배경:SW 국산화 정책 및 공공기관 오픈소스 우선 도입 지침상용 DBMS 유지보수 비용 절감 목적사례:전자정부 시스템,..