2020년 이후 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 분야에서는 기술 환경, 운영 방식, 데이터 활용 목적의 변화에 따라 몇 가지 중요한 트렌드가 나타나고 있다. 이 글에서는 최근 4~5년 사이 급격히 변화한 DBMS 환경을 정리하고, 각 변화가 산업 전반에 미친 영향을 분석한다.
1. 오픈소스 DBMS의 전환 가속화
레거시 상용 데이터베이스(예: Oracle)에서 PostgreSQL, MySQL, MariaDB 등 오픈소스 DBMS로의 이전이 빠르게 진행되고 있다. 이 변화의 핵심 이유는 다음과 같다.
- 비용 절감: 라이선스 비용과 유지보수 부담 감소
- 기술 유연성: 특정 벤더 종속성 탈피 및 커스터마이징 유리
- 성능 개선: PostgreSQL의 경우, 성능과 확장성 측면에서 상용 DBMS에 근접한 발전
특히 공공기관, 스타트업, 금융업계에서 PostgreSQL의 도입이 증가하고 있으며, 클라우드 환경과의 친화성도 전환을 가속화시키고 있다.
2. 클라우드 DBMS 및 DBaaS 확산
클라우드 네이티브 환경이 확산되며 DBMS 역시 서비스형 데이터베이스(DBaaS, Database as a Service)로의 전환이 뚜렷하다.
- 대표 서비스: AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud Spanner 등
- 장점:
- 초기 인프라 투자 부담 없음
- 자동 백업, 모니터링, 장애 복구 기능 내장
- 운영 인력 최소화 가능
Gartner는 2023년 기준 전 세계 DBMS 시장 매출의 50% 이상이 클라우드 기반 DBMS에서 발생할 것으로 예측한 바 있다.
3. AI 및 머신러닝과 DBMS의 융합
AI와 ML이 데이터 분석과 서비스 고도화의 핵심이 되면서 DBMS 역시 이를 고려한 기능 통합을 시작하고 있다.
- ML 모델 내장 DBMS: Oracle Autonomous DB, SQL Server의 ML Services
- 자동화 기능: 인덱스 튜닝, 쿼리 최적화 자동화, 예측 기반 스케일링
- AI 데이터 파이프라인 통합: ETL → 데이터 레이크 → ML 모델 연결 구조 확산
이는 데이터 기반 의사결정과 실시간 분석 역량 확보를 위한 필수 요건이 되고 있다.
4. DBMS 유형 다변화 – RDBMS 외 NoSQL 확대
전통적인 관계형 DBMS 외에도 다양한 목적에 특화된 DBMS 사용이 늘고 있다.
| 유형 | 예시 | 특징 |
| RDBMS | Oracle, PostgreSQL | 정형 데이터, 복잡한 트랜잭션 처리에 강점 |
| NoSQL | MongoDB, Couchbase | 비정형 데이터, 유연한 스키마, 빠른 확장성 |
| NewSQL | CockroachDB, YugabyteDB | RDBMS 구조에 분산성과 수평 확장성 결합 |
| Graph DB | Neo4j, Amazon Neptune | 관계 분석 중심(예: 추천 시스템, 소셜 네트워크 분석 등) |
서비스 목적과 데이터 특성에 맞는 DBMS를 혼용하는 구조도 점차 증가하고 있다.
5. DB 보안 및 거버넌스 이슈 부상
데이터 활용이 확대되면서 DBMS 수준의 보안과 규제 대응이 중요해졌다.
- 개인정보 보호: 마스킹, 암호화, 접근 제어, 감사 로그 등 필수화
- 클라우드 보안 대응: 퍼블릭 클라우드 환경에서의 DB 침해 대응 기술 강화
- 컴플라이언스 대응: GDPR, 국내 개인정보보호법 등에 따른 로그 기록, 데이터 삭제 정책 연동
보안 이슈는 더 이상 인프라나 네트워크 문제가 아니라, DBMS 설계 초기 단계에서 고려해야 하는 영역이 되었다.
결론: DBMS는 ‘인프라’가 아닌 ‘전략’이 되었다
과거의 DBMS는 단순한 저장소에 불과했지만, 이제는 클라우드, AI, 보안, 멀티 DB 운영 등과 맞물린 전략 자산이 되었다. 다음 글에서는 이러한 흐름 속에서 가장 눈에 띄는 변화인 오픈소스 DBMS의 도입 확대를 중심으로 살펴본다.
📌 참고 자료 및 출처
- Gartner DBMS Market Forecast, 2023
- DB-Engines Ranking & Trends, 2020~2024
- AWS, Azure, Google Cloud 공식 문서
<DBMS 트렌드와 실무 가이드 시리즈>
이 시리즈는 ①최신 DBMS 트렌드와 기술 변화를 정리하고, 오픈소스 전환, 클라우드 DBMS, AI·ML 활용, 보안 전략 등 ②실무자가 알아야 할 핵심 주제, ③DBMS 선택과 운영에 필요한 기준과 인사이트를 함께 제공하며 총 8편으로 구성되어 있습니다.
| 회차 | 주제 | 주요 내용 요약 |
| #1 | 2020년 이후 DBMS 트렌드 총정리 | 오픈소스 확산, 클라우드 DBMS, AI/ML 도입, 보안 이슈 등 최신 DBMS 흐름 |
| #2 | 오픈소스 DBMS의 부상과 기업 도입 확대 | PostgreSQL, MySQL, MariaDB 중심 도입 증가 배경과 장단점 |
| #3 | 클라우드 DBMS 시대의 도래 – DBaaS란? | DBaaS 개념, 주요 서비스(AWS RDS, Azure SQL 등), 클라우드 전환 고려사항 |
| #4 | 산업별로 많이 쓰이는 DBMS 분석 | 공공, 금융, 제조, 스타트업 등에서 자주 쓰이는 DBMS와 특징 비교 |
| #5 | DBMS 간 호환성과 전환 용이성 | 오라클 → PostgreSQL 등 전환 사례, 마이그레이션 도구 및 전략 |
| #6 | AI/ML 기반 데이터 활용과 DBMS 진화 | 데이터 분석을 위한 ML 모델 연계, AI 내장 DBMS 트렌드 |
| #7 | DBMS 보안과 운영 안정성 강화 전략 | DB 보안 정책, 감사 로그, 권한 관리, 취약점 관리 등 실무 대응 중심 |
| #8 | DBMS 선택과 운영을 위한 실무 체크리스트 | DBMS 선택 시 고려 요소, RDB vs NoSQL 비교, 라이선스, 커뮤니티 지원 등 |
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