[DBMS 트렌드와 실무 #4] 산업별로 많이 쓰이는 DBMS 유형

DBMS 트렌드와 실무 가이드 (swimparkslog.com)

 

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 중심

• 주요 DBMS: Oracle, IBM Db2, Tibero
• 선호 이유:
  • 트랜잭션 정합성(ACID) 보장
  • 수십억 건 이상의 고속 처리 성능
  • 정형화된 규정 준수를 위한 보안/감사 기능
• 특이 사항: 일부 금융사에서는 PostgreSQL 도입 시범 적용 중 (비핵심 시스템 중심)

2. 공공기관 – 오픈소스 전환 가속화

• 주요 DBMS: PostgreSQL, Tibero, MySQL
• 도입 배경:
  • SW 국산화 정책 및 공공기관 오픈소스 우선 도입 지침
  • 상용 DBMS 유지보수 비용 절감 목적
• 사례:
  • 전자정부 시스템, 공공포털, 데이터개방 플랫폼 등에 PostgreSQL 활용 증가

3. 스타트업 – 비용 효율성과 민첩성 중심

• 주요 DBMS: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis
• 도입 이유:
  • 초기 비용 부담 적음 (오픈소스 기반)
  • 빠른 배포와 클라우드 연동 용이
  • 비정형/JSON 데이터 처리 수요 → NoSQL 도입
• 특이 사항: 서버리스 DBMS(DBaaS) 사용 비중이 높음 (예: PlanetScale, Firebase)

4. 제조 및 유통 – 데이터 통합성과 안정성 요구

• 주요 DBMS: Oracle, SQL Server, SAP HANA
• 도입 이유:
  • ERP, MES, SCM 시스템과의 연동 용이성
  • 대규모 트랜잭션 처리
  • 온프레미스 + 하이브리드 클라우드 연계 운영

5. 미디어/게임 – 실시간 처리와 확장성 중심

• 주요 DBMS: Redis, Cassandra, DynamoDB, MySQL
• 특징:
  • 초고속 읽기/쓰기 성능 요구
  • 대규모 사용자 동시 접속 처리
  • 실시간 로깅, 캐시 처리용 DBMS 활용

DBMS 선택 시 산업별 고려 요소 요약

산업군	주요 고려 요소	선호 DBMS
금융	보안, 트랜잭션 무결성, 감사기능	Oracle, Tibero
공공	비용 절감, 국산화, 오픈소스 우선	PostgreSQL, MySQL
스타트업	유연성, 빠른 배포, 클라우드 친화성	MySQL, MongoDB
제조	ERP 연동, 안정성, 대규모 처리	Oracle, SQL Server
게임/미디어	속도, 확장성, 실시간 대응	Redis, Cassandra

결론: 산업에 따라 DBMS 전략은 달라져야 한다

DBMS는 기술적 우열이 아니라, 환경과 목적에 맞는 선택이 핵심이다. 특히 클라우드 전환, 비용 구조 변화, 규제 대응 등의 외부 요인도 각 산업별 DB 전략에 중요한 영향을 미친다. 다음 글에서는 DBMS 간 호환성과 전환 이슈를 실무 중심으로 다룰 예정이다.

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📌 참고 자료 및 출처

• NIA 공공기관 DB 전환 가이드라인
• 국내 주요 금융권·제조사 IT 아키텍처 사례
• AWS, Azure 산업별 DBMS 레퍼런스 아키텍처

 

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<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