서버 플랫폼의 주요 요구 사항
데이터 웨어하우스를 구축할 때 서버 플랫폼 선정은 단순히 성능 스펙을 비교하는 것을 넘어, 비즈니스 환경과 사용 패턴을 종합적으로 검토하는 과정이 필요합니다. 아래에서 살펴볼 다섯 가지 핵심 요구 사항은 플랫폼 결정에 직접적인 영향을 미칩니다.
1. 변동성(Volatility)
변동성은 데이터베이스의 동적 특성을 나타내는 지표입니다. 데이터베이스가 얼마나 자주 업데이트되는지, 매번 얼마나 많은 데이터가 변경되거나 교체되는지, 로드 창(load window)이 얼마나 오래 지속되는지 등이 여기에 포함됩니다. 일반적으로 일일 단위 데이터는 주간 또는 월간 단위 데이터보다 변동성이 훨씬 높습니다.
고객 이탈률(churn rate)을 분석하면 고객 차원(customer dimension)이 시간에 따라 얼마나 변화할지 예측할 수 있습니다. 이러한 질문에 대한 답변은 하드웨어 플랫폼의 규모와 처리 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스와 기술 양쪽의 변화를 모두 감당해야 하는데, 두 분야 모두 매우 빠르게 변화하기 때문에 웨어하우스 역시 이에 맞춰 유연하게 조정되어야 합니다.
2. 비즈니스 프로세스의 수
웨어하우스에서 지원하는 서로 다른 비즈니스 프로세스의 수가 많아질수록 시스템 복잡도는 크게 증가합니다. 사용자 집단이 크거나 비즈니스적 정당성이 충분하다면, 비즈니스 프로세스별로 독립된 하드웨어 플랫폼을 두는 것이 합리적인 선택이 될 수 있습니다.
3. 사용 특성(Nature of Use)
시스템의 사용 방식과 프론트엔드 도구 선택 역시 플랫폼 선택과 밀접한 관련이 있습니다. 능동적으로 애드혹(ad hoc) 질의를 수행하는 사용자들은 데이터 웨어하우스에 상당한 부담을 줄 수 있습니다. 뛰어난 분석가들은 여러 방향으로 기회를 탐색하기 때문에 이러한 사용 패턴에 맞춰 시스템을 최적화하기란 쉽지 않습니다. 반면, 버튼 하나로 실행되는 표준 보고서를 주로 생성하는 시스템이라면 해당 보고서 중심으로 최적화하는 것이 가능합니다.
시중의 많은 리포팅 도구는 사전 정의된 보고서(canned report)를 스케줄링할 수 있도록 지원합니다. 이를 활용하면 데이터 적재가 완료된 직후, 출근 전인 새벽 시간대에 보고서가 실행되도록 설정할 수 있으며, 표준 보고서 일부를 비피크(non-peak) 시간대로 옮겨 시스템 부하를 효과적으로 분산시킬 수 있습니다.
대규모 데이터 마이닝 역시 데이터 크기와 입출력(I/O) 확장성 측면에서 하드웨어 플랫폼에 큰 부담을 줍니다. 이러한 작업은 방대한 양의 데이터를 불러들이고, 강력한 마이닝 도구로 이를 샅샅이 분석한 뒤, 결과를 다시 내보내 후속 분석과 다운스트림 비즈니스 활용을 지원해야 합니다. 따라서 시스템에 들어오는 질의 유형을 파악하는 것이 필수적입니다. 애드혹 사용, 리포팅, 데이터 마이닝은 각각 서로 다른 질의 프로파일을 가지며, 플랫폼에 따라 성능 차이가 크게 날 수 있기 때문입니다.
4. 기술 준비성(Technical Readiness)
서버 환경은 개념적인 수준에서는 CPU 환경과 동일하지만, 실제 구현 수준에서는 매우 다른 모습을 보입니다. 따라서 이론적 이해만으로는 부족하며, 실제 구현 환경에 대한 철저한 검토가 필요합니다.
5. 소프트웨어 가용성(Software Availability)
요구 사항 분석 결과 특정 기능의 필요성이 도출될 수 있습니다. 예를 들어 웨어하우스 데이터를 지도 위에 시각화해 보여주는 지리 정보 시스템(GIS)이 필요하다고 가정해 봅시다. 소프트웨어 선택 과정에서 요구 사항에 가장 적합한 지도 매핑 애플리케이션이 특정 고사양 그래픽 기반 플랫폼에서만 실행된다는 사실이 확인될 수 있습니다. 이처럼 필요한 소프트웨어의 호환성은 플랫폼 결정에 중요한 제약 조건으로 작용합니다.