원문은 2020년 5월 4일 ObjectRocket.com/blog에 게시되었습니다.
Rackspace Technology가 ObjectRocket 플랫폼에 AWS®와 GCP® 양쪽 환경에서 정식 출시(GA)되는 새로운 데이터 스토어인 TimescaleDB를 선보이게 되어 기쁩니다.
개요
올해 초 진행된 베타 프로그램 참여 여부와 관계없이, ObjectRocket에서 제공하는 호스팅 TimescaleDB® 인스턴스에는 다음과 같은 기능이 기본으로 포함됩니다.
- 오픈소스 TimescaleDB 1.6 + PostgreSQL® 11, 또는 TimescaleDB 1.7 + PostgreSQL 11/12 조합
- 현재 운영 중인 리전을 포함해 앞으로 확장될 다양한 AWS·GCP 리전에서 이용 가능
- 2주 보관 기간을 갖춘 관리형 백업과 특정 시점 복구(PITR) 기능 기본 제공
- 단일 노드 구성과 고가용성(마스터/복제본) 구성 모두 지원
- 다양한 추가 확장(extension) 라이브러리 이용 가능
- 구성 설정을 요구 사항에 맞게 자유롭게 커스터마이징
- 데이터베이스 엔지니어와 DBA가 제공하는 연중무휴 24×7 전담 지원
무료 체험을 통해 지금 바로 TimescaleDB를 경험해 보실 수 있습니다. TimescaleDB가 어떤 업무에 가장 적합한지 더 알고 싶으시다면 아래의 대표 활용 사례를 계속 읽어보세요.
TimescaleDB의 대표 활용 사례
TimescaleDB는 시계열(time-series) 데이터베이스입니다. 쉽게 말해, 시간이라는 축을 가진 데이터에 최적화되어 있으며 그에 맞는 전용 함수들을 함께 제공합니다. 시간 차원의 데이터를 다룰 때는 일반적인 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스보다 훨씬 빠르고 사용하기 편리합니다.
그렇다면 어떤 상황에서 TimescaleDB가 가장 큰 가치를 발휘할까요? 실제로 가장 많은 관심을 받고 있는 세 가지 활용 사례를 살펴보겠습니다.
1. 시스템 메트릭 및 Prometheus 데이터 저장
가장 널리 쓰이는 활용 사례는 시스템 및 애플리케이션 메트릭의 저장과 분석입니다. 어떤 IT 환경에서든 인프라와 서비스의 상태와 지표를 신속하고 손쉽게 분석할 수 있는 것은 매우 중요합니다. TimescaleDB는 메트릭 저장소 역할은 물론, 데이터 분석을 직관적으로 만들어 주는 SQL 쿼리 언어, 그리고 데이터 수집과 시각화를 돕는 풍부한 도구 생태계까지 갖춰 모니터링 솔루션의 핵심 축이 될 수 있습니다.
데이터 수집 측면에서는 PostgreSQL이나 SQL 기반으로 데이터를 저장하는 도구라면 무엇이든 TimescaleDB와 연동할 수 있습니다. 특히 TimescaleDB 팀은 가장 인기 있는 두 가지 옵션인 Prometheus®와 Telegraf®에 대한 공식 지원을 제공합니다.
Prometheus는 강력한 메트릭 수집·쿼리·알림·분석 스택으로, 다른 도구들과의 통합 옵션도 매우 다양합니다. 하지만 기본 설치 상태에서는 장기적인 메트릭 보관이 큰 약점으로 꼽힙니다. 바로 이 지점에서 TimescaleDB가 역할을 합니다. PostgreSQL 확장과 어댑터를 통해 Prometheus 데이터를 TimescaleDB에 저장하고 쿼리할 수 있으며, 이후에는 Prometheus와 연동되는 기존 도구들을 그대로 활용해 분석·시각화·알림을 구성할 수도 있고, TimescaleDB와 직접 연결되는 도구를 사용할 수도 있습니다.
Telegraf 역시 비슷한 장점을 제공합니다. 다양한 통합 기능과 플러그인을 갖춘 에이전트를 통해 여러 소스로부터 메트릭을 수집할 수 있습니다. 현재 Telegraf에 PostgreSQL을 표준 출력 플러그인으로 추가하는 풀 리퀘스트가 진행 중이며, 승인 전까지는 PostgreSQL 출력이 포함된 TimescaleDB 자체 빌드 버전의 Telegraf를 이용할 수 있습니다.
수집 이후의 시각화와 알림 단계에서도 선택지는 넓습니다. 가장 인기 있는 오픈소스 도구는 Grafana®로, ObjectRocket 내부에서도 이를 활용하고 있습니다. 이 외에도 Tableau®, PowerBI®, Looker®, Periscope®, Mode®, Chartio® 등 주요 BI 도구들이 TimescaleDB를 기본 지원합니다.
2. IoT 데이터 처리
사물인터넷(IoT) 디바이스는 끊임없이 데이터 스트림을 생성하며, 이 데이터 역시 강한 시간 속성을 지니고 있습니다. TimescaleDB는 디바이스 수가 늘어나고 데이터 유입량이 급증하는 상황에서도 높은 수집 속도를 안정적으로 유지하도록 최적화되어 있고, 표준 SQL 인터페이스를 제공하기 때문에 기존에 사용 중인 수집·처리 파이프라인과의 연동도 수월합니다.
시계열 데이터 수집 서비스를 새로 구축한다면 SQL처럼 검증되고 폭넓게 쓰이는 표준 기술을 기반으로 삼는 것이 위험과 개발 기간을 동시에 줄여 줍니다. 검증된 기술 위에서 작업하면 학습 곡선도 완만하고 채용·유지보수 부담도 덜기 때문입니다.
입문자를 위해 Timescale은 IoT 시나리오에서 TimescaleDB를 활용하는 방법을 담은 튜토리얼도 제공합니다. 나아가 노드 내부의 데이터 파티셔닝 기능과 현재 비공개 베타로 진행 중인 클러스터링 솔루션까지 더해지면, TimescaleDB는 점점 더 규모가 큰 애플리케이션의 후보로 자리 잡아 가고 있습니다.
3. 웹 애플리케이션 이벤트 추적 및 분석
TimescaleDB가 독특한 강점을 발휘하는 또 다른 영역은 웹 애플리케이션의 이벤트 추적입니다. 더 나은 서비스를 제공하고 문제를 조기에 감지하며 고객을 깊이 이해하기 위해, 기업들은 사용자가 웹 서비스를 어떻게 이용하는지에 대한 기록을 점점 더 많이 남기고 있습니다. 앞서 살펴본 사례들과 마찬가지로 이런 데이터는 시간 기반이며 그 양도 방대합니다. 사용자가 늘어나고 클릭과 상호작용이 반복될수록 데이터의 수집과 분석은 점점 더 어려워집니다.
웹 분석은 매우 다양한 유형의 데이터를 다루기 때문에, 내부 엔진으로 PostgreSQL을 사용한다는 점이 큰 이점이 됩니다. PostgreSQL이 지원하는 방대한 데이터 타입 목록 덕분에 유연한 스키마 설계가 가능합니다. 물론 모든 데이터 타입에서 TimescaleDB의 모든 기능을 활용할 수 있는 것은 아니지만, 속도와 저장 공간 최적화의 상당 부분은 그대로 누릴 수 있습니다.
마지막으로, TimescaleDB는 익숙한 프레임워크와 BI 도구에 손쉽게 연동되므로 고객이 애플리케이션을 어떻게 사용하는지 한층 명확하게 파악할 수 있습니다. 이미 익숙한 도구와 쿼리 언어를 그대로 활용할 수 있다는 점에서 개발자와 분석가 모두에게 더 나은 경험을 제공합니다.
지금 바로 시작하세요
위에서 소개한 활용 사례에 해당하든, 혹은 전혀 새로운 용도이든 상관없습니다. ObjectRocket에서 TimescaleDB를 무료로 체험해 보세요. 모든 인스턴스는 24×7 모니터링과 지원으로 탄탄하게 뒷받침됩니다.
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