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No. 114
기지개 펴는 객체 데이터베이스
작성자
정재익(advance)
작성일
2001-12-03 02:28
조회수
5,590

기지개 펴는 객체 데이터베이스

 

원본 출처 : http://www.cio.seoul.kr/980120/emt.htm

 

이미지, 오디오, 비디오, 웹 요소 등 복잡한 데이터를 저장하는데 따른 새로운 방법이 나오고 있다.

 

최근까지 객체지향 데이터베이스 관리시스템(OODBMS)은 관계형 DBMS (RDBMS)의 보잘 것 없는 사촌으로 간주돼 왔다. 그리고 주로 특정 용도의 틈새 애플리케이션에 사용되면서 시장도 몇몇 소형 업체들의 도토리 키재기식 다툼으로 자리잡았다. 그러나 갑자기 대형의 분산 RDBMS 업체들이 모든 종류의 데이터를 처리할 수 있는 웹 브라우저 추가기능 및 객체/관계 혼합형 데이터베이스 서버 시장을 놓고 커다란 소음을 일으키기 시작했다. 이 결과, 복잡한 데이터와 객체지향 애플리케이션들을 갖고 있는 사용자는 이제 다양한 제품 가운데 선택할 수 있는 즐거움을 누릴 수 있게 됐다.

 

정확한 데이터베이스를 발견하는 데는 3가지 기본 접근법이 있다. 첫 번째는 객체 데이터베이스를 선택하는 것, 두 번째는 객체/관계 혼합형을 선택하는 것, 세 번째는 기존의 오래된 RDBMS와 객체지향 애플리케이션을 연결시켜주는 미들웨어를 선택하는 것이다. 그러나 각 선택마다 장단점이 있기 때문에, 궁극적으로 결정은 사용자의 정확한 요구에 따라 내려져야 할 것이다.

 

객체 데이터베이스가 갑자기 관심을 끄는 것은 관계형 데이터베이스의 약점에도 일부 원인이 있다. 관계형 데이터베이스가 유용하기는 하지만, 몇가지 약점도 있다. 우선 이미지, 디지탈 오디오/비디오, 지형공간적 정보 등 대형의 복잡한 데이터를 처리하기에는 능력이 딸린다. 1~2년 전 만해도 이같은 복잡한 데이터는 희소했다. 데스크탑 시스템과 네트웍이 다루기엔 너무나 크기 때문에 데이터베이스가 이들 데이터를 저장할 필요가 없었던 것이다. 이런 상황을 인터넷과 웹의 급속한 성장이 모두 바꿔 버렸다고 퍼포먼스 컴퓨팅社 컨설턴트인 리차드 핑켈쉬타인은 말한다. “웹 이전엔 복잡한 데이터를 고객에 전달함에 있어 유용한 방법이 없었다.”고 핑켈쉬타인은 설명한다. “그러나 이제 사람들은 이미지, 멀티미디어 등 모든 종류의 데이터를 웹을 통해 던지고 있다.”

 

RDBMS의 두 번째 약점은 객체지향 애플리케이션들과의 통신 방법이 어색하다는 것이다. 객체지향 애플리케이션들은 C++과 스몰톡 등 객체언어로 개발됐기 때문에 데이터 사이의 복잡한 관계들을 정의할 수 있는 능력을 갖고 있다. 일례로 항공예약 시스템은 스스로 상당히 솔직한 데이터를 포함할 수 있다. 즉 공항의 위치, 비행 스케줄, 고객 주민등록번호, 지불 방식 등의 데이터를 쉽게 관계형 테이블로 저장할 수 있다.

 

그러나 항공사가 모든 비행편에서 매출을 최대화하기 위해 대대적으로 가격을 조정하려고 할 경우(매출 최적화로 알려진 과정), 이들 각각의 데이터 유형은 극도로 복잡한 방정식의 변수들이 된다. 이에 따라 표준 RDBMS 테이블을 사용해 가장 매력적이고 합당한 가격이나 가장 직선적인 항로를 발견하는 일은 복수의 테이블들을 결합해야만 하는 작업이 된다. 문제는 “이들 결합이 계산이 많이 필요한 작업”이라고 스틸포인트 컨설팅社 사장인 조쉬아 덜은 말한다.

 

조쉬아는 객체지향 애플리케이션들이 RDBMS에 있는 테이블을 결합하는 과정에서 성능이 떨어지고, 따라서 대답이 늦게 나온다고 지적한다. 이처럼 객체지향 애플리케이션이 관계형 데이터를 접근할 때 발생하는 성능 저하는 ‘임피던스 불일치(불충분한 전력 흐름을 나타내는 전기공학 용어에서 차용)’로 불린다. 이런 문제에 봉착해, 에어 프랑스社는 최근 자사의 예약 시스템을 버상트 오브젝트 테크놀러지社의 객체지향 후위 데이터베이스로 이동하기로 결정했다.

 

희미한 해결책

 

에어 프랑스의 경우, 최적 수준에 따라 비행기표 가격을 신속하게 조정할 수 있는 능력에 따른 이익은 OODBMS로 이동하는데 따른 비용 정당화를 상회하는 1~3%의 매출 향상으로 나타났다. 덜은 순수한 객체지향 접근법이 CIO들의 관심을 끌 수 있는 충분한 능력을 이제야 제공하고 있다면서, OODBMS 시장이 새로운 삶을 시작하고 있다는 신호를 보내고 있다고 말한다.

 

그러나 관계형 업체들도 손놓고 있지는 않고 있다. RDBMS는 능력을 확대하고 있으며, 많은 경우 ‘객체/관계’ 혼합형(또는 ORDBMS)으로 고객을 끌고 있다. 그리고 객체지향 애플리케이션과 관계형 데이터 사이에 연결층을 제공함으로써 인피던스 불일치를 완화하고 성능을 높여 주는 다양한 미들웨어 업체도 나오고 있다. 덜은 미들웨어뿐 아니라 객체지향과 관계형 양쪽에서 공격하면서 “각 데이터베이스 사이의 경계가 희미해지고 있다.”고 말한다. 그러나 아직은 이들 3개 해결책을 안심하고 구분할 수 있다.

 

혼합형 접근법:객체/관계 데이터베이스. 오라클, 인포믹스, 사이베이스 등 기존의 대형 관계형 업체들이 주창하는 방식이다. 최근 나온 이들 업체 데이터베이스 제품의 신버전들은 고객의 기존 RDBMS들이 새로운 복잡한 데이터 유형을 지원할 수 있게 해주는 능력을 추가 모듈 형태로 제공한다. 아이비엠도 자사 RDBMS인 DB2의 윈도우 NT용 버전과 유닉스용 버전에 객체 지원성을 추가하고 있다. 그러나 객체 지원에 대한 열의는 4개 업체마다 다르며, 각 업체마다 자사 기술에 서로 다른 이름을 붙이고 있다.(박스 참조)

 

샌드위치 접근법:객체지향 애플리케이션과 관계형 데이터를 연결하는 미들웨어. 일부 제품은 추가형 완제품으로 제공되는 반면, 일부 제품은 기업의 내부 개발자들이 자사의 고객 연결 상황에 맞춰 수정할 수 있도록 컴포넌트 형태로 제공된다. 퍼시스턴스 소프트웨어社는 ‘생생한 객체 일시저장(live object caching)’ 기술을 기반으로 한 제품을 제공한다. 즉 퍼시스턴스의 미들웨어는 객체지향 전위와 관계형 후위 사이에 있는 애플리케이션 서버에 위치해 가장 빈번하게 불려지는 데이터를 일시 저장해 더 빠르게 접근할 수 있게 해 준다. 한편 루즈 웨이브 소프트웨어社는 사용자가 자사의 객체지향 애플리케이션에 삽입해 관계형 데이터 검색 과정을 자동화할 수 있게 해 주는 사전에 작성된 형태의 컴포넌트를 제공하며, 온토스社도 동일한 일을 하는 ‘온토스 인티그레이터’를 제공한다. 이들 제품은 사용자에게 애플리케이션과 데이터의 상호작용에 대한 통제권을 부여한다는 장점이 있다.그러나 프로그래밍과 유지보수 부담이 크다는 것이 단점이다.

 

만리장성 접근법:2개의 개별적인 데이터베이스 유지. 많은 사용자가 아직도 관계형 데이터베이스는 건드리지 않으면서 복잡한 데이터 유형을 다루기 위해 별도의 완전한 객체지향 데이터베이스를 이용하는 방법을 선택하고 있다. 이런 접근법을 지원하는 업체로는 CA(Computer Associates) 등이 있다. CA는 자사의 ‘오픈인그레스’ 관계형 데이터베이스와는 별도로 ‘자스민’ OODBMS를 제공한다. 다른 순수 OODBMS 업체로는 온토스, 포에트 소프트웨어社(노벨 자회사), 오브젝트 디자인社 등이 있다.

 

객체 수용기업의 도전들

 

모든 요구와 모든 애플리케이션에 맞는 접근법은 없다. 그리고 관계형 애플리케이션에서 더 우수한 성능을 내는 기업 애플리케이션도 많이 있다. 그러나 OODBMS로 이동한 사용자는 그럴 만한 커다란 이유가 있다.

 

인크레디블 카드社의 최고기술중역(CTO)인 찰스 피쉬맨은 CA의 자스민을 선택했다. 이 카드업체는 복잡한 데이터의 대명사인 지문 등 데이터를 저장하는 생물측정학적 신분증을 제조한다. RDBMS 업체의 객체/관계 혼합형 제품은 “다소 우회적인 방법으로 객체지향 세계에서 작동하도록 만든 것이다.”라고 피쉬맨은 말한다. “이 방법도 작동하기는 한다. 그러나 미래의 확장성 면에서 볼 때, 우리는 훨씬 신속하게 작성하고 재조직할 수 있는 데이터베이스를 원한다.” 그리고 다른 어떤 방식보다 관계형 데이터를 객체 데이터베이스에 삽입하는 것이 더 쉽다고 피쉬맨은 부언한다.

 

이와 유사하게 아메리카 미터社의 수석 소프트웨어 엔지니어인 켄 워너도 관계형 데이터베이스가 자사의 고도로 분산화된 애플리케이션들이 요구하는 성능을 제공할 수 없다고 말한다. 이 회사는 세계 최대의 가스 계량기 제조업체며, 천연가스 사용량 데이터를 저장하고 분석하기 위해 중앙 및 원격지 데이터베이스들을 통합해 사용하고 있다. “우리는 네트웍 모델의 관계형 데이터베이스로 작업했지만, 이제는 그만뒀다. 우리가 요구한 사항을 제공받을 수 없었기 때문이었다.”

 

당시 이 회사는 현재의 관계형 DBMS를 중심으로 구축된 고객화된 해결책을 실험했지만, 성능과 미래 유연성 양 측면에서 벽에 부딪쳤다. 분해(decomposition)란 개념을 이용해 복잡한 데이터를 여러 조각으로 나눌 수는 있다고 워너는 말한다. 그러나 “문제는 조각들이 제대로 어울리지 못한다는 것이었다. 따라서 각 조각 사이의 관계를 설명해 주는 코드를 여러 곳에서 작성해야만 했다. 그러나 여러 이유로 비즈니스 모델이 변할 경우, 이에 영향을 받는 모든 조그만 조각을 추적하는 일은 매우 어렵다. 한 장소의 애플리케이션 논리회로에 변경을 가할 때 이것이 가져오는 부작용을 알 수 없기 때문이다.”고 워너는 부언한다. 이런 이유로 아메리카 미터는 RDBMS 대신 오브젝티비티社의 OODBMS인 오브젝티비티/DB를 선택했다.

 

사용자가 OODBMS에 뛰어드는 경우는 보통 기존 시스템을 갱신하기 보다는 처음부터 새로운 시스템을 창출할 때인 경우가 많다. 워너는 기존 RDBMS 시스템을 활용하려 할 경우에는 객체/관계 혼합형 DBMS가 의미가 있다고 말한다. 그러나 “새로운 시스템을 구축하면서 객체/관계 혼합형을 사용하면, 불필요한 수준의 복잡성과 허약함을 갖게 될 것이다.” 핑켈쉬타인은 여기서 한걸음 더 나가 객체/관계 혼합형에 대해 비판적인 시각을 갖고 있다. 순수 OODBMS가 멀티미디어 데이터를 적절하게 처리할 수 있기 때문에 멀티미디어 데이터 저장은 기술적으로 문제가 되지 않는다는 것이다. 문제는 기존의 데이터베이스 시장을 석권하고 있는 RDBMS 업체들이 자신들의 입지 약화를 우려해 객체 데이터베이스에 적극적이지 않다는 것이라고 지적한다.

 

한편 일부 사용자의 경우, 모든 기업 재산을 복수의 DBMS가 아니라 단일 DBMS에 저장하는 것이 훨씬 유리하다. CPI社는 시어스 백화점에 초상사진 매장을 운영하고 있다. 이 회사는 경쟁력을 높이기 위해 디지탈 이미징 기술을 각 매장에 도입했다. 따라서 고객은 기존의 필름 현상에 따른 대기시간 없이 즉시 자신의 초상사진을 디지탈 화면으로 볼 수 있다. 이 이미지 데이터는 기존의 관계형 데이터베이스 수준의 입증된 거래 신뢰성과 보안 수준을 요구하는 POS(point of system) 및 기타 애플리케이션들에 밀접하게 결합된다고 CPI의 정보기술 부사장인 팀 허프커는 말한다.

 

“일부 업종의 경우, 객체 관리와 비즈니스 규칙이 서로 밀접하게 연결돼야만 하는 필요성이 크지 않을 수 있다. 그러나 우리는 필요성이 큰 이런 이미지 객체를 통해 고객 주문을 받고 있다.”고 허프커는 말한다. 또한 허프커는 자사의 내부 개발 미들웨어를 통해 후위 관계형 데이터베이스에 객체를 지도화하는 식의 임시방편을 취하고 있지만, 장기적으론 인포믹스의 유니버셜 서버로 이주하면서 이 미들웨어를 없앨 것이라고 부언한다.

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