데이터 및 AI 전문기업 EDB(지사장 김희배)는 포스트그레스(Postgres) 기반 MPP(대규모 병렬처리) 데이터웨어하우스에 재해복구(DR) 기능을 추가한 '웨어하우스PG(WarehousePG)'를 출시했다고 28일 밝혔다.
이번 재해복구 기능은 EDB 포스트그레스 AI(EDB Postgres AI, EDB PG AI)의 분석 데이터 환경에 미션 크리티컬 업무를 위한 복원력을 강화한 것이 특징이다.
기업은 페타바이트(PB)급 데이터를 보호하고 인프라 장애 발생 시 데이터웨어하우스 운영 환경을 복구할 수 있다. 온프레미스와 클라우드, 하이브리드 등 원하는 환경에 최신 상태의 복구 환경을 유지하고 필요할 때 직접 가동할 수 있도록 지원한다.
AI 에이전트와 데이터 분석을 업무에 활용하는 기업이 늘면서 데이터웨어하우스 장애는 단순한 리포팅 문제를 넘어 비즈니스 운영에 직접적인 영향을 미치는 요소로 부상하고 있다. 특히 PB급 데이터 환경에서는 야간 백업만으로 데이터를 충분히 보호하기 어렵고, 기존 논리적 복구 방식은 완료까지 수일이 소요될 수 있다.
EDB는 웨어하우스PG를 통해 별도의 분석 환경을 복구용으로 유지하면서 대기 환경(Standby)의 위치와 복구 지점(Restore Point) 생성 주기, 실제 운영 환경으로 전환하는 시점을 기업이 직접 설정할 수 있도록 했다.
맥스 로마넨코(Max Romanenko) EDB 최고엔지니어링책임자는 “페타바이트 규모에서 복구에 수일이 걸린다면 이는 복구 계획이 아니라 관리되지 않은 비즈니스 리스크”라며 “웨어하우스PG는 운영 성능과 데이터 보호 중 하나를 선택하지 않고도 전체 분산 클러스터를 특정 시점의 일관된 상태로 복구할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
이어 “이를 통해 재해복구를 팀이 직접 테스트하고 측정하며 신뢰할 수 있는 핵심 역량으로 전환할 수 있다”고 덧붙였다.
실제 한 금융기관에서는 웨어하우스PG 재해복구 기능을 적용해 기존 약 2일이 걸리던 복구 프로세스를 평균 16분으로 단축했다. 복구 속도는 약 180배 빨라졌으며 전체 백업 시간도 기존 44시간에서 약 11시간으로 줄었다. 물리적 백업을 적용해 쿼리 잠금 시간도 약 99% 감소했다. 해당 결과는 특정 고객의 구축 환경을 기준으로 한 것으로 실제 성능은 환경과 워크로드, 구성에 따라 달라질 수 있다.
웨어하우스PG는 포스트그레스 기반으로 구동돼 기존 포스트그레스 운영팀이 익숙한 방식으로 재해복구를 수행할 수 있다. 코디네이터(Coordinator)와 모든 프라이머리 세그먼트(Primary Segment)를 동일한 특정 시점 기준으로 복구해 대기 클러스터 전체를 일관된 데이터웨어하우스로 가동할 수 있도록 지원한다.
또 오픈소스 바맨(Barman)과 포스트그레스의 WAL(Write-Ahead Log)을 활용해 분산 클러스터 전체의 복구 프로세스를 조정한다. 별도의 독점적인 복구 솔루션을 추가하지 않고도 EDB가 공식 지원하는 방식으로 운영 환경을 복구할 수 있다는 설명이다.
기존 웨어하우스PG의 고가용성 기능이 세그먼트 미러와 대기 코디네이터를 통해 클러스터 내부 구성요소의 장애에 대응했다면, 이번 재해복구 기능은 전체 사이트 장애까지 대응 범위를 넓혔다. 전체 클러스터를 별도의 환경에서 복구할 수 있어 사이트 단위 장애가 발생하더라도 데이터웨어하우스 운영을 재개할 수 있다.
기업은 복구 지점 생성 주기를 설정하고 필요한 복구 시점 목표(RPO)와 복구 시간 목표(RTO)에 맞춰 WAL 재생 성능을 검증할 수 있다. 복구 환경이 실행될 지역과 관할권, 인프라를 직접 선택할 수 있어 장애 상황에서도 데이터 주권과 복구 통제권을 유지할 수 있다.
복구 클러스터에는 운영 환경보다 작은 규모의 인프라나 비용 최적화된 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용할 수 있다. 재해복구 기능은 EDB PG AI for WarehousePG 내에서 통합 제공돼 별도 솔루션 도입에 따른 운영 복잡성도 줄일 수 있다.
한편 웨어하우스PG는 PB급 분석과 높은 동시성 워크로드를 위해 설계된 오픈소스 기반 포스트그레스 MPP 데이터웨어하우스다. EDB PG AI를 통해 통합 가시성과 고가용성, 실시간 데이터 수집, 레이크하우스 상호운용성, 데이터베이스 내 AI·머신러닝, 벡터 검색 등을 지원한다. 온프레미스와 프라이빗 VPC, 멀티클라우드 등 다양한 환경에서 운영할 수 있다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com