김성진 대표, 마크베이스 IoT 데이터 전쟁을 끝낼 영웅이 드디어 출현했다. 바로 시계열 데이터베이스라고 불리는 새로운 종족이다. 이 글에서는 IoT 시계열 데이터 처리에 최적화된 시계열 데이터베이스(Time Series DBMS)가 출현한 배경과 어떠한 제품들이 있는지 살펴본다. 출현 배경 시계열 데이터라 함은 ‘일정 시간 간격으로 배치된 숫자 데이터들의 나열’이라고 간단하게 이야기할 수 있다. 오래전부터 시계열 데이터는 존재해 왔었고, 어딘가에 저장되고 처리되어 왔음에도 불구하고 크게 주목을 받지는 못했다. 대표적으로 기상정보와 주식정보가 시계열 데이터이고, 이를 저장하고 분석함으로써 다양한 형태의 미래를 예측하거나 알지 못했던 과거의 사건을 이해하는 데 큰 도움이 되었다. 그런데 2010년 전후로 빅데이터라는 용어가 세상에 알려지고, 다양한 형태의 솔루션들이 시장에 출시되면서 이 시계열 데이터 처리에 대한 관심이 급격하게 증가하기 시작했다. 특히, 얼마 전부터 불기 시작한 4차 산업혁명이나 IoT라는 용어가 시계열 데이터에 대한 관심에 불을 붙이기 시작한 게 사실이다. 왜냐하면, 세상이 점점 더 지능화되면 될수록 그 지능화되는 대상물의 상태를 잘 파악해
김성진 대표, 마크베이스 | 바야흐로 IoT 시장에서의 데이터 전쟁이 시작되었다. 누가 가장 빨리 그리고 효율적으로 폭증하는 데이터를 처리하느냐가 앞으로 벌어질 전쟁에서의 승패를 가늠하는 중요한 잣대가 될 것이 분명하다. 그리하여, 이 IoT 데이터 전쟁에서 승리를 위해 뛰어든 많은 도전자가 있었다. 그 도전자는 나름의 장점과 승리의 추억도 있지만, 좌절 또한 겪을 수밖에 없는 한계를 가지고 있다. 그들의 이야기를 한번 펼쳐보자. 도전과 좌절의 역사 1. 트랜잭션 기반의 전통 데이터베이스 아이가 세상에 처음 태어나면 하는 일이 울음을 터뜨리고, 이 지구의 공기를 들이켜는 것이다. 너무나 당연한 일이고, 아이는 공기의 존재조차도 알지 못하는 상태에서 이를 행하게 된다. 마찬가지로 현재 RDBMS(전통적인 트랜잭션 기반의 데이터베이스)는 공기와 같이 우리의 삶에 직결되어 있다. 대부분의 IT 관련자가 학교에서 혹은 기업에서 사용하고 배우는 거의 모든 데이터베이스가 바로 이 종류이기 때문이다. 대표적으로 오라클, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MS-SQL, Sybase, DB2 등이 있으며, 기술하지 않은 수십여 종의 유사한 제품들이 존재한다.