1. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
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오픈소스 데이터베이스로 탈 오라클!
Why Not?
김지훈
데이터베이스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트
AWS
박승전
프로젝트 매니저 (TANGO 클라우드 마이그레이션)
SK Telecom

2. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
• 최신 어플리케이션을 위한 데이터베이스 트렌드
• 탈 오라클과 어플리케이션 현대화를 위한 여정
• SK Telecom “TANGO” 프로젝트 소개 및 클라우드 여정
• 교훈 및 향후 계획
Agenda

3. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
어플리케이션 현대화의 주요 속성
설계 사상
혁신
&
민첩성
무제한
성능
&
확장성
비용
고가용성,
관리 편의성,
&
비용 효율성

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데이터 현대화 아키텍처
전통 방식에서 . . . . . . 마이크로 서비스, 분산 아키텍처로
웹 서버
프레젠테이션 영역
어플리케이션 서버
비즈니스 로직
데이터베이스 서버
데이터 영역
이벤트
큐 + 캐시+ 메시지
이벤트
프레젠테이션
비즈니스
로직
데이터

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Amazon의 현대화
교 훈 : 혁 신 과 민 첩 성 을 위 한 분 해
중앙 데이터베이스
+ 종속 팀
독립 데이터베이스
+ 2 피자 팀
모놀리식 어플리케이션 마이크로 서비스

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데이터베이스 현대화 플레이북
관리형
데이터베이스로 이동
오픈 소스
데이터베이스로 이동
목적 지향 데이터베이스로
현대화
Oracle
SQL Server
MongoDB
Redis
…
Amazon Aurora
Amazon RDS
Amazon DocumentDB
Amazon ElastiCache
Amazon MemoryDB
Oracle
SQL Server
IBM DB2
Sybase
…
Amazon Aurora
Amazon RDS
Oracle
SQL Server
MySQL
PostgreSQL
…
Amazon DynamoDB
Amazon Elasticache
Amazon Neptune
Amazon DocumentDB
Amazon Timestream
…
자체 관리형 AWS 관리형 상용 오픈 소스 모놀리식 마이크로 서비스

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1 단계: 관리형 데이터베이스로 이관
관리형 데이터베이스
도입
민첩성, 관리 편의성,
비용 효율성
• 운영 부담 감소
• 플랫폼 기능의 장점 활용
클라우드 네이티브 데이터베이스 도입
Amazon RDS, Amazon Aurora

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2 단계: 캐시 및 영구 인메모리 데이터
스케일링 문제 해결
• 손쉬운 도입
• 반복적 읽기 작업 부하 경감
• 세션 상태 저장
• 데이터 캐싱
성능 향상
• 빈번한 카운터
• 급변하는 순위
• 밀리 초 미만의 데이터 액세스
빈번한 액세스 데이터 캐싱
Amazon ElastiCache
지속적이고 내구성 있는
인메모리 데이터 스트럭처
Amazon MemoryDB
클라우드 네이티브 데이터베이스 도입
Amazon RDS, Amazon Aurora

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3 단계: 비 관계형 데이터 쿼리
모놀리스 구조 분해
• 용도에 맞는 적합한 도구
• 마이크로 서비스 액세스 패턴이
데이터 스토어를 결정함
장점
• 민첩성
• 확장성
• 성능 키-밸류, 글로벌 액세스
가능한 데이터 세트
Amazon DynamoDB
도큐먼트 형태 데이터 세트
Amazon DocumentDB
와이드 컬럼 데이터 세트
Amazon Keyspaces
빈번한 액세스 데이터 캐싱
Amazon ElastiCache
지속적이고 내구성 있는
인메모리 데이터 스트럭처
Amazon MemoryDB
클라우드 네이티브 데이터베이스 도입
Amazon RDS, Amazon Aurora

10. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
4 단계: 전문화된 데이터 상호 작용
시계열 데이터 세트
Amazon Timestream
그래프 및 고도로
연결된 데이터
Amazon Neptune
원장 데이터 기록 시스템
Amazon QLDB
전문 데이터 세트
• 소셜 그래프
• 추천 엔진
• 시간 별 데이터
• 기록 시스템
• 디지털 기록
장점
• 민첩성
• 확장성
• 성능
키-밸류, 글로벌 액세스
가능한 데이터 세트
Amazon DynamoDB
도큐먼트 형태 데이터 세트
Amazon DocumentDB
빈번한 액세스 데이터 캐싱
Amazon ElastiCache
지속적이고 내구성 있는
인메모리 데이터 스트럭처
Amazon MemoryDB
클라우드 네이티브 데이터베이스 도입
Amazon RDS, Amazon Aurora
와이드 컬럼 데이터 세트
Amazon Keyspaces

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목적 지향 데이터베이스로의 현대화는 여정입니다.
조 직 적 으 로 나 기 술 적 으 로 나
비관계형 쿼리 패턴을 NoSQL로 이관
Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB, Amazon Keyspaces
개선 사항: 민첩성, 혁신, 확장성, 성능, 관리 편의성, 비용 효율성
관계형 워크로드를 관리형 데이터베이스 서비스로 이관
Amazon Aurora, Amazon RDS
개선 사항: 민첩성, 관리 편의성, 비용 효율성
캐싱 및 인-메모리로 워크로드 오프로드 구현
Amazon ElastiCache, Amazon MemoryDB
개선 사항: 확장성 및 성능
1
2
3
전문 데이터 세트 및 쿼리 패턴을 전문 데이터베이스 서비스로 이관
Amazon Neptune, Amazon Timestream, Amazon QLDB
개선 사항: 민첩성, 혁신, 확장성, 성능, 관리 편의성, 비용 효율성
4

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SK Telecom 클라우드 여정

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TANGO 소개
T A N G O ( T - A D V A N C E D N E X T G E N E R A T I O N O S S ) 의 클 라 우 드 전 환 계 획
TANGO란?
• SKT 망 관리 시스템
• 주요기능: 장비 관리, 감시, 분석, 망 설계 구축
• 구성: O, I, PF, A, EC의 5가지 기능으로 구성
퍼블릭 클라우드 전환 추진 일정
• 오픈소스 DB 전환 방안 설계 (21년)
• 5G 망 감시 시스템 (22년)
• 3G, LTE, IP 망 감시시스템 (23년)
• 장비관리 및 공통기능 (24년)
TANGO
O
Operation: 성능, 고장 감시
I
PF
A
EC
Inventory: 장비관리
Platform: 공통기능
Analytics : 데이터 분석
Engineering & Construction: 설계 및 구축
클라우드 전환 대상 On Premise 유지

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클라우드 전환 목표
클 라 우 드 기 반 T A N G O 서 비 스 의 변 화 혁 신 을 목 표 로 함
클라우드 네이티브
개발
MSA/컨테이너 기반
개발
[확장성/가용성 향상]
단순한 클라우드로의 이전이 아닌 앱의 리팩토링을 통해 성능, 비용 및 안정성 개선을 목표로 함
오픈소스
DB 전환
탈 오라클
[비용절감/종속성 제거]
TCO 구조 혁신
중복 기능/데이터 제거
[투자비/운영비 최소화]
성공적인 클라우드 전환을 통한 IT 변화 혁신의 기반 마련
앱 구조 개선
[단위 성능/속도 향상]
서비스 구조개선
(리팩토링)

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확장성 한계
• 수직적 확장에 의존
• 수평적 확장을 위해서 DB 및 앱 재설계 필요
성능 이슈
• 처리 및 연동 데이터 증가에 따른 성능 이슈 발생
• AI 기반 앱 진화에 어려움 발생
비용 증가
• 시스템 확장에 따른 S/W 라인센스 비용 부담 증가
• 단일 솔루션 의존성 경감 필요
• DB 구조 : 모노리식 데이터베이스
• 환경 변화
✓ 망 진화(LTE/5G)로 인한 관리
대상 장비 및 데이터 증가
✓ 자동화(AI) 및 데이터 분석 등
연동 요구 데이터 증가
클라우드 전환 목표
오 픈 소 스 D B 전 환 : 확 장 성 한 계 및 성 능 이 슈 극 복 필 요
[현재 DB의 구조적 이슈]

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오픈소스 DB 전환 여정
전 환 단 계 별 검 토 필 요 항 목
설계 개발 데이터
이전
운용
최적화
오픈소스 DB 전환 단계별 검토 항목 (체크 리스트)
• 성능/쿼리 최적화(APM)
• 비용 최적화
▪ 리소스 최적화
▪ Graviton 적용
▪ 개발 검증 환경 RDS 대상
▪ 야간/주말 리소스 사용
중지 자동화
• 적합한 DB 선택
• 성능 및 비용을 고려한 설계
▪ 분산 설계
▪ Query Awareness
▪ S3 활용 (DB 대안)
• SQL 전환 가이드 작성
• 서비스 중단 최소화를 고려한
데이터 이전 계획 수립
• 리허설 및 계획 수정/고도화
• 데이터 검증 방안 필요
• DB 구축
• SQL 전환 개발

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오픈소스 DB 전환 여정
적 합 한 데 이 터 베 이 스 선 택
• 관계형 DB
• NoSQL
• 시계열 DB
전환 대상
- 데이터 재처리 빈번
- Join이 다수 발생
- RDB가 우수하다고 판단
- 재개발 비용에 대한 고려
- 성능 기능 유사
- Vacuum 동작 시 실시간
성능 고려
- 성능 우수 (비용 대비 효과)
- 구성 민첩성
- 관리 편의성
- 운영 부담 감소
DB 형태 DB 선택 관리형/자체 관리형
• MySQL
• PostgreSQL
• Aurora MySQL
• RDS for MySQL
• Serverless
• EC2에 자체 구축
• Oracle
애플리케이션의 특성, 전환 개발 및 유지보수 비용을 고려한 적합한 DB 선택 필요

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오픈소스 DB 전환 여정
성 능 확 보 및 확 장 성 을 고 려 한 D B 분 산 설 계
[Oracle DB, All-Active 구조, 단일국사]
[Aurora MySQL, Master-Slave 구조, 다중 가용영역]
업무 영역 별 DB 분산
• 의존성이 없는 데이터의 DB 분리
DB 샤딩
• 성능과 수평적 확장성 고려
• 샤드 간의 조인 불가한 조건을 고려한 Key 도출
• 예시) 성능지표 ID
비용 절감을 위한 S3 활용
• 조회 빈도와 성능 민간도를 고려하여 DB 대안으로
활용
Query Awareness 활용한 처리 분산
• Slave (Read Replica) 활용한 Select Query 처리
• Master 노드의 부하 경감

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오픈소스 DB 전환 여정
S Q L 전 환 가 이 드 작 성 및 활 용
[ SQL 유형 별 개선 방안 ] [ SQL 전환 가이드 활용 ]
효율적인 전환 개발 및 성능 확보를 위해 MySQL 적용 가이드라인 사전 제공
SQL 유형별 성능 개선 방안을 제공하고, 성능 우려가 있는 모듈은 업무 조건 및 기능 변경 진행

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오픈소스 DB 전환 여정
데 이 터 마 이 그 레 이 션
중계 서버 및 DMS를 활용하여 Oracle에서 Aurora MySQL로 데이터 마이그레이션 진행
DMS의 소스와 타겟 데이터 간의 데이터 형태가 호환될 수 있도록 중계 서버에 임시 테이블 구성

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오픈소스 DB 전환 여정
G R A V I T O N 적 용 을 위 한 테 스 트 결 과 공 유
TANGO 애플리케이션의 정상 동작 및 성능 비교를 위한 Graviton vs Intel 비교 테스트 진행
결과 : TANGO 정상 동작, 부하가 낮은 DB의 경우 성능 차이가 없으나, 부하가 큰 경우 Graviton이 우수한 성능을 보임
Graviton CPU의 가격은 11.7% 저렴하고 성능은 약 1.3배 이상 우수하여 TANGO 적용 의사결정
AVG CPU 사용률 (%)
74%
98%
17% 16%
KPI2 DB PRI DB
약 1.3배
Select Latency(ms)
301
ms
681
ms
23ms 24ms
KPI2 DB KPI1 DB
약 2.3배
DML Latency(ms)
682
ms
903
ms
444
ms
490
ms
KPI2 DB PI6 DB
약 1.3배
Graviton
Intel

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[참고] Graviton Test 구성도
• Pri DB: 기준 데이터 관리
• KPI DB1: Core 장비 KPI 관리
• KPI DB:2 기지국 장비 KPI 관리
• PI DB1~9: 장비의 성능 관리

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오픈소스 DB 전환 여정
비 용 최 적 화
• 쿼리 최적화 진행 및 리소스 사용량 기반 적절한 리소스 선택을 통한 비용 최적화 진행
• 개발이 완료된 이후 Read Replica 삭제 및 야간/휴일 리소스 중지/시작 자동화 기능 적용
[TANGO STG 환경]

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Lesson Learned
데이터 마이그레이션 시 서비스 단절 최소화 및 데이터 검증 계획 필요
DMS 등의 Tool 활용 숙지, 수 차례의 리허설 진행을 통한 계획 수정 및 고도화
Oracle과 동등 수준 E2E 성능 확보
성능 갭 최소화를 위한 DB 최적화(분산) 설계 중요
쿼리 변환 및 애플리케이션 전환 개발에 대한 사전 가이드 수립 필요
SQL 전환 가이드 사전 제공, 변경된 DB 에 최적화된 스키마 및 인덱스 재구성 필요
1
2
3
DB 비용 비중 높음 (약 56%), DB 분산에 따른 유지보수 비용 증가 가능성 존재
Graviton 사용 필수, 저가형 스토리지 사용 확대 필요, 유지보수 절감 방안 필요
4
성능 측면에서 기대 이상으로 만족, 비용 측면에서 지속적인 절감 노력 필요

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향후계획 (23년)
애 플 리 케 이 션 구 조 개 선 및 S 3 활 용 확 대 를 통 한 비 용 절 감 추 진
서버리스 DB 활용 방안 검토중
사용률이 낮고, 절체 시간에 민감하지 않은 Slave DB에 적용 예정
비용 절감을 위한 애플리케이션 구조 최적화
캐쉬 활용 및 사용성이 적은 DB는 S3(Athena)로 전환 확대
1
2
3
TANGO의 클라우드 전환 지속 추진 (3G, LTE, IP 감시 기능 등)
오픈소스 DB 전환 확대

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감사합니다
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