Shared-Storage 기반 Postgres scale-out 아키텍처의 플랫폼별 수렴과 Trade-off 분석

Context

기존 Single-Primary Postgres 구조의 확장성 한계와 OLTP-OLAP 간 데이터 격리로 인한 ETL 오버헤드 발생. 데이터 플랫폼 기업들이 Shared-Storage 기반의 Scale-out Compute 구조를 도입하여 분석-운영 데이터의 물리적 통합 및 선형적 확장성을 추구하는 추세.

Technical Solution

• Snowflake Postgres: pg_lake를 통한 Lakehouse 통합 구조 설계로 운영 데이터와 분석 데이터의 인접성 확보
• Databricks Lakebase: Neon 엔진 기반의 Branching 모델을 적용하여 CI/CD 및 Point-in-time Recovery의 효율적 구현
• Azure HorizonDB: 독자적 Storage Engine 개발을 통해 Postgres Wire Protocol을 유지하며 3,072 vCores 수준의 대규모 컴퓨팅 자원 할당
• Shared-Storage 아키텍처 채택을 통한 Compute와 Storage의 완전 분리로 Scale-to-zero 구현 및 유연한 리소스 확장성 확보
• Wire Compatibility 전략을 통한 기존 Postgres 생태계와의 인터페이스 호환성 유지로 마이그레이션 진입 장벽 완화