파편화된 DB 스택을 하나로, Multi-Model Database의 가치

Context

애플리케이션 성장 과정에서 Relational, Document, Graph, Vector 등 다양한 데이터 요구사항 발생. 기능별 전용 DB 도입 시 데이터 이동 비용과 운영 복잡도 증가. 시스템 파편화로 인한 일관성 관리 및 유지보수 효율 저하.

Technical Solution

• 서로 다른 데이터 모델을 단일 시스템에서 처리하는 Multi-Model Database 아키텍처 채택
• Relational, Document, Key-value, Graph, Time-series, Vector 임베딩 등 다양한 워크로드 통합 수용
• 데이터 모델별 전용 DB 구축 시 발생하는 데이터 복제 및 동기화 파이프라인 제거
• 단일 쿼리 모델과 통합된 운영 인터페이스를 통한 인프라 관리 포인트 일원화
• 비즈니스 요구사항 변화에 따라 DB 교체 없이 유연하게 데이터 모델을 확장하는 전략
• AI 기능 도입 시 Vector 검색 기능을 기존 데이터 저장소와 결합하여 데이터 거버넌스 단순화

Key Takeaway

특정 모델의 극한 성능이 필요한 사례가 아니라면 통합 모델을 통해 시스템 복잡도를 줄이는 것이 운영 효율성 측면에서 유리한 설계 방향임.