Purpose-built DB 도입을 통한 TCO 최대 48% 절감 및 99.999% 가용성 확보

Context

단일 Relational Database에 의존한 기존 아키텍처의 범용성 한계로 인한 성능 저하와 비용 증가 발생. Generative AI, IoT, Global SaaS 등 워크로드별로 상이한 데이터 처리 요구사항을 충족하기 위한 전문화된 저장소 구조 필요.

Technical Solution

• 워크로드 특성에 맞춘 Purpose-built Database 채택을 통한 Trade-off 제거
• Aurora PostgreSQL 내 pgvector 및 HNSW indexing 적용으로 Vector Search 속도 20배 향상
• Serverless deployment 모델 도입을 통한 가변 워크로드 비용 최대 90% 절감
• Zero-ETL integration 구조 설계를 통한 트랜잭션-분석 시스템 간 데이터 지연 및 엔지니어링 공수 90% 제거
• Multi-AZ 및 Multi-region 배포 전략을 통한 미션 크리티컬 시스템의 고가용성 아키텍처 구현
• Graviton4 기반 인스턴스 활용으로 x86 대비 가격 대비 성능 29% 개선

Impact

• IDC 기준 Self-managed 대비 TCO 25~48% 절감
• Aurora 사용 시 상용 DB 대비 비용 1/10 수준으로 감소
• 미션 크리티컬 워크로드 기준 최대 99.999% 가용성 달성

Key Takeaway

모든 데이터를 하나의 DB에 강제하는 One-size-fits-all 접근법을 지양하고, 데이터 모델과 액세스 패턴에 최적화된 엔진을 선택하는 Polyglot Persistence 전략의 필수성.