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Autonomous DB로 인한 DBA 역할 변화

안녕하세요. 테크넷 마스터 김재벌입니다.

 

요즘은 확실히 나이를 먹는가 봅니다...

 

뭘 하려고 해도 회사 업무에 자질구레한 여러 현안을 처리하고 나면 제 공부시간은 둘째고 뻗어 버리기 일수네요.

 

최소 10년은 더 먹고 살기 위해서 열심히 일해야 하는데..ㅎㅎ

 

암튼, 제가 좀 마음 먹고 며칠간 폭풍 포스팅을 해 보려고 합니다.

 

분야는 다양합니다만, 일단 오라클 관련한 여러 현안 부터 작성해 보려고 합니다.

 

요즘 IT 트렌드가 급변하면서 전통의 강자들이 하나씩 물러나고 4차 산업 기반의 업체들이 득세를 하고 있죠.

 

클라우드에서는 아마존, MS 등이 강세를 보이고 있고 , 오라클도 서울 리전을 공식 오픈하면서 국내에서 경쟁을 가속화 하고 있습니다.

 

클라우드 , 머신러닝 , 빅데이터 , 사물인터넷 등등 여러 기술과 서비스가 혼재하고, 오픈소스들이 결합되다 보니 기술적 패러다임이 과거에 비해 더 가속화 되었습니다.

 

오라클 기존의 전통의 강자 중 하나이고 , 오픈소스 DB 가 활성화 됨에 따라 오라클의 미래 비즈니스를 불확실하게 보고 있는 분들도 많죠.

 

하지만, 오라클은 빅데이터를 비롯하여 데이터 처리에 여전히 업계 최강자 입니다.

 

오라클의 데이터 처리나 분석 능력은 탁월하죠. 

 

오라클도 경쟁을 가속화 하기 위해서 다양한 서비스를 오픈 했습니다.

 

2018년에 Autonomous Database (자율주행DB)를 선보였고 , 이에 따로 DBA라는 직업 자체가 존폐라는 시야가 컸습니다.

특히, 오라클의 많은 기술인력들은 컨설팅과 엔지니어링인데 , 자동으로 백업, 운영, 관리 까지하는 인공지능이 탑재된 데이터베이스의 출현은 폭탄이었죠.

 

자율주행 DB로 인해 데이터베이스가 인공지능(AI) , 머신러닝 (ML)을 탑재하고 패치, 업그레이드 및 관리를 수행합니다.

 

게다가 보안요구사항도 자동으로 적용되며 , 이러한 기술에 의해 인적 오류가 최소화 되는 장점이 있죠.

 

그렇다면 과정 DBA 의 역할도 종말을 맞이할까요?

 

 아이러니 하게도 이러한 인공지능이나 머신러닝 같은 기술에 의해 DBA의 역할은 종말보다는 새로운 형태로 변화가 감지되고 있습니다.

 

자동화로 인한 튜닝, 최적화, 프로비저닝 같은 일상적인 DBA의 업무는 인공지능이나 머신러닝이 수행하고 DBA는 데이터 자체에서 가치를 창출할 수 있게 됩니다.

 

단순한 관리 업무에서 벋어나 창의적인 업무를 수행할 수 있는 시간을 벌게 되는 것이죠.

 

사실 저는 같은 맥락에서 시스템엔지니어 역시 종말보다는 보다 효율적, 창의적 영역으로 역할이 변화하리라 봅니다.

 

비즈니스의 영역에서 데이터 아키텍쳐와 모델링으로 DBA의 역할은 확대 될 것이고, DBA는 데이터베이스 관리 보다는 데이터 자체에 집중해야 합니다.

 

개발자와 비즈니스 사용자간의 연결 브릿지 역할을 수행할 수 있다면 다양한 조건에서 시스템이 수행되는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

 

대표적으로 BI영역이나 클라우드 컴퓨팅, 보안 영역과 같은 영역에 대한 스펙트럼이 필요하겠죠.

그래서 인지 해외에 있는 DBA들이 클라우드 공부하느라 열심입니다..^^

 

 

데이터 분석(Analytics) : 데이터웨어 하우스에서 이제는 고객 행동을 예측하고 식별하고 , 예외 처리등의 광범위한 업무를 위한 ML 알고리즘이 포함 됩니다.

 

데이터 모델링 (Modeling) : 모델링은 인공지능이 만들어 낼 수 없는 창조적인 업무 입니다.

결국은 사람이 업무 프로세스에 대한 이해를 바탕으로 설계해야 하기 때문이죠.

 

개발 (Development) : 데이터를 가공 분석하기 위한 개발 기술 부터 docker 와 같은 컨테이너 , github , restful api 활용등에 대한 개발도구와 능력이 요구 됩니다.

따라서 ,근래에 인기를 끌고 있는 언어 중에 파이썬 같은 언어에 대한 기술이 필요하겠죠 

 

 

비즈니스와의 연계

 

DBA는 더 많은 사람들이 더 많은 데이터를 이용하고 가치를 창출 할 수 있도록 도와줍니다.

비즈니스가 데이터 자본의 가치를 끌어 낼 수 있도록 지원해야 합니다.

 

 

데이터과학

 

데이터과학과 비즈니스 분석을 위해 DBA의 경험과 지식이 필요합니다.

패턴을 식별하고 외부 데이터를 가져오거나 분석도구를 활용하는 방법 등 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.

 

 

오라클에서도 DBA 들이 겪고 있는 두려움에 대해서 다양한 방법으로 역할 변화를 이끌어 내고 있네요.

 

그와 관련한 CTA 를 참고해 보시면 될 듯 합니다.

 

결론적으로 전통적인 DBA 역할만으로는 이제는 숟가락 들기 힘들어졌다 정도(?) 입니다.

개발늘력과 비즈니스 능력까지를 갖춰야 미래에 대한 도전을 계속 할 수 있겠네요.

 

 

 

https://www.oracle.com/database/autonomous-database/for-database-admins.html