융합 데이터베이스 기술: HTAP와 HTAP+V 상세 설명

하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP)와 그 확장 모델인 HTAP+V는 현대의 기업 데이터베이스 시스템이 직면한 실시간 데이터 활용이라는 도전 과제에 대한 해답입니다.

두 개념을 심층적으로 설명해 드리겠습니다.

1. HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing)

HTAP는 데이터베이스 기술의 패러다임을 바꾼 개념으로, **OLTP(온라인 트랜잭션 처리)**와 **OLAP(온라인 분석 처리)**라는 상반된 두 작업을 하나의 데이터베이스 시스템 내에서 동시에 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 아키텍처입니다.

등장 배경 및 필요성

전통적으로 기업들은 두 가지 데이터베이스를 분리하여 운영했습니다.

1. OLTP 시스템: 실시간 거래 처리(예: 주문, 결제, 재고 업데이트)를 위해 설계되어 쓰기(Write) 작업에 최적화되어 있습니다. (예: MySQL, PostgreSQL)
2. OLAP 시스템: 대규모 데이터에 대한 복잡하고 장기적인 분석(예: 연간 보고서, 추세 예측)을 위해 설계되어 읽기(Read) 작업에 최적화되어 있습니다. (예: 데이터 웨어하우스)

이러한 분리 구조는 데이터 지연(Latency) 문제를 발생시켰습니다. 분석가는 어제 새벽에 ETL(추출-변환-적재)을 통해 복제된 오래된 데이터로 분석을 수행해야 했습니다. HTAP는 이 지연 시간을 0으로 줄여, 최신 트랜잭션 데이터를 기반으로 실시간 분석을 가능하게 합니다.

HTAP의 핵심 기술

HTAP 시스템은 다음과 같은 기술을 통해 두 가지 상반된 요구사항을 만족시킵니다.

• 인메모리 데이터베이스 (In-Memory Database): 데이터를 디스크가 아닌 메인 메모리에 저장하여 트랜잭션 처리 속도(쓰기)를 극대화합니다.
• 컬럼형/로우형 스토리지 융합 (Hybrid Storage):

① 로우 기반(Row-based): 트랜잭션 처리(OLTP)를 위해 데이터를 행(Row) 단위로 저장합니다.

② 컬럼 기반(Column-based): 분석 처리(OLAP)를 위해 데이터를 열(Column) 단위로 복제하거나 변환하여 저장합니다.

③ 대부분의 HTAP 시스템은 하나의 데이터 복사본 내에서 두 가지 저장 구조를 동시에 지원하거나, 실시간 동기화를 통해 두 구조를 유지합니다.

• 분리된 컴퓨팅 엔진: 트랜잭션 워크로드와 분석 워크로드가 서로 간섭하지 않도록 별도의 컴퓨팅 엔진을 사용하거나, 워크로드를 분리하여 처리합니다.

HTAP의 용도 및 이점

• 실시간 비즈니스 의사결정: 주문이 들어오는 즉시 재고 분석 및 가격 최적화에 반영.
• 개인화: 고객의 즉각적인 행동(클릭, 구매)을 실시간으로 분석하여 맞춤형 추천 제공.
• 운영 분석: 금융 사기 감지(Fraud Detection)처럼, 트랜잭션 발생과 동시에 복잡한 분석을 수행하여 즉각적인 조치를 취합니다.

2. HTAP+V (HTAP + Vector)

HTAP+V는 기존 HTAP 아키텍처에 벡터(Vector) 데이터 처리 능력을 통합하여 AI/머신러닝(ML) 기반의 워크로드를 지원하도록 확장한 개념입니다. 이는 특히 LLM 기반의 RAG(검색 증강 생성) 시스템의 등장으로 인해 필수적인 요소가 되었습니다.

등장 배경 및 필요성

HTAP가 숫자, 텍스트 등 정형 데이터의 실시간 처리를 담당했다면, HTAP+V는 비정형 데이터(이미지, 비디오, 음성, 비정형 문서)의 의미를 나타내는 벡터 임베딩까지 실시간으로 처리할 수 있어야 합니다.

• RAG 시스템의 확산: RAG 시스템은 기업 내부의 최신 데이터를 기반으로 답변을 생성해야 합니다. 이 과정에서 문서, 이미지 등의 비정형 데이터를 실시간으로 수집하고, 벡터로 변환하여 저장하며, 유사도 검색(Vector Search)을 수행해야 합니다.
• 데이터의 다양성: 기업 데이터가 텍스트 외에 다양한 형태로 증가하면서, 모든 데이터를 한 곳에서 일관성 있게 관리하고 쿼리할 수 있는 통합 데이터베이스가 요구됩니다.

HTAP+V의 핵심 기술

HTAP+V는 기존 HTAP 기술에 다음 두 가지 핵심 기능을 통합합니다.

• 통합 벡터 엔진 (Integrated Vector Engine):

① 데이터베이스 내부에 고성능의 벡터 인덱스(Vector Index) 및 **벡터 검색 알고리즘(예: HNSW, IVF)**을 통합합니다.

② 별도의 벡터 데이터베이스(Vector DB)를 운영할 필요 없이, 트랜잭션 데이터와 벡터 데이터를 하나의 쿼리로 동시에 검색할 수 있게 합니다.

• 하이브리드 쿼리 (Hybrid Query):

① **"메타데이터 + 벡터"**를 결합한 검색을 지원합니다.

② 예: "작년에 구매한 고객 중 '친환경' 관련 내용이 포함된 리뷰(벡터)를 남긴 고객(트랜잭션 데이터) 목록을 찾아줘"와 같은 복합적인 쿼리를 실시간으로 처리합니다.

RAG 시스템에서의 용도 및 이점

HTAP+V는 RAG 시스템을 위한 최적의 데이터베이스 환경을 제공합니다.

• 실시간 지식 업데이트: 새로운 내부 문서나 실시간 트랜잭션 데이터가 발생하면, 즉시 임베딩 벡터로 변환되어 데이터베이스에 저장됩니다. LLM은 지연 없이 가장 최신의 지식을 활용하여 답변을 생성합니다.
• 단일 데이터 관리: 트랜잭션 데이터(고객 정보, 날짜)와 분석 데이터, 그리고 벡터 데이터(비정형 문서 내용)를 한 곳에서 관리하므로 데이터의 일관성과 거버넌스가 크게 향상됩니다.
• 고도화된 검색: 단순 키워드 검색을 넘어, 사용자의 **의도(Semantic Search)**를 파악하고, 그 의도에 맞는 트랜잭션 데이터를 결합하여 추론의 품질을 높입니다.