시계열 데이터의 등장 배경 및 가치
시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 의미합니다. 이는 주로 센서, 로그 파일, 금융 거래, 주식 시세, 기상 데이터 등 다양한 분야에서 생성됩니다. 시계열 데이터의 주요 특징은 시간과 함께 데이터 포인트가 연속적으로 기록된다는 점입니다.
시계열 데이터의 가치는 데이터가 발생하는 시점과 시간 간격에 대한 정보를 포함하여 패턴, 트렌드를 분석할 수 있다는 데 있습니다. 이는 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 예측 모델을 통해 미래의 이벤트를 예측할 수 있는 중요한 자료가 됩니다. 예를 들어, 제조업에서는 설비의 상태를 모니터링하고 유지보수를 예측할 수 있으며, 금융 업계에서는 시장의 동향을 분석하여 투자 전략을 세울 수 있습니다.
대표적인 시계열 데이터 서버 자원 모니터링 예시
데이터의 시간적 가치
데이터의 시간적 가치는 데이터가 생성된 시점과 관련된 중요성을 의미합니다. 새로운 데이터는 일반적으로 더 큰 즉시성을 가지며, 이는 '핫 데이터(hot data)'라고 불립니다. 반면, 오래된 데이터는 즉각적인 필요성이 적지만 장기적인 분석 및 참고 자료로서의 가치를 지니며, 이는 '콜드 데이터(cold data)'라고 불립니다.
Hot Data | Cold Data | |
정의 | 자주 접근되고 실시간으로 업데이트 되는 데이터. 주로 실시간 센서 데이터, 주식 거래 시스템, 실시간 분석에 사용 | 접근 빈도가 낮고, 주로 참조 목적이나 보관용으로 사용되는 데이터. 역사적 데이터, 과거 로그, 백업 데이터 등이 포함 |
특징 | 빠른 읽기/쓰기 속도 낮은 지연 식나 필요 높은 I/O. 성능 요구 | 접근 빈도가 낮아 성능 요구가 덜함 높은 데이터 압축 비율 저렴한 스토리지 사용 |
시간적 가치는 데이터 관리 전략의 핵심 요소입니다. 데이터의 시간적 가치를 이해하면, 조직은 데이터 저장 및 접근 방식에 있어 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이를 통해 저장 비용을 절감하고, 필요한 데이터를 빠르게 접근하여 사용할 수 있습니다.
Hot Data와 Cold Data의 관리 전략
시계열 데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는 Hot Data와 Cold Data를 구분하여 관리하는 전략이 필요합니다. 이는 비용 효율성을 높이고 데이터 접근성을 최적화하는 데 중요합니다.
Hot Data의 운영 상태로 저장 관리
핫 데이터는 실시간 분석 및 빠른 접근이 필요한 데이터입니다. 이를 위해 고성능의 빠른 스토리지 솔루션에 저장하여 운영 상태로 관리합니다. 이는 주로 SSD(고속 디스크 드라이브)와 같은 고가의 스토리지가 사용됩니다. 또한, 데이터베이스 성능을 최적화하고, 응답 시간을 최소화하기 위해 인덱스 및 캐싱 기법을 활용할 수 있습니다.
Cold Data의 백업 및 저렴한 스토리지 보관
콜드 데이터는 빈번하게 접근되지 않지만 장기적인 보존이 필요한 데이터입니다. 이러한 데이터는 저렴한 스토리지에 백업하여 보관합니다. 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(HDD), 클라우드 스토리지, 테이프 드라이브 등이 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 필요한 경우 데이터를 복구할 수 있는 효율적인 방법입니다.
필요시 Cold Data의 복구 및 활용
콜드 데이터는 필요시 복구하여 활용할 수 있어야 합니다. 이는 백업된 데이터를 다시 활성화하여 분석 및 의사결정에 사용되는 상황을 말합니다. 복구 프로세스는 신속하고 효율적이어야 하며, 이를 위해 적절한 데이터 관리 및 백업 시스템이 필요합니다. 또한, 데이터 복구 절차는 데이터 무결성을 보장해야 하며, 필요한 경우 데이터를 최신 형식으로 변환하는 과정이 포함될 수 있습니다.
Machbase의 혁신적인 Cold Data 활용 방법
대부분의 DBMS는 백업 데이터를 다시 조회하기 위해서는 운영DB에 restore라는 작업을 통해 데이터를 복구합니다. 이때 백업된 데이터 건수와 용량이 많다면 restore하는데 소요되는 시간 수시간 ~ 수일이 걸리게 됩니다.
반면에 마크베이스는 리눅스의 파일 시스템 마운트(MOUNT) 와 유사한 개념의 기능을 제공하고 있습니다. MOUNT 기능을 이용하게 되면 데이터 건수와 용량에 상관없이 즉시 운영DB에 연동하여 데이터를 조회할 수 있습니다. 즉 데이터 복구에 소요되는 시간이 수 초 이내가 되어 필요시 즉시 활용할 수 있으므로 Hot Data는 운영에 필요한 만큼 최소화하고 나머지 데이터는 백업하여 Cold Data 형태로 보관하더라도 데이터 활용 측면에서 문제가 없게 됩니다.
Backup/Mount 사용 방법 예시
Machbase의 Backup과 Mount 명령어 사용 방법에 대해서 간략하게 설명하면 다음과 같습니다.
1)Database Backup
아래와 같이 SQL명령어로 backup_20240528 백업DB를 생성한다.
BACKUP DATABASE INTO DISK = ‘backup_20240528’;2)BackupDB Mount
생성된 백업DB를 운영DB에 MountDB 라는 이름으로 연결한다.
MOUNT DATABASE ‘backup_20240528’ TO MountDB;3)Mount Data 조회
Mount된 DB를 조회하기 위해서는 운영DB와 구분하기 위해서 “마운트명.사용자명.테이블명”으로 해당 테이블을 지정해주어야 한다.
SELECT * FROM MountDB.SYS.TAG;4)Unmount
데어터 활용이 끝나면 Mount된 DB를 운영DB에서 연결해제한다.
UNMOUNT DATABASE MountDB;보다 자세한 내용은 마크베이스 매뉴얼(link: https://docs.machbase.com/dbms/feature-table/backup-mount/overview/)을 참조하면 됩니다.
결론
시계열 데이터는 다양한 산업 분야에서 중요한 자산으로 자리 잡고 있습니다. 데이터의 시간적 가치를 이해하고, Hot Data와 Cold Data를 효율적으로 관리하는 전략을 통해 조직은 데이터 저장 비용을 절감하고, 필요한 데이터를 신속하게 접근하여 사용할 수 있습니다. 효과적인 시계열 데이터 관리는 데이터 기반의 의사결정을 지원하고, 미래 예측 모델의 정확성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
마크베이스 시계열DBMS는 Cold Data의 즉각적인 활용이 가능한 MOUNT 기능을 제공하고 있으므로 다른 데이터베이스보다 효율적인 데이터 관리 전략을 수립하고 실행할 수 있습니다.