기업의 IT 인프라가 대용량 데이터 처리, 클라우드 네이티브, 24시간 무중단 서비스 중심으로 빠르게 전환되고 있습니다. 급증하는 트래픽과 데이터 규모, 더욱 엄격해진 보안 및 재해 복구(DR) 기준 속에서 데이터베이스(DBMS)는 단순한 데이터 저장소를 넘어 ‘더 빠르고, 더 유연하며, 스스로 완벽히 보호하는 지능형 코어 엔진’으로의 진화가 필요해졌습니다.

Tibero7(티베로7)은 엔터프라이즈 미션 크리티컬 환경의 핵심 페인 포인트를 해결하기 위해 내부 코어 엔진 아키텍처를 근본적으로 혁신하여 기존 대비 30% 이상의 강력한 성능 향상을 달성한 차세대 DBMS입니다.

이번 글에서는 Tibero7에서 새롭게 강화된 주요 기술과 그것이 기업의 데이터 플랫폼에 어떤 가치를 제공하는지 살펴보겠습니다.

Key Change ①: 대용량 데이터 환경을 위한 성능 혁신

AI 서비스와 디지털 전환이 확산되면서 기업이 처리해야 하는 데이터의 규모는 빠르게 증가하고 있습니다. 데이터가 많아질수록 조회와 분석 속도는 느려지고, 저장 공간과 인프라 비용은 지속적으로 증가합니다. 특히 업무가 집중되는 시간에는 대규모 트랜잭션이 동시에 발생하면서 성능 저하가 나타나는 경우도 적지 않습니다.

이처럼 오늘날 기업은 단순히 더 많은 데이터를 저장하는 것을 넘어, 증가하는 데이터와 트랜잭션을 안정적으로 처리할 수 있는 데이터베이스를 요구하고 있습니다.

Tibero7은 이러한 변화에 대응하기 위해 DBMS 코어 엔진을 중심으로 데이터 처리 구조를 고도화했습니다. 메모리 관리와 병렬 처리 구조를 개선하고 내부 처리 효율을 최적화함으로써 기존 대비 약 30% 이상의 성능 향상을 구현했습니다. 이는 단순히 SQL 실행 속도가 빨라진 것이 아니라, 대규모 트랜잭션이 집중되는 환경에서도 안정적인 처리 성능을 유지할 수 있도록 데이터 처리 기반 자체를 발전시킨 결과입니다.

대용량 데이터를 보다 효율적으로 관리하기 위한 압축 기술도 한층 강화했습니다

대표적인 기능인 TCC(Tibero Columnar Compression)는 데이터를 컬럼(Column) 단위로 압축해 저장하는 기술로, 동일한 값이 반복되는 대용량 데이터에서 높은 압축 효율을 제공합니다. 저장 공간을 최대 50~90%까지 절감할 수 있으며, 저장해야 하는 데이터의 양이 줄어드는 만큼 디스크 I/O도 감소해 조회 성능 향상에도 기여합니다.

이와 함께 OLTP Compression은 온라인 트랜잭션 환경에서도 성능 저하를 최소화하며 데이터를 압축하고, Index Prefix Compression은 인덱스의 중복 키를 효율적으로 관리해 인덱스 크기를 줄이고 메모리 활용률을 높입니다.

또한 In-Memory Column Store(IMCS) 기능을 통해 자주 조회되는 데이터를 메모리에서 컬럼 형태로 처리할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 복잡한 분석 쿼리와 대용량 집계 작업에서도 디스크 접근을 최소화하고 보다 빠른 분석 성능을 제공합니다. 여기에 옵티마이저 개선까지 더해져 다양한 업무 환경에서 더욱 안정적이고 일관된 성능을 기대할 수 있습니다.

Key Change ②: 무중단 서비스를 위한 고가용성(HA)과 재해복구(DR)

기업의 핵심 시스템은 장애 이후 얼마나 빠르게 복구할 수 있는지가 굉장 중요합니다.

예기치 않은 장애나 운영자의 실수로 데이터가 손상되면 서비스 중단은 물론 비즈니스 연속성에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 금융, 공공, 제조처럼 24시간 운영되는 시스템에서는 짧은 장애도 상당한 운영 리스크로 이어집니다.

Tibero7은 이러한 상황에서도 서비스 중단과 데이터 손실을 최소화할 수 있도록 고가용성과 재해복구 기능을 대폭 강화했습니다. 목표는 단순한 장애 복구가 아니라 RPO(데이터 손실 허용 범위)와 RTO(복구 시간)를 ‘Near 0’ 수준으로 최소화하는 것입니다.

대표적인 기능인 Automatic Block Repair(ABR)는 데이터 블록 손상이 발생했을 때 Standby DB에 저장된 정상 블록을 자동으로 가져와 복구합니다. 관리자의 개입 없이 자동으로 복구가 이루어지기 때문에 장애 대응 시간을 크게 단축하고 서비스 연속성을 높일 수 있습니다.

또한 Flashback Database를 통해 특정 시점으로 데이터베이스 전체를 복구할 수 있어 사용자 실수나 논리적 오류에도 신속하게 대응할 수 있습니다. Active-Standby 환경에서 장애 복구 이후 이중화 구성을 자동으로 복원하는 역동기화 기능도 새롭게 지원해 운영 안정성을 더욱 강화했습니다.

이와 함께 Snapshot Standby, Cascade Standby, Multi-Node Standby 기능을 통해 DR 환경의 활용성과 확장성도 높였습니다. 테스트 환경과 DR 시스템을 효율적으로 운영할 수 있을 뿐 아니라, 복수의 Standby 구성을 통해 더욱 유연한 재해복구 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

Key Change ③: 미션 크리티컬 환경을 위한 ‘운영 안정성’ 고도화

DBMS 업그레이드를 검토하는 기업들이 가장 우려하는 부분은 예상하지 못한 성능 저하입니다. 새로운 버전으로 전환한 이후 SQL 실행 계획이 변경되거나 통계 정보가 달라져 일부 업무의 응답 속도가 느려지는 사례도 적지 않습니다.

Tibero7은 이러한 운영 리스크를 최소화하기 위한 다양한 검증 기능을 제공합니다.

대표적인 기능인 Database Replay는 실제 운영 시스템에서 발생한 워크로드를 테스트 환경에서 그대로 재현해 업그레이드 이후의 성능을 사전에 검증할 수 있도록 지원합니다. 또한 Pending Statistics는 새로운 통계 정보를 운영 환경에 적용하기 전에 성능 영향을 미리 확인할 수 있도록 하며, SQL Plan Management(SPM)는 검증된 SQL 실행 계획을 유지해 예기치 않은 성능 저하를 방지합니다.

이러한 기능은 단순한 성능 향상을 넘어 운영 안정성과 예측 가능성을 높여, 기업이 보다 안정적으로 데이터베이스를 운영할 수 있도록 지원합니다.

실제 운영 환경에서 증명된 Tibero7의 기술

DBMS의 경쟁력은 기능 목록만으로 판단하기 어렵습니다. 실제 운영 환경에서 얼마나 안정적으로 서비스를 지원하고, 대규모 트래픽과 다양한 업무 부하를 문제없이 처리할 수 있는지가 더욱 중요한 평가 기준입니다.

Tibero7 역시 기술적 완성도를 실제 고객 사례를 통해 입증하고 있습니다.

서울과학기술대학교 – 대규모 트래픽에도 안정적인 성능 확보

서울과학기술대학교는 Tibero5를 운영하던 환경을 Tibero7으로 업그레이드한 이후 시스템 운영 전반에서 눈에 띄는 개선 효과를 확인했습니다.

특히 수강신청 기간마다 1시간 이상 지속되던 CPU 100% 과부하 현상이 약 10분 만에 해소될 정도로 성능이 크게 향상됐으며, T-Perf를 활용해 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 패치 영향을 사전에 검증할 수 있게 되면서 운영 안정성도 높아졌습니다.

또한 장기간 보관해야 하는 대용량 로그 데이터를 보다 효율적으로 관리하기 위해 TCC(Tibero Columnar Compression) 도입도 검토하고 있습니다. 이는 Tibero7이 단순히 성능만 향상된 것이 아니라 운영 효율과 비용 절감까지 함께 고려할 수 있는 DBMS로 발전했음을 보여주는 사례입니다.

포스코 – 글로벌 ERP의 성능을 한 단계 높이다

포스코는 해외 6개 권역에서 운영 중인 ERP 시스템을 Tibero6에서 클라우드 기반 Tibero7으로 업그레이드했습니다.

업그레이드 이후 결산 처리 속도와 사용자 체감 성능이 50% 이상 향상되며 글로벌 ERP 운영 효율을 높였고, 대규모 해외 법인이 동시에 사용하는 업무 환경에서도 안정적인 서비스를 제공하고 있습니다. 이는 Tibero7이 기업의 핵심 업무를 담당하는 엔터프라이즈 시스템에서도 충분한 성능과 안정성을 제공할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다.

근로복지공단 – 대국민 서비스의 응답 속도를 95% 개선

근로복지공단은 ‘고용·산재보험 토탈서비스’를 Tibero7 기반의 MSA(Microservices Architecture) 클라우드 환경으로 전환했습니다.

이 과정에서 OLTP Compression, Index Prefix Compression, TCC 등 Tibero7의 대용량 데이터 처리 기능을 적극 활용해 저장 공간 활용도를 높이고 대규모 트랜잭션 처리 성능을 최적화했습니다.

그 결과 평균 응답 시간이 4.44초에서 0.19초로 단축되며 95% 이상의 성능 개선을 달성했습니다.

근로복지공단 AI혁신기획부 차경근 차장은 “대규모 트래픽이 집중되는 환경에서도 안정적인 응답 성능을 확보해 국민에게 보다 신속하고 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련했다”고 평가했습니다.

이처럼 Tibero7의 변화는 기능 추가에 그치지 않습니다. 다양한 산업의 실제 운영 환경에서 성능과 운영 안정성, 데이터 관리 효율까지 검증되며 엔터프라이즈 DBMS로서의 경쟁력을 입증하고 있습니다.

AI 시대의 데이터 플랫폼이 요구하는 새로운 기준

AI와 클라우드 중심으로 IT 환경이 변화하면서 기업이 데이터베이스를 선택하는 기준도 달라지고 있습니다. 단순한 성능뿐 아니라 대용량 데이터 처리, 고가용성, 재해복구, 운영 안정성, 데이터 활용성까지 종합적으로 고려하는 것이 중요해졌습니다.

이러한 변화에 맞춰 Tibero7은 코어 엔진을 비롯한 핵심 기술을 지속적으로 고도화하며 엔터프라이즈 DBMS로서의 경쟁력을 강화해 왔습니다. 대용량 데이터 환경을 위한 성능 개선부터 운영 안정성을 높이는 다양한 기능, 실제 고객 환경에서 검증된 구축 사례까지, 변화하는 기업의 요구사항에 대응할 수 있는 기반을 갖추고 있습니다.

DBMS 도입이나 업그레이드를 검토하고 있다면, 현재의 요구사항을 기준으로 Tibero7의 기술과 운영 경험을 함께 살펴보는 것도 좋은 선택지가 될 것입니다.

🔎 Tibero에 대해 더 자세히 알아보기