연초에 저는 지난 5년간의 데이터베이스 기술 흐름을 돌아보며, 그중 인공지능이 데이터베이스 기술에 미친 영향을 요약한 글을 작성한 바 있습니다. [1]

데이터베이스 분야에서 가장 흥미로운 점은, 기술이 고도화될수록 오히려 데이터베이스 자체의 존재감이 흐려진다는 것입니다. 이는 단순히 물리적인 서버가 눈앞에 없다는 뜻이 아닙니다. '인프라 관리'라는 복잡성이 개발자의 시야에서 점점 추상화(Abstraction)되어 사라져가고 있음을 의미합니다.

인프라에서 API로의 진화

과거의 데이터베이스는 우리가 직접 살펴보고 관리해야 하는 거대한 '기계'였습니다. 트래픽을 예상해서 인스턴스 크기를 정하고, 스토리지를 미리 할당하며, CPU와 메모리 사용량을 끊임없이 모니터링해야 했습니다.

하지만 현재 우리가 향하고 있는 'Invisible DBMS' 시대에서, 데이터베이스는 그저 데이터를 넣고 빼는 **'API 엔드포인트'**로 존재합니다. 애플리케이션이 쿼리를 던지면 결과를 반환할 뿐, 그 뒤에서 서버가 몇 대가 돌아가는지, 디스크 볼륨이 어떻게 쪼개져 있는지는 철저히 베일에 가려져 있습니다. 즉, 개발자는 이를 알 필요도, 신경 쓸 필요도 없게 된 것입니다.

Invisible DBMS를 완성하는 4가지 조건

그렇다면 단순히 데이터베이스를 클라우드에 올려놓았다고 해서 모두 Invisible DBMS라고 부를 수 있을까요? 그렇지 않습니다. 진정한 의미의 '보이지 않는' 상태가 되려면 다음과 같은 네 가지 조건이 반드시 충족되어야 합니다. 이는 주요 클라우드 벤더들이 정의하는 진정한 '서버리스(Serverless) 아키텍처의 핵심 원칙'[2]과도 정확히 맞닿아 있습니다.

• 첫째, 프로비저닝 제로 (Zero Provisioning)입니다. 인스턴스 타입이나 스토리지 용량을 고민하고 선택하는 과정 자체가 생략되어야 합니다. 시작 버튼을 누르는 즉시 사용할 수 있어야 합니다.
• 둘째, 투명한 확장성 (Transparent Auto-scaling)입니다. 가장 핵심적인 요소인데요, 트래픽이 전혀 없는 새벽 시간에는 리소스를 완전히 0으로 줄여 비용 발생을 막고(Scale-to-zero), 갑작스러운 이벤트로 트래픽이 폭주할 때는 수 밀리초 만에 컴퓨팅 파워를 무한대에 가깝게 늘려야 합니다. 이 모든 확장은 애플리케이션의 연결 끊김 없이 백그라운드에서 투명하게 일어나야 합니다.
• 셋째, 자가 치유 및 자동화 (Self-healing & Autonomous)입니다. 백업, 패치 적용, 장애 발생 시의 페일오버(Failover) 같은 전통적인 DBA의 관리 업무가 시스템에 의해 자동으로 수행되어야 합니다.
• 넷째, 사용한 만큼만 지불 (Pay-as-you-go)하는 구조입니다. 미리 할당해 놓은 '최대 용량' 기준이 아니라, 실제로 실행한 쿼리와 읽고 쓴 데이터양에 대해서만 비용을 지불하는 합리적인 과금 체계가 필요합니다.

결과적으로 개발자는 이제 인프라의 한계나 제약에서 벗어나 데이터 모델링과 비즈니스 로직에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다.

[다음 주제로의 전환 멘트] 하지만 우리가 누리고 있는 이 마법 같은 추상화는 하루아침에 완성된 것이 아닙니다. 이 혁신의 가치를 제대로 이해하기 위해, 모든 인프라의 출발점이었던 과거로 돌아가 보겠습니다. 다음 순서로 **'Box 시대의 데이터베이스'**에 대해 이야기해 보겠습니다.

[1] The AI Wave: Reshaping Databases (2021–2025)

[2] AWS Serverless Computing Principles 등 업계 표준 서버리스 데이터베이스 아키텍처 정의 참조