EDB, PB급 데이터웨어하우스 재해복구 기능 출시…복구 시간 최대 180배 단축

EDB가 포스트그레SQL 기반 대규모 병렬처리(MPP) 데이터웨어하우스 '웨어하우스PG'에 재해복구(DR) 기능을 추가했다. 금융권과 공공기관 등 대규모 분석 데이터를 운영하는 기업이 재해 발생 시 복구 시간을 획기적으로 단축하고 데이터 주권을 유지할 수 있도록 지원하기 위함이다. EDB는 '웨어하우스PG 재해복구(Disaster Recovery for WarehousePG)'를 공개하고 페타바이트(PB)급 데이터 환경에서도 안정적인 복구 체계를 구축할 수 있도록 지원한다고 28일 밝혔다. 이번 기능은 EDB의 포스트그레SQL 기반 데이터·AI 플랫폼인 'EDB 포스트그레스 AI(EDB Postgres AI)'의 분석 환경에 복원력(Resilience)을 강화한 것이 특징이다. 기업은 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드 등 다양한 환경에 복구 클러스터를 구축하고 필요 시 직접 운영 환경으로 전환할 수 있다. 최근 기업들이 AI 에이전트, 데이터 분석, 실시간 의사결정 시스템을 확대하면서 데이터웨어하우스는 단순 보고용 시스템을 넘어 핵심 비즈니스 인프라로 자리 잡고 있다. 그러나 PB급 환경에서는 기존 논리적 백업과 복구 방식이 수일 이상 소요되는 경우가 많아 장애 발생 시 사업 연속성 확보에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 웨어하우스PG 재해복구 기능은 별도 대기 클러스터를 유지하면서 특정 시점 기준으로 전체 분산 클러스터를 일관된 상태로 복구할 수 있도록 설계됐다. 기업은 복구 지점 생성 주기와 운영 전환 시점을 직접 제어할 수 있으며, 복구 환경의 위치와 관할권도 선택할 수 있다. EDB에 따르면 실제 한 금융기관은 수백 테라바이트 규모 데이터를 운영하는 과정에서 기존 논리적 백업 체계의 한계를 경험했다. 전체 백업과 복구에 각각 약 2일이 소요됐지만, 웨어하우스PG 재해복구 기능 도입 후 복구 지점 재생 시간은 평균 16분으로 단축됐다. 이에 따라 복구 속도는 기존 대비 약 180배 향상됐으며, 전체 백업 시간은 44시간에서 11시간으로 줄었다. 물리적 백업 방식을 적용해 쿼리 잠금 시간도 약 99% 감소한 것으로 나타났다. 이번 기능은 오픈소스 백업 솔루션 '바맨(Barman)'과 포스트그레SQL의 WAL(write-Ahead Log)을 활용해 구현됐다. 코디네이터와 모든 세그먼트를 동일 시점으로 복구함으로써 전체 데이터웨어하우스를 일관된 상태로 복원할 수 있다는 설명이다. EDB는 재해복구 기능 외에도 이를 활용해 클라우드 마이그레이션, 특정 시점 복구, 대규모 분석 테스트 환경 구축 등 다양한 활용이 가능하다고 강조했다. 웨어하우스PG는 포스트그레SQL 기반 MPP 데이터웨어하우스로 PB급 분석과 대규모 동시 처리 환경을 지원한다. EDB 포스트그레스 AI는 여기에 실시간 데이터 수집, 벡터 검색, 데이터베이스 내 AI·머신러닝, 레이크하우스 연동, 고가용성 기능 등을 제공해 기업의 AI 및 데이터 분석 환경 구축을 지원하고 있다. 맥스 로마넨코 EDB 최고엔지니어링책임자(CEO)는 "페타바이트 규모 환경에서 복구에 며칠이 걸린다면 이는 복구 전략이 아니라 비즈니스 리스크"라며 "웨어하우스PG는 운영 성능 저하 없이 전체 분산 클러스터를 특정 시점 상태로 복구할 수 있도록 지원한다"고 말했다.