Snowflake Postgres: 개발자를 위한 엔터프라이즈 솔루션

PostgreSQL은 오픈소스의 유연성과 활발한 생태계, 그리고 벡터 지원과 같이 날로 풍성해지는 AI 기능으로 전 세계 개발자들의 확실한 선택지가 되었습니다. 하지만 기업들이 앞다퉈 차세대 AI 에이전트를 구축하고 핵심 운영 시스템을 확장하기 시작함에 따라 근본적인 질문이 제기됩니다. 기존의 Postgres가 진정으로 적합한가, 아니면 혹시 숨겨진 문제점을 안고 있는 건 아닐까?

Snowflake는 개발자 친화성이 단순히 ‘바이브 코딩’과 빠른 실험을 넘어, 프로덕션 워크로드를 원활하게 지원해야 한다고 믿습니다. 실제 고객에게 서비스를 제공할 때는 미션 크리티컬 워크로드가 요구하는 흔들림 없는 신뢰성, 보안 및 성능 필요하며 이와 동시에 개발자가 혁신할 수 있도록 지원해야 합니다.

Snowflake가 엔터프라이즈용 Postgres에 전폭적인 노력을 기울여 온 이유도 바로 그 때문입니다. 그리고 그 결과 Snowflake는 Crunchy Data와 협력을 통해 마침내 가장 까다로운 AI 및 트랜잭션 시스템을 지원하도록 설계된 데이터베이스인 Snowflake Postgres를 제공할 수 있게 되었습니다.

엔터프라이즈 요구 사항 실현

진정한 프로덕션 지원 데이터베이스는 단순히 개발 환경에 그치지 않습니다. 가장 엄격한 요구 사항 하에서도 운영될 수 있다는 검증된 실적이 필요합니다.

하지만 안타깝게도 대부분의 플랫폼은 엔터프라이즈의 필수 요건을 충족하지 못하고 다음과 같은 문제점을 안고 있습니다.

• 불충분한 보안 통제: 엔터프라이즈는 민감한 데이터를 보호하기 위해 암호화 키에 대한 완벽한 제어와 다중 계층 보안 아키텍처를 필요로 합니다. 그런데 빠른 반복에 중점을 둔 솔루션은 이러한 필수 요건을 놓치는 경우가 많습니다.

• 규정 준수 지원 부족: HIPAA, SOC 2 또는 특정한 정부 클라우드 배포와 같은 규제 의무를 충족하려면 실현 및 유지 관리에 수년이 걸리는 운영 성숙도가 필요합니다.

• 내장된 비즈니스 연속성 및 재해 복구 기능의 부재: 미션 크리티컬 애플리케이션은 가동 중지 시간을 용납할 수 없습니다. 서비스가 중단되는 매분마다 수익과 신뢰 손실이 발생하기 때문입니다. 리전 간 복제 및 신속한 장애 조치와 같은 기능은 사활을 좌우하는 필수 요건입니다.

• 신뢰할 수 없는 성능: 실제 고객에게 대규모로 서비스를 제공해야 할 경우, 실험 플랫폼은 아키텍처 간 트레이드오프로 인해 성능이 저하되는 경우가 많습니다. 

• 불명확한 프로덕션 경로: 프로덕션으로 가는 쉬운 경로란 없습니다. 오히려 혼란스러운 마이그레이션과 운영상의 복잡성에 직면하게 됩니다.

Snowflake Postgres는 이러한 핵심적인 엔터프라이즈 격차를 직접적으로 해결할 것입니다.

프로토타입에서 프로덕션까지, 타협 없는 전환

최근 데이터베이스를 빠르게 구동할 수 있는 서버리스 플랫폼이 부상했습니다. 이러한 플랫폼들은 프로젝트를 시작하고 작업을 빠르게 반복하는 데 효과적입니다.​

하지만 초기 단계 프로젝트가 프로덕션 단계로 넘어가면서 개발자들은 종종 힘든 문제에 직면하게 됩니다. 바로, 신흥 플랫폼에서 엔터프라이즈 워크로드를 대규모로 처리할 수 있는 더 강력한 프로덕션용 시스템으로 전환해야 한다는 것입니다.

이를 위해 Crunchy Data, Amazon RDS, EnterpriseDB와 같은 기존의 검증된 솔루션으로 눈을 돌리는 경우가 많습니다. 이 솔루션들은 Fortune 500대 기업, 규제가 엄격한 산업, 민감한 고객 데이터를 다루는 조직들에 서비스를 제공하며 명성을 얻었습니다. 예를 들어, Crunchy Data는 10년 넘게 미션 크리티컬 데이터베이스를 조용히 지원해 왔으며, 강력한 보안과 운영 우수성을 통해 신뢰를 얻었습니다. 

Snowflake는 Snowflake Postgres를 통해 이러한 격차를 해소하고 있습니다. Snowflake는 Crunchy Data의 강력한 엔터프라이즈 기능을, 엔터프라이즈의 데이터 관리와 거버넌스 수행이 이미 이뤄지고 있는 그 장소, 바로 Snowflake의 포괄적인 플랫폼에 적용하고 있습니다. 그 결과, 그 어떤 트레이드오프도 없는 온전한 Postgres를 확보할 수 있게 되어, 개발자는 초기 실험 단계에서 전체 엔터프라이즈 프로덕션 환경으로 원활하게 전환하고, 동시에 Postgres 호환성을 그대로 유지할 수 있습니다.

진정한 Postgres로 개발자 역량 강화

Snowflake는 개발자를 위해 언제나 최선을 다하고 있습니다. 새롭게 부상하는 플랫폼은 빠른 설정과 신속한 반복을 약속하지만, 아키텍처상의 절충으로 인해 개발자들은 막대한 대가를 치러야합니다.

이러한 플랫폼들은 주로 프로덕션 환경의 우수성보다는 배포 속도에 중점을 두고 설계되었습니다. 이들의 아키텍처상의 선택은 처리량이 높은 프로덕션 워크로드에서 문제가 되는 지연 시간을 야기합니다. 더 중요하게는, Postgres 스토리지 계층 변경으로 인해 필수 Postgres 확장 기능과의 호환성이 깨져 Postgres를 강력하게 만드는 풍부한 생태계에 대한 접근이 제한됩니다.

반면 Snowflake Postgres는 100% Postgres 호환성을 최우선으로 합니다. 이는 예상치 못한 문제 없이 원활한 마이그레이션이 가능하다는 것을 의미합니다. 이에 따라, 비용이 많이 드는 코드 리팩터링이나 예기치 못한 런타임 문제 없이 기존의 Postgres 애플리케이션을 Snowflake로 ‘리프트 앤 시프트(Lift and Shift)’ 할 수 있을 것입니다. 또한, 완전한 생태계 접근을 유지할 수 있습니다. Next.js, Python, Rust 또는 Go로 작업하든, Drizzle 및 Prisma와 같은 ORM과 통합하든 상관없이 완벽한 호환성을 누릴 수 있습니다.

Snowflake Postgres는 AI 혁신 또한 가속화할 것입니다. 트랜잭션 Postgres 데이터를 Snowflake로 직접 가져옴으로써, 운영 사일로를 제거할 것입니다. 이를 통해, 여러분이 구축하는 AI 에이전트와 애플리케이션이 단일 데이터 및 AI 플랫폼 내에서 신뢰할 수 있고 안전한 트랜잭션 계층에 기반하도록 보장할 수 있습니다.

개발자에 대한 Snowflake의 헌신은 오픈소스 소프트웨어에 대한 Snowflake의 노력에도 반영됩니다. Apache Iceberg^TM, Apache Polaris, Streamlit 등의 오픈소스 소프트웨어 프로젝트가 그 대표적인 예입니다. 오픈소스 커뮤니티에 뿌리를 두고 있으며, 강력하고 개발자 친화적인 도구로 오랫동안 명성을 쌓아온 Crunchy Data는 개발자들에게 두 가지 측면에서 최상의 기능을 제공할 수 있도록 지원할 것입니다. 바로 엔터프라이즈에서 검증된 기반을 갖춘, 제약 없는 Postgres의 유연성을 제공할 수 있을 것입니다.

모든 엔터프라이즈 데이터 및 AI 요구 사항을 충족하는 통합 플랫폼

Snowflake Postgres는 엔터프라이즈급 Postgres를 편리성, 연결성 및 신뢰성을 갖춘 Snowflake 플랫폼으로 가져올 것입니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

• 데이터 전략 통합: 단일 관리형 플랫폼에서 트랜잭션, 분석 및 비정형 데이터를 통합합니다.

• AI 개발 가속화: Snowflake Cortex AI와 같은 기능을 활용하여 AI 에이전트에 최신 트랜잭션 데이터와 같은 관련 데이터에 대한 안전하고 거버넌스가 적용된 접근 권한을 제공합니다.

• 운영 복잡성 감소: 서로 다른 도구와 데이터 사일로를 제거하고 전체 데이터 수명 주기를 간소화합니다.

• 엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스 구현: 모든 데이터 워크로드에서 일관된 보안, 규정 준수 및 액세스 제어를 수행합니다.

Snowflake AI 데이터 클라우드는 엔터프라이즈 데이터 워크로드를 위한 궁극적인 솔루션입니다. Snowflake Postgres를 사용하면, 이러한 약속을 운영 애플리케이션의 핵심까지 확장하여, 까다로운 비즈니스 요건에 부합하는 방식으로 구축 및 배포할 수 있도록 지원하는 동시에 개발 팀에는 그들이 선호하는 Postgres를 제공할 수 있습니다.

바야흐로 엔터프라이즈 AI 에이전트 및 애플리케이션의 기반으로서 Postgres의 새로운 시대가 눈앞에 펼쳐지고 있습니다. Snowflake Postgres의 본격적인 서비스가 개시될 때까지 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 하지만 지금은 Crunchy Data에 대해 좀 더 자세히 알아보세요.