[참석후기] SQL Server 2017 Open Data Day review

다녀온지 몇 달이나 된... mssql 2017 open data day 후기입니다.

2017-11-14 광화문 마이크로소프트 한국 지사에서 진행 된 MSSQL 2017 Open Data Day 참석 후기

세션 순서는
1. SQL Server 2017 Overview
2. 멀리플랫폼: SQL Server 2017 on Linux
3. AI플랫폼 구축: SQL Server 2017-Machine Learning Built-In (R&Python)
4. 하이브리드 연결: Hybrid SQL with Azure, 과연 가능한가?
5. What's NEW: SQL Server Deep-Dive with Key features (In-Memory, Adaptive Query 등)

내용을 다 기억하진 못하지만 그래도 기억을 되살리며 내 생각을 추가해야지.

1. SQL Server 2017 Overview
기술적인 접근보다는 시장에서의 MSSQL의 위치와 MS의 로드맵, 가트너 평가 등을 제시하며 비전에 대한 내용이 주를 이뤘다. 현재 DBMS 랭킹 3위(1위가 오라클, 2위가 MYSQL)인 걸로 아는데 오라클은 계속 하향세이고 MYSQL과 MSSQL이 상향세인 걸로 아는데 mysql이 sun에 인수되면서 앞으로는 어떻게 될지 모르겠다. 분명한거는 MSSQL은 우상향이면서 오라클을 따라잡을 날이 올 것 같았는데 이번 2017버전부터 리눅스 설치가 가능해짐에 따라 그 날이 생각보다 아주 빨리 올수도..? 일단 가격부터가 압도적으로 훨씬 싸서... 금방 따라잡을 것 같다.

2. 멀리플랫폼: SQL Server 2017 on Linux
지금까지 MSSQL은 윈도우 서버와 자웅동체였다. 하지만 이제 리눅스에 MSSQL을 올릴 수 있게 됨에 따라 위상이 달라질 것 같다. 일단 리눅스는 공짜이고 오픈되어있으므로 엔지니어가 상대적으로 많다는점? 그 엔지니어가 BMT를 진행하면서 MSSQL도 앞으로 생각을 안할 수가 없게 되었다는 점이다. 아직까지는 우분투나 레드헷?에만 설치가 가능하고 CentOS는 보안이슈때문에 아직 지원을 안한다고 한다. 이건 18버전 쯤에는 지원하지 않을까 생각된다.

3. AI플랫폼 구축: SQL Server 2017-Machine Learning Built-In (R&Python)
사실 앞으로의 비전은 이 세션이었는데 분석 업무를 하지 않아서 솔직히 귀에 잘 들어오지 않았다. 2016버전부터 레볼루션 R을 쓸 수 있다고는 들었는데 써본적이 없으니..
MSSQL의 저장 프로시저 안에서 R이나 Python 구문을 호출 할 수가 있기 때문에 MSSQL을 먼저 접한 사람들이 배우기는 쉬울 것 같다. 하지만 머신 러닝을 굳이 MSSQL에서 할 사람이 있을지는 의문이다. 살아남으려면 파이썬 정도는 배워서 어디 한군데에라도 써먹어야겠다.

4. 하이브리드 연결: Hybrid SQL with Azure, 과연 가능한가?
On Premise + Cloud인 하이브리드 SQL
확실히 차세대는 클라우드로 갈 것이 분명하고 기존 IDC를 어떻게 살릴지 고민을 많이 했던 것 같다.
일단 Azure 위에는 SQL Database(mssql), Mysql, PostreSQL, Cosmos DB(구 Document DB), SQL Data Warehouse(기존 PDW) 등이 올라갈 수 있다고 한다.

하이브리드 시나리오 중에 누구나 쉽게 적용가능한 것은 Backup to URL이나 Stretch DB 정도가 될 것이다. DB 백업은 아주 중요한 일이지만 매번 디스크 관리를 해줘야하는 귀찮은 작업에서 벗어날 수 있다는 것?.. 백업 경로를 URL로 명시해주는데 URL을 N개를 쓰면 파일이 N개로 나뉘어 백업이 되늰데 이게 병렬로 동작한다고 한다.
Stretch DB는 세션 발표자 분의 예를 들어서 설명하면.. 당장 현업이 많아야 1년치 데이터를 조회하는데 5년, 10년 등 1년에 한 두번 보는 데이터도 조회가 되어야 한다고 주장할 때 IDC에는 최근 1년만 넣어놓고 오래된 데이터는 Azure로 올리는 방법이라고 한다. 쉽게 생각하면 파티션 테이블이라고 생각하면 되는데 파티션이 IDC, Azure라고 생각하면 쉬울 듯...
이 외에도 Always On, Managed Backup(Azure에 자동 백업) 등 여러 시나리오가 있었다.

5. What's NEW: SQL Server Deep-Dive with Key features (In-Memory, Adaptive Query 등)

MSSQL On Linux가 발롱도르라면 Adaptive Query는 골든글러브 정도 될려나?

MSSQL 2017은 인공지능 DBMS의 첫걸음이라고 본다. 예를 들어서 DB 자체적으로 결정하는 것들이 획기적으로 변했다. 같은 쿼리라도 파라미터 스니핑에 의해 연산 시간이 빠를수도 느릴 수도 있다. 하지만 2017버전 부터는 자체적으로 실행계획을 바꿔 실행함으로써 최상의 속도를 보장할 수 있을 거라고 한다. 이 부분은 앞으로 더 발전하겠지.. 이러다가 진짜 DB 엔지니어가 사라지는 날이 올 수도 있겠다.

유익한 시간이었다. 현재 2016을 쓰는데 2017 + Azure까지 도입하면 DB 엔지니어가 할일이 많이 없어지니까 지금이라도 많이 배워놔야겠다.

아래 사진은 광화문 마이크로소프트 한국지사에서 찍은 전경 (엄청나다...)