새로운 BigQuery 버전: 데이터 클라우드의 유연성과 예측 가능성

* 본 아티클의 원문은 2023년 3월 30일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

데이터 플랫폼과 관련해 조직은 유연성, 예측 가능한 가격, 최고의 가격 대비 성능을 원합니다. 오늘 Data Cloud & AI Summit에서는 BigQuery 가격 책정 버전 Standard, Enterprise, Enterprise Plus를 발표했습니다. 이러한 버전을 통해 개별 워크로드에 맞는 가격 대비 성능을 선택할 수 있습니다. 버전 외에도 사용한 컴퓨팅 용량만큼의 비용만 지불하면 되는 자동 확장 기능과 스토리지 비용을 절감하도록 설계된 새로운 압축 스토리지 청구 모델에 대한 발표가 있었습니다. 이는 클라우드 포트폴리오에 새롭고 유연한 가격 책정 모델을 제공하려는 Google의 노력이 반영된 결과물입니다.

10년 넘게 혁신을 거듭하며 고객과 협력한 결과, BigQuery는 업계에서 가장 잘 통합된 개방적이면서도 안전한 지능형 데이터 분석 플랫폼 중 하나로 성장했으며 데이터 클라우드의 중심 구성요소가 되었습니다. 고유한 기능으로는 SQL을 통해 머신러닝을 사용하도록 지원하는 BigQuery ML, 교차 클라우드 분석에 쓰이는 BigQuery Omni, 데이터 웨어하우스 및 레이크 통합에 사용되는 BigLake, 모든 유형의 데이터 분석 지원, Apache Spark용 통합 환경, 지리정보 분석 등이 있습니다. 이 모든 기능은 2022년 Google Cloud Next에서 발표한 최신 혁신 기술을 기반으로 합니다.

"Google Cloud는 보다 성숙한 방식으로 고객의 데이터 분석 사용을 지원하기 위한 중요한 한 걸음을 내디뎠습니다. 세분화된 자동 확장 기능으로 고객이 사용량만큼의 비용만 지불하도록 돕고 워크로드에 따라 다양한 가격 옵션을 선택할 수 있도록 새로운 BigQuery 버전을 설계했습니다." - 산지브 모한, SanjMo 사장 겸 전 Gartner Research 부사장 

"BigQuery의 유연한 가격 책정 지원 덕분에 PayPal은 데이터를 레이크 하우스로 통합할 수 있었습니다. BigQuery의 자동 확장 옵션과 압축 스토리지를 함께 사용하면 확장 가능한 데이터 처리 파이프라인과 데이터 사용량을 비용 효율적인 방식으로 사용자 커뮤니티에 제공할 수 있습니다." - 발라 나타라잔, PayPal 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 부문 부사장 

새롭고 유연한 가격 책정 옵션, 버전의 혼합 사용 기능, 다년 약정 사용량에 대한 할인 혜택을 바탕으로 BigQuery 고객은 예측 가능성을 개선하고 총소유비용을 절감할 수 있습니다. 또한 새롭게 세분화된 BigQuery의 자동 확장 기능을 사용하는 고객은 현재의 약정 용량을 30~40% 정도 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다.

가격 대비 성능에 맞게 데이터 워크로드를 최적화할 수 있는 유연성 증가

BigQuery 버전을 통해 개별 워크로드 요구사항에 맞는 기능 모음을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 Standard 버전은 임시, 개발, 테스트 워크로드에 적합한 반면 Enterprise에는 보안 강화, 거버넌스, 머신러닝, 데이터 관리 기능이 포함되어 있습니다. Enterprise Plus는 비즈니스 임무 수행에 중요할 뿐 아니라 높은 업타임, 가용성, 복구 요구사항을 충족할 필요가 있거나 복잡한 규제 요구사항이 있는 워크로드를 대상으로 합니다. 아래 표에 각 패키징 옵션에 대한 설명이 나와 있습니다.

사용한 만큼만 지불

BigQuery 자동 확장 처리가 컴퓨팅 용량을 관리해 줍니다. 최대 및 선택적 기준 컴퓨팅 용량을 설정할 수 있으며 사용자의 수동 개입 없이 BigQuery가 사용량에 따라 컴퓨팅 용량을 프로비저닝하고 최적화하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 충분한 용량을 확보하고 관리 오버헤드와 사용률이 낮은 용량을 줄일 수 있습니다. 

사전 프로비저닝된 고정 용량을 기준으로 전체 웨어하우스에 대한 요금을 청구하는 VM 기반 대체 솔루션과 달리, BigQuery에서는 서버리스 아키텍처를 활용하여 추가 용량을 슬롯 단위로 프로비저닝하고 분당 청구를 하므로 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 

"BigQuery의 새로운 가격 책정이 지닌 유연성 덕분에 버전을 사용하여 비즈니스 니즈를 가장 세분화된 수준에서 지원할 수 있게 되었습니다." - 앙투안 카스텍스, L’Oréal 그룹 데이터 설계자

자동 확장이 도움이 될 고객 사례를 몇 가지 소개합니다. 

• 수요 급증을 겪고 있어 1년에 두어 번 확장에 몇 시간씩 들이는 소매업체
• CFO에게 제출할 재무 보고서를 분기별로 작성해야 하는 분석가
• 비즈니스 초기 단계의 예측 불가능한 니즈를 관리해야 하는 스타트업
• 신제품 출시 중 가변적인 수요에 대비해야 하는 디지털 네이티브 기업
• 독감과 같은 계절성 질환의 발병이 증가하는 시기에 사용량을 확장해야 하는 의료 조직

데이터 스토리지 비용 절감

데이터 양이 기하급수적으로 증가하면서 고객들은 데이터를 대규모로 저장하고 관리하는 일이 점점 더 복잡하고 비용도 많이 든다는 점을 알게 되었습니다. 압축 스토리지 청구 모델을 사용하면 모든 데이터 유형의 복잡성을 관리하는 동시에 비용을 낮게 유지할 수 있습니다.

BigQuery의 압축 스토리지는 수년에 걸쳐 혁신을 이룬 스토리지 최적화, 열 형식 압축, 소형화 기술을 기반으로 합니다. 이 기능으로 Exabeam은 12:1 이상의 압축률을 달성했으며 더 적은 비용으로 많은 데이터를 저장할 수 있게 되어 고객이 복잡한 보안 과제를 해결하는 데 도움이 되고 있습니다. 고객들이 BigQuery 버전으로 마이그레이션하거나 계속 주문형 모델을 이용함에 따라 압축 스토리지 청구 모델을 활용하여 더 많은 데이터를 비용 효율적으로 저장할 수 있습니다.

BigQuery 고객을 위한 다음 단계 

2023년 7월 5일부터 BigQuery 고객은 연간 정액제 약정, 월별 정액제 약정, 가변 슬롯 약정을 더 이상 구매할 수 없게 됩니다. 이미 기존 정액제 가격을 이용 중인 고객은 정액제 및 가변 용량을 비즈니스 요구사항에 따른 적절한 버전으로 마이그레이션할 수 있으며 니즈 변경에 따라 버전 등급을 이전할 수 있는 옵션도 지원됩니다. 

BigQuery의 서버리스 기능, 쿼리 성능, 기능 개선사항을 고려하여 2023년 7월 5일부터 모든 리전에서 주문형 분석 모델의 가격을 25% 인상할 예정입니다. 

어떤 가격 책정 모델을 선택하든 이러한 혁신 기술과 다년 약정 사용 할인을 함께 이용하면 총소유비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 최신BigQuery 비용 최적화 가이드를 참조하세요.

앞으로 며칠 내로 필수 서비스 공지 이메일을 통해 BigQuery의 상용 모델에 적용될 변경사항에 관한 추가 정보를 전달해 드릴 예정입니다. 그동안 FAQ, 가격 책정 정보, 제품 문서를 확인하고 2023년 4월 5일에 열릴 BigQuery 로드맵 세션에 등록하여 BigQuery의 최신 혁신에 대해 자세히 알아보세요.