획기적인 아이디어라는 생각을 먼저 했었습니다. 사실 서버리스 DB들의 가장 큰 문제점이 드러나지 않는 곳에서 실제 서버가 돌아가고 있는 점이었습니다. 그래서 트래픽이 몰리면 그 서버가 할당 될 때까지 먹통이 되는 상황이 발생합니다. (대략 5분 정도) 그래서 현존하는 클라우드(AWS 등)의 서버리스 DB가 프로덕션 레벨에서 사용하기 어렵거든요.
써볼까? 싶었는데 걱정했던 이유는 그럼 mysql, postgresql 등에서 만들어놓은 인덱싱, 정렬 등의 바이너리 로직등을 구현해야하는데 그만큼 신뢰있는 오픈소스 DB 프로젝트를 람다 위에서 다시 만드는게 얼마나 어려운 일일까? 라는 생각이 들어서 였습니다.
네 좋은 말씀 감사드립니다. 말씀주신대로 RDB 사용 케이스에는 적합하지 않고 검색엔진 (Elasticsearch), 벡터DB(Pinecone) 포지션으로 이해하시면 될것 같습니다. 내부적으로도 인덱싱, 정렬, 집계 등의 기능을 지원하기 위해서 오랜 기간 검증된 Lucene을 활용하고 있습니다. 감사합니다 :)
한글로 답변이 달릴 줄은 몰랐습니다! (너무 시니컬하게 썼네요...)
획기적인 아이디어라는 생각을 먼저 했었습니다. 사실 서버리스 DB들의 가장 큰 문제점이 드러나지 않는 곳에서 실제 서버가 돌아가고 있는 점이었습니다. 그래서 트래픽이 몰리면 그 서버가 할당 될 때까지 먹통이 되는 상황이 발생합니다. (대략 5분 정도) 그래서 현존하는 클라우드(AWS 등)의 서버리스 DB가 프로덕션 레벨에서 사용하기 어렵거든요.
써볼까? 싶었는데 걱정했던 이유는 그럼 mysql, postgresql 등에서 만들어놓은 인덱싱, 정렬 등의 바이너리 로직등을 구현해야하는데 그만큼 신뢰있는 오픈소스 DB 프로젝트를 람다 위에서 다시 만드는게 얼마나 어려운 일일까? 라는 생각이 들어서 였습니다.
직접 만드시는 제품이니 많은 발전을 기대하겠습니다~!