Google의 VP of Engineering인 Adam Bosworth와의 토론.
컴퓨팅의 거장, Adam Bosworth는 ITConversations에서 이제 웹의 도래로 인해서 DB는 SQL을 통해서 정해진 문법으로만 access가 가능한 단순한 backend relational DB에서 웹을 통해서 원하는 데이터를 언제든지 더 큰 문맥에서 access할 수 있는 구조를 제안한 다. 구글과 같은 검색엔진이 보여주는 것은 이러한 구조의 일부분이라고 하면서. 좀더 역할을 세분화 시키면서 Bosworth는 사실 데이터를 처리/조작/통합하는 역할을 클라이언트에서 모두 하기에는 시간이 너무 오래 걸릴 수 있는 가능성이 높기 때문에 (예를 들어 프루나나 당나귀같은 p2p 네트워크에서 어떠한 파일 하나를 찾기 위해서 얼마나 오랜 시간이 걸리는지 생각해보면 된다), 이러한 역할을 전담하는 data router라는 개념을 제안한다. 정확한 구조는 알 수 없지만 대략 이러한 방향으로 가는 것이 옳지 않을까 한다. (from 태우’s log)
현재 보편적으로 사용되는 관계형 데이터베이스(Relational Database)들은 주어진 값과 일치하거나 특정 함수에 맞는 결과를 보여주는 데 집중하고 있으나, 검색 엔진들을 보면 실제로 우리가 요구하는 것은 특별한 문맥 상에서 무언가와 관련성을 가지는 결과다. Adam Bosworth는 이를 현재 관계형 데이터베이스들의 한계라고 지적한다. 그가 쓴 데이터베이스에 관한 글도 읽어봄 직하다.
그리고, 데이터의 양이 많아지면서 scalability라는 어려운 문제에 부딪힐텐데, 이를 위한 해결책으로, divide-and-conquer architecture를 제안하고 있다. data router가 query를 특정 back-end 서버군으로 중재해주는 방식을 설명하고 있다. 며칠 전에 철호군과 검색 엔진에서 사용되는 크롤러(crawler)의 network bandwidth bottleneck에 대해서 얘기를 나눈 적이 있다. 분명히 웹의 규모는 앞으로 order of magnitude로 커질 것이고, network bandwidth 이외의 resource에 대해서도 scalability 문제가 발생할 것이다. 이 문제에 대해서 나는 왜 검색엔진이 조금 더 작은 여러 검색엔진의 분산된 구조로 구성되지 않는가에 대해서 의문을 제기했다. 하지만, 철호군은 검색엔진에서의 중복 페이지 제거 등의 이유를 들어주었고, 아마도 그가 옳으리라고 생각한다. 그럼에도 불구하고, 검색 엔진 그리고, 모든 정보 처리 방식에 있어서의 scalability 문제는 좀 더 고민해 볼 필요가 있으리라고 생각된다.
그는 personalization에 대해서도 언급하고 있는데, 그건 이 글을 읽어보도록 하자.
덧붙여, 내 영어 실력에 관한 딴 얘기를 좀 해보자. 이 토론은 무려 1시간짜리에다가, 잘 들리지 않아서, 엄청난 집중력을 요구했다. 결국 30분 가량 듣다가 말았는데, 또렷한 영어 발음을 벗어나면 바로 헤메는 나를 보니, 좀 더 열심히 해야겠다는 생각이 들었다. 전길남 교수님이 수업시간에 했던 얘기가 생각났다. 그런 종류(?)의 토론에서 사람들은 자신의 의견을 빠르게 피력하기 위해 엄청나게 빠르게 말하는 것이 보통이고, non-native-speaker의 입장에서는 "Sorry"라고 말할 겨를은 없다는 것이다. 결국 거기에 걸맞는 능력을 갖출 수밖에 없다는 것이다.
recommend ya to keep reading & listening any Eng. material! it helps!! wish you good luck!
Absolutely! Thanks for the comment.