데이터베이스 관리는 IT 분야에서 그 매력이 과소평가되거나 간과되는 경우가 많다. 이처럼 저평가되기 쉽고, AI 열풍으로 많은 일자리의 불확실성이 커졌지만, 이 분야 기술 인력에 대한 수요는 여전히 높다.

AI가 데이터베이스 관리 분야에는 영향을 미치지 않을 것이라는 말은 아니다. 특히 미래에는 데이터베이스 관리자, 즉, DBA 일자리가 줄어들 가능성이 크다. 심지어 DBA라는 역할은 기업의 조직도에서 거의 찾아보지 못할 수도 있다.

그럼에도 불구하고 DBA는 일자리가 없어지는 것을 두려워할 필요는 없다. 오히려 지금의 변화에 적절하게 대응한다면, 앞으로 몇 년 동안 매력적인 경력을 쌓을 수 있는 기회를 얻을 수 있을 것이다.

조만간 DBA의 역할은 현장에서 사라질 수도 있다. 더 이상 이들 전문가의 업무 및 책임의 총체를 적절히 반영하지 못하기 때문이다. 그러나 DBA가 보유한 기술은 데이터베이스 분야의 새로운 역할을 위한 미래의 기반이 될 것이다. 이런 직업이 구체적으로 어떤 모습일지 알아보려면 데브옵스를 살펴보는 것이 좋다.

향후 데이터베이스 전문가의 역할과 데브옵스 전문가의 역할에는 유사점이 있다. 데브옵스 전문가가 개발과 운영 기술을 결합하는 것처럼, 앞으로 데이터베이스 전문가는 데이터베이스와 관련한 인프라 결정과 데이터 작동 방식에 중점을 두게 될 것이다. 데이터베이스 전문가의 새로운 업무와 의사 결정 역량에는 다음과 같은 것들이 포함된다.

• 아키텍처가 데이터 해석에 어떤 영향을 미치는지 결정한다.
• 인프라 수준에서 변경을 통해 데이터 프로세스를 더 효율적으로 만들 수 있는 방법을 결정한다.

미래의 데이터베이스 전문가는 성능 보고서를 면밀히 검토하고 가장 비효율적인 부분을 해결하는 대신, 전체 데이터 파이프라인을 살펴볼 것이다. 따라서 오늘날의 데이터베이스 관리자는 데이터 분석 및 데이터 과학 분야의 새로운 기술을 습득하는 것이 중요하다. 특히, 데이터를 맥락에서 보고 데이터베이스 운영의 큰 그림을 파악할 수 있는 기술을 습득하는 것이 중요하다.

이런 패러다임의 변화를 설명하기 위해 DBA가 이전에 쿼리 성능을 어떻게 보았는지 생각해 보자. 기존에는 실행 시간이 가장 긴 보고서와 쿼리에 집중하고 이를 최적화하려고 노력했다. 결과적으로 이는 더 나은 성능으로 이어질 수 있다. 그러나 간과하는 것은 이런 쿼리가 얼마나 자주 실행되는지이다. 예를 들어 쿼리가 한 달에 한 번만 실행되는 경우, 운영에 대한 전반적인 이점은 매우 제한적이다. 반면에 매일 사용되는 성능이 우수한 쿼리를 더욱 최적화한다면 그 효과는 크게 증가할 수 있다.

이런 유형의 인사이트를 얻고 그로 인한 기회를 활용하기 위해 데이터베이스 전문가는 앞으로 개발 및 비즈니스팀과 훨씬 더 긴밀하게 협력해야 할 것이다. 그래야만 회사의 데이터 프로세스에 대해 더 넓은 시각과 더 나은 이해를 얻을 수 있다. 이런 사고방식의 전환을 기꺼이 할 수 있는 데이터베이스 전문가라면, 다가오는 변화에서 살아남을 뿐만 아니라 엄청난 혜택을 누릴 수 있을 것이다.
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