라떼군 이야기
2026년, 그냥 Postgres만 쓰세요: '적재적소의 도구'라는 함정 탈출하기
TL;DR 수많은 전문 데이터베이스(Redis, Elasticsearch, Kafka 등)를 운영하는 복잡성은 이제 한계에 다다랐습니다. Postgres의 강력한 확장 기능들(Vector, Search, Queue 등)을 활용하면 단일 데이터베이스로 거의 모든 요구사항을 처리할 수 있으며, 이는 특히 AI 시대의 개발 및 테스트 환경 구축에 있어 압도적인 효율성을 제공합니다.
지난 수년간 개발자들은 ‘적재적소에 맞는 도구를 사용하라(Use the right tool for the job)‘는 조언에 따라 Redis, Elasticsearch, Kafka 등 다양한 전문 DB를 도입해 왔습니다. 하지만 이 글은 2026년을 바라보는 시점에서 이러한 ‘데이터베이스 파편화(Database Sprawl)‘가 오히려 생산성을 저해하는 덫이 되었다고 주장합니다. 특히 AI 에이전트와 자동화가 중요해진 지금, 왜 다시 모놀리식 데이터베이스 접근법인 Postgres로 회귀해야 하는지 설득력 있는 근거를 제시합니다.
핵심 내용
저자는 전문 DB를 도입할 때마다 관리 포인트, 보안 감사, 백업 전략이 기하급수적으로 늘어나는 ‘숨겨진 비용’을 지적합니다. 특히 AI 에이전트가 테스트 환경을 구축할 때 7개의 서로 다른 서비스를 조율하는 것은 불가능에 가깝지만, Postgres 하나라면 명령어 한 줄로 해결됩니다. 또한 pgvector(벡터 검색), pg_textsearch(BM25 검색), TimescaleDB(시계열), pgmq(큐) 등 최신 Postgres 확장 기능들은 전문 DB와 동일하거나 더 나은 알고리즘을 사용하므로, 상위 1%의 초대형 기업이 아니라면 성능 타협 없이 인프라를 단순화할 수 있음을 강조합니다.
기술적 인사이트
이 글은 단순히 ‘Postgres가 좋다’는 것을 넘어, 마이크로서비스와 폴리글랏 퍼시스턴스(Polyglot Persistence)에 대한 피로감을 기술적으로 해결하려는 움직임을 보여줍니다. 기술적으로 가장 큰 이점은 ‘트랜잭션의 통합’입니다. 기존에는 검색(Elasticsearch)과 데이터(RDB) 간의 동기화 지연(Drift) 문제와 정합성 관리에 막대한 엔지니어링 리소스를 썼지만, Postgres 안에서는 벡터 검색, 키워드 검색, 관계형 데이터 조회가 단일 ACID 트랜잭션 내에서 수행됩니다. 이는 네트워크 오버헤드를 제거하고 애플리케이션 로직을 획기적으로 단순화시키는 강력한 아키텍처적 이점입니다.
시사점
스타트업이나 중견 규모의 팀에게 이 접근 방식은 ‘지루한 기술(Boring Technology)‘의 승리를 의미합니다. 초기 설계 단계에서 불필요하게 아키텍처를 복잡하게 만들지 말고, Postgres 하나로 시작하여 개발 속도와 운영 안정성을 동시에 확보해야 합니다. 실무적으로는 Redis를 대체하기 위해 Unlogged Table을 사용하거나, Kafka 대신 pgmq를 도입하는 등 구체적인 통합 전략을 고려해볼 수 있으며, 이는 온보딩 비용 감소와 디버깅 용이성이라는 즉각적인 혜택을 가져다줄 것입니다.
당신은 정말로 전문 DB가 필수적인 상위 1%의 트래픽을 처리하고 있나요? 마케팅 용어에 휩쓸려 인프라를 쪼개기 전에, Postgres의 확장 기능으로 해결할 수 있는지 먼저 검토해보세요. 2026년의 경쟁력은 복잡한 도구의 사용이 아니라, 단순함에서 오는 민첩성일지도 모릅니다.