관리형 데이터베이스 비교: MongoDB Atlas vs. AWS RDS vs. PlanetScale

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인프라/DevOps/보안

대상자

- 대상: 개발자, DevOps 엔지니어, 클라우드 인프라 관리자

- 난이도: 중급 이상 (데이터베이스 선택, 비용 최적화, 인프라 설계 관련 내용 포함)

핵심 요약

• MongoDB Atlas

- Serverless 자동 확장 ($0.001/hour) 및 전역 클러스터 지원

- NoSQL 기반 (JSON, 지리공간 쿼리)

- 단점: SQL 조인 불가능, 인덱스/스토리지 비용 추가

• AWS RDS

- ACID 준수 및 멀티-AZ 고가용성

- Enterprise SQL (PostgreSQL, MySQL) 지원

- 단점: 수동 확장 및 높은 비용 ($200+/월 이상)

• PlanetScale

- Git-like DB 브랜치 (pscale connect my-db) 및 Zero-downtime 배포

- MySQL 호환 + Vitess 자동 분할

- 단점: No MongoDB 지원, 구성 요소 적음

섹션별 세부 요약

1. **Pain Point 비교**

• 무료 계층: MongoDB Atlas(512MB RAM), PlanetScale(10GB 스토리지) 지원
• 확장성: Atlas(자동), RDS(수동), PlanetScale(자동, Vitess)
• 다중 지역: Atlas/PlanetScale 무료, RDS는 고비용
• 배포 중단: PlanetScale만 Zero-downtime 지원

2. **사용 사례**

• Startups: Atlas로 10만 문서 처리, 트래픽 증가 시 $500/월 추가 비용
• 금융 앱: RDS + Multi-AZ로 AWS 장애 대응, $1,200/월 비용
• SaaS 플랫폼: PlanetScale + Vercel로 200개 DB 브랜치 생성, 마이그레이션 없이 개발

3. **비용 최적화 전략**

• Atlas: Spending Cap 설정
• RDS: Reserved Instance 연간 구독 시 60% 절감
• PlanetScale: 사용하지 않는 브랜치 비활성화

4. **보안 및 백업**

• Atlas: Point-in-Time Recovery 활성화
• RDS: 자동 스냅샷 + S3 내보내기
• PlanetScale: Auto-branch로 백업 자동화
• 보안 설정 예시:

```json

{

"ipAddress": "192.0.2.0/24",

"comment": "DevOffice"

}

```

5. **기술적 고려사항**

• Atlas: Elasticsearch 대체 기능 (Atlas Search)
• RDS: Aurora Serverless v2 사용 시 용량 계획 필요성 회피
• PlanetScale: pscale deploy-request create 명령어로 배포 요청 생성

결론

• Atlas를 선택: JSON/지리공간 쿼리가 필요한 앱 (예: 실시간 대시보드)
• RDS를 선택: HIPAA 등 규제 준수가 필수인 기업 또는 Oracle/SQL Server 필요 시
• PlanetScale을 선택: 하루에 여러 번 배포하는 현대 앱 (예: Vercel/Next.js)
• 실무 팁:

- PlanetScale의 무료 계층으로 Next.js 프로젝트 시작

- RDS 비용이 $500/월 이상 시 리뷰 필요

- 백업 자동화 또는 3AM mysqldump 디버깅 대비 준비

• *TL;DR**:

- Atlas: JSON + 자동 확장

- RDS: ACID 준수 기업용 SQL

- PlanetScale: Git처럼 사용하는 DB (Zero-downtime 배포)

- 모든 옵션: 3AM에 mysqldump 디버깅을 피할 수 있음