기업이 클라우드로 전환할 때 가장 먼저 고려하는 핵심 인프라가 바로 데이터베이스(DB) 입니다.
직접 설치형 DB를 운영하는 대신, 최근에는 클라우드 DB 서비스(DBaaS) 를 통해
자동 백업, 보안 패치, 확장성을 한 번에 해결하는 추세죠.
대표적인 관리형 관계형 데이터베이스 서비스로는
Amazon RDS(AWS) 와 Google Cloud SQL(GCP) 이 있습니다.
두 서비스는 모두 ‘완전관리형 클라우드 DB’이지만,
지원 엔진·비용·확장성·운영 편의성 등에서 뚜렷한 차이를 보입니다.
이번 글에서는 RDS와 Cloud SQL의 구조적 차이, 장단점, 선택 기준을
티스토리 SEO 형식에 맞춰 자세히 정리해보겠습니다.
1. 클라우드 DB 서비스란?
클라우드 DB 서비스는 클라우드 환경에서 데이터베이스를 직접 설치하지 않고
제공자가 대신 관리·운영하는 서비스를 말합니다.
이 방식은 DB 설치, 백업, 장애 복구, 보안 패치 등을 자동화하여
개발자나 운영자가 인프라 관리 대신 서비스 개발에 집중할 수 있게 해줍니다.
즉, DBaaS(Database as a Service) 는 ‘서버 대신 데이터 중심으로 운영하는’
현대적인 인프라 구조라고 볼 수 있습니다.
대표적인 DBaaS에는
- Amazon RDS (AWS)
- Google Cloud SQL (GCP)
- Azure Database (Microsoft)
- Naver Cloud DBaaS
등이 있으며, 이 중 가장 널리 쓰이는 두 가지가 바로 RDS와 Cloud SQL입니다.
2. Amazon RDS — AWS 생태계와 완벽 통합
Amazon RDS(Relational Database Service) 는
AWS가 제공하는 완전관리형 클라우드 데이터베이스입니다.
주요 특징
- MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, SQL Server 등 6개 이상의 엔진 지원
- 자동 백업, 장애 복구, Multi-AZ 복제 기능 기본 제공
- AWS EC2, Lambda, S3 등과 유기적 통합 가능
- IAM 연동을 통한 세밀한 권한 제어 및 보안 관리
RDS는 안정성과 확장성 면에서 가장 완성도 높은 서비스 중 하나로 평가됩니다.
특히 글로벌 서비스나 트래픽이 많은 대규모 애플리케이션에서는
Multi-AZ 구성과 읽기 복제본(Read Replica)을 통해 99.99% 가용성을 확보할 수 있습니다.
다만, 엔터프라이즈 수준의 기능을 사용할수록 요금이 높아지는 구조라
비용 관리에 주의가 필요합니다.
3. Google Cloud SQL — 단순하고 효율적인 GCP형 DB
Google Cloud SQL 은 Google Cloud에서 제공하는 관리형 데이터베이스로,
운영의 단순화와 GCP 서비스 간 통합이 강점입니다.
주요 특징
- MySQL, PostgreSQL, SQL Server 지원
- 자동 백업 및 장애 복구, 읽기 복제본 생성 기능 제공
- BigQuery, Kubernetes Engine(GKE), Dataflow 등 GCP 서비스와 원활한 연동
- 유지보수가 간단하고, 콘솔 UI가 직관적임
Cloud SQL은 설정이 간단하고, 개발자 친화적이라는 평가가 많습니다.
특히 Google Workspace, Firebase, Vertex AI 등
기존 GCP 환경에서 데이터를 주로 다루는 기업이라면
Cloud SQL을 통해 손쉬운 확장성과 자동화된 운영 환경을 구축할 수 있습니다.
다만 지원 DB 엔진이 상대적으로 적고,
초대형 트래픽 환경에서는 AWS RDS보다 옵션이 제한될 수 있습니다.
4. RDS vs Cloud SQL — 핵심 비교
비교 항목 Amazon RDS Google Cloud SQL
| 지원 엔진 | MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MariaDB | MySQL, PostgreSQL, SQL Server |
| 확장성 | Multi-AZ 복제, 자동 스케일링 강력 | 수평 확장 제한적, 단일 리전 중심 |
| 비용 구조 | 기능별 과금(엔진·저장소·IO 단가별 상이) | 상대적으로 단순하고 예측 가능 |
| 보안 인증 | ISO, SOC, HIPAA 등 글로벌 인증 다수 | Google IAM 및 보안 통합 우수 |
| 운영 편의성 | 엔터프라이즈급, 설정 다양 | UI 직관적, 관리 부담 적음 |
| 적합 환경 | 대규모 서비스, 복잡한 인프라 운영 | 개발·데이터 분석 중심 스타트업 |
요약하자면,
- AWS 인프라를 이미 쓰고 있고 고가용성·복제 기능이 중요하다면 RDS
- 단순한 구성과 GCP 내 통합 운영을 원한다면 Cloud SQL 이 더 적합합니다.
5. 선택 가이드 — 어떤 서비스를 써야 할까?
Amazon RDS를 선택해야 하는 경우
- 다양한 DB 엔진(Oracle, SQL Server 등)을 함께 운영해야 하는 기업
- 글로벌 리전 복제나 대규모 트래픽 환경이 필요한 서비스
- 이미 AWS 기반 인프라를 운영 중인 경우
Google Cloud SQL을 선택해야 하는 경우
- GCP나 Firebase, BigQuery 등 Google 생태계를 중심으로 개발 중일 때
- 운영 인력이 적고, 관리 자동화가 중요한 스타트업
- 비용 효율성과 간단한 유지보수를 우선하는 경우
6. 클라우드 DB 선택 시 유의사항
- DB 엔진 호환성 확인
현재 사용 중인 DBMS와의 호환 여부를 반드시 검토해야 합니다. - 리전 및 복제 구성
서비스 지역과 데이터 백업 위치에 따라 성능과 복구 속도가 달라집니다. - 비용 구조 파악
인스턴스 사양·스토리지·트래픽에 따라 요금이 크게 달라질 수 있습니다. - 보안 정책 및 인증
금융·공공 분야라면 ISMS·ISO 27001 인증 여부를 확인하세요. - 벤더 종속성(Vendor Lock-in)
특정 플랫폼에 종속되면 향후 이전이 어렵기 때문에 멀티클라우드 전략도 고려해야 합니다.
7. 마무리
클라우드 DB 서비스는 이제 단순한 ‘편의 기능’이 아니라,
서비스의 안정성과 확장성을 결정짓는 핵심 인프라입니다.
RDS는 강력한 기능과 유연성을 제공하지만 설정이 복잡하고 비용이 높을 수 있습니다.
Cloud SQL은 직관적이고 관리가 쉬워 스타트업이나 중소기업에 이상적입니다.
결국 중요한 건 우리 서비스의 규모와 목적입니다.
복잡한 인프라와 대규모 트래픽을 다뤄야 한다면 RDS,
간결하고 효율적인 관리형 환경을 원한다면 Cloud SQL이 정답이 될 수 있습니다.