PgDog이 투자 유치를 완료하고 가까운 데이터베이스로 찾아옵니다

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PgDog은 PostgreSQL 앞단에 두는 프록시로, 애플리케이션 재작성 없이 연결 풀링·로드 밸런싱·샤딩을 통해 Postgres를 수평 확장하게 함
Mongo나 Dynamo 같은 데이터베이스가 존재하는 이유를 Postgres의 확장 문제로 보고, 100TB 이상 테이블과 초당 100만 쿼리를 처리할 수 있다면 다른 데이터베이스가 필요 없다고 봄
PgDog은 프로덕션에서 초당 200만 건 이상 쿼리를 처리하고, 확인된 범위에서 20TB 이상을 샤딩했으며, GitHub Docker pull이 140만 회를 넘음
세 명 규모 팀이 Postgres 기반 대규모 애플리케이션과 Instacart의 2020년 4월 5배 확장 경험을 바탕으로 RDS, Aurora, EC2에서 Postgres 샤딩 문제를 다뤘음
Basis Set, YC, Pioneer Fund 등으로부터 550만 달러를 유치했으며, PgDog을 모든 규모에서 Postgres가 작동하게 만드는 오픈소스 제품으로 구축 중임

투자 유치와 제품 방향

Postgres가 필요한 유일한 데이터베이스라는 관점에서 PgDog 개발이 시작됨
Mongo나 Dynamo 같은 데이터베이스가 존재하는 이유를 Postgres의 확장 문제로 봄
Postgres가 100TB 이상 테이블과 초당 100만 쿼리를 제대로 처리할 수 있다면 다른 데이터베이스를 쓰지 않을 것이라고 봄
PgDog은 기존 Postgres 앞에 프록시를 두어 수평 확장을 가능하게 함
PgDog은 온프레미스와 사용자의 클라우드 계정 등 어디에나 배포할 수 있음
Docker 이미지를 가져오고 DATABASE_URL을 바꾸면 PgDog이 작업을 맡는 방식임

현황과 실행 배경

현재 상태
- PgDog은 프로덕션의 수십 개 배포 환경에서 초당 200만 건 이상의 쿼리를 처리 중임
- 확인된 범위에서 PgDog은 20TB 이상을 샤딩했음
- PgDog은 오픈소스이며 누구나 배포할 수 있음
- GitHub에서 Docker pull이 140만 회를 넘었음
- 새 버전은 매주 목요일마다 나옴
- Discord 커뮤니티가 성장 중이며, 매일 질문 응답과 지원이 이뤄짐
팀과 신뢰 근거
- PgDog은 세 명 규모의 작은 스타트업임
- 팀은 인프라 엔지니어, 애플리케이션 엔지니어, 제너럴리스트로 구성됨
- 팀은 Postgres가 널리 주목받기 전부터 Postgres 기반 애플리케이션을 만들고 대규모로 작동하게 했음
- Instacart에서 2020년 4월 회사가 5배 확장되는 동안 Postgres 운영 경험을 쌓았음
- 당시 가장 큰 문제는 Postgres가 분당 수십만 건의 식료품 배송 주문을 처리하게 만드는 일이었음
- RDS, Aurora, EC2에서 Postgres를 샤딩했으며, 기본 원리와 많은 코드로 실제 문제를 해결했음
- 같은 기술이 현재 오픈소스 제품으로 제공됨
배포 방식과 자금
- PgDog 개발은 피벗이 아니며, Postgres 확장이 계속 유일한 목표임
- PgDog은 사용자의 클라우드, 코로케이션 랙, 온프레미스, 노트북에서 실행되도록 만들어짐
- PgDog은 의존성이나 숨겨진 서버리스 비용 없이 필요한 곳에서 작동함
- CPU를 제공할 수 있으면 PgDog의 멀티스레드 코드가 모든 CPU를 사용함
- Postgres 채택은 계속 증가할 것이라고 봄
- Basis Set, YC, Pioneer Fund와 다른 투자자들로부터 550만 달러를 유치했으며, 수년치 런웨이를 확보함
- 목표는 모든 사람과 모든 규모에서 Postgres가 제대로 작동하게 만드는 것임
Enterprise edition
- PgDog의 Enterprise edition은 AWS에서 더 쉽게 실행할 수 있도록 개발 중임
- Enterprise edition은 팀의 SLA 기반 지원을 제공함