동양증권과 동양오리온투자증권을 연이어 합병함으로써 지난 2005년 이후 증권, 종금, 투신 업종이 융합된 국내 유일의 종합금융회사로 재탄생한 동양종합금융증권은 합병 후 눈에 띄는 실적 성장세를 보이고 있다. 2005년 매출 실적이 전년 대비 8% 증가했으며, 특히 순이익의 경우 60.1%의 높은 성장률을 나타내 관련 업계로부터 합병으로 인한 효과가 가시화됐다는 평가와 함께 주목을 받고 있다.
그러나 이러한 실적은 합병으로 인한 외적 성장 때문만은 아닌 듯하다. 지난 2000년 이후, 동양종합금융증권은 고객 만족 확대를 목표로 다양한 상품 개발과 IT 인프라 개선을 추진해왔다. 이의 대표적인 예가 지난 2003년 추진된 차세대 HTS(Home Trading System)의 개발이다.
여타의 증권사와 달리, 동양종합금융증권은 단순히 HTS 프로그램만을 개발하는 것에 그치지 않고, 보다 많은 정보를 빠르고 효과적으로 고객에게 전달하는데 기반이 되는 IT 인프라의 설계 자체를 변경하는 노력을 기울였다.

증권업계에서 HTS 구축 바람이 불기 시작한 것은 2001년부터다. 동양종합금융증권도 이 흐름에 맞춰, HTS를 개발했지만 1일 기준 450만 건에 달하는 방대한 증권 정보를 수집, 가공, 전송하는 것이 생각만큼 원활하게 이뤄지지 못했다. 기존 IT 인프라가 가진 한계 때문이었다.
동양종합금융증권의 기존 HTS 인프라는 총 60대의 디스크 기반 DB 서버로 구성된 분산 처리 환경이었다. HTS 특성상 실시간 증권 정보를 수집해, 고객에게 전달 가능한 정보로 가공, 최종적으로 전달하는 3단계 과정을 거치게 되는 이를 수행하는 디스크 기반의 DBMS가 디스크 I/O의 병목 현상 때문의 다량의 데이터를 실시간으로 처리하지 못해, 결국 DB 서버를 늘려, 분산 처리 하는 방법을 채택할 수밖에 없었던 것이다.
그러나 HTS용 DB 시스템이 60대로 늘어나면서, 처리 속도 면에서는 다소 개선이 되는 듯 했지만 그 외에 다른 문제점들이 야기됐다.
증권 정보들이 통합 관리되지 못하다 보니 사용자가 조건 검색을 하거나 분석 화면을 요구할 경우 이를 시스템 적으로 처리하는데 로딩 시간이 많이 소요됐고, 또 관리자 입장에서 관리해야 할 대상 시스템이 많아지면서 관리상의 허점이 발생, 또 다른 성능 저하의 원인이 되었던 것이다.

도입시 주요 고려사항
구분	분류	상세내용
비즈니스 측면	실시간 증권정보	1일 450만 건의 실시간 증권정보(시세)를 수신 발매 데이터베이스에 축적, 분석 정보로 가공해 빠르게 전송하는 서비스를 통한 고객 만족 확대
	통합 인프라 구축	기존의 60대로 구성된 분산 시스템을 중앙 집중 시스템으로 통합, 생산성, 개선을 통한 비용 최소화
정보기술 측면	관리의 효율화	통합 데이터베이스 내의 데이터에 대한 SQL을 통한 편리한 조회 가능, 누구나 쉽게 시스템을 이해하고 운영할 수 있도록 구성
	RTE를 위한 IT 인프라 구축	정보가 멈추지 않고 계속적으로 흐르면서 공유되는 RTE(Real Time Enterprise)를 위한 대용량 트랜잭션 처리 기반 인프라 구축

 

이에 동양종합금융증권은 약 2년 간 운영해 온 HTS의 고객 요구 사항을 수렴, 차세대 HTS를 개발하면서 동시에 HTS의 기능 및 효과를 극대화할 수 있도록 인프라를 재구축하는 작업을 수행키로 결정했다.
이 과정에서 동양종합금융증권이 중점적으로 고려한 요소는 크게 4가지였다. 고객 만족을 극대화 할 수 있는 실시간 증권 정보 수집, 분산된 서버 환경의 통합 환경 구축, 데이터베이스의 SQL 데이터 조회 기능 개선, RTE(Real Time Enterprise)를 위한 대용한 트랜잭션 처리 기반의 인프라 구축이 그것이다. 결국 실시간의 처리 속도와 안정성이 보장되는 통합 인프라 구축이 골자라고 할 수 있다.

이같은 조건을 충족하는 인프라를 찾던 중 동양종합금융증권은 알티베이스의 MM DBMS를 알게 됐고, 도입을 결정하게 됐다. 디스크가 아닌 메모리에 데이터를 상주시킴으로써 빠르고 안정적인 처리가 가능하다는 MM DBMS의 특성이 통합된 실시간(Real Time) 시스템에, 관리상의 편리성 증대와 비용 최소화라는 목적 또한 만족해야 한다는 동양종합금융증권의 요구 조건에 적합하다고 판단했기 때문이다.
도입을 결정한 동양종합금융증권은 초기에 집중적으로 트랜잭션 처리나 관리 효율성 부문에서 테스트를 수행했다. 테스트 결과 트랜잭션이 1만 6000건까지 증가해도, CPU의 IDLE는 증가하지 않고, 오히려 떨어지는 결과를 보였다. 즉 트랜잭션이 갑작스럽게 증가하더라도 시스템의 성능이나 안정성에 영향을 주지 않음을 확인한 것이다.

이후 본격적인 구축 작업이 진행됐다. 동양종합금융증권은 후지쯔의 프라임파워 시스템 2대를 도입, 차세대 HTS 시스템에 대한 증권 정보 분석 시스템으로 구현했다.
두 대의 시스템이 상호 실시간 백업을 통해 프로세스 부하 분산과 시스템 장애시의 업무 이관을 할 수 있도록 Active-Active 형태의 이중화 환경으로 구성됐으며, 여기에 알티베이스의 MM DBMS가 탑재됐다. 이의 역할은 실시간 증권정보(시세)를 수신 받아, 데이터를 조건 검색, 증권 차트, 분석 화면 등 다양한 형태로 가공, 고객의 클라이언트 프로그램에 실시간으로 전송하는 것. 이처럼 두 대의 분석 서버에서 데이터의 수집부터 가공, 전송까지를 모두 처리하다보니 기존에 60대에 이르던 HTS 운영 서버 대수가 알티베이스 MM DBMS 도입 후에는 분석 서버 2대, 미들웨어 서버 2대의 단 4대로 줄어들게 됐다.
특히 개발 과정에서 동양종합금융증권은 시스템 내부의 모든 소프트웨어를 멀티 쓰레드 방식으로 개발했다.
애플리케이션의 비즈니스 로직을 제거하고 단순한 인터페이스 처리만 하도록 함으로써 처리 속도를 보다 개선하는 한편, 모든 비즈니스 로직은 MM DBMS의 저장형 프로시저(Stored Procedure)나 고급 SQL를 통해 수행하도록 함으로써 SQL를 사용할 수 있는 사람이라면 누구나 쉽게 유지보수를 할 수 있도록 했다.
동양종합금융증권의 HTS의 통합 분석 시스템과 애플리케이션 개발 및 구축은 총 4명의 DBA와 애플리케이션 개발자가 투입돼 약 3개월의 짧은 기간 내에 이뤄졌다.

MMDB 관리 OBJECT
구분	분류	상세내용
수신처리	20	실시간으로 증권정보(호가, 시세, 거래원 등)을 수신해 MM DBMS에 저장
분석처리	50	실시간으로 수신 받은 증권정보를 차트 등의 분석 데이터로 가공 및 생성
이력처리	50	이력관리 데이터 누적 수행
동기화	120	MM DBMS의 Replication 기능을 통해 상호 실시간 백업 실시

현재 동양종합금융증권의 HTS 분석 시스템은 오전 9시부터 오후 3시까지의 증권 장중에 동시 트랜잭션 10～15만 건을 안정적으로 처리하고 있다. 동양종합금융증권은 알티베이스 MM DBMS 기반의 분석 서버 도입을 통해 고객 트랜잭션의 처리 능력이 약 10배 향상된 것으로 평가하고 있다. 특히 고객 만족도 차원에서 이처럼 대용량 트랜잭션 처리가 가능해짐으로써, 실시간 AUTO 데이터 처리능력을 통한 보다 세밀한 분석 정보가 제공될 수 있게 돼 고객의 서비스 조회에 대한 만족 지수가 향상됐다고 한다.



또한 60대의 장비로 분산, 운영되던 시스템을 단 4대의 통합 시스템으로 구축함으로써 시스템 관리의 효율성이 증대됐다. 이로 인해 시스템 점검 시간의 단축과 관리 인력의 감소됐으며 SQL를 통한 데이터 관리가 가능해져 관리 편의성 또한 향상됐다. 동양종합금융증권의 관계자는 궁극적으로 유지보수 비용이 감소됨으로써 1년 내에 투자 회수가 가능할 전망이라고 밝혔다.
이와 함께 대용량의 트랜잭션을 실시간 Replication으로 백업까지 수행함으로써 RTE 개념의 비즈니스 연속성까지 갖추게 됐다.

MMDB 분석 서버의 장 중 트랜잭션 처리 현황
구분	분류	건수	설명
수신	거래소/코스닥	300만건	장중 거래소, 코스닥 관련 증권정보
	선물/옵션	100만건	장중 선물, 옵션 관련 증권정보
조회	차트	30만건	차트 서비스 조회 관련 증권정보
	기타	20만건	기타 분석 데이터 조회

동양종합금융증권은 이에 그치지 않고, 보다 효율적으로 대용량 데이터를 처리할 수 있도록 HTS 분석 서버를 하이브리드 MM DBMS 환경으로 전환하는 것을 검토하고 있다. 특정 테이블은 디스크에 상주시키고 고성능 트랜잭션 처리 능력이 필요한 테이블은 메모리에 상주시킴으로써 운영 효율성을 극대화하기 위한 것이다.