🔗 HCS의 잠재력을 제대로 활용하는 방법 — HCS는 데이터베이스가 아니다

 

📝 TL;DR

• Hedera Consensus Service(HCS)는 여러 참여자가 공유할 수 있는, 변조에 강한 이벤트 기록 시스템입니다.

• HCS는 어떤 일이 언제, 어떤 순서로 발생했는지 기록하고 증명하는 데 강점이 있습니다.

• 하지만 HCS는 일반적인 데이터베이스처럼 데이터를 검색하거나 현재 상태를 바로 조회하는 용도로 만들어진 것은 아닙니다.

• HCS를 데이터베이스처럼 사용하면 검색, 인덱싱, 데이터 간 연결, 현재 상태 확인 등에서 여러 한계가 발생할 수 있습니다.

• 가장 적절한 구조는 실제 데이터는 외부 데이터베이스나 스토리지에 저장하고, HCS는 변경할 수 없는 신뢰 기록으로 사용하는 방식입니다.

⚙️ HCS가 실제로 하는 일

HCS를 사용하려면 먼저 토픽을 만들고, 해당 토픽에 메시지를 제출합니다.

여기서 토픽은 여러 이벤트를 차례대로 기록하는 공유 게시판과 비슷한 역할을 합니다.

토픽에 제출된 메시지는 Hedera 네트워크에 의해 순서가 정해지고, 합의 타임스탬프가 부여되며, 최종 확정됩니다.

한번 기록된 메시지는 나중에 과거 기록을 다시 작성하거나, 순서를 바꾸거나, 중간에 새로운 메시지를 삽입할 수 없습니다.

이를 통해 다음과 같은 특징을 얻을 수 있습니다:

• 메시지가 네트워크에 의해 공정하게 정렬됩니다.

• 각 메시지에 합의 타임스탬프가 부여됩니다.

• 기록은 추가만 가능한 구조로 유지됩니다.

• 과거 메시지를 임의로 변경하기 어렵습니다.

• 누구나 이벤트 기록을 독립적으로 검증하고 다시 재생할 수 있습니다.

따라서 HCS는 여러 참여자가 무슨 일이 언제, 어떤 순서로 발생했는지 함께 확인해야 하는 시스템에 적합합니다.

예를 들어 공급망에서 제품이 언제 이동했는지, AI 작업이 언제 실행됐는지, 금융 거래가 어떤 순서로 처리됐는지 등을 기록할 수 있습니다.

하지만 HCS가 이러한 기능을 제공한다고 해서 데이터베이스가 되는 것은 아닙니다.

HCS는 애플리케이션의 현재 상태를 자동으로 관리하지 않습니다. 데이터를 검색하기 위한 인덱스를 만들거나, 서로 다른 메시지 간의 관계를 이해하거나, 원하는 정보를 바로 찾아주는 검색 기능도 기본적으로 제공하지 않습니다.

특정 사용자의 현재 잔액이나 주문 상태를 확인하려면, 관련 메시지를 순서대로 다시 읽고 애플리케이션의 규칙에 따라 현재 상태를 직접 계산해야 합니다.

이것이 HCS와 일반적인 데이터베이스의 가장 큰 차이입니다.

 

❌ HCS는 데이터베이스인가요?

아닙니다. HCS는 탈중앙화되고 변조에 강하며, 이벤트를 공정하게 정렬하는 기록 시스템입니다.

HCS 토픽에 제출된 메시지는 합의 타임스탬프와 영구적인 순서를 갖습니다. 그러나 HCS는 데이터를 검색하거나 메시지 간 관계를 자동으로 연결하지 않습니다.

예를 들어 다음과 같은 질문에 바로 답하는 기능은 없습니다.

• 현재 계정 잔액은 얼마인가?

• 특정 조건에 맞는 모든 기록은 무엇인가?

• 두 데이터셋 사이의 관계는 무엇인가?

• 특정 사용자의 가장 최근 상태는 무엇인가?

• 수많은 메시지 중 특정 주문 기록은 어디에 있는가?

이러한 정보를 확인하려면 HCS의 메시지를 가져와 직접 분석하거나, 별도의 데이터베이스와 인덱서를 사용해야 합니다.

💡 HCS가 가장 강력한 분야

HCS는 모든 데이터를 저장하는 데이터베이스라기보다, 이벤트의 순서와 기록을 신뢰할 수 있도록 만드는 계층으로 사용할 때 가장 강력합니다.

 

🔄 1. 이벤트 소싱과 상태 전환 기록

HCS는 메시지가 어떤 변화가 발생했는지를 나타낼 때 유용합니다.

• 계정에 금액이 입금됨

• 주문이 생성됨

• 문서가 업데이트됨

• AI 모델의 추론이 완료됨

• 파일의 해시가 기록됨

• 검증 결과가 제출됨

• 레지스트리 항목이 변경됨

이 구조에서 HCS는 애플리케이션의 전체 데이터베이스를 저장하지 않습니다.

대신 무슨 변화가 어떤 순서로 발생했는지를 기록합니다. 애플리케이션은 이 기록을 바탕으로 현재 상태를 확인하거나 다시 구성할 수 있습니다.

HCS-20은 이러한 방식을 보여주는 사례입니다. HCS-20은 정렬된 메시지를 통해 포인트 거래를 기록하고, 해당 기록을 바탕으로 잔액을 계산할 수 있도록 합니다.

중요한 점은 잔액이 HCS에 저장된 현재 값이 아니라, 과거 거래 기록에서 계산된 결과라는 것입니다.

 

🧩 2. 동일한 기록을 다시 재생해 같은 결과 만들기

HCS 메시지는 순서가 정해져 있기 때문에, 여러 참여자가 동일한 이벤트 기록을 같은 규칙으로 처리하면 동일한 결과에 도달할 수 있습니다.

예를 들어 한 시스템이 다음과 같은 기록을 남겼다고 가정해 보겠습니다.

• 100포인트가 입금됨

• 30포인트가 사용됨

• 20포인트가 추가로 입금됨

이 기록을 같은 순서로 처리하면 누구나 현재 잔액이 90포인트라는 결과를 얻을 수 있습니다.

이 방식은 사용자, 감사자, 인덱서 또는 거래 상대방이 특정 중앙 운영자를 믿지 않고도 상태 변화를 확인할 수 있다는 장점이 있습니다.

다만 실제 운영 환경에서는 메시지가 많아질 수 있기 때문에, 매번 처음부터 모든 기록을 다시 읽는 방식은 비효율적일 수 있습니다.

따라서 인덱싱, 캐싱, 스냅샷 또는 별도의 조회용 데이터가 필요합니다.

 

⏱️ 3. 외부 이벤트의 공정한 순서 지정

많은 시스템에서는 단순히 어떤 일이 발생했는지뿐 아니라, 어떤 일이 먼저 발생했는지도 중요합니다.

HCS는 여러 외부 이벤트를 하나의 공유된 시간 순서로 정리하는 데 유용합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

• AI 실행 로그

• 공급망 이벤트

• 규정 준수 확인 기록

• 여러 기업이 함께 진행하는 업무 프로세스

• 금융 프로세스의 주요 체크포인트

• AI 에이전트 간 협업 기록

• 여러 시스템을 연결하는 감사 기록

이러한 경우 HCS의 가치는 모든 데이터를 저장하는 데 있지 않습니다.

서로 다른 참여자가 신뢰할 수 있는 공유 타임라인과 순서 기록을 제공한다는 데 있습니다.

 

📚 4. 데이터와 기록의 출처 증명

하나의 HCS 토픽을 특정 데이터셋, 모델, 문서 또는 업무 프로세스의 변경 기록으로 사용할 수도 있습니다.

예를 들어 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

• 규정 준수 데이터셋의 변경 사항을 기록하는 토픽

• AI 모델 레지스트리 업데이트를 기록하는 토픽

• AI 추론 실행 기록을 기록하는 토픽

• 문서 상태 변경을 기록하는 토픽

• 공급망 제품 이동 기록을 기록하는 토픽

이때 실제 데이터는 외부 시스템에 저장하고, HCS에는 데이터의 해시나 참조값을 기록할 수 있습니다.

이를 통해 특정 시점에 데이터가 존재했는지, 이후 변경됐는지, 누군가 승인했는지 등을 확인할 수 있습니다.

즉, HCS는 데이터 자체보다 데이터가 언제 어떤 상태였는지를 증명하는 역할을 합니다.

🏗️ 더 나은 구조: HCS와 외부 데이터베이스의 결합

가장 효과적인 구조는 모든 데이터를 HCS에 저장하는 방식이 아닙니다.

더 적절한 구조는 다음과 같습니다.

1. 대용량 데이터와 검색이 필요한 데이터는 외부 데이터베이스나 스토리지에 저장합니다.

2. 해시, 참조값, 상태 변화 또는 간결한 이벤트만 HCS에 기록합니다.

3. 인덱서가 HCS 메시지를 읽고, 조회하기 쉬운 형태로 정리합니다.

4. 애플리케이션은 외부 데이터베이스나 인덱서를 조회합니다.

5. HCS는 기록이 변경되지 않았음을 확인할 수 있는 신뢰 계층으로 사용합니다.

이렇게 하면 애플리케이션은 일반적인 데이터베이스처럼 빠른 조회, 검색, 필터링, 관계 분석 및 통계 기능을 사용할 수 있습니다.

동시에 사용자, 감사자, 거래 상대방은 HCS를 통해 기록의 순서와 무결성을 확인할 수 있습니다.

HCS가 가장 큰 가치를 발휘하는 지점은 바로 이 결합 구조입니다.

🔗 운영 환경에서 HCS와 데이터베이스는 어떻게 함께 작동해야 할까요?

대용량 데이터와 조회가 필요한 정보는 적합한 외부 시스템에 저장하고, HCS에는 해시나 참조값 또는 간결한 상태 변화 기록만 제출하는 것이 좋습니다.

인덱서는 HCS 메시지를 읽어 검색 가능한 형태로 변환합니다. 따라서 애플리케이션은 HCS를 직접 검색하는 대신 데이터베이스나 인덱서를 조회하게 됩니다.

이 구조를 사용하면 애플리케이션은 빠른 읽기, 검색, 필터링, 관계 분석 및 통계 기능을 확보할 수 있습니다.

반면 HCS는 그 아래에서 기록의 순서와 무결성을 보장하는 변경할 수 없는 증명 기록으로 남게 됩니다.

💰 추가로 고려할 점: 수수료 구조

2026년 1월, ConsensusSubmitMessage의 기본 거래 수수료는 0.0001달러에서 0.0008달러로 인상됐습니다.

HCS를 조회 기능처럼 사용하면서 정보를 읽기 위해 계속 새로운 메시지를 기록하는 구조라면, 이러한 수수료 변화는 전체 운영 비용에 영향을 줄 수 있습니다.

따라서 HCS에 기록할 내용과 외부 데이터베이스에서 처리할 내용을 처음부터 구분하는 것이 중요합니다.

🤔 HCS가 자주 오해되는 이유

HCS는 애플리케이션을 위한 신뢰 계층으로 설명되는 경우가 많습니다.

이 설명은 맞지만, 일부 개발자는 이를 애플리케이션의 모든 데이터가 HCS에 저장돼야 한다는 의미로 받아들일 수 있습니다.

‘신뢰할 수 있는 기록’이라는 말을 들으면, 필요할 때마다 HCS에서 현재 정보를 직접 검색하면 된다고 생각하기 쉽습니다.

하지만 HCS는 Postgres나 BigQuery와 같은 일반적인 데이터베이스가 아닙니다.

HCS는 다음과 같은 질문에 바로 답하는 기능을 제공하지 않습니다.

• 현재 값은 무엇인가?

• 특정 조건에 맞는 모든 기록은 무엇인가?

• 두 데이터셋을 어떻게 연결할 수 있는가?

• 특정 사용자의 최신 상태는 무엇인가?

• 특정 객체가 포함된 메시지는 어디에 있는가?

HCS가 제공하는 것은 이와 조금 다릅니다.

HCS는 독립적으로 검증하고 다시 재생할 수 있는 정렬된 메시지 스트림을 제공합니다.

이 기능은 강력하지만, 애플리케이션은 HCS의 강점에 맞춰 설계해야 합니다.

⚠️ 데이터베이스처럼 사용할 때 발생하는 문제

HCS를 데이터베이스처럼 사용하면 가장 큰 문제는 조회가 단순한 검색이 아니라 상태 복원 작업이 된다는 것입니다.

일반적인 데이터베이스에서는 현재 값을 요청하면 데이터베이스가 결과를 반환합니다.

하지만 HCS에서는 다음과 같은 작업이 필요할 수 있습니다.

• 관련 메시지를 가져오기

• 메시지 내용을 해석하기

• 정해진 순서대로 재생하기

• 애플리케이션 규칙을 적용하기

• 그 결과로 현재 상태를 계산하기

메시지가 50개인 토픽에서는 이러한 작업이 어렵지 않습니다.

하지만 토픽이 5만 개, 50만 개, 수백만 개의 메시지로 커지면 상황이 달라집니다.

프로토타입 단계에서는 단순해 보였던 구조가 실제 운영 환경에서는 느리고, 비용이 많이 들며, 유지하기 어려운 구조가 될 수 있습니다.

 

🔍 1. HCS에는 기본 검색 엔진이 없다

HCS에는 일반적인 데이터베이스의 SELECT, WHERE, ORDER BY, JOIN과 같은 기능이 없습니다.

예를 들어 type = "transfer"인 모든 메시지를 찾으려면 애플리케이션이나 인덱서가 메시지를 가져온 뒤 내용을 분석하고 직접 필터링해야 합니다.

HCS는 메시지를 순서대로 저장하지만, 원하는 정보를 빠르게 찾아주는 범용 검색 시스템은 아닙니다.

 

🔄 2. 현재 상태를 직접 복원해야 한다

HCS 메시지는 변경할 수 없습니다.

이는 HCS의 장점이지만, 데이터베이스처럼 기존 값을 직접 수정하는 방식은 사용할 수 없다는 뜻이기도 합니다.

예를 들어 계정 잔액을 확인하려면 입금과 출금 기록을 순서대로 읽고, 애플리케이션의 규칙에 따라 현재 잔액을 계산해야 합니다.

이 방식은 이벤트 소싱과 비슷합니다.

하지만 이벤트 소싱 시스템은 일반적으로 스냅샷, 인덱스, 조회용 데이터 등을 함께 사용해 읽기 성능을 높입니다.

이러한 지원 인프라가 없다면 매번 전체 기록을 다시 처리해야 하므로 조회 비용이 커질 수 있습니다.

 

🐢 3. 특정 기록을 찾는 작업이 느려질 수 있다

대규모 토픽 안에서 특정 기록 하나를 찾아야 할 때 HCS가 자동으로 빠른 조회 경로를 제공하지는 않습니다.

이를 개선하려면 미러 노드 기반 인프라, 인덱서 또는 별도의 조회용 데이터를 사용할 수 있습니다.

하지만 이 경우 HCS는 데이터베이스가 아니라 정렬된 이벤트의 원본 기록으로 사용되고, 다른 시스템이 검색과 조회를 담당하게 됩니다.

이것이 올바른 사용 방식입니다.

 

🔗 4. 서로 다른 토픽의 관계를 처리하기 어렵다

관계형 데이터베이스는 사용자와 주문, 상품과 거래처럼 서로 다른 데이터 간의 관계를 연결하도록 설계됐습니다.

반면 HCS 토픽은 기본적으로 메시지를 순서대로 기록하는 공간입니다.

예를 들어 한 토픽에 사용자 기록을 저장하고, 다른 토픽에 주문 기록을 저장했다면 두 토픽을 연결하기 위해 각각의 메시지를 읽고 외부 시스템에서 서로 비교해야 합니다.

애플리케이션이 검색, 조인, 관계 분석 또는 통계 기능을 많이 요구할수록 HCS를 기본 데이터베이스로 사용하는 방식은 복잡해집니다.

 

🧑‍💻 5. 규모가 커질수록 개발과 유지보수가 어려워진다

일반적인 데이터베이스 기반 애플리케이션에서는 문제가 발생했을 때 테이블과 행을 직접 확인하고, 쿼리를 실행하고, 인덱스를 점검할 수 있습니다.

하지만 HCS를 데이터베이스처럼 사용하면 다음과 같은 요소를 직접 확인해야 할 수 있습니다.

• 메시지 재생 로직

• 이벤트 순서에 대한 가정

• 메시지 파싱 과정

• 부분적으로 구축된 인덱스

• 계산된 현재 상태

이는 개발과 유지보수를 훨씬 어렵게 만들 수 있습니다.

그렇다고 HCS가 나쁜 기술이라는 뜻은 아닙니다.

HCS가 해결하도록 설계된 문제와 다른 문제를 맡기고 있다는 뜻입니다.

 

🧠 HCS를 조회 가능한 데이터베이스처럼 사용하면 어떻게 될까요?

조회가 상태 복원 작업으로 바뀝니다.

현재 값을 데이터베이스에 요청하는 대신 메시지를 가져오고, 내용을 해석하고, 순서대로 재생하고, 애플리케이션 규칙을 적용한 뒤 결과를 직접 계산해야 합니다.

메시지가 50개인 토픽은 쉽게 처리할 수 있습니다.

하지만 같은 방식이 5만 개 또는 수백만 개의 메시지로 확대되면 실제 운영 환경에서 느리고 비용이 많이 들며 유지하기 어려워집니다.

🏁 마무리: HCS를 이해하는 방식의 전환

HCS를 이해하는 가장 간단한 방법은 다음과 같습니다.

HCS는 애플리케이션 데이터를 나중에 검색하기 위해 저장하는 곳이 아닙니다. HCS는 나중에 신뢰할 수 있도록 무슨 일이 발생했는지를 기록하는 곳입니다.

이 차이가 전체 아키텍처를 결정해야 합니다.

다음과 같은 기능이 필요하다면 HCS를 고려할 수 있습니다.

• 공정한 이벤트 순서 지정

• 신뢰할 수 있는 타임스탬프

• 변조에 강한 이벤트 기록

• 독립적인 검증

• 감사 가능성

• 데이터 출처 증명

• 결정론적 재생

• 여러 참여자 간 공유된 기록

반대로 다음과 같은 기능이 필요하다면 HCS를 데이터베이스나 인덱스와 결합해야 합니다.

• 검색

• 조인

• 관계형 쿼리

• 빠른 조회

• 변경 가능한 레코드

• 대용량 파일 저장

• 분석

이러한 문제는 데이터베이스와 인덱싱의 영역입니다.

HCS는 신뢰 문제를 해결합니다.

🔗 https://hedera.com/blog/how-to-unlock-the-full-potential-of-hcs-and-why-it-is-not-a-database/

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