Oracle Engineered Systems 디지북 … · Oracle 데이터베이스와함께설계되었습니다. 전용하드웨어솔루션인Exadata는Oracle 데이터베이스개발팀과소스코드수준에서공동개발되었습니다

Oracle Engineered Systems 디지북

데이터의 미래를 맞이할 준비가 되었습니까?

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https://go.oracle.com/LP=78325?qt=saas_cx_mkt&src1=:ow:o:h:mt:RC_APMK181121P00252C0006:YTTJC19_CX_CT_QT_HI_KR_C48_Q44&intcmp=WWMK161025P00072:ow:o:h:mt:RC_APMK181121P00252C0006:YTTJC19_CX_CT_QT_HI_KR_C48_Q44

소개

비즈니스에 있어서 데이터는 항상 윤활유와도 같습니다.

다양한 종류의 어플리케이션과 분석 및 머신 러닝 도구에서

가치와 풍부함, 그리고 유용성을 제공합니다.

데이터 관리는 이제 전 세계 모든 산업을 지탱하는 초석이 된 것입니다.

귀하의 조직에서 정형 데이터 증가의 가장 중요한 원인은 무엇입니까?

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

3%

24.90%

40.32%

51.78%

83% 트랜잭션데이터증가(전자상거래포함)

관리데이터증가(ERP 시스템등)

재무데이터증가

인터넷소스에서유입되는정형데이터의증가(웹사이트방문자의클릭등)

기타



소개

데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 그 가치 또한 크게 높아지면서

그에 따른 위험과 영향력도 급속도로 커지고 있습니다.

패치나 구성에 오류가 발생하면 심각한 결과를 야기하는 보안 침해로

이어질 수 있습니다. 어떤 이유로 인해 중요한 데이터베이스를 사용할 수

없게 되면, 여기에 의존하는 비즈니스 프로세스가 완전히 중단됩니다. 또,

데이터베이스가 제 기능을 수행하지 못하면 모든 어플리케이션의 실행

속도가 느려지고 이를 이용하려는 사람들의 작업 속도도 느려지게 됩니다.

이렇게 데이터가 넘쳐난다는 것은 곧 엄청난 기회를 의미하기도 합니다.

그러나 이러한 기회는 인프라와 데이터베이스를 확보한 상태에서

데이터를 적절히 수집하여 처리할 수 있을 때 찾아옵니다.

문제 해결에 인력을 더 많이 투입한다고 해서 꼭 도움이 되는 것은

아닙니다. 오히려 인적 오류가 많아질 수 있으며 급기야 지속 가능성이

낮은 방식으로 IT 문제에 접근하게 될 수 있습니다. 근본적인 해법은

데이터베이스와 미래의 데이터 관리 요구사항을 뒷받침할 수 있는 IT

인프라를 갖추는 것입니다.

Oracle은 자사의 개발자들과 파트너 및 고객과 함께 데이터가 활용되는

방식을 살펴보고 다양한 환경에서 증가하고 있는 문제점과 데이터 관리의

미래, 적합한 인프라의 선정을 통한 목표 달성 기간 단축 방안 등을

연구했습니다. 이 디지북은 이러한 연구 결과를 집중적으로 소개합니다.



데이터 환경

데이터 환경: 데이터 홍수의 처리

오늘날의 조직들은 업종이나 지역과 상관없이 사물 인터넷(IoT), 머신 러닝(ML),

인공 지능(AI), 소셜 미디어 및 기타 비정형 데이터 소스에서 엄청나게 쏟아져

나오는 새로운 데이터를 처리하고 있습니다. 전문가들은 디지털 세계의 규모가

적어도 2년(1)마다 2배씩 커질 것으로 추정하고 있으며, 많은 조직들이 해마다

이러한 엄청난 정보 증가 현상을 보고하고 있습니다.

조직이 보다 나은 고객 경험을 조성하기 위해 데이터를 수익화, 분석 및 이용하는

다양한 방식을 개발함에 따라, 데이터의 양은 지속적으로 늘어나고 그 중요성도

높아질 것입니다. 데이터베이스와 이를 뒷받침하는 인프라가 이렇게 엄청난 데이터

기회를 확보하고 처리할 준비가 되어있지 않다면, 경쟁에서 뒤쳐지게 될 것입니다.

안타깝게도 많은 조직들이 쏟아져 나오는 데이터를 처리할 리소스가 부족하거나,

비용이 증가할 것으로 판단하여 데이터 관리자의 데이터베이스 자산 확장을

저지함으로써 성장 추세를 따라잡지 못하고 있습니다(2).



데이터 환경

정형 데이터는 해마다 얼마나 빨리 증가하고 있습니까?

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

2.36%

1.97%

6.69%

25.20%

43.31%

8.66% 10% 미만

10% 이상, 25% 미만

25% 이상, 50% 미만

50% 이상, 75% 미만

75% 이상, 100% 미만

100% 이상 (관리 데이터의 양이 매년 2배 이상 증가하고 있음)

연간증가율을측정할수없는응답자의비율은제외하였습니다.



데이터 환경

보안 강화를 위한 지속적인 사투

새로운 데이터가 많아지면 조직이 막아내야 하는 새로운 공격 벡터도 많아질 수 있습니다. 사실 IOUG 조사에

참여한 응답자 중 약 3분의 1이 2017년에 데이터 침해를 겪게 될 것으로 예상됐습니다.

물론 보안은 데이터베이스 관리자와 IT 리더의 주요 관심사였습니다. 그러나 최근에 Yahoo, Sony, Equifax 등의

기업에서 보안 위반 사고가 눈에 띄게 발생하고 있고 많은 사람들이 랜섬웨어 WannaCry로 여전히 고통받고 있는

상황을 감안할 때, 보안 문제는 앞으로도 조직의 최우선순위가 될 것입니다.

GDPR 같은 데이터 보호 규정은 모든 글로벌 조직의 IT 관리자와 데이터베이스 관리자에게 엔터프라이즈 전체의

데이터 보안 체계에 대한 가시성을 강화할 것을 의무화합니다. 그러한 가시성을 확보하지 못하면 규정 미준수에

따른 거액의 제재금이 부과될 수 있습니다. 따라서 데이터센터 전체에 걸쳐서, 그리고 사용 중인 클라우드 서비스

전반에 걸쳐 데이터를 총체적으로 파악할 수 있어야 합니다.

또한 GDPR에 따라, 엔터프라이즈 전체에서 개인 데이터의 모든 사본을 추적하고, 부적절한 액세스로부터 개인

데이터를 보호하며, 고객이 요청하는 경우 이를 수정하거나 삭제할 수 있어야 합니다. 엔터프라이즈 전체에 걸쳐

개인 데이터를 관리, 처리 및 보호하는 일관성 있는 방법을 갖추지 않는다면, 이러한 의무 이행은 사실상 불가능할

것입니다.


http://www.ioug.org/d/do/6857

https://www.csoonline.com/article/3227906/what-is-wannacry-ransomware-how-does-it-infect-and-who-was-responsible.html


데이터 환경

데이터 전략의 개발

새로운 데이터 시대에서 성공하려면 최신 접근법을 개발해야 합니다. 하지만

안타깝게도, 많은 조직들이 데이터 전략 수립에 있어 상당히 뒤처져 있습니다.

Harvard Business Review에 따르면, 조직들은 의사 결정에 평균 절반 미만의 정형

데이터를 활용하고 있으며, 정형 데이터의 1% 정도는 전혀 사용하지 않거나

분석하지 않는다고 합니다. 데이터를 활용하지 않는 기업은 경쟁에서 도태될 수

있습니다.

많은 기업들에게 첨단 데이터 전략의 이행은 CDO 고용이나 데이터 관리 기능

공식화만큼 간단할 것입니다. 첨단 데이터 전략의 이행은 중요한 단계이지만,

여기에는 조직이 장기간에 걸쳐 데이터를 조직, 관리, 분석, 보호 및 배포하는 방법을

명확히 규정하는 온전한 데이터 전략이 반드시 뒤따라야 할 것입니다.

아울러 조직 내 데이터 사용 선택 방식에서 여러 가지 균형도 고려해야 합니다. 규정

준수나 사기/절도 탐지 보장과 같은 방어적인 비즈니스 계획을 위해 데이터를

이용하십니까? 아니면 고객 분석정보로 영업 및 마케팅 활동을 강화하기 위해

데이터를 공격적으로 이용하십니까?

데이터 홍수에 정면으로 맞서고 최신 데이터 기회를 활용할 준비를 갖추려면, 반드시

데이터 전략을 세심하게 검토해야 하며 인프라와 IT 프로세스가 데이터 전략을

수행할 수 있는 준비가 되어 있어야 합니다.

1 Inside Big Data.(2017). The Exponential

Growth of Data. Inside Big Data

https://insidebigdata.com/2017/02/16/th

e-exponential-growth-of-data/

2 IOUG.(2016). The Empowered Database:

2016 Enterprise Platform Decisions

Survey. IOUG



https://hbr.org/2017/05/whats-your-data-strategy

https://insidebigdata.com/2017/02/16/the-exponential-growth-of-data/



데이터 관리의 미래

엔터프라이즈 여정에서 제삼의 물결이 되고 있는 AI

cann

ed

분석정보

자체조직화

프로세스 중심엔터프라이즈

데이터 기반엔터프라이즈

데이터 기반엔터프라이즈

비즈니스 어플리케이션 및 데이터 저장

대시보드

예측 분석

처방 분석

첨단 머신 러닝

인공 지능

수동 프로세스 자동화




데이터가 어플리케이션은 물론이고 분석과 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 사물 인터넷(IoT) 및 자율

소프트웨어를 뒷받침하기 시작하면서, 인간이 데이터의 양과 그에 따른 복잡성을 따라갈 수 없는 지점에 빠르게

도달하고 있습니다.

조직들은 데이터를 적절하게 관리하고 데이터에서 최대한의 가치를 도출하기 위해, 수많은 데이터 과학자와

분석가 및 전문가를 유치하기 위한 경쟁을 벌이고 있습니다. 그러나 이러한 인간 중심적 접근법은 지속성이

약합니다. 뛰어난 실력의 전문가가 필요하고, 데이터 스케일업 시 비용이 크게 증가하며, 가속화하려는 옵션의

속도가 느려질 위험이 있기 때문입니다.

무엇보다 중요한 점은, 인간의 개입이 늘어나면 인적 오류도 더 많아진다는 사실입니다. 따라서, 추가 인력을

투입하면 중요한 데이터가 위험해질 수도 있습니다.

이러한 가운데 자율 데이터베이스가 등장합니다. Oracle의 혁신 기술인 자율 테이터베이스 기술은 데이터베이스

관리자와 데이터 과학자의 부담을 덜어주면서 수동 데이터, 패치 적용 및 버전 관리 작업을 수행하므로 직원들이

더 많은 가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있습니다.

자율 데이터베이스를 이용하면 데이터 전문가를 최대한 활용할 수 있으며, 새로운 분석기술과 AI 및 ML 기회를

활용하여 오늘날의 데이터 문제를 극복할 수 있습니다.


https://www.oracle.com/database/autonomous-database/feature.html



변화하는 데이터베이스 관리 역할

일상적인 데이터 관리를 담당하는 데이터베이스 관리자는 데이터베이스 성능 유지(그리고 데이터베이스에

잠재되어 있는 분석정보)에 매우 중요한 역할을 담당합니다. 데이터베이스 관리자는 새로운 데이터베이스 개발과

기존 환경의 디버깅에서부터 보안 확보와 성능 향상에 이르는 모든 일을 처리하게 될 것입니다.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

33.06%

33.06%

33.06%

41.13%

43.31%

44.35%

68.55%

70.16% 유지관리(백업, 경고, 무결성 검사, 조각 모음 등)

성능(시스템 및 데이터 가용성, 진단, 최적화, 튜닝 등)

구성(기능 추가, 패치 적용, 업그레이드 등)

변경 관리(스키마 변경 사항 배포 등)

보안(감사, 구성, 기록 등)

데이터 통합(ETL, 데이터 이전, 데이터 병합 등)

용량 계획 수립(미래 워크로드 및 시스템 용량 요구사항 예측, 신기술 파악 등)

개발 활동 지원(DevTest 데이터베이스 생성, DevTest 데이터베이스와 생산의 동기화 등)




데이터베이스 관리자가 처리해야 하는 작업은 해가 갈수록 많아지고 있습니다. 자동화와 자율 소프트웨어가 있더라도 데이터 관리 상태를 위해서는

이러한 역할이 그 어느 때보다 중요합니다.

데이터베이스 관리 역할은 시간이 지나면서 몇 차례 크게 바뀌었습니다. 기존의 BDA 업무(스토리지 및 워크플로 관리 등)가 상당부분 자동화되자

DBA들이 우려를 나타냈습니다. 이들은 이러한 자동화로 인해 일자리를 잃을지도 모른다는 불안감이 들었기 때문입니다.

하지만 그런 일은 발생하지 않았습니다.

실제로는 자동화 덕분에 기본 관리 업무 시간이 줄어들어 보다 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 된 것입니다.

최신 데이터베이스 기술과 최적화된 데이터베이스 플랫폼을 이용해 데이터베이스 환경을 간소화하면 데이터베이스 관리자의 업무 부담이 줄어들며,

데이터베이스 관리자는 데이터 분석으로 조직에 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

0 20 40 60 80 100

10.65%

2.66%

8.75%

28.52%

21.29%

27.00%

1.13% 1

2~10

11~25

26~100

101~500

>500

모름

DBA 1명이 대략 어느 정도의 데이터베이스 인스턴스를 관리합니까? 각 DBA가 담당하는 데이터베이스 수가 증가하고 있습니까, 감소하고있습니까, 아니면 변화가 없습니까?

감소하고있음 5%

변화없음 22.69%

증가하고있음72.31%




Oracle 데이터베이스: 현재와 미래의 과제 해결

DBA 역할이 기본 관리에서 데이터 배포, 모델링 및 비즈니스 사용자의 데이터 가용성 향상을 위한 관리로 꾸준히

변하면서, 그 중요성이 급격히 커지고 있습니다.

Oracle은 대대적인 연구 개발을 통해, DBA의 가장 시급한 문제 해결을 지원하고 조직에 대한 DBA의 영향력을

높이며 모든 이들이 새로운 기회를 활용하도록 지원할 수 있는 새로운 유망 기술을 개발했습니다.

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

1,4911,872

2,195

2,741 2,7673,254

4,519 4,523 4,4984,766

5,002 5,178 5,380

지출액(

단위:

백만달러)

2005 ~ 2017 사업연도의 Oracle 연구 개발비(단위: 백만 달러)

사업연도 출처: Statista12지금 Orcale Cloud 체험하기



IoT, AI 및 ML에서 휴먼 인터페이스, 블록체인 및 자율 소프트웨어에 이르기까지, 이러한 신기술의 상당수가

Oracle 데이터베이스와 Oracle Exadata Database Machine 플랫폼을 이용해 개발, 테스트 및 배포됩니다.

또한 DBA는 기존 데이터베이스를 유지, 운영 및 보호하는 단순한 기술자 역할을 수행하는 것이 아니라, 어떤

비즈니스가 이러한 새로운 데이터 소스를 기존 데이터 소스와 통합할 수 있는지 이해해야 합니다.

바로 여기서 기회를 찾을 수 있습니다. 하지만 데이터베이스와 데이터베이스 클라우드 인프라의 프로세스를

전면적으로 자동화해야 이러한 기회를 활용할 수 있습니다.

알고 계셨습니까?

고객이 Oracle 클라우드에서 Oracle 데이터베이스를

사용하면 데이터가 암호화되므로 볼 수 없습니다.

따라서 고객 측의 누군가가 데이터를 파악하고 분류해야

하며, 해당 데이터의 액세스 권한 지정을 위해 어떤 특별

모델을 적용하고 있는지 파악해야 합니다.

DBA는 이러한 업무를 지속적으로 담당해야 합니다.



성공을 위한 도구

성공을 위한 도구 : 성공을 위해 DBA가 갖춰야 할 기술

Exadata, Oracle Database Appliance, Oracle Zero Data Loss Recovery Appliance 등의 엔지니어드 시스템은 사전에 구성 및

프로비저닝되므로 DBA는 데이터베이스를 운영 및 보호하는 완전한 통합 솔루션을 확보할 수 있습니다.

예를 들어 Oracle Autonomous Database Cloud는 OLTP 데이터 웨어하우징, 공간 및 그래프 분석, 문서 저장, 사물 인터넷(IoT), 그리고 이

모든 요소의 결합을 비롯한 다양한 워크로드 스타일을 처리할 수 있습니다. Oracle Autonomous Database Cloud는 인공 지능(AI) 기능을

이용하여 저장된 데이터를 더욱 정확히 파악하므로, 스스로 확장, 보수 및 관리하는 데이터베이스를 구현할 수 있습니다.

작동 방식

● 자율 운영: 자율 데이터베이스는 머신 러닝을 기반으로 성능을 끊임없이 자동

조정합니다. 자율 데이터베이스는 가동중단 없이 사이버 공격을 방어하면서

업그레이드와 보안 패치를 동적으로 적용할 수 있습니다.

● 자율 확장: 자율 데이터베이스는 예상 수요를 바탕으로 컴퓨팅과 스토리지의 크기를

신속히 재조정하여 어플리케이션 가용성을 유지하도록 지원합니다. 비용을 더욱

절감할 수 있어, 수동 관리 비용을 줄이면서 컴퓨팅과 스토리지 사용량을 줄이는 데

도움이 됩니다.

● 자율 보수: 자율 데이터베이스는 가동중단을 자동으로 방지할 수 있습니다. SLA를

적절히 갖추어, 많은 비용이 소모되는 유지보수를 위한 가동중단과 예기치 않은

가동중단을 줄이면서 안정성과 가용성을 확보할 수 있습니다.




Oracle 데이터베이스 워크로드의 자동화 역사

Oracle에게 있어 데이터베이스 자동화는 새로운 개념이 아닙니다. 하드웨어 환경이 데이터베이스의 완전한 성능을 제한해 점점 많은

비용이 발생하고, 성장을 수용할 수 있는 데이터베이스 워크로드 확장을 방해하고 있다는 사실을 Oracle 고객이 알아차린 때부터

데이터베이스 자동화는 시작되었습니다.

Oracle Exadata는 이러한 문제를 해결하도록 Oracle 데이터베이스와 함께 설계되었습니다. 전용 하드웨어 솔루션인 Exadata는 Oracle

데이터베이스 개발팀과 소스 코드 수준에서 공동 개발되었습니다. 스토리지에서 쿼리를 미리 차단해 관련 결과만 서버에 전달하는 Smart

Scan, 빠르고 간편한 액세스를 위해 가장 자주 사용하는 데이터를 핫(hot) 상태로 유지시켜주는 Smart Flash 등의 기능은 공동 개발만이

제공할 수 있는 방식으로 성능 병목 현상을 해소해줍니다. 아울러 Hybrid Columnar Compression은 데이터의 유형과 특성이 동일한

열(column) 데이터를 지능적으로 함께 묶어 데이터를 10배 이상 효과적으로 압축함으로써 Exadata에 데이터를 더 많이 저장할 수

있으며 더 많은 워크로드를 훨씬 빨리 처리할 수 있습니다. 또한 더 많은 워크로드를 더 빨리 실행하면 필요한 하드웨어가 전체적으로

줄어듭니다.

Exadata를 공동 개발해 Oracle 데이터베이스의 잠재력을 극대화했고, Recovery Appliance를 개발해 Oracle 데이터베이스의 보안을

강화했습니다. 획일화된 형태의 백업 솔루션과는 달리, Recovery Appliance는 데이터를 손실이나 복구 불가능의 위험에 빠트리지 않고

조직이 오류, 랜섬웨어 및 기타 사이버 공격으로부터 쉽게 복구할 수 있도록 Oracle 데이터베이스 팀에 의해 설계되었습니다. 내장된

Oracle 고유의 데이터베이스 통합은 1초 미만의 RPO, 서버 비용 최대 50% 절감 및 백업 시간 3배 단축을 지원합니다. 또, 자동 백업 검증,

연속 데이터 보호 및 테이프 기록 기능으로 관리 부담 없이 데이터 보안을 지원합니다.

Oracle Exadata와 Recovery Appliance는 Oracle 데이터베이스 워크로드를 실행 및 보호할 수 있는 가장 효과적인 방법입니다.



데이터베이스 인프라 최적화의 장점

데이터베이스, 스토리지 및 네트워크 구성요소의 자동화는 시작에 불과합니다.

Oracle의 데이터베이스 인프라 솔루션은 이에 더해 다음과 같은 장점을

제공합니다.

데이터베이스 성능 강화: Exadata Smart Scan과 스토리지 인덱스는 쿼리

처리를 스토리지로 배정해 성능 향상을 지원하며, 필요한 코어와

데이터베이스의 수를 줄여줍니다. 또한 Exadata의 Smart Flash도 플래시와

디스크를 혼용함으로써 비용 절감과 함께 고성능과 고용량을 제공합니다.

메모리, 플래시 또는 디스크에 저장되는 데이터를 지능적으로 관리함으로써

다양한 스토지 볼륨을 활용할 수 있도록 지원합니다. 한편 Oracle의 Zero

Data Loss Recovery Appliance는 데이터베이스의 성능과 비용에 미치는

영향을 최소화하고 보호를 극대화하면서 데이터를 자동으로 백업 및

기록합니다.

어플리케이션 배포 시간 42% 단축: 새로운 비즈니스 어플리케이션을 배포할

때 예상치 못한 어플리케이션 사용 패턴으로 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Exadata의 놀라운 I/O, 네트워크 및 컴퓨팅 처리 속도는 미션 크리티컬

워크로드의 응답 시간을 지연시키지 않고 급증하는 워크로드를 흡수하므로,

DBA는 새로운 앱의 인덱스나 기타 물리적 측면을 걱정할 필요가 없습니다.

보안 강화: 무분별한 데이터베이스 확장은 엔터프라이즈 보안 정책의 확립과

적용을 어렵게 만듭니다. Exadata는 조직의 가장 시급한 보안 요구사항과

우려를 해결해주는 적절히 통합된 보안 기능 세트를 제공합니다. Exadata를

이용해 데이터베이스를 통합하면 공격 표면적이 줄어들고, 데이터베이스

인프라 전체에 걸쳐 강력한 암호가 구현되며, 전체 스택에서 패치를 간단하게

적용할 수 있습니다. Oracle 데이터베이스의 탁월한 보안 기능을 토대로

Exadata 스토리지는 초당 수백 기가바이트에서 0에 가까운 비용으로 완전

암호화 데이터베이스를 쿼리할 수 있는 기능을 제공합니다.

제로 데이터 손실: 일반적인 캐치올 복구 솔루션은 백업과 복구 과정에서 중요한

데이터베이스 데이터를 손상시키거나 잃는 경우도 있습니다. Recovery

Appliance는 실시간 재실행 전송, 자율 테이프 기록 및 자동 엔드투엔드 백업

검증으로 이러한 위험을 방지하도록 설계되었습니다.

보다 신속한 복구: 재해가 발생하면 데이터가 신속히 복구된다고 확신할 수 있어야

합니다. Recovery Appliance는 3배 단축된 백업 시간을 지원하며, 기존 복구

솔루션보다 최대 6배 빠르게 데이터베이스를 복구할 수 있습니다.

엔터프라이즈 차원의 데이터 보호 및 규정 준수: 정책 기반의 프로세스를 갖추면

기업 전체의 모든 데이터베이스 보호할 수 있습니다. 또한 Recovery

Appliance는 알려진 복구 상태 기능으로 규정 준수를 간소화함으로써 보호

데이터베이스 모니터링과 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터 파악, 보안 상태

파악 등을 지원합니다.

유연한 소비 모델로 배포: Oracle Exadata는 다음의 세 가지 배포 모델을

제공합니다. 모든 모델은 동일한 사용자 환경, 표준, 제품 및 통합 관리를

제공합니다.

－ 공유 서비스 또는 프라이빗 클라우드 모델로서 DBaaS 기능으로 온프레미스 배포

－ Oracle Exadata 클라우드 서비스로 퍼블릭 클라우드를 통해 배포

－ 고객사에 Exadata 클라우드로 설치 – 데이터센터에서 Oracle 클라우드의

장점을 온프레미스로 제공하지만, Oracle이 고객의 방화벽 뒤에서 고객을 대신해

인프라를 소유하고 유지함





Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud는 고성능

Oracle Exadata 플랫폼에서 구축됩니다.

Exadata 플랫폼은 강력한 ML 알고리즘을 통합해 데이터베이스

테이블을 자동으로 캐싱, 인덱싱 및 압축함으로써 성능을 대폭

개선합니다.

미래에도 사용 가능한 플랫폼의 중요성

일반 용도의 하드웨어를 계속 배포해 Oracle 데이터베이스 워크로드를 지원한다면, 결국 성장을 저해할 수 있는 단절되고 지속성 없는 플랫폼이

만들어질 뿐입니다.

기업들은 IT 플랫폼의 확장성과 간소화를 지원하고 현재와 미래에 일반적인 워크로드를 위한 비즈니스를 뒷받침할 컨버지드 또는 하이퍼컨버지드

인프라를 요구하고 있습니다.

Oracle은 데이터베이스 기술을 솔루션 스택에 한데 모아 미리 통합하면 진정한 데이터베이스 자동화 구현이 더욱 쉬워진다는 사실을 입증했습니다.



Exadata

Database

Machine대형 섀시에

온프레미스 설치:

고객 클라우드

(하이브리드) 퍼블릭

클라우드

컨버지드 또는

하이퍼컨버지드인프라 단일 기본 요소로

대형 섀시에 설치 또는

소프트웨어 정의

어플리케이션

관리

데이터베이스

가상화

물리 서버

스토리지

네트워킹





데이터베이스 인프라를 온프레미스로 유지할 예정이라면, 아마 여러 기존

하드웨어 공급업체가 제시하는 옵션을 검토하고 있을 것입니다. 그러나 미래

대비 플랫폼을 배포하려고 한다면, 각 공급업체가 제공할 수 있는 클라우드

옵션도 검토해 보아야 합니다.

클라우드 공급업체를 직접 방문할 수도 있겠지만, 클라우드와 온프레미스에서

모두 운영할 수 있는 완벽한 솔루션을 실제로 제공할 수 있는 역량을 갖춘

클라우드 공급업체가 얼마나 될까요?

Oracle은 클라우드나 데이터센터에서 발생하는 문제 해결을 지원할 수 있는

미래 대비 솔루션을 제공합니다. Oracle Database를 위해 특별 개발된

Exadata는 가장 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 알맞은 탁월한 성능을 제공하며,

비즈니스 성장과 데이터 볼륨 증가에 따라 확장할 수 있습니다. 아울러

Exadata의 클라우드 에디션이라고 할 수 있는 Oracle Cloud 또는 Oracle

Cloud at Customer를 이용해 준비가 되었을 때 워크로드를 온프레미스에서

클라우드로 완벽하게 마이그레이션할 수 있습니다.




데이터의 미래를 위한 준비가 되어있습니까?

조직이 데이터의 미래에 확실하게 대비하려면 다음 사항을 자문해 보아야 합니다.

비즈니스 정보가

얼마나 빨리

증가하고 있는가?

미래에 정보가

어떻게 사용될

것인가?

정보 관리와 보안을효과적으로 수행하지

못해 방해를 받고있는가?

시간이 갈수록

데이터 관리 비용이

증가하고 있는가?

미래를 걱정하고 있다면 IT 인프라의 미래를 준비해야 할 시기입니다. 데이터베이스 플랫폼 제공업체를 검토할 때 살펴보아야 할 내용은

다음과 같습니다.

● 관리, 패치 적용 및 지원을 간소화하는 일반적인 IT 인프라 솔루션

● 추가 하드웨어나 비용 없이 증가하는 데이터를 수용할 수 있는 확장성

● 일관성 있는 데이터 무결성과 어떤 시점에서도 복구를 보장하는 지속적인 데이터 보호 및 검증

● 칩에서 클라우드에 이르는 모든 단계에서 데이터의 안전을 지원하는 통합 보안

● 비즈니스 통찰을 더욱 신속하게 찾아주는 강력한 분석 플랫폼

● 인공 지능(AI), 사물 인터넷(IoT), 챗봇, 블록체인 및 Docker 등과 같은 주요 신기술 지원

● 다중 배포 선택 지원: 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 또는 방화벽 뒤의 퍼블릭 클라우드

● 엔터프라이즈 클라우드 전략과 경쟁력을 갖춘 클라우드 전환




현재와 미래의 데이터베이스 요구사항을 평가하고, 데이터베이스 플랫폼에서 조직이 찾아내야 하는 요소에 대한

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Exadata 보안 시스템은 전 세계 수많은 주요 은행과 통신사 및 정부

조직의 심사와 평가를 거쳤습니다.

이러한 모든 평가의 보안 관련 결과는 Exadata 표준 구성에 포함되어

보안성이 탁월한 데이터베이스 플랫폼을 제공합니다.

(출처: Oracle Exadata Database Machine X7-8 데이터 시트)


Exadata는 사용자 100명당 222,000달러의 추가적인 수익을

제공합니다.

Oracle Exadata Database Machine의 비즈니스 가치, IDC


https://www.oracle.com/webfolder/s/assets/microsite/converged-infrastructure-discovery-center/index.html


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Oracle Engineered Systems 디지북 … · Oracle 데이터베이스와함께설계되었습니다. 전용하드웨어솔루션인Exadata는Oracle 데이터베이스개발팀과소스코드수준에서공동개발되었습니다