• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
인공지능
배터리
양자컴퓨팅
컨퍼런스
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'데이터베이스'통합검색 결과 입니다. (51건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

"오라클 데이터베이스 23c는 생성형 AI의 기반"

“곧 정식 출시될 오라클 데이터베이스 23c는 기업에서 필요로 하는 AI 핵심 요소를 제공한다. 오라클 데이터베이스는 지속적으로 다양한 포맷을 수용하는 통합 데이터베이스를 표방한다. 새 버전은 JSON과 관계형 DB를 혼합하고, AI에 가장 필요한 검색증강생성(RAG)을 지원하는 벡터 검색을 제공하게 된다. 오라클 데이터베이스 23는 AI의 근간 인풋인 데이터의 기반을 제공한다.” 허양호 한국오라클 전무는 지디넷코리아가 17일 서울 인터컨티넨탈코엑스에서 개최한 '제21회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스플러스(ACC+) 2024'에서 이같이 밝혔다. 향후 출시되는 오라클 데이터베이스 23c는 새로운 기능으로 JSON 듀얼리티 뷰와 AI 벡터 검색 등을 제공한다. 관계형 데이터베이스 형식과 JSON 형식을 한 테이블에 저장할 수 있는 기능과 AI의 기업 내부 데이터 접근을 가능하게 하는 벡터 DB 기능이다. 허양호 전무는 “오라클 데이터베이스 23c의 JSON 듀얼리티 뷰를 이용하면 JSON 데이터 변환작업을 DB 차원에서 자동으로 해주고, JSON 데이터를 DB 테이블에 자동으로 알아서 저장한다”며 “이 테이블에 있는 데이터를 읽으면 JSON 포맷으로 다시 복귀해 보여준다”고 설명했다. 그는 “그 리턴 값을 다시 수정해서 JSON 뷰에 넣으면 그 업데이트된 내용이 자동으로 다시 DB 테이블에 저장돼 모든 변환에 필요한 복잡한 과정을 자동화할 수 있다”고 강조했다. 생성형 AI의 기술은 데이터에 연관성을 부여하는 벡터화를 활용한다. 벡터 정보를 위한 별도 데이터베이스가 요구되는데, 오라클 데이터베이스 23c를 사용하면 기존 DB로 벡터 검색을 지원할 수 있다. 허 전무는 “AI 환각을 해결하는 단어로 요즘 RAG가 각광받고 있다”며 “벡터 DB는 정형 및 비정형 데이터를 수치화해 벡터 형태로 저장하는 것으로, 그 의미 검색을 지원해 최신화된 데이터를 언제든 연동해서 사용할 수 있게 한다”고 말했다. 그는 “오라클 데이터베이스 23c에서 이 벡터 DB를 함께 매핑해 지원함으로써 기업 내부에 데이터를 LLM에 더해 프롬프트를 자동으로 생성할 수 있고, 기업에게 실질적으로 필요한 전문적 답변을 받게 한다”고 강조했다. 그는 데이터베이스 제품 외에 오라클클라우드인프라(OCI) 서비스의 AI 요소도 설명했다. 그는 “오라클 OCI는 AI 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 학습, 활용, 배포, 관리 등에 이르는 엔드투엔드 데이터 파이프라인 관리 서비스를 제공한다”고 밝혔다. 오라클은 자사의 퍼블릭 클라우드 서비스의 강점으로 저렴한 비용, 고성능, 유연성, 보안 등으로 꼽는다. OCI의 모든 기능과 요소를 프라이빗 클라우드, 전용 리전, 멀티클라우드에 걸쳐 동일하게 제공하는 구성도 제공한다. 허 전무는 “AI의 가장 중요한 것 중 하나가 보안이므로, 프라이빗 클라우드를 원하는 고객에게 OCI의 클라우드앳커스터머와 전용 리전은 매우 큰 이점을 제공한다”고 말했다.

2024.04.17 16:42김우용

오라클DB, 생성형 AI 만났다…"앱 구축·데이터 분석 간소화"

"생성형 인공지능(AI)이 '오라클데이터베이스(DB)'에 스며들었다. 고객은 이런 융합형DB과 자율운영DB를 통해 현대 애플리케이션 운영과 데이터 분석 작업을 간소화할 수 있다." 오라클 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장은 지난 16일 서울 삼성동에서 열린 '모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략' 기자간담회에서 최신 오라클DB 소개와 사업 전략을 발표했다. 기업이 데이터 중심 클라우드 전환을 위해선 최신 오라클DB 구축이 필수라고 재차 강조했다. 멘델손 부사장은 DB 솔루션에 생성형 AI를 접목한 '융합형DB'와 이를 구동하는 '자율운영DB'를 소개했다. 융합형DB는 기업 경영진과 개발자 모두 필요로 하는 통합된 데이터를 지원한다. 퍼블릭 클라우드, 클라우드앳커스터머, 사내구축형 환경에서 작동한다. 자율운영DB는 온라인 트랜잭션 처리를 비롯한 분석, 배치 서비스 등을 지원한다. 오라클DB와 오라클 엑사데이터 기반으로 이뤄졌다. 엑사데이터 클라우드앳커스터머와 OCI 전용 리전을 통해 사내구축형 환경에서도 작성한다. 그는 "두 솔루션은 모던 앱과 분석을 자동 생성할 수 있다"며 "사람이 작업하는 시간 자체를 줄일 수 있다"고 설명했다. 이어 "융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용DB를 대체할 수 있다"며 "개발자와 전문가들은 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 앤디 멘델손 부사장은 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다고 강조했다. 그는 대표 솔루션 '오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머', '마이SQL 히트웨이브', '오라클 에어펙스', '오라클 애널리틱스'. '오라클 애널리틱스' 등도 이날 소개했다. 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머는 고객 데이터 센서 안에서 클라우드 DB 서비스를 제공한다. 이를 통해 데이터 주권과 보안 요건 충족을 지원한다. 마이SQL 히트웨이브는 완전 관리형 DB 서비스 겸 단일 마이SQL DB에 트랜잭션, 분석 서비스 등을 결홉한 클라우드 DB 서비스다. ETL 복제 복잡성과 레이턴시, 비용 없이 실시간으로 분석을 진행한다. 오라클 에이펙스는 로우코드 개발 플랫폼이다. 기업이 확장 가능한 데이터 기반 앱을 구축하고 사내구축형 또는 클라우드 환경에서 구동할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스는 통합 분석 서비스 플랫폼이다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션, 오라클 자율운영 DB, 기타 제품 등 사용 중 오라클 제품과 관계없이 데이터로부터 통찰력을 보다 신속하게 확보하고 예측 정확도를 높인다. 앤디 멘델손 부사장은 "앞으로 DB 서비스는 융합형으로 데이터 관리를 지원할 것"이라며 "여기에 생성형 AI까지 더해 작업 간소화를 이룰 수 있다"고 강조했다.

2024.04.17 09:17김미정

[기고] AI 생성, 생각보다 쉬울 수 있다

챗GPT 등장 후 1년이 조금 넘었는데, 그 사이 AI는 이미 여러 산업에서 그 적용 범위를 확대해 나가고 있으며, 생성형 AI의 인기는 텍스트부터 이미지 생성, 심지어 의료 및 과학 연구 등 다양한 분야에서의 활용 가능성 덕분에 나날이 높아지고 있다. 이런 생성형 AI의 열풍에 부응하려면 높은 비용과 복잡성이 요구되는데, 이런 상황에서 AI를 어떻게 잘, 그리고 정확하게 작동시킬지에 대한 고민이 생기는 것은 당연하다. 우리가 AI에 이르게 되는 과정을 살펴보면, AI의 잠재력은 그 지혜로움에서 비롯됨을 알 수 있다. 그 방대한 용량과 일관된 처리 능력 때문에 인간이 간과할 수 있는 세부 사항도 포착하는 AI지만 궁극적으로 AI도 데이터를 기반으로 작동한다. 우리는 이런 데이터를 적절하게 처리하고 보호해야 하는데, 이는 데이터가 IT 인프라뿐만 아니라 사람 또는 인공 지능이 만들어내는 모든 혁신의 기초가 되기 때문이다. 생성형 AI의 가장 기초가 되는 데이터베이스는 생성형 AI 시대에 기업들의 요구사항에 부응하기 위해 발전해 왔으므로 기업의 효과적인 AI 활용은 올바른 데이터 관리와 깊은 관련이 있다. ■ 흔한 데이터베이스 모델 비즈니스에서 흔히 사용되는 데이터베이스에는 여러 가지가 있는데 그중 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)라는 데이터베이스 유형은 온라인 거래를 지원한다. OLTP는 온라인 뱅킹 또는 쇼핑 환경에서 기업이 동시에 여러 거래를 처리하도록 돕는데, 데이터가 축적되면 그 데이터 풀을 활용해 새로운 비즈니스 가치를 만들어낼 수 있다. 또 여러 소스의 데이터를 통합해 신속하고 강력한 상호작용형 애널리틱스를 지원하는 온라인 분석 처리(OLAP) 데이터베이스도 있다. OLAP을 사용하면 소매업자는 재고와 실제 재고 데이터를 다른 데이터세트인 고객 구매 데이터와 결합해 특정 상품의 수요가 다른 상품보다 높아져서 해당 상품의 생산을 증가시킬 필요에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. NoSQL이라는 또 다른 데이터베이스는 위 두 모델과 달리 비정형 데이터를 정렬하는 데 도움이 되어 인기를 얻고 있다. ■ AI를 위한 새로운 데이터베이스 모델 앞서 언급된 모델들이 각자의 영역에서 충실히 제 기능을 해왔음에도 AI 시대에는 벡터 데이터베이스 모델이 가장 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델의 '인텔리전트 워크로드'를 처리하고 수백만 개의 고차원 벡터를 저장하는 데 쓰인다. 문서, 이미지, 오디오 녹음, 비디오 등과 같은 비구조화된 데이터가 여기에 해당되는데, 이런 데이터는 2050년까지 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지할 것으로 예상된다. 이는 단순 의미 파악을 넘어서 AI 시대에 걸맞게 전체 맥락과 뉘앙스까지 이해하는 시맨틱스(기존 데이터의 의미)에 대한 이해를 가능하게 한다. 벡터 데이터베이스 없이는 그런 이해를 얻기 어려우므로 이는 대규모 언어 모델을 통한 특화된 산업 지식의 발전에 필수적인 요소가 된다. 이에 대비해 알리바바 클라우드는 독자적인 벡터 엔진을 통해 클라우드 네이티브 데이터베이스 폴라DB, 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스 애널리틱DB, 클라우드 네이티브 다중 모델 데이터베이스 린돔을 포함한 모든 데이터베이스 솔루션을 강화해 왔다. 그 결과 기업들은 벡터 데이터베이스에 분야별 지식을 입력해 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 출시할 수 있게 됐다. 일례로 동남아시아의 한 온라인 게임 회사는 알리바바 클라우드의 데이터베이스 솔루션을 사용해 지능적인 비플레이어 캐릭터(NPC)를 생성하고 있다. 이 NPC들은 사전에 정해진 대사를 단순히 읽는 것이 아니라 플레이어가 전달하는 내용을 실시간으로 이해하고 반응해 실제 플레이어들과 더욱 현실감 있는 상호작용을 할 수 있다. ■ AI로 가능해지는 합리적인 소비 AI의 잠재력은 게임이나 비정형 데이터의 이해에만 국한되지 않는다. AI는 데이터베이스를 스스로 관리할 수 있는 능력도 갖췄다. 예를 들어, 저장 공간이 부족해지면 AI는 시스템 관리자에게 경고를 보내고, 추가 저장 공간을 확장할지 여부를 물을 수 있다. 또 권한이 주어지면 저장 공간을 자동으로 확장하는 조치도 취할 수 있으며, 이런 기능은 CPU 용량, 메모리 용량 및 기타 기능에도 적용될 수 있다. 이런 AI의 능력은 서버리스 클라우드 컴퓨팅으로 전환을 고려할 때 특히 유용하다. 과거에 클라우드 서비스 제품을 구매할 때 일정량의 서버를 준비하는 프로비저닝 작업이 필요했는데, 이 과정에서 추가 비용이 발생하는 것은 물론, 실제 워크로드보다 더 많은 용량을 준비할 경우 자원을 낭비하는 일도 발생했다. 하지만 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스가 사용하는 서버 용량을 워크로드에 정확히 맞추며, 워크로드 변동에 따라 서버 용량을 유연하게 조절할 수 있는 장점을 지닌다. ■ 일거양득: AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 장점 누리기 따라서 AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 결합은 비정형 데이터의 이해 및 데이터베이스 자가 관리뿐만 아니라 서버 용량의 유연한 조절까지, 두 기술의 장점을 모두 활용할 기회를 제공한다. 이제 바로 알리바바 클라우드가 핵심 AI 기반 데이터베이스 제품을 서버리스로 만든 이유이기도 하다. 이를 통해 고객은 필요한 자원에 대해서만 비용을 지불하고, AI의 지능적 관리를 통해 급격한 수요 증가나 변동이 큰 워크로드에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 다시 요약하자면 AI 활용의 성패는 올바른 데이터베이스 활용 전략에 좌우됨을 명심해야 한다.

2024.04.02 09:01리페이페이

셀파소프트, 오라클 엑사데이터 관리 솔루션 출시

데이터베이스 성능관리 솔루션 기업 셀파소프트는 오라클 엑사데이터를 통합 관리하고 모니터링하는 '셀파 엑사매니저' 솔루션을 출시했다고 21일 밝혔다. 오라클 엑사데이터는 오라클 데이터베이스를 구동하는데 최적화된 컴퓨팅 플랫폼이다. 고성능과 확장성, 가용성 등의 이점으로 인기다. 셀파 엑사매니저는 엑사데이터 운영자가 커맨드 기반으로 데이터베이스 관련 작업을 직접 수행해야 하는 부담을 줄이고, DB노드와 데이터를 저장하는 셀 노드의 운영 상태 및 부하 상황에 대한 확인, 누가 어떤 작업을 수행했는지에 대한 작업 이력 등을 제공한다. 엑사데이터의 부하를 최소화하기 위해 에이전트 설치 없이 관리서버에서 엑사데이터의 커맨드라인 인터페이스(CLI)를 사용해 리소스를 제어하고 성능정보를 취득하는 아키텍처를 택했다. 주요 기능으로 ▲오라클 데이터베이스 생성·삭제 및 시작·중지 ▲오라클 리커버리 매니저(RMAN) 기반 백업 및 복구 ▲수행된 백업의 정상 유무와 백업 사이즈, 수행시간, 실행 이력 모니터링 ▲버전별 릴리스된 데이터베이스 패치 적용 등 엑사데이터 운영에 필요한 핵심 기능을 제공한다. 셀파소프트는 차기 버전에서 가상화 기반의 DB 구성이 가능하도록 CPU와 메모리, 스토리지 등의 리소스를 재구성하는 클라우드 기능요소를 추가해 프라이빗 데이터베이스 클라우드 구성을 가능하게 한다는 계획이다. 셀파소프트 박기범 대표는 "오라클 엑사데이터는 국내 많은 대형 고객사에서 운영하고 있는 만큼, 셀파 엑사매니저 출시를 통해 엑사데이터 자동 운영을 원하는 새로운 고객을 확보하게 될 것"이라고 밝혔다.

2024.03.21 16:06김우용

인젠트 엑스퍼디비, 건국대 홈페이지 재구축 DB로 도입돼

데이터 플랫폼 전문기업 인젠트가 건국대학교 홈페이지 재구축 데이터베이스 신규 도입 사업을 수주하고 데이터베이스를 안정적으로 안착시켰다. 인젠트는 건국대학교 홈페이지 재구축 데이터베이스 사업을 오픈했다고 21일 밝혔다. 건국대학교는 이번 사업을 통해 기존에 사용하던 외산 상용 DBMS의 기술 종속성에서 탈피함과 동시에 클라우드 대응력을 강화하고, 효율적인 IT 인프라를 구성하여 글로벌 접근성을 높이고자 오픈소스 DBMS를 도입했다. 인젠트는 이에 따라 건국대학교에서 홈페이지 시스템 운영을 위해 사용하던 외산 상용 DB 일부를 오픈소스 통합 데이터 플랫폼인 엑스퍼디비(eXperDB)로 전환·구축했다. 표준을 준수하는 오픈소스를 통해 호환성과 확장성을 보장하고, 향후 시스템 확대를 대비한 선제적 기술 내재화를 지원하게 된다. 박재범 인젠트 대표는 "이번 사업을 계기로 엑스퍼디비의 대학교 구축 레퍼런스를 추가 확보해 교육 업계에서도 오픈소스 DBMS가 최상의 아키텍처로 각광받을 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2024.03.21 14:32이한얼

[기고] 생성형 AI 도입, 기업이 반드시 유념해야 할 두 가지 전략

생성형 AI 모델에 대한 뜨거운 관심은 이제 다방면으로 확산되고 있다. 지난 해 까지만 해도 변호사 자격시험 통과나 다양한 주제의 학술 논문 작성은 물론, 정보 검색 지원 등 놀라운 신기능이 화제의 중심이었다. 이제 우리는 생성형 AI가 텍스트 생성과 SQL 쿼리 생성, 코드 작성, 심지어는 예술작품 제작은 물론, 기업의 제품 지원에 이르기까지 거의 모든 분야의 작업을 수행하는 것을 목격하고 있다. 생산성과 수익을 향상시킬 수 있는 방법을 늘 고민중인 기업 경영진의 마음을 생성형AI가 사로잡고 있다고 해도 과언이 아니다. 실제 우리 기업들은 이제 향후 어떤 업무에 생성형 AI의 어떤 기능을 더 추가적으로 도입할 지 심각하게 고민하고 있는 상황이다. 기업은 생성형 AI 기능을 원하는 업무에 도입해 비즈니스 결과를 개선하려면 우선적으로 중요한 원칙을 되새겨야 한다. 즉 해당 AI기능이 자사의 비즈니스 적용업무에 통합되어 그에 적합하고 정확한 결과를 제공하는 대상 모델은 무엇인지 정의하는 것과, 그에 맞게 해당 인프라를 설정하고, 모델을 선택, 맞춤화하고 배포를 어떻게 할 것인지 대한 기획이다. 이와 같은 원칙과 전제하에 기업이 생성형 AI를 도입해 자사의 비즈니스를 향상시키는 방안은 두 가지로 구분할 수 있다. 애플리케이션에서 AI 서비스 및 데이터와 인프라 전반을 아우르는 '풀스택 AI'의 활용 전략과 '특정 비즈니스 업무에 적합한 맞춤형 서비스 활용'이 그것이다. 풀스택 AI 활용과 그 경험을 구현하는 방법은 무엇인가? 이는 생성형 AI에 대한 시스템 차원의 '총체적인 접근방식'으로, 기업이 AI 구현을 위해 필요로 하는 기술 전반을 통합한 환경을 의미한다. 이와 관련해 기업은 자사의 온프레미스(구축형)와 퍼블릭 클라우드로 운영되는 IT시스템 환경의 전반에서 애플리케이션과 서비스, 데이터 및 인프라를 아우르는 단일한 AI 솔루션 적용을 통해 AI의 ROI(투자대비효과)를 거둘 수 있다. 보통 기업에서는 AI 프로젝트를 진행할 경우 여러 곳에 편재한 단편적인 부분과 툴을 결합하는 방식으로 AI를 구현한다. 이와 달리 풀스택 접근방식은 기업 핵심 애플리케이션의 사용 경험에 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 기술력을 갖추고 있다는 장점이 있다. 덕분에 기업은 자사 애플리케이션에 필요한 생성형 AI 기술을 획기적으로 간단히 통합할 수 있다. 필자가 속한 오라클 역시 기업이 생성형 AI를 성공적으로 구현하기 위해 정말 필요한 것이 무엇인지에 대해 고민하면서 생성형 AI에 대해 이러한 총체적인 접근 방식을 취하고 있다. 또한 데이터베이스에 탑재된 AI 기반 운영 자동화 및 벡터 검색 기능은 기업이 추가적인 개발의 노력을 들이지 않아도 데이터베이스 관리 업무와 앱 개발 과정을 대폭 간소화하고 정확도 높은 모델을 지원할 수 있어 비용 절감을 돕는다. 오라클은 자사의 서비스형 소프트웨어(SaaS)에서 시작해 이러한 AI 기술이 접목된 풀스택 서비스와 함께 광범위한 미세 조정 모델 및 즉시 사용 가능한 검색 증강 생성(RAG)을 통해 기업의 차별화된 AI 전략을 지원하고 있다. 두 번째로, 생성형 AI가 기업 내의 다양한 활용을 지원하기 위해 미세 조정 또는 RAG 기술을 통해 대형 언어 모델을 현업 요구 사항에 적합하도록 맞춤화해 제공하는 방안이다. 이 중 '미세 조정'은 대형 언어 모델에 기업의 내부 정보, 지식 문서 등을 학습하는 것으로, 여기에는 많은 시간과 비용이 든다. RAG 기술은 이러한 미세조정을 돕기 위한 기술이다. 데이터 사용자와 자연어 기반의 대화 맥락 속에서 질의를 SQL 쿼리로 자동 변환하고 기업 보유의 벡터 데이터베이스와 연동을 통해 의도에 맞는 답변을 제공한다는 점에서 비용 효과성을 더 높은 수준으로 향상시켜준다. 한 예로 기업의 한 사용자가 RAG 기술을 탑재한 에이전트에 병가에 대한 인사(HR) 정책을 요약해서 알려 달라고 요청할 경우, 모델은 RAG를 통해 기업 HR 정책과 관련된 내부 문서에서 연관 있는 문단을 추출해 내어 자연어 대응 답변을 출처 문서에 대한 하이퍼링크와 함께 맞춤형으로 제공할 수 있다. 향후에는 사용자의 요청에 따라 기존 문서 편집과 같은 후속 조치까지도 지원할 것으로 기대된다. 이처럼 기업 업무의 특수한 맥락에 정교한 성능을 제공하는 생성형 AI 기술은 고객 서비스 자동화를 비롯해 개인화된 마케팅이나 가상 세일즈맨 역할, 계약서 작성, 경쟁사 및 고객 모니터링 등 비즈니스의 많은 영역에 적용해 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 성공적인 생성형 AI 구현은 인프라에 대한 총체적인 접근방식과 더불어, 생성형 AI 모델의 실제 비즈니스 적합성에 달려 있다. 이 두 가지 전략을 함께 고려하고 운용할 수 있을 때 비로소 기업은 생성형 AI 와 관련된 여정을 단계별로 차근차근 밟아 나가며 혁신을 가속화하고 고도화 할 수 있을 것이다.

2024.03.14 15:27나정옥

오라클, '글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스' 출시

오라클은 '오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스'를 정식 출시한다고 5일 발표했다. 오라클의 샤딩 기술을 바탕으로 구축된 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 기존 오라클 자율운영 데이터베이스의 이점을 제공하면서, 고객이 데이터 배포 및 배치 정책을 직접 관리할 수 있는 제어 권한도 제공한다. 기업이 이를 활용하면 전 세계 어디에서나 자동으로 데이터를 배포 및 저장하고 애플리케이션에 그 위치를 공유할 수 있다. 높은 수준의 확장성과 가용성을 확보할 수 있고 데이터 주권 요구 사항을 지원하는 등 자율운영 기능의 이점을 누리며 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 모든 기능을 갖춘 융합형 데이터베이스인 오라클의 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 거의 모든 데이터 유형과 워크로드, 프로그래밍 방식을 대규모로 지원해 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 분산형 데이터베이스의 개발 및 사용 절차를 간소화한다. 기존 SQL 애플리케이션을 사용하고 있다면 재작성 없이 분산형 데이터베이스를 사용할 수 있다. 다양한 애플리케이션의 요구 사항 충족을 위해 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 타 분산형 데이터베이스에 비해 더 많은 데이터 배포 및 복제 방식을 지원한다. 일반적으로 분산형 데이터베이스는 많은 수의 서버가 여러 위치에 배포되므로 관리 및 배포가 어려울 수 있다. 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 자율운영 데이터베이스의 AI 및 ML 기반 자동화 기능과 자동 배포 및 샤드 관리 기능을 사용하거나 확장해 이와 같은 복잡성을 제거한다. 관리자는 분산형 데이터베이스를 단일 논리 데이터베이스로 관리할 수 있고, 자동화된 프로비저닝과 튜닝, 확장, 패칭, 보안 기능을 사용해 시간이 많이 드는 수동 작업 및 잠재적 오류를 없앨 수 있다. 또한 개별 샤드당 자동 데이터베이스 확장 기능 덕분에 고객은 수요에 따라 리소스를 늘리거나 줄일 수 있고, 소비와 비용을 최소화할 수 있다. 오라클이 기술 스택 전반에 생성형 AI를 통합하면서, 개발자들은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI 등 AI 및 ML을 자신의 애플리케이션에 통합시켜주는 새로운 도구를 보유하게 됐다. 셀렉트 AI는 거대 언어 모델(LLM)을 사용해 대화형 스레드 속 자연어로 이루어진 질문을 SQL 쿼리로 번역한다. SQL 쿼리는 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스를 통해 적절한 국가 또는 샤드로 라우팅되고 답변이 생성된다. 래프트(Raft) 정족수 기반 합의 복제 기능을 갖춘 오라클 데이터베이스 23c가 데이터 손실 없는 3초 미만의 자동 애플리케이션 페일오버도 제공한다. 이와 함께 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통합한 AI 벡터 검색 역시 올해 안에 출시될 예정이다. 후안 로이자 오라클 미션크리티컬데이터베이스기술 총괄부사장은 “글로벌 사업 조직을 운영하는 기업의 경우, 데이터 주권 및 확장성, 가용성에 대한 특정한 애플리케이션 요구 사항을 가질 수밖에 없으며 이러한 요구 사항은 대륙 및 국가별로 다양하다”며 “이와 같은 요구 사항들은 글로벌 배포를 지원하는 미션 크리티컬 분산형 데이터베이스 아키텍처를 통해 지원할 수 있다”고 설명했다. 그는 “새로운 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 이 같은 요구 사항을 충족시켜, 고객이 탄력적인 서버리스 오라클 자동 스케일 아키텍처를 활용해 비용을 크게 줄일 수 있다”며 “융합형 데이터베이스 기능을 갖춘 오라클의 새로운 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 세계에서 가장 간편하고 가장 많은 기능을 갖춘, 미션 크리티컬 환경에 가장 적합한 분산형 데이터베이스 클라우드 서비스”라고 강조했다.

2024.03.05 08:40김우용

오라클, 가트너 매직쿼드런트 '클라우드 DB' 리더로 6년 연속 선정

오라클은 가트너에서 최근 발표한 3개의 클라우드 데이터베이스 보고서에서 우수성을 인정받았다고 18일 발표했다. 오라클은 '2023 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문'의 리더로 6년 연속 선정됐다. 또한, 트랜잭션 프로세싱용 오라클 자율운영 데이터베이스(오라클 ATP)는 '2023 가트너 운영 사용 사례를 위한 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 핵심 역량 보고서의 3가지 사용 사례 항목 모두에서 6년 연속 최고 점수를 획득했다. 데이터 웨어하우스용 오라클 자율운영 데이터베이스도 '2023 가트너 분석 사용 사례를 위한 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 핵심 역량 보고'의 전통적 데이터 웨어하우스 부문에서 최고 점수를 획득해 로지컬 데이터 웨어하우스 사용 사례 부문 2위를 차지했다. 특히 오라클 ATP는 평가 대상이었던 16개 공급업체 중, 3개의 모든 운영 사용 사례 평가 항목인 ▲ OLTP 트랜잭션 ▲ 경량 트랜잭션 ▲ 운영 인텔리전스 부문에서 최고 점수를 받았다. '오라클 자율운영 데이터베이스'는 고가용성 데이터베이스를 자동으로 보호하고, 특정 워크로드에 맞게 구성 및 최적화하며, 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있다. 또한 자율운영 데이터베이스는 고객이 원하는 장소라면 어디서든 이용 가능하다. 오라클 클라우드 환경 안 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 네이티브 방식으로 구동되며, 오라클 데이터베이스앳애저를 통해 마이크로소프트 애저 데이터 센터에서도 출시될 예정이다. 이외에도 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머 및 OCI 전용 리전을 통해 고객사가 직접 운영하는 데이터 센터에서도 실행된다. 덕분에 고객은 온프레미스 데이터베이스 인프라 현대화를 통해 데이터 레지던시, 데이터 주권 및 지연시간 요구사항 등을 해결할 수 있다. 앤드류 멘델손 오라클 데이터베이스서버기술 총괄 부사장은 “오라클 데이터베이스 23c기반의 데이터베이스 클라우드 서비스를 바탕으로 JSON 이원성 뷰, AI 벡터 검색 등 새로운 기능들을 제공해 지속적인 혁신을 이어 나가고 있다”며 “고객들은 오라클이 마이크로소프트 애저 환경에서 자사의 데이터베이스 클라우드 서비스를 제공하여 멀티 클라우드 비전을 구현할 수 있기를 기대한다”고 설명했다.

2024.01.18 11:32김우용

EDB "올해 상용 DB에서 오픈소스로 이동 가속”

오픈소스 포스트그레SQL의 최대 지원 기업인 EDB는 2024년 DB 분야 주요 기술 트렌드를 17일 발표했다. EDB는 ▲레거시·상용 데이터베이스에서 오픈소스로의 이동 가속 ▲인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 도입 확대 ▲클라우드 데이터베이스의 부상 ▲DB 보안 강화에 대한 관심 증대 ▲오픈소스 DBMS 활용으로 기술 인재 격차 해소 등을 2024년 DB 분야 주요 기술 트렌드가 될 것으로 예상했다. 1. 레거시·상용 데이터베이스에서 오픈소스로의 이동 가속화 오픈 소스 데이터베이스 라이선스는 2021년부터 상용 데이터베이스 라이선스를 앞지르기 시작했으며, 이러한 추세는 둔화될 기미가 보이지 않고 있다. 레드햇의 최근 설문조사에 따르면, IT 관리자의 98%가 현재 또는 향후 엔터프라이즈 오픈소스 사용의 비즈니스 이점을 인식하고 있으며, 현재 오픈소스를 사용하는 응답자의 80%가 오픈소스 사용을 늘릴 계획이라고 답했다. 오픈소스로의 전환이 가속화되는 이유에 대해 '제4차 연례 기업 기술 현황' 백서에서 오픈소스 기술로의 전환이 비용 절감(응답자의 63%)과 혁신(60%), 약관 개선(59%) 같은 요인에 의해 주도되고 있는 있는 것으로 나타났다. 이 조사에 따르면 가격만이 전부는 아니며, 디지털 트랜스포메이션을 추진하기 위한 혁신이 현재 기술과 유연하게 통합해 사용될 수 있도록 조정하는 것이 필요한 것으로 나타났다. 설문조사 응답자의 거의 절반이 엔터프라이즈 오픈 소스 사용의 가장 큰 이점은 AI, 컨테이너, 엣지 컴퓨팅과 같은 새로운 기술을 활용할 수 있다는 점이라고 답했다. 오픈소스 DBMS인 EDB 포스트그레스와 같은 오픈 소스 데이터베이스 관리 솔루션은 기업이 데이터의 힘을 활용하는 방식에 있어 최고의 유연성과 엔터프라이즈급 성능에 필요한 강력한 기능을 제공하는 디지털 혁신을 위한 이상적인 인프라다. 대표적인 포스트그레스 기여자인 EDB는 오라클, SQL서버, IBM DB2와 같은 단일 공급업체의 레거시 데이터베이스에서 워크로드를 전환하고 구축하는 데 필요한 아키텍처 선택부터 고가용성 유지에 이르기까지 모든 단계에서 고객이 정확하고 유용한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 독보적인 전문성을 보유하고 있다. 최신 수준의 보안, 모니터링, 성능, 복원력을 모두 최적의 가격으로 제공하는 완벽한 도구 세트를 제공하여 데이터베이스 워크로드를 위한 새로운 표준이다. 2. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 도입 확대 모든 기업들이 AI 도입을 전략적 이니셔티브로 삼고 있다. 레드햇의 2023 글로벌 기술 전망 보고서에서 설문조사에 참여한 IT 리더의 43%는 빅데이터 및 분석이 향후 12개월 동안 회사의 최우선 투자 우선순위라고 답했다. 스태티스타에 따르면 2025년까지 181제타바이트에 달할 것으로 예상된다. 이와 같은 여러 가지 요인이 AI의 빠른 성장에 기여하고 있다. 사전 학습된 머신 러닝(ML) 모델의 대중화도 또 다른 요인이다. ML 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 과거에는 개발에 투자할 시간, 비용, 전문 지식이 없는 조직이 접근하기 어려웠지만, 이제 사전 학습된 모델을 쉽게 사용할 수 있게 되면서 모든 것이 바뀌었다. 이러한 사전 학습된 모델을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능에 대한 액세스도 중요한데, 클라우드를 통해 컴퓨팅 및 ML 모델 실행이 더 쉽고 저렴해졌다. 포스트그레스 전문가이자 EDB의 레티티아 아브로트 CTO는 "AI의 시너지 효과와 포스트그레SQL의 결합은 무한한 기회를 창출할 것”이라며 "특히 더 많은 도메인과 사용 사례에 적합하도록 포스트그레SQL의 확장성과 유연성을 향상시키는 데 있어서는 더욱 그렇다”고 설명했다. 그는 “반응형 AI에서 제한적 AI에 이르는 AI의 진화는 데이터 분석 기능을 향상시키고 있으며, 포스트그레스는 이러한 미래를 현실로 만드는 데 이상적인 도구"라고 밝혔다. 3. 클라우드 데이터베이스의 부상 기업들은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 호스팅되는 데이터베이스 관리 시스템이 유연성, 확장성, 성능, 비용 효율성의 수준을 높인다는 사실을 인식하고 있다. 이에 실제로 가트너는 2026년까지 조직의 75%가 클라우드를 기본 기반 플랫폼으로 하는 디지털 트랜스포메이션 모델을 채택할 것으로 예측하고 있다. 가트너는 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 전 세계 최종 사용자의 지출이 2023년 5천636억 달러에서 2024년 6천790억 달러로 20.4% 증가할 것으로 예측하고 있다. 또한 제4차 연례 기업 기술 현황 2023 보고서에 따르면 클라우드 수용에 대한 분명한 신호는 설문 조사 참가자들이 '향후 모든 프로젝트에 대해 '클라우드 우선' 접근 방식을 취하고 있는가?'라는 질문에 78%가 '그렇다'고 답했다. 또한 "클라우드 도입이 기대했던 것에 부응했는지 여부"에 대한 질문에서 60% 이상이 강력하게 동의했다. 클라우드는 AI 애플리케이션의 개발과 배포를 위한 이상적인 기반이기 때문에 클라우드와 AI 사용이 함께 증가할 것이다. 생성형 AI 서비스를 사용하는 조직은 필요한 인프라의 규모를 고려할 때 퍼블릭 클라우드를 고려하게 될 것이다. EDB는 2024년에 모든 단계의 여정을 위한 도구와 지원을 통해 조직이 포스트그레SQL 데이터베이스를 클라우드로 이전할 수 있도록 지원한다. 4. DB 보안 강화에 대한 관심 증대 레드햇의 글로벌 기술 전망 보고서에 따르면 2023년 IT 자금 조달의 최우선 순위는 보안이었으며, 44%의 응답자가 보안을 3대 자금 조달 우선 순위라고 답했다. 2024년에도 보안이 자금 조달의 최우선 순위가 될 것으로 예상되며, 많은 조직이 오픈 소스 자산을 보호하는 데 중점을 둔 전담 팀에 투자하고 물리적 및 네트워크 보안, 데이터베이스 액세스 관리 등을 다루는 계층화된 데이터베이스 보안 모델을 채택할 것으로 예상된다. 오픈 소스 소프트웨어의 사용이 증가함에 따라 규제 기관은 보안을 보장하기 위한 가이드라인과 표준의 필요성을 인식하고 있다. 미국 의회는 오픈소스의 긍정적인 영향과 잠재적인 보안 문제에 주목하여 오픈소스 보안을 강화하기 위한 오픈소스 소프트웨어 보안 법안을 검토하고 있다. 이 법안은 연방 정부와 중요 인프라를 운영하는 기업에 초점을 맞추고 있지만, 향후 업계와 정부가 주도하는 오픈소스 보안 이니셔티브의 토대가 될 수 있다. 보안 문제를 해결하기 위해서는 업계의 협력이 필수적이며, 2024년 이후에는 보안팀이 오픈소스 커뮤니티와 더욱 긴밀하게 협력할 것으로 예상된다. 5. 오픈소스 DBMS 활용으로 기술 인재 격차 해소 스킬셋 또는 인재 격차는 2024년 기업이 직면하게 될 가장 큰 디지털 트랜스포메이션 장벽이 될것이다. 가트너의 2023년 CEO 및 고위 비즈니스 임원 설문조사에서 인터뷰에 응한 CEO의 26%는 인재 부족을 조직에 가장 큰 피해를 입히는 리스크로 꼽았다. 외부 채용 노력이 이러한 인재 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만, 리눅스 재단의 2023 기술 인재 현황 보고서는 조직이 경쟁력을 유지하기 위해서는 클라우드/컨테이너, 사이버 보안, AI/ML과 같은 신흥 기술 분야에서 인력을 육성시키는 것이 중요하다고 강조한다. 이 보고서에 따르면 오픈소스 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 제공하는 것도 최고의 인재를 효과적으로 유치하고 유지하는 방법이 될 수 있다. 숙련도 향상과 아웃소싱의 조합은 DBA 팀의 역량을 강화하고 오픈 소스 포스트그레스 솔루션을 지원하는 가장 효과적인 방법 중 하나일 수 있다. EDB에서는 무료 주문형 Postgres 교육을 제공해 팀이 최신 포스트그레스 자격증을 빠르게 취득할 수 있도록 지원한다. 또한 다른 곳에서는 얻을 수 없는 심층적인 전문 지식과 연중무휴 사전 예방적 관리를 제공하는 원격 DBA 서비스도 제공한다. 적절한 아웃소싱 IT 활용과 내부 인력의 숙련도를 향상시킴으로써, 조직의 IT팀을 적절하게 균형을 유지해야 한다. 원하는 가격대와 조건으로 원하는 DBA 팀을 구성하여 디지털 트랜스포메이션을 추진할 수 있다.

2024.01.17 09:58김우용

AWS, 쓸 때만 돈 내는 '아마존 오로라' 서버리스1 종료

아마존웹서비스(AWS)가 사용중일 때만 요금을 청구하는 관계형데이터베이스(RDB) 서비스를 종료한다. 11일 데브클래스에 따르면, AWS는 관계형 데이터베이스 서비스 '아마존 오로라'의 서버리스 버전1 제공을 오는 12월31일로 종료한다는 내용의 이메일을 고객에게 발송했다. 이에 의하면, 아마존 오로라 서버리스1은 RDS 관리 콘솔의 옵션으로 표시되지 않으며, 작년 5월 추가된 포스트그레SQL 13 지원이 오로라 서버리스1 제품 페이지에서 시작하기 링크를 제공하지 않는다. 아마존 오로라 서버리스는 2018년 8월 출시된 서비스다. 서버리스란 용어와 함께 데이터베이스를 사용할 때만 비용을 지불한다는 콘셉트를 내세웠다. 반면 2022년 4월 출시된 아마존 오로라 서버리스2는 최소한의 인프라 운영비용을 내야 한다. 유휴 상태인 데이터베이스라도 오로라 서버리스2의 경우 월 35달러 가량의 비용을 지불해야 한다. 레딧의 한 사용자는 "AWS에서 아마존 오로라 서버리스를 처음 소개할 때만 해도 0으로 축소할 수 있다고 강조했는데, 이제 서버리스라고 부르면 안 된다"고 비판했다.

2024.01.15 12:44김우용

포스트그레SQL, DB엔진 '올해의 DBMS'에 선정

오픈소스 포스트그레SQL이 DB엔진에서 선정하는 올해의 데이터베이스관리시스템(DBMS)에 선정됐다. 3일(현지시간) 더레지스터에 따르면, 데이터베이스 인기순위 사이트 DB엔진은 '올해의 DBMS'에 오픈소스 포스트그레SQL을 선정했다고 발표했다. 이번이 사상 네번재 선정이다. 포스트그레SQL은 마이SQL과 함께 오픈소스 관계형 DB를 대표하는 시스템이다. 마이클 스톤브레이커 MIT 교수가 1986년 공동으로 제안해 만들어졌다.스톤브레이커 교수는 UC버클리에 재직하던 당시 초기 시스템인 인그레스(Ingres)'의 경직성을 해결하기 위해 시스템을 '확장(Extension)'할 수 있게 만들었다. 포스트그레SQL은 기본적인 성능도 우수하지만, 사용자가 필요에 따라 다양한 기능과 역량을 붙일 수 있다. 스톤브레이커 교수는 상업용 포스트그레SQL을 만들려 창업까지 했는데, 1994년 버클리 졸업생 앤드류 유와 졸리 첸 등이 오픈소스 프로젝트로 개발하기 시작했다. 이들은 쿼리 언어를 POSTQUEL에서 SQL로 대체했고, 더 자유롭게 수정, 사용할 수 있게 됐다. 현재의 이름도 이들이 만든 것이다. 포스트그레SQL은 클라우드 중심의 현대 인프라 아키텍처에서 높은 인기를 누리고 있다. 작년 6월 스택오버플로의 개발자설문조사에서 개발자에게 가장 인기있는 DB 엔진으로 선정되기도 했다. 현재 DB엔진의 DBMS 순위에서 1위는 오라클이다. 이어 마이SQL, 마이크로소프트 SQL서버가 자리하고, 포스트그레SQL은 4위다. 5위에 몽고DB, 6위에 레디스가 자리했다. DB엔진은 포스트그레SQL을 작년 가장 많은 순위점수 상승을 보인 시스템이라고 설명했다. 포스트그레SQL은 전년대비 34.11% 상승했다. 반면, 마이SQL과 마이크로소프트SQL서버가 각각 전년대비 88.5%, 42.79% 감소했다. 올해의 DBMS는 2024년 1월 점수에서 2023년 1월 점수를 뺀 결과로 선정한다. DB엔진의 순위 시스템은 DBMS 다운로드 지표와 웹사이트 언급, 구글 검색 동향, 온라인 토론, 구인 광고, 전문 프로필, 소셜미디어 등의 지표를 통합해 점수를 매긴다.

2024.01.04 09:14김우용

  Prev 1 2 3 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

"나만 맞아"...SNS 필터 버블·양극화, 사실상 못 고친다

브레이즈 "AI는 선택적 투자나 유행 아닌 마케팅 기본값"

예스24 또 속였나?..."1차 해킹 때 백업망도 랜섬웨어 감염"

블룸버그 "트럼프 행정부, 인텔에 지분 투자 검토"

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.