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몽고DB, AWS・구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등과 협력을 확대한다고 13일 밝혔다 . 몽고DB는 '날리지베이스 포 아마존 베드록'에 '몽고DB 아틀라스 벡터 서치'를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 수많은 개발자와 고객이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 업계를 선도하는 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다. 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다. 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 벡터 데이터만 저장하는 애드온 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다. 아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI 등의 LLM 을 자체 데이터로 맞춤화한다. 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다. 이 같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다. 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB와 구글 클라우드의 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다. 오늘날 많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다. 제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 저장소, 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다. 이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다. 이처럼 양사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 바시 필로민 AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다”며 “이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 강조했다. 스티븐 오반 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

2024.05.13 11:05김우용

"하나로 다 된다” 오라클 데이터베이스 23ai 정식 출시

“오라클의 컨버지드 데이터베이스(DB) 접근법은 오라클을 경쟁사와 차별화하는 요소다. '오라클 데이터베이스 23ai'를 이용하면 여러 DB를 통합하지 않아도 되고, 보안이나 가용성 기능의 부족을 참아가며 사용하지 않아도 된다. 앱 개발 관점에서 별도의 JSON 문서 DB를 이용하지 않아도 되고, 미션크리티컬 앱 운영 관점에서 레디스 같은 별도 캐시도 필요없어진다. 생성형 AI 관련해서 별도의 벡터 DB 도 필요없다.” 제니 차이 스미스 오라클 제품 관리 부문 부사장은 9일 열린 한국 언론사 대상 온라인 브리핑에서 이같이 밝혔다. 오라클은 엔터프라이즈 기업의 생성형 인공지능(AI) 기반 애플리케이션 개발과 데이터 운영에 최적화된 '오라클 데이터베이스 23ai' 버전을 정식 출시한다고 9일 밝혔다. 정식 출시된 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI) 에디션이며, 다양한 클라우드 서비스에서 사용 가능하다. 오라클 데이터베이스 19c 버전 이후 최신 장기 지원 버전으로 5년의 프리미어 기술지원과 3년의 확장 기술지원을 제공한다. 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등에 초점을 맞춰 개발됐다. 오라클 AI 벡터 검색를 비롯해 기타 300개 이상의 신기능과 수천개 이상의 개선사항을 포함한다 오라클 데이터베이스 23ai는 작년 가을 출시될 당시 이름인 '오라클 데이터베이스 23c'에서 이름을 변경했다. 항상 버전명에 당대 주요 트렌드 기술을 의미하는 약어를 붙였던 전통에 따라 현재 트렌드인 AI 기술을 지원한다는 뜻에서 'ai'를 달았다. 제니 차이 스미스 부사장은 “이름만 바꾼 게 아니라 작년 9월부터 지난 8개월 간 많은 기능을 추가해 기업에서 AI 를 활용한 앱을 훨씬 더 쉽게 개발하게 하도록 한다”며 “고객이 AI앱을 위한 데이터 사용을 수월하게 만들겠다는 의지를 담았다”고 설명했다. 여러 새로운 기능은 모든 유형의 데이터와 모델, 워크로드, 개발 환경 등을 단일 DB 엔진에서 지원하는데 초점을 맞춘다. 스미스 부사장은 “먼저 앱 개발자의 데이터 중심 앱 개발을 훨씬 더 단순화하고, 미션크리티컬 데이터와 워크로드에 대한 지원을 더 강화하며, AI 앱에 사용자의 데이터 사용을 더 단순하게 만드는 것”이라고 강조했다. 먼저 앱 개발 측면에서 중요한 신기능은 'JSON-관계형 듀얼리티 뷰' 기능이다. JSON 문서를 관계형 데이터 모델과 통합하는 기능이다. 비정형 데이터인 JSON 문서를 SQL과 관계형 테이블로 따로 가져오지 않고, 오라클 데이터베이스 23ai 내 단일 테이블에서 JSON 문서를 관계형 테이블과 함께 처리할 수 있게 한다. 스미스 부사장은 “오랫동안 앱 개발자가 어려워한 부분이 관계형 데이터 모델로 문서 데이터를 가져오는 것이었다”며 “개발자는 앱 오브젝트 안에 고객 주문 건이나 제품 정보 등의 데이터를 포함하는 걸 선호하는데, 이 오브젝트는 관계형 DB에 저장되는 방식과 상이해 ORM이란 별도 기술로 JSON문서와 관계형 데이터 모델을 통합시켜야 했다”고 설명했다. 그는 “ORM 기술을 적용할 때 앱과 데이터 저장 양쪽 가운데에 추가 계층이 생겨 효율성이 떨어지는데, 23ai의 JSON 관계형 듀얼리티 뷰 기능을 이용하면 추가로 존재했던 계층 하나를 없앨 수 있다”고 말했다. 그는 “개발자는 관계형 DB 테이블에서 선호하는 문서 유형을 듀얼리티 뷰로 함께 사용할 수 있다”며 “그 결과 이중으로 데이터를 가져가지 않아도 되고, 분석 쿼리나 분석 조인을 수행하기 매우 수월해졌다”고 강조했다. 그는 듀얼리티 뷰 기능을 JSON 문서뿐 아니라 그래프 분석에서도 유사하게 이용할 수 있는 '그래프 관계형 듀얼리티 뷰'도 함께 소개했다. 운영 DB에서 추가적으로 네오4J같은 그래프 DB를 이용하지 않고도 바로 그래프 분석을 수행하게 해준다. 미션크리티컬 데이터에 대한 부분에선 'RAFT 릴레이셔널 포 글로벌리 분산 데이터베이스' 기능을 소개했다. 합의 기반 복제를 가능하게 하는 기능이다. 글로벌리 분산 데이터베이스는 옛 '오라클 샤딩' 기능의 새 이름이다. 여러 지역에 오라클 데이터베이스를 분산하면서도 이를 가상의 단일 데이터베이스로 관리할 수 있다. 스미스 부사장은 “고가용성, 고확장성, 데이터 주권 등의 사례에서 유용한 기능”이라며 “새 버전에서 오라클 데이터가드와 골든게이트를 별도로 구성, 설치하는 과정을 거치지 않아도 되며, 이 기능을 활용해 5초 미만의 페일오버를 쉽게 누릴 수 있다”고 말했다. 그와 함께 '트루캐시'란 기능을 강조했다. 트루캐시는 쿼리의 일부를 캐시 영역으로 분산하는 기능이다. 그는 “그동안 중간의 캐시 계층에서 래디스가 많이 쓰였는데, 이는 개발자 스스로 캐시를 수작업으로 입력하고 정보를 매뉴얼하게 넣어야 하며, 유지보수와 관리를 추가로 해야 하는 불편을 야기했다”며 “트루캐시 안에선 보이지 않으나 인메모리로 프라이머리DB를 복제하는 오라클 데이터가드 기술을 적용해 자동으로 캐시를 구성하므로 개발자 스스로 해야 할 것도 없고 별도 캐시 제품도 구매하지 않아도 된다”고 밝혔다. 또 하나의 기능으로 '인 데이터베이스 SQL 파이어월'을 소개했다. 오라클 데이터베이스 23ai의 DB 커널 자체에 SQL 방화벽을 탑재한 것이다. 스미스 부사장은 “추가적인 외부 제품이나 기술을 구매하지 않아도 DB를 SQL인젝션 공격으로부터 보호할 수 있다”며 “정의되지 않고, 인증되지 않은 IP 플랜이 들어와 데이터를 공격하는 것을 막아준다”고 설명했다. AI 개발 관련해선 오라클 데이터베이스에 내장된 머신러닝과 AI 지원 기능을 언급했다. 오라클 데이터베이스 자체적으로 머신러닝 알고리즘을 내장했으며, 이 알고리즘으로 사기탐지, 분류, 시계열 분석 등의 업무를 수행할 수 있다. 머신러닝 알고리즘 운영이나 적용을 위해 데이터를 추출해 다른곳으로 이동시키지 않아도 된다. 오토ML을 지원해 머신러닝 개발에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 머신러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 생성형 AI를 지원하기 위한 핵심 신기능은 'AI 벡터 검색' 기능이다. 오라클 데이터베이스 23ai는 단일 테이블에 벡터 정보를 담을 수 있고, 대규모언어모델(LLM)의 기업 내부 정보 접근을 위한 '검색증강생성(RAG)' 관련 별도의 벡터 DB를 구축하지 않아도 된다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. 결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 크게 향상된다. 스미스 부사장은 “AI 벡터 검색은 이미지, 비디오, PDF 같은 비정형 콘텐츠의 벡터 정보를 컬럼으로 저장하고 LLM의 유사성 검색을 지원한다”며 “단일 SQL 쿼리를 이용해 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 데이터 콘텐츠를 동시에 검색할 수 있다”고 말했다. 그는 “일부 벤더는 벡터 DB를 제품화해 판매하며 벡터 기능만 수행할 수 있게 만들지만, 오라클은 단일 DB 엔진에서 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 콘텐츠를 동시 사용하게 하는게 해법이라 생각한다”고 강조했다. 그밖에 AI 벡터 인덱싱 기능, 생성형 AI 성능을 높이기 위한 엑사데이터 시스템 소프트웨어 업그레이드도 소개됐다. 오라클 골든게이트 최신 버전은 오라클 데이터베이스23ai에 저장된 벡터 컬럼을 분산해 복제하도록 업데이트됐다. 랭체인이나 라마 인덱스와 같이 개발자가 선호하는 툴과 벡터 검색 기술을 통합 사용할 수 있게 했다. 그는 “오라클은 가장 높은 수준의 미션크리티컬한 워크로드를 일관성, 확장성, 가용성과 보안을 갖고 지원할 수 있다”며 “OCI의 생성형 AI 서비스와 통합 빌트인돼 오라클 데이터베이스23ai 사용자는 OCI의 AI 포트폴리오 전체를 쉽게 사용할 수 있으며, 어떤 형태의 배포 환경에서도 동일하게 사용할 수 있다”고 말했다. 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머, 오라클 기본 데이터베이스 서비스, 오라클 데이터베이스앳애저 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자에게 제공된다. 온프레미스용 오라클 데이터베이스 23ai의 정식 출시일정은 다음달 중 발표된다.

2024.05.09 14:29김우용

"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

CGV, 제로베이스원 일본 팬콘서트 생중계

CGV가 제로베이스원(ZEROBASEONE)의 일본 팬콘서트 '2024 제로베이스원 팬콘 인 재팬(2024 ZEROBASEONE FAN-CON IN JAPAN)'을 생중계한다고 13일 밝혔다. 제로베이스원은 성한빈, 김지웅, 장하오, 석매튜, 김태래, 리키, 김규빈, 박건욱, 한유진으로 구성된 글로벌 보이그룹이다. 데뷔 앨범과 두 번째 미니 앨범으로 2연속 더블 밀리언 셀러를 기록했고, 국내 유력 시상식에서 신인상을 포함해 15개의 트로피를 들어 올리는 등 5세대 아이콘으로서 저력을 과시하고 있다. '2024 ZEROBASEONE FAN-CON IN JAPAN'은 오는 24일 오후 12시 30분 K-아레나 요코하마에서 진행하는 제로베이스원의 일본 첫 팬콘서트다. 극장의 큰 스크린을 통해 제로베이스원 팬들과 함께 응원하며 일본 팬미팅 현장의 열기를 느낄 수 있어 팬들의 예매 전쟁이 예상된다. CGV는 '2024 ZEROBASEONE FAN-CON IN JAPAN' 극장 생중계를 관람하는 모든 고객에게 제로베이스원 멤버 전원의 포토카드로 구성된 특전을 1좌석당 1세트 증정한다. '2024 ZEROBASEONE FAN-CON IN JAPAN'은 CGV용산아이파크몰을 비롯한 전국 20여 개 극장에서 만나볼 수 있다. 예매 오픈은 13일 오전 10시에 순차적으로 진행할 예정이다. 관련한 자세한 사항은 CGV 홈페이지 및 모바일 앱 이벤트 페이지에서 확인할 수 있다. CJ CGV 이정국 ICECON사업팀장은 “CGV가 제로베이스원의 일본 팬콘서트를 생중계한다”며 “극장의 큰 스크린과 풍부한 사운드를 통해 콘서트장의 뜨거운 열기를 느끼길 바란다”고 말했다.

2024.03.13 18:49안희정

코인베이스, 美 SEC 만나 그레이스케일 이더리움 ETF 설명

가상자산 거래소 코인베이스가 미국 증권거래위원회(SEC)를 만나 그레이스케일이 제안한 이더리움 현물 ETF를 설명했다고 미국 가상자산 매체 디크립트가 10일(현지시간) 보도했다. 그레이스케일은 지난 2023년 10월 이더리움 트러스트(ETHE)를 이더리움 현물 ETF로 전환하기 위한 신청서를 제출한 바 있다. 코인베이스는 이번에 SEC를 만나 이더리움 현물 시장이 사기와 조작에 대한 가상자산 시장의 회복력을 매우 잘 드러낸다고 밝히고 가상자산에는 이더리움에 대한 사기와 조작에 대한 취약성을 크게 제한하는 메커니즘이 있다고 덧붙였다. 한편 영국 스탠다드차타드 은행은 지난 2월 보고서를 통해 이더리움 현물 ETF가 5월 내로 SEC 승인을 받을 것으로 예상한 바 있다.

2024.03.11 09:50김한준

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

안랩, 임직원·파트너 동반 성장 나선다

안랩이 임직원 및 파트너의 실무역량 강화에 본격적으로 나선다. 안랩은 ▲사내 컨설팅 전문인력 역량 강화를 위한 '2024 컨설팅 스쿨' ▲공인 파트너사 교육 및 네트워킹을 위한 '안랩 베이스업 데이 2024' 등 역량 강화 프로그램을 성료했다고 26일 밝혔다. 지난 21일부터 22일까지 이틀간 판교 안랩 사옥에서 열린 '2024 컨설팅 스쿨'에서는 안랩 내부 전문가가 클라우드·보안 전문지식과 함께 안랩과 관계사의 주요 솔루션 특장점 등 컨설팅 실무에 도움이 되는 노하우를 공유했다. 또 외부 전문가 세션으로 비즈니스 매너와 보고서 작성법, 스토리 프레젠테이션 등 커뮤니케이션 역량 강화 프로그램을 진행했다. 안랩은 22일부터 23일까지 경기도 광주시에서 공인파트너사 실무진 240명을 초청해 '안랩 베이스업 데이 2024(AhnLab Base Up Day 2024)'도 개최했다. 이번 행사에서 안랩은 먼저 안랩과 파트너의 동반성장을 위한 올해 파트너 사업 전략 및 프로그램을 소개했다. 이후 보안 동향 및 안랩 보안 프레임워크 등 안랩 제품에 대한 실무진의 이해도를 높일 수 있는 다양한 정보를 공유했다. 안랩 관계자는 "점점 고도화되는 보안위협에 효과적으로 대응할 수 있는 보안 솔루션과 서비스를 제공하기 위해서는 꾸준한 자기개발이 필수"라며 "앞으로도 구성원과 파트너사의 전문성을 강화하기 위해 다양한 교육 프로그램을 꾸준히 진행해 나갈 것"이라고 말했다.

2024.02.26 10:19이한얼

코인베이스, 4분기 매출 9억5400만 달러...전년比 51.7%↑

美 가상자산 거래소 코인베이스가 2023년 4분기 매출 9억5천400만 달러(약 1조2천693억 원)을 기록했다고 미국 가상자산 매체 디크립트가 15일(현지시간) 보도했다. 이는 전년 동기대비 51.7% 증가한 수치이며 기존 전망치인 8억2600만 달러(약 1조990억 원)을 크게 상회하는 수치다. 또한 4분기 실적 호조에 힘입어 부채를 4억1천300만 달러(약 5천495억 원) 줄이는데 성공했다. 실적에 힘입어 주가도 상승세를 이어갔다. 15일 기준 코인베이스 주가는 전일대비 3.3% 상승한 주당 165.57 달러로 마무리 됐다. 코인베이스 주가는 지난 12개월 사이 135% 상승했다.

2024.02.16 09:05김한준

오픈베이스, 고객 정보 지키는 '원격 보안관제서비스' 출시

오픈베이스(대표 정진섭·황철이)는 고객사의 자산 보호를 위해 '원격 보안관제서비스'를 출시했다고 25일 밝혔다. 이번 보안관제센터는 인공지능(AI) 및 빅데이터 기반의 최신 보안 솔루션으로 작동한다. 이를 통해 고객사에 대한 사이버 위협 및 이상행위를 즉각적으로 탐지할 수 있다. 여러 가지 보안 위협 요소들을 종합적으로 분석·대응하고 고객사 네트워크 장비에 대한 실시간 감시 체계를 확보할 수 있다. 최신 취약점 정보, 사이버 위협 동향 및 분석 레포트 등을 제공한다. 이날 보안관제센터 개소식에는 파트너사인 포티넷, F5, 라드웨어 등 주요 관계자가 참석해 보안관제센터 운영의 공동 협력 의지도 다졌다. 이번 보안관제서비스를 위해 20여 년간 금융결제원과 금융보안원에서 금융ISAC, 금융권 통합보안관제, 침해사고대응업무 등을 이끌었던 박성수 센터장도 영입했다. 오픈베이스는 국내외 글로벌 보안회사와 협업을 통해 다양한 보안솔루션과 하이브리드-멀티 클라우드, 네트워크 및 ITO서비스 등에 대한 판매와 기술을 지원한다. 황철이 오픈베이스 대표는 "최근 보안위협은 복잡한 IT환경에 더해 보다 다양하고 정교해지고 있어 오픈베이스가 가지고 있는 보안솔루션에 대한 오랜 경험과 전문기술을 활용하여 고객의 소중한 자산보호와 안전한 서비스 제공을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다. 오픈베이스는 AI·빅데이터 기반 보안관리 플랫폼을 통해 고객사 사이버 보안환경 분석, 사이버위협 및 이상행위 탐지·대응, 고객사 네트워크 상태 실시간 감시, 최신 취약점, 사이버 위협동향 및 분석 리포트 등을 제공한다.

2024.01.25 17:04김미정

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

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