- 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 구동 기반으로 운영 복잡성과 비용 대폭 절감

 

오라클, ‘글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스’ 출시…“업계 최고 수준의 확장성, 가용성 및 데이터 주권 요구 사항 지원”.png

오라클은 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)를 정식 출시한다고 발표했다.

 

오라클의 입증된 샤딩(sharding) 기술을 바탕으로 구축된 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)의 이점을 제공하는 동시에, 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. 또한, 이를 통해 업계 최고 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(rewrite) 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.

 

오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 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. 이와 같은 요구 사항들은 글로벌 배포를 지원하는 미션 크리티컬 분산형 데이터베이스 아키텍처를 통해 지원할 수 있다고 설명하고, “새로운 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 이 같은 요구 사항을 충족시켜, 고객이 탄력적인 서버리스(serverless) 오라클 자동 스케일 아키텍처를 활용해 비용을 크게 줄일 수 있다. 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 서비스라고 강조했다.

 

일반적으로 분산형 데이터베이스는 많은 수의 서버가 여러 위치에 배포되므로 관리 및 배포가 어려울 수 있다. 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 자율운영 데이터베이스의 AI ML 기반 자동화 기능과 자동 배포 및 샤드 관리 기능을 사용하거나 확장하여 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(Autonomous Database Select AI) AI 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 23c(Oracle Database 23c)가 데이터 손실 없는 3초 미만의 자동 애플리케이션 페일오버도 제공한다. 이와 함께 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통합한 AI 벡터 검색(AI Vector Search) 역시 올해 안에 출시될 예정이다.

 

뮌헨 리 헬스테크(Munich Re HealthTech)의 빌랄 라마단(Bilal Ramadan) 최고배송책임자는 오라클의 글로벌 분산형 데이터베이스는 여러 국가에 데이터를 자동 배포할 때 애플리케이션 사용자들에게 투명한 방식으로 진행하여 매우 비용 합리적인 방식으로 데이터 레지던시 규제를 준수할 수 있게 해 준다고 밝혔다.

 

IDC 칼 올롭슨(Carl Olofson) 데이터 관리 소프트웨어 연구 부사장은 많은 데이터베이스 시스템이 어떠한 방식으로든 샤딩 기술을 탑재해 사용자가 여러 데이터베이스 전반의 데이터 세트를 관리할 수 있게 지원하고 종종 일부 분산형 데이터베이스 기능을 확보하는 경우도 있다. 이와 같은 방식은 보통 애플리케이션 개발자에게는 엄청난 부담을 준다. 데이터 충돌 및 비논리적 데이터 결합을 피하는 방식으로 샤드 업데이트를 분리 및 통합 관리할 수 있게 하는 코드를 작성해야 하기 때문이라고 설명하고, “샤딩에 관한 오라클의 접근 방식은 이와 같은 복잡성을 없애 준다. 덕분에 고객은 애플리케이션과 데이터베이스 간 상호작용의 투명성 및 안정성을 동시에 확보할 수 있다고 밝혔다.

 

또한, “오라클의 입증된 RAC 클러스터링 기술이 분산형 데이터베이스 접근 방식에도 확대 적용돼, 관리가 쉽고 개발이 간편하며, 오라클 데이터베이스가 고유의 고객 요구 사항을 충족시킬 수 있게 지원하는 풍부한 데이터 배포 모델과 복제 방식, 샤드 배포 옵션 제공이 가능해졌다. 이러한 기술 덕분에 오라클은 분산형 데이터베이스 카테고리에서 핵심 플레이어로 자리잡았다고 덧붙였다.

 

#오라클#자율운영#데이터베이스#RAC#클러스터링#샤딩#

 

 
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