오라클이 아마존웹서비스(AWS)와 협력하여 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS) 서비스를 국내 고객에게 공식 제공한다고 밝혔다. 이번 서비스는 AWS의 서울 리전에서 출시되었으며, 국내 기업은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스와 오라클 자율운영 AI 데이터베이스 등을 운영할 수 있다. 이번 서비스 출시로 기업은 기존 온프레미스 환경에서 운영하던 오라클 워크로드를 큰 변경 없이 AWS로 옮길 수 있게 되었다. 오라클은 “온프레미스와 동일한 기능과 성능을 제공하여 클라우드 전환 과정에서의 복잡성을 줄였다”고 설명한다. 또한 오라클과 AWS 사이의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 아마존 베드록과 같은 생성형 AI 서비스와 고급 분석 도구를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 마련했다. 전국 1380여 개 매장을 운영하는 뷰티 및 웰니스 리테일 기업인 CJ올리브영은 이 서비스를 활용해 핵심 워크로드를 AWS 내 오라클 데이터베이스 서비스로 이전하고 있다. CJ올리브영 박원호 팀장은 “오라클 AI 데이터베이스@AWS는 핵심 워크로드를 클라우드로 옮기는 손쉬운 경로를 제공한다”면서, “아마존 베드록 등 AWS의 인공지능 서비스와 통합해 비즈니스 성과를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.     한국오라클 김성하 사장은 이번 출시가 국내 기업의 미션 크리티컬 워크로드 현대화와 AI 혁신 수요에 대응하기 위한 것이라고 설명했다. AWS코리아 함기호 대표 또한 국내 기업이 애플리케이션 재설계 없이 오라클 워크로드를 클라우드로 이전하고 보안성과 확장성을 누릴 수 있게 되었다고 덧붙였다. 고객은 AWS 마켓플레이스에서 서비스를 직접 구매하거나 유클릭, 에티버스와 같은 공인 채널 파트너를 통해 이용할 수 있다. 유클릭 김철 대표와 에티버스 정인성 대표는 이번 서비스가 고객의 AI 기반 혁신을 가속화하고 운영을 간소화하는 중요한 기점이 될 것이라고 강조했다. 이번 서울 리전 출시는 기존 도쿄, 시드니, 런던 등 11개 리전에 이은 확장이다. 오라클과 AWS는 앞으로 싱가포르, 오사카, 파리 등 10개 리전으로 서비스 범위를 더욱 넓힐 계획이다.

한국오라클이 2월 3일 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 AI 서밋(Oracle AI Summit) 2026’을 열고, 데이터와 AI의 결합을 통한 기업의 생존 및 성장 전략을 제시했다. 오라클은 AI 벡터 검색 기능이 통합된 데이터베이스 새 버전을 선보이면서, 복잡한 데이터를 의미론적으로 분석하고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 효율적으로 구현하는 방안을 설명했다. 또한 스스로 계획하고 행동하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 데이터베이스 관리를 돕는 AI 어시스턴트의 도입을 강조했다. 오라클은 자사의 융합형 아키텍처를 앞세워 기업의 현대적인 AI 기반 비즈니스 환경을 지원할 예정이다. ■ 정수진 편집장     AI의 핵심은 데이터, 데이터와 AI의 통합은 필연 오라클은 기업이 AI를 활용해 성과를 얻기 위해 가장 핵심이면서 중요한 요소로 ‘데이터’를 내세운다. AI가 기업 데이터 관리의 패러다임을 재편하는 필수 요소가 되면서, 오라클은 ‘AI와 데이터가 초기 설계 단계부터 함께 구축’되어야 한다고 강조했다. 오라클은 기업이 특정 부서의 업무를 향상시키는 데에는 AI를 잘 활용하고 있지만, 이를 전사 업무 프로세스의 향상으로 확장하는 데에는 어려움을 겪고 있는 것으로 보고 있다. 오라클의 티르탄카르 라히리(Tirthankar Lahiri) 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 그 핵심 원인에 대해 조직 내 데이터가 분산(silo)되어 있기 때문이라고 짚으면서, “융합형 데이터 플랫폼을 통해 데이터 접근성을 통합해야 실질적인 AI 비즈니스 성과를 낼 수 있다”고 전했다. AI를 활용해 기업 비즈니스와 관련된 질문에 대해 답을 얻으려면, 질문과 관련해서 적절한 기업 내부의 데이터를 AI에 제공해야 한다. AI는 제공받은 비즈니스 데이터와 자체 지식, 그리고 공개된 외부 데이터를 결합하여 보다 정확한 결과를 생성할 수 있다. 오라클이 데이터의 중요성을 강조하는 이유가 여기에 있다. 한편으로, 복잡성을 줄이고 AI 기능의 신뢰도를 높이는 것도 중요하다. 분산된 기술이나 개별 제품을 단순히 이어 붙이는 방식은 복잡성과 비용을 키울 수밖에 없다. 오라클은 데이터가 위치한 곳에 AI를 직접 내재화하여 통합 설계하면, 시스템 운영이 단순해지고 기업이 신뢰할 수 있는 빠르고 일관된 AI 혁신이 가능해진다고 보고 있다.   AI를 위한 통합 아키텍처로 차세대 혁신 지원 AI를 위한 오라클의 데이터 전략은 ‘데이터 혁신을 위한 AI(AI for Data)’로 요약할 수 있다. 이 전략은 단순히 AI 기술을 덧붙이는 것이 아니라, AI를 데이터 플랫폼의 가장 핵심적인 부분에 내재화해서, 기업이 AI 리더로 도약하고 새로운 환경에서 번영할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춘다. 오라클 데이터 전략의 주된 방향은 ▲AI, 데이터, 애플리케이션 개발, 그리고 개방형 표준의 통합 구축 ▲개방형 표준에 기반한 융합형 아키텍처로 모든 데이터 유형과 워크로드를 일관된 플랫폼에서 결합하고 탐색할 수 있도록 지원 ▲데이터 사일로 현상을 해결하기 위해, 데이터, AI 모델, 실행 과정을 하나로 아우르는 단일 프레임워크 제공 ▲자체 LLM뿐 아니라 xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등의 AI 모델을 오라클 인프라 내에 자동으로 임베디드하고 유연하게 수용 ▲기업의 내부 프라이빗 데이터가 보호받을 수 있도록 거버넌스, 프라이버시, 보안을 최우선으로 고려하는 것이다. 오라클은 이런 전략이 집약된 차세대 AI 네이티브 데이터베이스인 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’를 통해, 기업들이 경쟁사보다 한발 앞서 비즈니스 인사이트를 얻고 생산성 혁신을 달성할 수 있도록 돕는다는 계획이다.   AI 네이티브를 강조한 오라클 데이터베이스 26ai 오라클 AI 데이터베이스 26ai의 핵심 기능은 다음과 같다. 통합 AI 벡터 검색 : 문서, 이미지, 동영상, 관계형 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 의미와 맥락을 나타내는 ‘AI 벡터(vector)’로 변환해서 처리한다. 이를 통해 일치하는 값을 찾는 것을 넘어, 의미적 유사성을 기반으로 밀리초(ms) 단위의 고속 검색을 제공한다. 단일 SQL문을 통한 RAG 파이프라인 통합 : AI 벡터 검색으로 찾은 기업 내부 데이터를 LLM과 결합하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 도출하는 RAG(검색 증강 생성) 기능을 지원한다. 또한, 복잡한 RAG 전체 파이프라인을 단일 SQL 구문이나 데이터베이스 API를 통해 간편하게 실행할 수 있다. 데이터베이스 내 에이전틱 AI(agentic AI) 직접 통합 : AI 에이전트를 데이터베이스 내부에 직접 통합 및 설계해서 기업이 쉽고 안전하게 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다. 기업의 내부 프라이빗 데이터는 물론 웹 검색 등 외부 공개 데이터까지 결합해서 수준 높은 답변을 제공할 수 있다. AI를 위한 데이터 주석 기능 : AI가 데이터의 의미를 잘못 유추하지 않도록, 사용자가 테이블이나 컬럼의 의미와 용도를 LLM에게 명시적으로 설명해 줄 수 있는 주석(annotations) 기능을 제공한다. 이는 LLM이 더 우수한 결과물을 생성하도록 돕는다. 모든 데이터 유형의 통합 검색 : AI 벡터 검색 기능은 전통적인 관계형 데이터뿐만 아니라 텍스트, 공간, JSON, XML 데이터 등 모든 종류의 데이터 검색과 매끄럽게 결합되어 통합적인 데이터 탐색 환경을 제공한다.   데이터 중심 AI로 엔터프라이즈 혁신 돕는다 오라클은 개방형 생태계를 기반으로 하는 ‘기업용 맞춤형 AI’를 제공하면서, 기업 내부 데이터의 거버넌스, 프라이버시, 보안을 요구하는 엔터프라이즈 환경에 최적화된 AI 접근 방식을 내세운다. 한국오라클의 김성하 사장은 “오라클은 ‘데이터베이스 기업’이라는 기존의 인식에서 벗어나 ‘데이터 중심의 AI 플랫폼 기업’으로서 입지를 굳히고, 엔터프라이즈 클라우드 시장 점유율을 높이고자 한다”면서, 국내 시장 전략을 소개했다. 한국오라클은 OCI(오라클 클라우드 인프라스트럭처)의 성능과 안정성, 비용 효율에 대한 고객의 신뢰를 바탕으로, 기업의 핵심적인 기간계 업무를 클라우드로 전환하는 데 집중하고 있다. 오라클에 따르면, POC를 넘어 실질적인 클라우드 소비가 전년 대비 2025년 두 배 이상 증가했으며, 비 오라클 데이터베이스 워크로드의 클라우드 전환도 확대하고 있다. 오라클은 국내 2곳의 퍼블릭 클라우드 리전(데이터센터)을 안정적으로 운영하면서 지속적인 성장 발판을 마련했다고 보고 있다. 또한 고객이 자체 데이터센터 내에서 오라클 클라우드를 사용할 수 있도록 지원하는 전용 리전(Dedicated Region Cloud@ Customer)를 국내 세 곳의 고객사에 구축·운영하는 등 고객 맞춤형 인프라 전략을 전개 중이다. 김성하 사장은 “올 상반기 국내 AWS 데이터센터에 오라클의 고성능 데이터베이스 머신인 엑사데이터(Exadata)를 배치할 예정이다. 이는 핵심 데이터베이스를 안전하게 운용하고자 하는 금융권 및 대형 엔터프라이즈 고객의 멀티 클라우드 도입 수요를 흡수하기 위한 전략”이라고 소개했다. 이와 함께, 오라클은 국내 AI 시장을 선도할 유망 스타트업이 OCI를 기반으로 성장할 수 있도록 협력 및 지원을 이어갈 예정이다. 이런 노력을 통해 국내 AI 혁신 고객 사례를 늘려가겠다는 것이 오라클의 계획이다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클이 최신 데이터베이스 플랫폼인 ‘엑사데이터 X11M(Oracle Exadata X11M)’을 공개하며 데이터 중심 워크로드에서 성능과 효율성을 극대화하는 설루션을 선보였다. 이번 발표는 엑사데이터의 13번째 세대에 해당하며, AI 분석, OLTP(온라인 트랜잭션 처리), 대규모 애널리틱스 등 다양한 기업 데이터베이스 애플리케이션에서 향상된 성능과 확장성을 이전 세대와 동일한 가격으로 제공하는 것이 특징이다. ■ 정수진 편집장   데이터에 최적화된 하드웨어와 혁신 소프트웨어의 결합 엑사데이터 X11M은 데이터베이스 워크로드를 위해 최적화된 하드웨어와 데이터 지능형 소프트웨어를 결합한 플랫폼이다. 오라클은 엑사데이터 X11M이 고성능과 효율을 동시에 제공할 수 있는 아키텍처로 개발됐다는 점을 내세운다. 이번 신제품은 데이터베이스 서버, 네트워크, 스토리지에 걸쳐 데이터에 최적화된 하드웨어 구성을 제공한다. 데이터베이스 서버는 수평 확장이 가능한 2소켓 서버로, 96코어의 최신 AMD 에픽(EPYC) 프로세서와 최신의 고속 메모리를 결합했다. 엑사데이터 X11M에 탑재된 100Gb/s의 RDMA(Remote Direct Memory Access) 네트워크는 데이터 서버와 스토리지 서버를 연결하는 초고속/저지연성 네트워크로 구성됐다. 스토리지 서버도 강화됐는데, 최신/초고속의 플래시 스토리지와 엑사데이터 RDMA 메모리 및 에픽 프로세서를 탑재했다. 오라클의 아쉬시 레이(Ashish Ray) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 부문 부사장은 “오라클의 독창적인 데이터 인텔리전트 소프트웨어는 하드웨어 성능을 최적화하면서 압도적인 성능을 제공할 수 있도록 기여한다”면서, 오라클 데이터베이스가 제공할 수 있는 세 가지 주요 워크로드인 AI 검색, OLTP, 데이터 분석 등에서 향상된 성능을 제공한다고 소개했다.     벡터 검색 기술로 AI 워크로드 성능 강화 엑사데이터 X11M은 AI 중심의 기업 데이터베이스 워크로드를 처리하는 데 있어 특히 강점을 보인다. AI 벡터 검색 기술은 정형 데이터와 비정형 데이터를 하나의 데이터베이스에 통합하고 검색 및 처리하는 데 최적화되어 있으며, 이를 통해 다른 플랫폼 대비 더욱 빠른 AI 쿼리 처리 속도를 제공한다. 레이 부사장은 “영구 벡터 인덱스(IVF) 검색 속도는 최대 55%, 인메모리 벡터 인덱스 쿼리(HNSW)는 최대 43% 더 빨라졌으며, 모든 엑사데이터 플랫폼에서 제공되는 새로운 소프트웨어 최적화 기능은 스토리지 서버에서 4.7배 향상된 데이터 필터링과 32배 빨라진 바이너리 벡터 검색을 통해 AI 검색 성능을 강화했다”면서, “이를 통해 기업은 더 많은 비즈니스 데이터를 결합하여 정교한 벡터 검색을 더욱 빠르게 수행할 수 있으며, 생성형 AI 모델의 정확성과 안정성을 향상시키는 동시에 전체 비용을 절감할 수 있다”고 설명했다.   OLTP와 애널리틱스에서의 향상된 성능 엑사데이터 X11M은 OLTP 및 데이터 분석 워크로드에서도 향상된 성능을 제공한다. 오라클에 따르면, OLTP의 경우 직렬 트랜잭션 처리 속도가 25%, 동시 처리량이 최대 25% 개선됐으며, SQL 8K I/O 읽기 지연시간이 최대 21% 감소하여 14마이크로초(us)로 단축됐다. “이런 성능 개선은 기업이 더 많은 트랜잭션을 보다 적은 데이터베이스 시스템으로 더 빠르게 처리하며 비용을 절감할 수 있다는 뜻”이라고 레이 부사장은 덧붙였다. 애널리틱스 영역에서는 분석 쿼리 처리 속도가 최대 25% 빨라지고, 스토리지 서버에서 분석 I/O(입출력) 속도가 최대 2.2배 향상되었으며, 데이터베이스 인메모리 스캔 속도가 최대 500GB/초 증가했다. 오라클은 대규모 데이터 처리에 최적화된 독자 기술을 통해 기업이 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하고, 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 데이터 웨어하우스를 보다 빠르게 스캔하여 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다고 전했다.   운영 효율과 비용 절감 지원 엑사데이터 X11M은 운영 효율을 높여 고객의 비용을 절감할 수 있도록 했다. 무엇보다 성능이 높아져서 더 적은 수의 시스템에서 데이터베이스 워크로드를 실행함으로써 인프라와 전력 및 냉각, 데이터센터 공간을 줄일 수 있다. 그리고, 더 많은 워크로드를 더 작은 규모의 시스템에 통합할 수 있어 활용 효율을 높인다. 엑사데이터 X11M에 내장된 지능형 전력 관리 기능은 사용하지 않는 CPU 코어를 비활성화하거나 전력 소비를 제한하고, 사용량이 적은 기간 동안 전력 활용을 최적화한다. 또한, 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 내장된 자동화 기능은 수동 데이터베이스 관리 작업과 인적 오류 발생의 가능성을 제거할 수 있다. 한편, 오라클은 엑사데이터 X11M이 멀티 클라우드 지원을 강화해 고객의 배포 선택권을 넓힌다고 설명했다. 엑사데이터 X11M은 온프레미스, 하이브리드 클라우드(엑사데이터 클라우드앳커스터머), 퍼블릭 클라우드(OCI)를 모두 지원한다. 또한 구글 클라우드, AWS, 마이크로소프트 애저와 같은 멀티 클라우드 환경에서도 구축 및 운영이 가능하다. 레이 부사장은 “오라클 데이터베이스는 모든 배포 환경에서 100% 호환되기 때문에, 기업은 애플리케이션 변경 없이 필요한 곳 어디에서나 워크로드를 실행할 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 엑사데이터 X11M의 혁신을 소개한 오라클 아쉬시 레이 부사장   AI 시대를 위한 클라우드 데이터베이스 제시 오라클은 엑사데이터 X11M을 통해 클라우드 데이터베이스 시장에서 입지를 더욱 강화할 계획이다. 레이 부사장은 “오라클은 2008년 첫 출시 이후 하드웨어와 소프트웨어 모두에 걸쳐 엑사데이터의 데이터 인텔리전스 성능 및 효율을 혁신해 왔다. 엑사데이터 X11M은 성능 개선의 전통을 이어가면서 가격을 동일하게 유지함으로써, 고객은 가격 대비 성능의 향상 폭을 체감할 수 있을 것”이라고 전했다. 오라클은 기존 엑사데이터 고객이 다운타임 없이 X11M으로 업그레이드할 수 있으며, 애플리케이션 수정이 필요하지 않기 때문에 전환 과정에서의 부담을 최소화할 수 있다고 전했다. 오라클은 클라우드 기반의 엑사데이터 서비스를 통해 고객이 새로운 성능과 확장성을 체험하고 데이터 현대화 여정을 이어갈 수 있도록 지원할 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

    18　THEME. 2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장 조사 Part 1. 2025년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part. 4 AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성브라이언 사장 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아 오병준 대표이사   Infoworld   Editorial 17　트럼프 2기 시작, IT 업계의 지각 변동   On Air 53　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대, 디지털 전환으로 여는 플랜트·조선 산업의 미래 68　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2025년 엔지니어링 기술과 산업을 전망하다   Case Study 54　건축 산업의 혁신 지원하는 지리 공간 플랫폼　복잡한 3D 지리 공간 모델링을 실시간 시각화하는 세슘 58　30년 역사의 캐릭터 제작 기업, 젠틀 자이언트 스튜디오　적층제조 기술로 품질·효율 높이고 창의적 혁신 실현   People&Company 60　산업데이터스페이스 기술위원회 이영환 위원장　제조업 혁신 서비스와 수익모델 창출의 열쇠, ‘산업데이터스페이스’   Culture 62　비트리 갤러리, 선물 그리고 현재를 주제로 ‘Present is PRESENT’ 개최   Focus 65　오라클, 엑사데이터 X11M 통해 AI 시대의 DB 성능 기준 제시   Column 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　물리적 디지털 트윈이란 무엇인가 72　엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언 / 김충섭　AI에 대한 NI(자연지능)의 첫인상 74　트렌드에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　무르익은 AI 시대, 인간을 위한 에이전트의 탄생   New Products 82　이달의 신제품   85　New Books 86　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　전문 BIM 자료를 이해하는 대규모 언어 모델 파인튜닝하기 94　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (3) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅰ 97　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (10) / 천벼리　멀티뷰 블록   Reverse Engineering 100　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (2) / 유우식　암중모색   Mechanical 107　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (9) / 박수민　크레오 11의 모델 기반 정의 개선사항 112　제조 산업의 설계 혁신을 위한 ZWCAD LM & ZWCAD MFG / 지더블유캐드코리아　전문적인 기계 설계 프로세스의 조합   Analysis 114　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅲ 118　전고체전지의 성능·품질 향상을 위한 CAE 활용 / 하효준　Multiscale.Sim을 활용한 전고체전지의 제조 공정 해석 방법 123　디지털화 기반의 제조산업 혁신 전략 / 오재응　가상 엔지니어링과 모델 기반 개발에 CAE를 활용하는 방법       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

오라클이 ‘2024 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문’ 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클의 컨버지드 데이터베이스 아키텍처는 다양한 데이터 및 애플리케이션 개발 모델에서 엔터프라이즈 데이터 및 AI 워크로드를 활용할 수 있도록 지원한다. 오라클은 자사의 데이터베이스 서비스가 ▲오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database) ▲ 유연한 인터클라우드 및 멀티클라우드 배포 옵션 ▲지속적인 혁신음과 같은 요소를 통해 클라우드-레디 비즈니스 설루션을 지원한다고 소개했다. 오라클 자율운영 데이터베이스는 데이터 기반 애플리케이션 개발 간소화 및 운영 효율성 개선을 지원한다. 오라클 데이터베이스 및 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)에 내장된 자율운영 데이터베이스는 다양한 워크로드를 위해 설계된 자체 보안 및 자체 튜닝 클라우드 서비스로, 광범위한 기능 세트를 제공해 단일 데이터베이스 플랫폼 내에 최신 데이터 유형 전반을 수용 가능하게 한다. 오라클 데이터베이스는 워크로드의 유연한 클라우드 마이그레이션을 지원한다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 AWS(아마존웹서비스), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 데이터센터에 물리적으로 배포되며, 데이터베이스와 애플리케이션 간 저지연성 네트워크 연결을 제공해 오라클 데이터베이스에서 엔터프라이즈 데이터에 손쉽게 연결할 수 있도록 한다. 또한, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)는 빠르게 변화하는 비즈니스 및 기술 수요를 충족할 수 있도록 지원한다. AI, 생성형 AI, 벡터 처리, JSON 문서 지원, 그래프 분석 뷰, RAFT 기반 복제를 지원하는 글로벌 분산 데이터베이스, 인데이터베이스 SQL 방화벽, 트루 캐시(True Cache : 자동화된 중간 계층 데이터 객체 캐시) 및 로코드 개발 등 다양한 기능의 개선 사항을 제공한다.     오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “2024년은 오라클이 다시 한 번 혁신적인 다양한 신기능을 선보일 수 있었던 한 해였다”면서, “가트너 리더로 선정된 것은 오라클 데이터베이스의 혁신 속도와 새롭게 소개된 기능 및 서비스, 멀티클라우드 기능을 인정받은 결과라고 믿는다. 오라클 데이터베이스 서비스는 OCI뿐만 아니라 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 환경에서도 제공된다. 이러한 혁신은 오라클 데이터베이스 엔터프라이즈 워크로드를 원하는 곳 어디서나 배포 및 실행할 수 있는 선택지와 유연성을 제공한다”고 전했다.

오라클이 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata) 플랫폼의 최신 세대인 오라클 엑사데이터 X11M(Oracle Exadata X11M)을 발표했다.  이전 세대와 동일한 가격으로 시작하는 엑사데이터 X11M은 AI, 분석, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 전반에 걸쳐 향상된 성능을 제공한다. 지능형 전력 관리와 함께 기업의 미션 크리티컬 워크로드를 더 빠르고 적은 시스템에서 실행할 수 있는 기능을 결합해 에너지 효율성 및 지속가능성 목표를 달성할 수 있도록 지원한다. 또한, 퍼블릭 클라우드와 멀티 클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 동일한 기능이 제공되어 기업은 애플리케이션 변경 없이 오라클 데이터베이스 워크로드를 어디에서나 배포 및 실행할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다. 오라클은 최신 AMD 에픽(EPYC) 프로세서에 최적화된 엑사데이터 X11M이 경쟁사의 데이터베이스 시스템 대비 더 높은 수준의 성능을 제공한다고 전했다. 엑사데이터 X11M의 성능은 모든 워크로드 전반에서 개선되었으며, AI를 위한 더 빠른 벡터 검색과 트랜잭션 처리에서 더욱 빨라진 초당입출력속도(IOPS)와 짧은 지연 시간, 그리고 분석을 위한 더 빠른 데이터 스캔 및 쿼리 처리량을 제공한다. 엑사데이터 X11M은 플래시 및 엑사데이터 RDMA 메모리(XRMEM)에서 데이터를 스캔할 수 있는 기능을 통해 큰 규모의 분석 처리량을 달성할 수 있다. 이와 같이 향상된 성능이 이전 세대인 엑사데이터 X10M과 동일한 가격으로 제공되며, 기업이 동일한 규모의 플랫폼에서 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 지원하여 비용 절감을 가능하게 한다.     엑사데이터 X11M은 X10M 플랫폼 대비 AI 벡터 검색, OLTP, 분석 등에서 성능을 개선했다. 지능형 엑사데이터 스토리지로의 투명한 오프로딩을 통해 영구(persistent) 벡터 인덱스(IVF) 검색 속도가 최대 55% 향상됐다. 인메모리 벡터 인덱스 쿼리(HNSW)는 최대 43% 더 빨라졌으며, 모든 엑사데이터 플랫폼에서 제공되는 새로운 소프트웨어 최적화 기능은 스토리지 서버에서 4.7배 향상된 데이터 필터링과 32배 빨라진 바이너리 벡터 검색을 통해 AI 검색 성능을 강화했다. 이를 통해 기업은 더 많은 비즈니스 데이터를 결합하여 정교한 벡터 검색을 더욱 빠르게 수행할 수 있으며, 생성형 AI 모델의 정확성과 안정성을 향상시키는 동시에 전체 비용을 절감할 수 있다. 엑사데이터 X11M은 직렬 트랜잭션 처리 속도가 최대 25% 향상되고 동시 처리량이 최대 25% 개선됐으며, SQL 8K I/O 읽기 지연시간이 최대 21% 감소하여 14마이크로초(us)로 단축됐다. 이를 통해 기업은 더 많은 트랜잭션을 보다 적은 데이터베이스 시스템으로 더 빠르게 처리하며 비용을 절감할 수 있다. 또한 분석 쿼리 처리 속도가 최대 25% 빨라지고, 스토리지 서버에서 분석 I/O(입출력) 속도가 최대 2.2배 향상되었으며, 데이터베이스 인메모리 스캔 속도가 최대 500GB/초 증가했다. 이와 같은 개선 사항을 다른 엑사데이터 혁신 기술과 결합해 기업은 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하고, 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 데이터 웨어하우스를 보다 빠르게 스캔하여 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다. 오라클은 엑사데이터 X11M을 활용해 기업이 4가지 방식으로 전력 사용량 및 비용을 대폭 절감할 수 있다고 설명했다. 첫째, 엑사데이터 X11M은 높은 성능으로 기업이 데이터베이스 워크로드 포트폴리오를 더 적은 수의 시스템에서 실행할 수 있게 해 인프라와 전력 및 냉각, 데이터센터 공간을 절약할 수 있다. 둘째, 엑사데이터 X11M은 더 많은 워크로드를 더 작은 규모의 시스템에 통합할 수 있도록 해 활용 효율성이 향상된다. 셋째, 엑사데이터 X11M에는 지능형 전력 관리 기능이 내장되어 있어 기업은 사용하지 않는 CPU 코어를 비활성화하거나 전력 소비를 제한하고, 사용량이 적은 기간 동안 전력 활용을 최적화하여 에너지 효율성과 지속가능성 목표를 달성할 수 있다. 마지막으로 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 내장된 자동화 기능을 통해 수동 데이터베이스 관리 작업과 인적 오류 발생 가능성을 제거할 수 있다. 엑사데이터 X11M은 온프레미스, 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Exadata Cloud@Customer)의 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Exadata Database Service) 및 자율운영 데이터베이스(Autonomous Database), OCI 및 멀티클라우드 환경에서 배포될 수 있다. 기업은 이러한 환경 전반에서 동일한 엑사데이터 아키텍처에서 실행되는 동일한 오라클 데이터베이스 및 기능을 사용할 수 있다. 오라클 데이터베이스는 모든 배포 환경에서 100% 호환되기 때문에 기업은 애플리케이션 변경 없이 필요한 곳 어디에서나 워크로드를 실행할 수 있다. 멀티클라우드 배포 환경에서 오라클 데이터베이스는 OCI, AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 데이터센터의 엑사데이터 X11M에서 실행된다. 이 옵션을 통해 기업은 오라클 리얼 애플리케이션 클러스터(Oracle Real Application Clusters)를 포함한 모든 오라클 데이터베이스 기능에 액세스할 수 있으며, 이는 계획된 다운타임과 계획되지 않은 다운타임 동안 확장성과 높은 가용성을 제공한다. 또한, 기업은 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저의 애플리케이션, AI 모델 또는 분석 도구를 저지연 네트워크 연결을 통해 오라클 데이터베이스 내 데이터와 결합할 수 있다. 오라클의 코탄다 우마마지스와란(Kothanda Umamageswaran) 엑사데이터 및 수평 확장 기술 담당 수석 부사장은 “엑사데이터 X11M을 통해 오라클은 탁월한 확장성, 성능, 비즈니스 가치를 제공하며 퍼블릭 클라우드와 멀티 클라우드, 온프레미스 등 고객이 원하는 곳 어디에서나 배포할 수 있는 선택지와 유연성을 지속적으로 제공하고 있다. 실제로 OCI를 포함해 모든 주요 클라우드에서 엑사데이터 X11M이 실행될 예정”이라면서, “기존 시스템을 업그레이드하든 엑사데이터 X11M에 새로운 애플리케이션을 배포하든 기업은 하드웨어, 전력 및 냉각, 데이터센터 공간에서의 절감 효과와 함께 차별화된 가격 대비 성능과 통합성, 효율성의 이점을 누릴 수 있다”고 설명했다.