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통합검색 "웨어하우스"에 대한 통합 검색 내용이 118개 있습니다
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[포커스] 오라클, 모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략 발표
한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
오라클, 'DB의 아버지' 앤디 멘델손 총괄부사장 방한...데이터베이스 혁신 전략 및 비전 발표
오라클이 4월 16일 서울 삼성동에서 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’ 기자간담회를 열고 기업의 성공적인 데이터 중심의 클라우드 전환과 최신 오라클 데이터베이스(DB) 전략 및 비전을 발표했다. 이번 간담회에는 전 세계적으로 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 오라클 DB 솔루션의 핵심 가치를 강조했다. 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장 오라클 모던 데이터 플랫폼은 데이터의 전체 라이프사이클을 획기적으로 간소화하고, 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭센, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머시러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 큰 통제 권한을 얻을 수 있다는 점이 특징이다. 멘델손 부사장은 오라클이 지난해 9월에 발표한 차세대 융합형 DB 오라클 DB 23c는 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 최근 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 세 가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발 운영하며 그 과정에서 데이터 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다. 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   앤디 멘델손 부사장은 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(converged database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업을 간소화할 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써 기업 개발자와 IT 전문가들은 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer),MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다고 소개했다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다고 설명했다.
작성일 : 2024-04-16
알리바바 클라우드, 기업의 생성용 AI 활용 돕는 서버리스 솔루션 공개
  알리바바 클라우드가 개인과 기업에 모델 구축 및 추론(Inference)을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공하기 위해 설계된 PAI(Platform for AI)-EAS(Elastic Algorithm Service)의 서버리스 버전을 공개했다.  이번에 공개된 PAI-EAS 플랫폼은 사용자들이 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 활용하는 것을 가능하게 해 물리적 또는 가상 서버의 관리와 유지를 감독할 필요가 없어진다. 또한 사용한 컴퓨팅 자원에 대한 비용만 청구되므로 기존 요금 정책에 비해 추론 작업 비용을 50% 절감할 수 있다. 현재 베타 테스트 중인 이 서버리스 버전은 이미지 생성 모델 구축을 위해 사용될 수 있다. 이 버전은 2024년 3월 알리바바의 AI 모델 커뮤니티인 ModelScope의 유명 오픈소스 LLM과 모델들을 구축할 수 있도록 그 기능이 확장될 예정이다. 여기에는 이미지 분할, 요약 생성, 음성 인식과 같은 작업에 맞게 조정된 모델이 포함된다. LLM, 교육 서비스 및 벡터 엔진 기술을 보유한 알리바바 클라우드는 검색 증강 생성(RAG) 프로세스를 지원할 수 있으며, 기업들이 더 나은 결과를 얻기 위해 자사 지식 기반을 토대로 LLM을 강화하도록 돕는다. 이는 정확도 향상, 연관성 높은 정보의 검색 속도 가속화와 보다 세밀한 인사이트 제공을 가능하게 해 보다 많은 애플리케이션에 효율과 의사결정 역량을 강화해 준다. 알리바바 클라우드의 저우 징런(Zhou Jingren) CTO는 “알리바바 클라우드는 지속적으로 AI 및 클라우드 기술 혁신의 최전선에 서 있으며, 이번 기술 업데이트는 기업이 인텔리전스 기반의 최신 솔루션을 통해 효율과 성과를 향상하는 데 일조하고자 하는 우리의 노력을 잘 보여준다”면서, “이번 기술 향상은 다양한 애플리케이션 상에서 인공지능의 가능성을 재정의하는 혁신적인 솔루션을 제공하려는 알리바바 클라우드의 사명에서 중요한 진전을 이룬 것”이라고 전했다. 한편, 알리바바 클라우드는 지난 1월 31일 싱가포르에서 개최된 AI & 빅데이터 서밋에서 더 많은 자사 제품에 벡터 엔진(vector engine) 기술을 통합할 계획을 밝혔다. 벡터 엔진 기술이 통합되는 제품에는 데이터 웨어하우스 홀로그레스(Hologres), 검색 서비스 엘라스틱서치(Elasticsearch) 및 오픈서치(OpenSearch) 등이 있다. 이번 기술 통합은 기업이 다양한 대규모 언어 모델(LLM)에 더욱 쉽게 접근하고 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 것을 가능하게 한다.
작성일 : 2024-02-02
제주항공, 오라클 클라우드 기반으로 데이터 분석 고도화
한국오라클은 제주항공이 클라우드 기반의 분석계 구축을 위해 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해, 구축 1단계 사업을 완료했다고 밝혔다. 이를 통해 제주항공은 클라우드 전환 및 분석업무 개선을 통해 직원들이 필요에 따라 자체적으로 손쉽게 정형/비정형 데이터를 분석할 수 있게 됐다. 전 세계 44개 도시, 62개 노선을 운항하고 있는 제주항공은 엔데믹 이후 경영 정상화 기반을 재구축하기 위해 디지털 혁신을 가속화하며 지속가능한 성장 역량을 강화하고 있다. 이를 뒷받침하기 위해 제주항공은 자사의 노선 경쟁력과 운항 안전성 및 고객 편의성 향상을 목표로 데이터 분석 고도화를 추진해오고 있다. 한국오라클은 제주항공이 OCI를 통해 다양한 빅데이터 분석 워크로드를 최적화된 비용으로 손쉽게 운영할 수 있게 됐으며, 분석계 구축 프로젝트 1단계를 기점으로 전 직원이 변화하는 환경에 민첩하게 대응하고 협업 기반의 신속한 의사결정을 지원할 수 있게 됐다고 밝혔다. 특히 OCI 기반 엑사데이터(Exadata)의 고성능 자원을 충분히 활용하면서도 운영 편의성을 통해 방대한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 됐다. 한편 제주항공은 주요 기간계 시스템에 저장돼 있던 데이터를 오라클 자율운영 데이터 웨어하우스(ADW)로 이관하고, 오라클 데이터베이스에 최적화된 성능을 갖춘 오라클 애널리틱스 클라우드(OAC)를 통해 분석할 수 있게 함으로써 분석 업무를 더욱 안정화했다. OAC는 데이터의 시각화부터 생성형 AI를 통한 대시보드 및 데이터 탐색, 문서 이해, 맥락별 인사이트, 머신러닝 제공 등 전체 분석 프로세스를 지원하는 솔루션으로, 제주항공은 현재 OAC를 전사 차원의 분석 업무에 활용하고 있다. 제주항공은 향후 분석 시스템을 더욱 고도화하기 위해 올해 하반기까지 정비 및 운항, 운송을 포함한 운영 데이터를 대상으로 분석계 2단계 확장 구축을 거쳐 3단계로 인공지능, 머신러닝 등 첨단 신기술을 적용해 나갈 계획을 밝혔다. 제주항공 관계자는 “제주항공은 경영 정상화 기반 재구축을 위해 IT 시스템 고도화를 핵심 과제로 삼고 데이터 분석 시스템 개선, 안전 관리 체계 강화, 고객 이용 편의 개선에 힘쓰고 있다”면서, “오라클과 함께 분석계 시스템 고도화를 지속적으로 추진해 데이터를 기반으로 한 차별화된 서비스를 제공할 것”이라고 말했다. 한국오라클 ODP 클라우드 사업부의 김현정 전무는 “이번 제주항공의 사례는 데이터를 중심에 두고 기업의 핵심 기간계 업무를 클라우드 환경으로 전환하여 운영하게 된 업계의 선도적인 사례다. 한국오라클은 앞으로도 고객사들이 민첩한 변화 경영과 수익 창출이 동시에 요구되는 디지털 전환을 성공적으로 달성할 수 있도록 데이터 기반의 통합 클라우드 솔루션을 제공할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2024-01-30
오라클, “가트너의 클라우드 DB 관리 시스템 보고서에서 업계 리더로 선정”
오라클은 가트너가 최근 발표한 3개의 클라우드 데이터베이스 보고서를 통해 자사 제품의 우수성을 인정받았다고 전했다. 오라클은 ‘2023 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문’의 리더로 6년 연속 선정됐다. 데이터 웨어하우스용 오라클 자율운영 데이터베이스(오라클 ADW)는 ‘2023 가트너 분석 사용 사례를 위한 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 핵심 역량 보고서’의 전통적 데이터 웨어하우스 부문에서 최고 점수를 획득해 로지컬 데이터 웨어하우스 사용 사례 부문 2위를 차지했다. 또한, 트랜잭션 프로세싱용 오라클 자율운영 데이터베이스(오라클 ATP)는 ‘2023 가트너 운영 사용 사례를 위한 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 핵심 역량 보고서’의 3가지 사용 사례 항목 모두에서 6년 연속 최고 점수를 획득했다. 오라클은 “특히 오라클 ATP가 평가 대상인 16개 공급업체 중 3개의 모든 운영 사용 사례 평가 항목인 ▲ OLTP 트랜잭션 ▲ 경량 트랜잭션 ▲ 운영 인텔리전스 부문에서 최고 점수를 받았다”고 소개했다. 오라클 자율운영 데이터베이스는 고가용성 데이터베이스를 자동으로 보호하고, 특정 워크로드에 맞게 구성 및 최적화하며, 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있다. 또한 자율운영 데이터베이스는 고객이 원하는 다양한 장소에서 이용이 가능하다. 오라클 클라우드 환경 내의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 네이티브 방식으로 구동되며, 오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)를 통해 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 데이터 센터에서도 출시될 예정이다. 이외에도 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer) 및 OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)을 통해 고객사가 직접 운영하는 데이터센터에서도 실행된다.   오라클의 앤드류 멘델손(Andrew Mendelsohn) 데이터베이스 서버 기술 총괄 부사장은 “우리는 오라클 데이터베이스 23c 기반의 데이터베이스 클라우드 서비스를 바탕으로 JSON 이원성 뷰, AI 벡터 검색 등 새로운 기능들을 제공하여 지속적인 혁신을 이어 나가고 있다. 또한 고객들은 오라클이 마이크로소프트 애저 환경에서 자사의 데이터베이스 클라우드 서비스를 제공하여 멀티 클라우드 비전을 구현할 수 있기를 기대하고 있다”고 이번 평가에 대한 의미를 설명했다.
작성일 : 2024-01-18
알테어, 구글 클라우드 마켓플레이스 통해 데이터 분석 솔루션 제공
알테어가 구글 클라우드 마켓플레이스(GCP)에 자사의 데이터 분석 제품인 '알테어 SLC'가 입점했다고 밝혔다. 이번 구글 클라우드 마켓플레이스 입점으로 알테어는 온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 서비스를 제공한다. 알테어 SLC는 SAS 언어를 컴파일하고 최신 오픈소스 언어를 사용할 수 있는 대안 환경을 제공한다. 내장된 SAS 언어 컴파일러로 SAS 언어 및 매크로 구문을 지원하며, 파이썬과 R 등 다양한 언어의 구문을 혼합 사용할 수 있다.   알테어는 "알테어 SLC의 코드 분석 도구는 수천 개의 SAS 언어 프로그램을 몇 분 만에 분석할 수 있으며, 기존에 SAS 언어로 작성된 부분을 알테어 SLC로 마이그레이션하면 타사 라이선스가 없이도 계속 유지 관리하고 실행할 수 있다"면서, "때문에 많은 고객들이 소프트웨어 비용을 최적화하기 위해 알테어 SLC로 마이그레이션을 하고 있다"고 설명했다. 또한 데이터 볼륨에 제한 없이 클라우드 서비스, 하둡, 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, SAS 언어, SPSS, 엑셀, CSV 등 대부분의 데이터 소스에 액세스가 가능한 것도 알테어 SLC의 특징이다.     구글 클라우드 마켓플레이스의 다이 뷰 매니징 디렉터는 "알테어 SLC의 구글 클라우드 마켓플레이스 출시를 통해 고객들은 레거시 워크로드를 막힘없이 마이그레이션할 수 있을 것"이라고 말했다. 알테어의 샘 마할링엄 최고 기술 책임자는 “알테어 SLC의 가장 큰 이점은 오늘날의 소프트웨어 언어환경을 모두 지원할 수 있는 유일무이한 솔루션이라는 것으로, 기업은 한층 더 확장성과 유연성이 확보된 환경에서 비용 절감 효과도 동시에 누릴 수 있다”면서, “이번 입점을 통해 고객들의 접근성과 편의성을 높여 더 많은 유저를 확보할 수 있도록 집중할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2023-08-24
오라클, 확장성과 가격대비 성능 향상된 ‘오라클 엑사데이터 X10M’ 발표
  오라클이 모든 오라클 데이터베이스 워크로드에 더욱 높은 성능과 가용성을 제공하는 새로운 세대의 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata) X10M 플랫폼을 선보였다. 이전 세대와 동일한 가격으로 시작하는 이 플랫폼은 이전 세대보다 더 높은 수준의 데이터베이스 통합을 지원하는 더 많은 용량과 향상된 가치를 제공한다. 세계 최대 규모의 금융, 통신, 리테일 기업 대다수를 포함해 수천 개의 크고 작은 조직에서 가장 중요하고 까다로운 워크로드를 현재 오라클 엑사데이터에서 운영하고 있다. 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer)와 오라클 엑사데이터 데이터베이스 머신(Oracle Exadata Database Machine) 모두에서 사용할 수 있는 새로운 엑사데이터 X10M 플랫폼은 4세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서를 탑재하고 있다. 이전 세대 대비 데이터베이스 서버에 최대 3배, 스토리지 서버에 2배 더 많은 코어를 탑재한 엑사데이터 X10M 플랫폼은 최대 3배 더 높은 트랜잭션 처리량과 최대 3.6배 더 빠른 분석 쿼리를 제공하며, 엑사데이터 X10M의 대용량 스토리지 서버는 이제 22% 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 올플래시 스토리지 서버는 이전 시스템보다 2.4배 더 큰 용량을 제공한다. 또한, 데이터베이스 서버는 이제 50% 더 높은 메모리 용량을 지원하여 동일한 시스템에서 더 많은 데이터베이스를 실행할 수 있다. 향상된 가격대비 성능과 더 커진 스토리지 및 메모리 용량의 결합은 모든 데이터베이스 워크로드에 대해 더 높은 수준의 데이터베이스 통합과 비용 절감 효과를 제공한다. 엑사데이터 X10M 플랫폼이 제공하는 컴퓨팅 및 스토리지 밀도는 고객의 요구사항을 충족하기 위해 필요한 시스템 크기를 줄여, 데이터센터의 전력, 냉각 및 상면 공간에 대한 데이터센터 비용을 절감하고, 지속가능성은 개선한다. 또한, 엑사데이터 클라우드앳커스터머 X10M은 대규모의 간편한 확장성, 합리적인 소비 가격으로 고객이 서버나 시스템 추가 없이도 개발과 테스트 및 생산 환경을 점증적으로 손쉽게 배포할 수 있게 지원한다. 이제 조직은 개별 데이터베이스 또는 스토리지 서버를 추가하는 방식으로 기존 엑사데이터 X10M 인프라스트럭처를 확장할 수 있어, 즉각적인 요구사항을 충족하도록 구성을 맞춤 설정하고, 향후 요구사항이 변경될 경우에도 확장할 수 있다. 오라클의 리얼 애플리케이션 클러스터(Real Application Clusters : RAC) 기술은 미션 크리티컬 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 및 데이터 웨어하우스 워크로드 모두에 대해 데이터베이스를 완전히 온라인 상태로 유지하면서 확장 및 계획된 유지보수를 가능하게 하는 기술이다. 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머는 오라클의 분산형 클라우드 전략의 핵심 요소로, 고객에게 클라우드의 이점은 물론 데이터 레지던시, 지역성 및 권한에 대한 보다 강력한 제어능력을 제공한다. 엑사데이터 클라우드앳커스터머는 오라클 자율운영 데이터베이스와 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스 모두를 고객의 데이터센터에서 구동할 수 있는 플랫폼이다. 자율운영 데이터베이스는 튜닝과 패칭, 프로비저닝 등 일상적인 수동 데이터 관리 작업을 자동화한다. 또한, 워크로드의 변화에 따라 데이터베이스 소비량을 자동으로 늘리거나 줄여주기 때문에, 조직은 수요가 증가하면 워크로드 구동 속도를 높이고, 수요가 감소하면 리소스 소비량 및 비용을 줄일 수 있다. 고객은 자율운영 데이터베이스를 통해 리소스의 과도한 프로비저닝을 방지하고, 실제 사용량에 대해서만 비용을 지불하게 된다. 자사 환경에 대한 추가적인 유연성과 제어가 필요한 고객은 엑사데이터 데이터베이스 서비스 및 자율운영 데이터베이스 모두를 동일한 엑사데이터 클라우드앳커스터머 시스템에 배포할 수 있다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “12세대 오라클 엑사데이터 X10M은 고객에게 최고의 확장성, 성능 및 가치를 제공하기 위한 오라클의 전략을 이어가고 있으며, 우리는 이 제품을 클라우드와 온프레미스 등 모든 곳에서 사용할 수 있도록 할 것”이라며, “클라우드 배포를 선택하는 고객들은 진정한 사용량 기반 지불 방식을 제공하고 데이터베이스 및 인프라 관리를 제거하여 비용을 더욱 절감할 수 있는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)를 실행하는 이점도 누릴 수 있다”고 설명했다.
작성일 : 2023-06-26
[포커스] 오라클, 데이터 웨어하우스 기술 혁신으로 기업 데이터의 수집/분석/공유 강화 지원
데이터 웨어하우스란 기업 내 다양한 소스에서 나온 데이터를 통합 관리하고 분석해 비즈니스 인사이트를 얻는데 활용할 수 있도록 지원하는 시스템을 가리킨다. 최근에는 기업에서 사내 시스템뿐 아니라 클라우드의 활용도 늘면서, 관리 및 분석해야 할 데이터의 종류와 양이 더욱 늘어나는 추세이다. 오라클은 자사의 자율운영 데이터 웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse : ADW)의 새로운 기능을 발표하면서, 데이터 웨어하우스 구축과 운영의 비용을 줄이고 사용의 단순화 및 용이성을 강화했다고 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 오라클 자율운영 데이터 웨어하우스는 멀티 클라우드 환경을 위한 통합 기능을 강화했다.   머신러닝으로 자율운영 강화한 데이터 웨어하우스 선보여 오라클의 조지 럼킨(George Lumpkin) 제품 개발 부문 부사장은 “지난 2018년 ADW를 선보이면서 데이터베이스 관리의 부담이 줄어들 것으로 기대했는데, 실제로 기업들이 ADW를 선택한 주된 이유는 데이터베이스의 관리 비용을 중심으로 한 TCO 효과로 나타났다”고 전했다. ADW는 머신러닝을 기반으로 데이터베이스의 구동과 분석, 복구 등에서 자율운영을 강화한 솔루션이다. 오라클은 이번에 발표한 신기능을 통해 기존 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 개 방성과 성능을 더욱 높이고 비용을 낮출 수 있다고 소개했다. 오라클 ADW는 데이터베이스 전반에 대한 네이티브 멀티 클라우드 기능 및 개방형 표준 기반의 데이터 공유 기능을 제공하고, 로코드(low-code) 기반 도구를 활용하여 데이터 통합 및 분석을 간소화하며, 오브젝트 스토리지와 동일한 비용으로 초고속 엔터프라이즈 스토리지를 제공함으로써 데이터 레이크의 경제성을 높이는데 초점을 맞췄다. 오라클 ADW가 새롭게 선보인 주요 개선점은 ▲멀티 클라우드 데이터 웨어하우스 ▲데이터 레이크의 새로운 개념 제시 ▲데이터 스튜디오 ▲오픈 데이터 공유 등 네 가지이다.   멀티 클라우드 환경에 적합한 데이터 관리 지원 데이터 웨어하우스의 핵심은 데이터가 어디에서 만들어지는지와 상관 없이 모든 데이터를 수집·취합할 수 있어야 한다는 것이다. 특히 멀티 클라우드를 사용하는 기업이 늘면서, 다양한 클라우드 플랫폼에 데이터가 더욱 폭넓게 분포하고 있는 추세이다. 이에 대응해 오라클 ADW는 다양한 데이터 레이크(data lake) 파일 포맷을 지원하고, 클라우드 위치와 무관하게 데이터에 액세스할 수 있도록 개선됐다. 오라클 ADW는 AWS, 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud) 상의 오브젝트 스토리지에 대한 안전한 액세스와 함께 애저 SQL(Azure SQL), 애저 시냅스(Azure Synapse), 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 스노우플레이크(Snowflake), 몽고DB(MongoDB), 아파치하이브(ApacheHive),포스트그레SQL(PostgreSQL)에 대한 라이브 SQL 연결, 100개 이상의 데이터 소스로부터 데이터를 수집하는 사전 구축 커넥터를 지원한다. 또한 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 테이블에 대한 쿼리 액세스, AWS 글루(AWS Glue)와의 통합에 기반한 데이터 레이크 스키마 및 메타데이터의 자동 수집 기능도 추가되었다. 럼킨 부사장은 “오라클 ADW는 멀티 클라우드의 데이터를 분석하기 위해 복수의 클라우드를 통합 지원한다. 이에 따라 각각의 클라우드에서 분석 도구를 실행하는 형태를 벗어날 수 있게 됐다” 면서, “네트워크의 통합, 데이터의 통합을 넘어 데이터 소스의 통합으로 확장하는 것이 목표”라고 설명했다.   ▲ 데이터 분석을 위한 다양한 도구를 사전 탑재해, 관리 부담을 줄였다.   여러 클라우드의 데이터를 한 곳에서 통합 분석 오라클 ADW는 여러 클라우드에서 데이터 레이크를 선택할 수 있는 새로운 아키텍처를 내세운다. 기존의 데이터 레이크가 여러 클라우드 서비스를 연결해 개방성과 상호운영성 측면에서는 장점 이 있지만, 여러 클라우드 서비스에 대한 관리가 어렵다는 것이 오라클의 시각이다. 이에 따라 오라클 ADW는 최적화된 통합 데이터레이크를 지원하는데 중점을 두고, 다양한 데이터 분석 툴을 단일 플랫폼 위에서 통합 제공하는 전략을 추진하고 있다. 또한 오라클 ADW에 쓰이는 엑사데이터(Exadata) 데이터베이스의 스마트 스토리지 기술을 적용해 데이터 저장을 최적화했으며, 엑사데이터 스토리지의 가격을 75% 이상 인하했다. 럼킨 부사장은 “어떤 아키텍처를 선택하든 같은 비용으로 데이터를 저장할 수 있지만, ADW 스토리지의 데이터에서 직접 쿼리를 실행할 때 더 빠른 속도를 제공한다” 고전했다.   데이터 분석 도구와 커넥터의 관리 간소화 오라클 ADW는 간소화된 데이터 통합 및 데이터 분석 기능도 강화됐다. 오라클은 이번에 로코드 기반의 오라클 자율운영 데이터베이스 데이터 스튜디오(Oracle Autonomous Database Data Studio)를 추가하면서, 단일 UI(사용자 인터페이스)를 기반으로 데이터 생애주기 전반에서 분석, 공유 기술을 통합 제공한다고 밝혔다. 데이터 스튜디오는 다양한 서드파티 기능을 한 곳에서 제공함으로써, 데이터 분석가나 데이터 과학자가 IT 팀의 지원 없이 직접 데이터를 로드, 변환, 분석할 수 있고 이런 작업을 위한 도구를 추 가로 구매하거나 연결해 사용하는 번거로움을 줄인다. 럼킨 부사장은 “데이터 변한 단계에서 OOTB(out-of-the-box : 소프트웨어 구입 후 곧바로 사용할 수 있는 형태)로 활용할 수 있도록 100개 이상의 커넥터를 무료로 사전 탑재했다”면서, “단순하고 저비용, 빠른 속도의 분석 솔루션을 통해 웨어하우스나 데이터 분석 솔루션을 구축하고 관리하는 과정이 더 쉬워질 것”이라고 밝혔다.   ▲ 오라클 ADW는 멀티 클라우드의 데이터 관리 효율을 높이고자 했다.   데이터 공유의 개방성 향상 이메일로 파일을 전달하는 것은 여전히 기업에서 업무 데이터를 공유하는 가장 흔한 방법이다. 하지만, 오라클은 오라클 ADW가 업계 표준의 오픈소스 델타 공유(Delta Sharing) 프로토콜을 사 용해 개방형 협업을 지원한다고 소개했다. 고객사는 이 프로토콜을 지원하는 애플리케이션 및 서비스를 통해 사용자들과 안전하게 데이터를 공유할 수 있다. 데이터 공유 속도가 향상되면 비즈니스 의사결정에 오래된 데이터 및 부정확한 분석 결과가 사용되는 것을 방지하고, 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있게 된다. 오라클 ADW 사용자는 데이터 스튜디오 내에서 공유할 데이터를 선택하고, 이를 공유받을 사람에게 알려준다. 수신자는 공유 데이터를 파일로 내려받는 것이 아니라, 메일로는 공유에 대한 알림만 받고 실제 데이터는 데이터 스튜디오가 제공하는 API(응용프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 통해 자기가 사용하는 툴에서 액세스할 수 있게 된다. 데이터를 공유한 사용자는 공유한 데이터에 누가 언제 액세스하는지 확인할 수 있고, 원래 데이터가 변경될 때 즉시 업데이트하거나 공유된 사용자의 권한을 변경할 수도 있다. 럼킨 부사장은 “오라클 ADW의 데이터 공유가 갖는 가장 큰 차이는 개방성이다. 오라클과 비 오라클 시스템, 회사 내부와 외부를 가리지 않고 데이터를 안전하게 공유할 수 있다. 다른 회사의 솔루 션은 분리된 데이터베이스 사이에는 공유가 불가능하지만, 오라클 ADW는 멀티 클라우드에 적합한 개방형 데이터 공유를 지원한다” 고 설명했다.   ▲ 오라클의 조지 럼킨 부사장이 온라인 기자간담회를 통해 오라클 ADW의 주요한 개선점에 대해 소개했다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2023-06-01
CAD&Graphics 2023년 6월호 목차
  INFOWORLD   New Products 17 크리에이터의 창의력을 끌어올리는 기능 강화 및 안정성 향상 언리얼 엔진 5.2 20 구조해석 및 다양한 설계 모듈이 추가된 CAD/CAE/CAM 솔루션 ZW3D 2024 24 데스크톱-모바일-클라우드 통합 지원하는 CAD 솔루션 아레스 트리니티 2024 26 건축 조형 폼 메이커 3D 퍼즐 GEOMETREE 30 이달의 신제품   Case Study 33 언리얼 엔진과 메타휴먼으로 디지털 휴먼 구현 차별화된 콘텐츠 선보이는 버추얼 아이돌 그룹, 메이브 38 도시 계획, 애니메이션, 메타버스 등 다양한 영역의 유니티 활용 사례 메이드 위드 유니티 : 게임 외에 유니티가 활용되는 7가지 분야   Focus 42 3D시스템즈코리아, 생산성 향상과 제조혁신을 위한 3D 프린팅의 가능성 제시 45 마이크로소프트, “업무 생산성을 높이기 위해 사람과 AI의 협력이 중요” 48 오라클, 데이터 웨어하우스 기술 혁신으로 기업 데이터의 수집/분석/공유 강화 지원   On Air 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 51 플랜트 배관 도면의 효과적인 생성을 위한 ISO 마스터 52 연결, 협업, 데이터 기반의 건설을 구현하는 CDE 53 건설 생산성을 높이는 AR/MR 기술 활용 사례 소개   Column 54 책에서 얻은 것 No.17 / 류용효 챗GPT 빅 웨이브 58 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 PLM 시대정신, 트렌드, 챗GPT 활용   60 News 62 New Books   Directory 123 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 68 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 Stable Diffusion, ControlNet 및 ComfyUI 사용 방법 73 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (2) / 천벼리 도구 팔레트 기능 76 새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (8) / 최영석 Express Tools, 수정 기능 소개   Reverse Engineering 79 이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (6) / 유우식 에너지 측정 86 포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스 팬 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Mechanical 90 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (1) / 박수민 개선된 부품 모델링   Analysis 94 항공 우주 분야의 CAE 활용 사례 / 정찬희 우주 발사체의 이륙 시 음향 해석 99 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 이동혁 Explicit Dynamics를 활용한 순폭 해석 104 제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (1) / 목종수 모델 기반 시스템 엔지니어링의 개요   3D Printing 108 목적에 맞는 3D 프린팅 기술과 소재의 활용 사례 / 조안기 3D 프린터를 이용한 VR 헤드셋 제작   PLM 112 제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (5) / 김성희 인재 관리를 강화할 수 있는 PLM   Cloud Computing 116 산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (2) / 조상만 AWS IoT의 핵심 서비스, IoT 코어      
작성일 : 2023-05-30
오라클, 데이터 웨어하우스의 신규 기능으로 데이터 액세스 및 공유 간소화
오라클은 자율운영 데이터 웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse : ADW)와 관련된 신규 혁신 기능을 발표했다. ADW는 머신러닝을 기반으로 분석 워크로드에 최적화된 자율운영 데이터베이스이다. 오라클은 이번에 발표한 혁신 기능을 통해 기존 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 개방성과 성능을 높이고 비용을 낮출 수 있다고 소개했다. 오라클 ADW는 데이터베이스 전반에 대한 네이티브 멀티 클라우드 기능 및 개방형 표준 기반의 데이터 공유 기능을 제공하고, 로코드 기반 도구를 활용하여 데이터 통합 및 분석을 간소화하며, 오브젝트 스토리지와 동일한 비용으로 초고속 엔터프라이즈 스토리지를 제공함으로써 데이터 레이크의 경제성 높이는데 초점을 맞췄다. 오라클은 "이는 고객사들이 자사의 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 아키텍처를 개선함에 있어 비용 효율성 및 성능 중 어느 한 쪽도 희생할 필요가 없어졌음을 의미한다"고 설명했다. 오라클 ADW는 업계 표준의 오픈소스 델타 공유(Delta Sharing) 프로토콜을 사용해 개방형 협업을 지원한다. 고객사는 이 프로토콜을 지원하는 애플리케이션 및 서비스를 통해 사용자들과 안전하게 데이터를 공유할 수 있다. 데이터 공유 속도가 향상되면 비즈니스 의사결정에 오래된 데이터 및 부정확한 분석 결과가 사용되는 것을 방지하고, 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있게 된다.     오라클 ADW는 이번에 멀티 클라우드 기능을 확장했다. AWS, 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud) 상의 오브젝트 스토리지에 대한 안전한 액세스와 함께 애저 SQL(Azure SQL), 애저 시냅스(Azure Synapse), 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 스노우플레이크(Snowflake), 몽고DB(MongoDB), 아파치 하이브(Apache Hive), 포스트그레SQL(PostgreSQL)에 대한 라이브 SQL 연결, 100개 이상의 데이터 소스로부터 데이터를 수집하는 사전 구축 커넥터를 지원한다. 또한 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 테이블에 대한 쿼리 액세스, AWS 글루(AWS Glue)와의 통합에 기반한 데이터 레이크 스키마 및 메타데이터의 자동 수집 기능도 추가되었다. 간소화된 데이터 통합 및 데이터 분석 기능도 강화됐다. 로코드 기반의 오라클 자율운영 데이터베이스 데이터 스튜디오(Oracle Autonomous Database Data Studio)가 추가됐는데, 이 도구는 분석가 및 데이터 과학자가 IT 팀의 지원 없이 직접 데이터를 로드, 변환, 분석할 수 있는 직관적 셀프 서비스 클라우드 콘솔을 제공해 제품을 추가로 구매하거나 여러 제품을 통합해 사용하는 번거로움을 없애 준다. 오라클 ADW용 구글 시트(Google Sheets) 애드온은 마이크로소프트 액셀(Microsoft Excel) 애드인(add-in)과 함께 단일 데이터 소스 기반 인사이트 도출을 가속화하는 데 기여한다. 한편, 오라클은 ADW의 엑사데이터(Exadata) 스토리지 비용이 75% 이상 감소하여 오브젝트 스토리지와 같은 비용으로 최대 20배 빠른 쿼리 성능을 이용할 수 있게 되었다고 덧붙였다. 이는 고객사들이 현재의 데이터 웨어하우스/데이터 레이크 아키텍처에 대한 접근법을 재편하고, 모든 데이터를 오라클 ADW에 저장하며 결과적으로 실용적인 인사이트를 보다 저렴하면서도 빠르게 도출하는 데 기여할 수 있다. 오라클의 체틴 오즈부턴(Çetin Özbütün) 데이터 웨어하우스 및 자율운영 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장은 "고객사는 온프레미스, 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 등으로 나뉘어 사일로화된 데이터를 분석하는 과정에서 많은 장애물에 직면한다. 특히 멀티 클라우드 및 데이터 레이크 환경 간의 상호 운용성이 부족하고, 데이터 분석 생태계를 지원하기 위해 상호 일관성이 결여된 각종 도구 및 서비스를 조합해야 한다는 점이 가장 큰 걸림돌"이라면서, "오라클 자율운영 데이터 웨어하우스의 최신 혁신 기능은 고객사가 어디서든 보다 간단히 데이터를 쿼리(query) 및 관리, 공유, 확장할 수 있도록 지원한다. 오라클은 앞으로도 데이터 관리 시스템의 한계를 확장하여 모든 주요 데이터베이스 워크로드 및 데이터 유형과 관련된 성능, 자동화, 멀티 클라우드 통합 기능을 제공하기 위한 노력을 계속해 나갈 것"이라고 말했다.  
작성일 : 2023-05-16