분석 및 데이터 웨어하우징(ADW)을 위한 자율운영 데이터베이스

데이터 마트, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 등 분석 워크로드에 최적화된 완전 자동화된 클라우드 데이터베이스 서비스. 이 서비스는 데이터베이스 프로비저닝, 추출, 로딩, 데이터 변환의 간소화 및 가속화를 위해 열 형식, 파티셔닝 및 대규모 조인으로 사전 구성되었으며, 복잡한 보고서 실행, 예측 생성, 머신 러닝 모델 생성을 지원합니다. Autonomous Database와 함께라면 데이터 과학자, 비즈니스 분석가는 물론 비전문가들도 모든 크기 및 유형의 데이터를 사용해 비용 효율적인 방식으로 손쉽게 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다. Oracle Database 및 Oracle Exadata를 기반으로 구축된 Autonomous Database는 Oracle Cloud Infrastructure에서 공유 또는 전용 배포용으로 활용할 수 있으며, 온프레미스에서는 Exadata Cloud@Customer 및 전용 Region Cloud@Customer를 통해 이용할 수 있습니다.

Oracle Autonomous Database: 데이터 관리의 혁신 비디오

Oracle Autonomous Database: 데이터 관리의 혁신(0:30)

발표: Generative Development for Enterprise(GenDev)

Juan Loaiza EVP의 Oracle CloudWorld 기조연설을 통해 Oracle이 새롭게 선보이는 획기적인 AI 중심 앱 개발 인프라를 살펴보세요.

자율운영 데이터 웨어하우스를 선택하는 이유는 무엇입니까?

Oracle Autonomous Data Warehouse 혁신Data Warehouse 혁신

Oracle의 데이터베이스 서버 기술팀 EVP인 Andrew Mendelsohn이 Oracle이 모든 사용자의 데이터 관리를 자동화하는 방법에 대해 설명합니다.

Autonomous Data Warehouse 호환 애플리케이션 및 도구Autonomous Database 호환 애플리케이션 및 도구

분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database와 호환되는 애플리케이션 및 도구를 확인해보세요.

데이터 및 분석의 가치 극대화

속도, 민첩성 및 단순성을 위해 설계된 데이터 플랫폼을 활용하여 성능 향상

자율운영 데이터베이스는 모든 데이터를 저장, 분석 및 이해할 수 있도록 돕는 최신 개방형 아키텍처인 데이터 레이크하우스의 기반을 제공합니다. 데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스의 성능과 다양성을 광범위하고 유연하며 비용이 저렴한 널리 보급된 오픈 소스 데이터레이크 기술과 결합합니다. 세계에서 가장 강력하고 개방적인 SQL 처리 엔진을 활용하는 자율운영 데이터베이스를 통해 데이터 레이크하우스에 접근할 수 있습니다.


데이터 레이크하우스 기반 다이어그램Oracle의 데이터 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 결합하여 데이터 레이크하우스를 형성합니다. 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 기능을 병합하여 더욱 통합된 아키텍처로 보다 쉽게 데이터를 이동할 수 있습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 통합하면 데이터 관리, AI 및 머신러닝, 통합 옵션을 비롯한 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.

위치에 관계없이 모든 데이터 분석

자율운영 데이터베이스의 고급 데이터 처리 엔진을 사용하면 다중 클라우드 데이터 소스에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. AWS, Azure, Google Cloud Platform 또는 Oracle Cloud Infrastructure 객체 저장소 및 데이터베이스에 데이터가 있는지는 중요하지 않습니다. 또는 데이터가 Apache Parquet, JSON, Apache ORC, Apache Avro, CSV 또는 XML 등의 빅데이터 파일 형식인 경우 자율운영 데이터베이스는 선호하는 SQL 기반 툴 및 애플리케이션을 사용하여 간편하고 일관된 데이터 자산 뷰를 제공합니다.


모든 데이터 서비스 관리 다이어그램데이터 저장소, 웨어하우스 및 데이터 레이크에 대한 모든 데이터 수집, 변환 및 통합 플로우. Oracle은 구조화되지 않은 위치부터 구조화되고 선별된 데이터까지 모든 엔터프라이즈 데이터를 통합할 수 있는 효율적이고 저렴한 비용과 확장 가능한 장소를 제공합니다. 여기에서 모든 데이터를 저장, 관리, 분석 및 이해할 수 있습니다.

통합 셀프 서비스 분석을 통해 혁신 주도자 역량 강화

IT에 대한 의존도를 줄이고 셀프서비스 데이터 툴을 사용하며 코딩이 적게 필요한 애널리틱스 애플리케이션을 생성하여 비즈니스 사용자의 생산성을 높입니다. Oracle Analytics Cloud, Tableau 및 기타 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션과 통합된 공통 비즈니스 정의 및 측정지표를 제공하는자율운영 데이터베이스의 분석 뷰를 통해 팀 간 협업이 향상됩니다. 내장된 머신러닝, 공간 및 그래프 애널리틱스, 데이터 시각화의 기능을 사용하여 모든 데이터를 기반으로 비즈니스 스토리텔링을 개선할 수 있습니다.


셀프 서비스 분석 다이어그램Oracle Autonomous Database와 함께라면 데이터 과학자, 비즈니스 분석가는 물론 비전문가들도 모든 크기 및 유형의 데이터를 사용해 비용 효율적인 방식으로 빠르고 손쉽게 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.

보안 평가, 감사 및 적극적인 보호를 통해 위험 방지

자율운영 데이터베이스는 데이터 침해 위험을 줄이고 규제 준수를 간소화하는 데 도움이 되는 가장 앞선 데이터 보안을 제공합니다. 자동화된 자체 패치 적용, 자동, 상시 암호화 및 키 관리, 세분화된 접근 제어, 유연한 데이터 마스킹은 정교한 감사 기능을 갖춘 종합적인 사용자 행동 모니터링을 제공합니다.


고급 데이터 보안 다이어그램데이터베이스의 보안 상황을 평가하고 잠재적 위험을 마이그레이션하는 방법에 대한 권장 사항을 수신합니다.

자율운영 데이터 웨어하우스 특징

비즈니스 인사이트를 위한 현대적 데이터 플랫폼

Oracle Autonomous Database는 데이터 레이크하우스에서 분석 엔진 및 최적화된 데이터 저장소라는 핵심 역할을 수행합니다. 사용자는 자율운영 데이터베이스의 강력하고 개방적인 SQL 처리 엔진을 통해 레이크하우스에 접근할 수 있습니다. 매우 효율적인 Apache Spark 및 Python 연결을 사용하여 빅데이터 프레임워크의 자율운영 데이터베이스 데이터를 분석할 수 있습니다.


내장된 자동화를 통해 데이터 웨어하우스 관리 간소화

프로비저닝, 구성, 보안, 튜닝 및 확장과 같은 자율운영 관리 기능으로 인적 오류가 발생할 수 있는 수동 작업과 복잡한 작업이 제거됩니다. 자율운영 관리를 통해 고객은 고성능, 고가용성 및 보안 데이터 웨어하우스를 실행하는 동시에 관리 없이 수천 개의 데이터베이스를 실행할 수 있습니다.

기능
  • 자동 백업
  • 자동 패치
  • 자동 수리
  • 자동 확장
  • 자동 보안
  • 자동 튜닝

일관적인 고성능 보장

Autonomous Data Warehouse는 시스템 성능의 모든 측면을 지속적으로 모니터링합니다. 심지어 워크로드, 쿼리 유형 및 시간에 따라 사용자 수가 다양할 때도 일관된 고성능을 보장하기 위해 자율적인 조정을 수행합니다.

기능
  • 자동 확장
  • 자동 튜닝
  • 자동 인덱싱
  • Hybrid Columnar Compression
  • 열(columnar) 처리
  • 스마트 스캔
  • 자동 최적화 통계 수집

데이터베이스 보안으로 위험 절감하기

중요한 데이터를 식별하고 위험한 사용자 및 구성에 대한 경고를 발행하며 중요한 데이터베이스 활동을 감사하며 의심스러운 데이터 액세스 시도를 발견하는 통합된 데이터베이스 보안 제어 센터로 Autonomous Data Warehouse를 보호하세요.

기능
  • 투명한 데이터 암호화
  • 암호화 키 관리
  • 권한이 있는 사용자 및 멀티팩터 액세스 제어
  • 데이터 분류 및 발견
  • 데이터 마스킹
  • 데이터 개정
  • 데이터베이스 활동 모니터링 및 차단
  • 통합 감사 및 보고

Autonomous Database Data Studio

Data Studio는 Autonomous Database에 내장된 솔루션으로서, 데이터를 불러오고, 변환하고, 분석하고, 팀 간에 공유함으로써 협업 체계를 개선할 수 있는 간단한 셀프 서비스 데이터 관리 도구를 제공합니다. 비즈니스 및 데이터 분석가는 드래그 앤 드롭 워크플로 기능을 활용하여 100개 이상의 애플리케이션, 클라우드 서비스, 데이터베이스 소스 등으로부터 간단히 데이터를 불러와 통합할 수 있습니다. Data Studio는 비즈니스 모델 생성, 이상 징후, 이상값, 숨겨진 패턴 등의 신속한 파악, 이해관계자들과의 데이터 공유, 데이터 변경에 수반되는 데이터 종속성 이해 등에 기여합니다.

기능
  • 데이터 로딩
  • 데이터 변환
  • 데이터 분석
  • 데이터 인사이트
  • 카탈로그
  • 데이터 공유

머신러닝 및 AI

확장 가능하고 최적화된 데이터베이스 내 알고리즘을 사용하여 Oracle Autonomous Data Warehouse에서 머신러닝 모델을 구축하고 배포합니다. Oracle Machine Learning은 데이터 과학자를 위해 머신러닝 학습 모델 생성을 가속화해줍니다. 이때 데이터를 전용 머신러닝 시스템으로 이동할 필요가 없죠. 사용자는 무엇이든 자연어로 물을 수 있습니다. Autonomous Database Select AI가 답을 할 테니까요.

기능
  • 자동 데이터 준비
  • 모델 개발 작업을 자동화해주는 AutoML
  • REST 및 SQL 인터페이스를 통한 간편한 모델 배포
  • 향상된 성능, 확장성 및 보안
  • 데이터베이스 내 알고리즘
  • Oracle Machine Learning 서비스
  • Oracle Machine Learning AutoML 사용자 인터페이스
  • Oracle Machine Learning Notebooks
  • Oracle Machine Learning for Python
  • SQL용 Oracle Machine Learning

데이터에서 숨은 관계성 발견하기

Autonomous Database에는 복잡한 데이터 관계를 표시 및 관리하는 그래프 데이터베이스 기능이 포함되어 있습니다. 그래프 분석은 데이터 과학자 및 개발자가 심층적인 맥락에 맞춰 패턴 인식, 분류 및 통계 분석을 적용할 수 있게 해줍니다.

Graph Studio 주요 기능
  • 분석 예약 기능
  • 고급 노트북 및 시각화
  • 자동화된 그래프 모델링
  • 자동화된 설치, 업그레이드 및 프로비저닝
  • 자동 저장, 백업 및 체크포인트 데이터 복원 기능
  • 다양한 사용 사례에 대한 샘플 노트북 및 워크플로

위치 이해하기

자율운영 데이터 웨어하우스의 공간 기능은 가장 까다로운 대규모 위치 정보 및 지형 공간 애플리케이션을 포함하여 모든 형태의 애플리케이션, 공간 워크로드 및 데이터 세트를 처리합니다.

기능
  • 2D 공간 데이터에 대한 데이터 모델링 및 종합 분석
  • 고성능 병렬 공간 처리
  • 표준 기반 SQL 및 Java API
  • 기본 JSON 및 REST 지원
  • 위치 추적 서버
  • 연락처 추적 내장 기능
  • 셀프 서비스 Spatial Studio

데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드의 가용성 개선

자율운영 데이터베이스는 내장된 Oracle Real Application Clusters, 병렬 인프라, 자동 재해 복구 및 백업을 통해 99.995% 이상의 가용성을 제공합니다1.

기능
  • 자동 스토리지 관리
  • 최대화된 가용성의 아키텍처
  • Oracle Active Data Guard
  • Oracle Autonomous Health Framework
  • Oracle Real Application Clusters
  • Oracle Data Safe

E-Business Suite, Fusion 및 NetSuite에 대한 가속기를 통해 더욱 시기적절한 분석 수행

Oracle E-Business Suite, Fusion Applications 및 NetSuite용 Oracle Application Accelerator는 셀프서비스 데이터 검색, 내장 ETL 및 KPI 측정항목을 통해 향상된 분석 기능을 제공합니다. 사용자는 포괄적인 데이터 통합 및 즉시 사용 가능한 데이터 모델을 통해 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

기능
  • Oracle Application Accelerator는 사전 구축된 ETL을 제공하므로 사용자는 Oracle E-Business Suite 데이터 웨어하우스를 신속하게 생성할 수 있습니다.
  • Oracle Fusion Analytics Warehouse 및 Oracle NetSuite Analytics Warehouse는 자율운영 데이터베이스를 기반으로 구축되며 엔드투엔드 클라우드 데이터 웨어하우스 및 애널리틱스 솔루션을 제공합니다.
  • 맞춤형 데이터 웨어하우스용 자율운영 데이터 웨어하우스는 Oracle 및 타사 애플리케이션에 연결하는 종합적인 데이터 변환 플로우를 제공합니다.

Autonomous Database@Azure

Oracle Autonomous Database@Azure를 사용하면 기업 조직은 원하는 곳에서 워크로드를 실행하고, Oracle 및 Azure 서비스를 활용해 현대화 및 혁신을 달성하고, 클라우드 구매 및 관리 절차를 간소화할 수 있습니다. 고객은 선택한 Azure 서비스와 Azure 데이터 센터에 긴밀히 통합되고 함께 배치된 OCI 서비스인 Oracle Autonomous Data Warehouse를 결합하여 높은 수준의 성능, 확장성, 가용성을 바탕으로 분석 워크로드를 실행할 수 있습니다.

특징

  • Oracle Exadata 인프라를 사용한 최고의 Oracle Database 성능, 확장성, 가용성
  • OCI와 균등한 가격 및 기능. Oracle Real Application Clusters 포함
  • 즉각적인 인사이트 확보를 위해 Oracle 데이터를 Microsoft Power BI와 통합하는 기능
  • Azure 내 단일 운영 환경이 제공하는 단순성, 보안성, 낮은 대기 시간. Microsoft Entra ID를 활용하는 데이터베이스 서비스용 통합 ID 및 액세스 관리 포함
  • Oracle Database 서비스 로그, 메트릭, 이벤트를 Azure에서 직접 사용함으로써 모니터링 및 문제 해결 간소화
  • 사용 중인 Azure 약정을 활용하여 Azure Marketplace에서 구매할 수 있으며, 기존의 Oracle Database 라이선스 및 무제한 라이선스 계약을 계속해서 사용할 수 있음

Oracle Autonomous Database 데이터 공유로 협업을 극대화하는 방법을 확인해 보십시오.

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IDC의 연구 결과 Autonomous Database 고객들이 5년간 417%의 ROI를 달성한 것으로 확인되었습니다

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Oracle 고객이 Oracle Autonomous Data Warehouse를 사용하여 데이터 레이크, 머신러닝 및 자동화를 통해 비즈니스를 현대화하는 방법을 알아봅니다.

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G2 로고

사용자 평점 및 소셜 데이터를 기반으로 평가한 비즈니스 소프트웨어 및 서비스.

2024년 9월 10일

Autonomous Database Select AI의 검색 증강 생성(RAG) 지원 발표

Oracle, Data Science and Machine Learning, Senior Director, Mark Hornick
Oracle, Database Security, Vice President, Russ Lowenthal

Select AI에 검색 증강 생성(RAG) 지원이 새롭게 추가됩니다. 사용자는 이제 자연어 프롬프트로 대규모 언어 모델(LLM)을 간단히 활용해 인사이트를 확보하고, 프라이빗 데이터를 기반으로 혁신적 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. RAG를 지원하는 Select AI는 자연어 질문에 대한 보다 관련성 높은 응답을 도출하고 환각 현상을 감소시킵니다.

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Oracle Autonomous Data Warehouse 리소스

설명서

Autonomous Data Warehouse 설명서

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  • Autonomous Data Warehouse 지침서
    주요 기능을 설명하는 실습 워크샵에서 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database 사용 방법 학습.
  • 무료 단계별 워크샵
    최신 데이터 웨어하우스를 생성하고, 데이터 레이크를 설정하거나, 단계별 지침이 포함된 실습 워크샵을 통해 머신러닝을 실험하는 방법을 배울 수 있습니다.
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