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인기 질문
Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouse는 데이터 웨어하우스 운영 및 데이터 보안의 거의 모든 복잡성을 제거하는 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 그리고 데이터 웨어하우스 프로비저닝, 구성, 보안, 조정, 확장, 패치, 백업 및 복구를 자동화합니다. 서비스를 패치하고 업데이트만 하는 다른 완전 관리형 클라우드 데이터 웨어하우스 솔루션과 달리 탄력적이고 자동화된 확장, 성능 튜닝, 보안, 머신 러닝 분석, 간단한 데이터 로딩, 데이터 시각화 등이 가능한 광범위한 내장 기능도 갖추고 있습니다. Oracle Cloud@Customer를 통해 Oracle Public Cloud와 고객 데이터 센터 모두에서 사용할 수 있습니다.
Oracle Autonomous Data Warehouse를 통해 각 부서에서 어떻게 데이터를 통해 많은 인사이트를 얻을 수 있을지 살펴보십시오.
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Oracle Autonomous Data Warehouse를 선택하는 이유는 무엇입니까?
자동화된 데이터 웨어하우스 관리
Autonomous Data Warehouse는 데이터 웨어하우스 프로비저닝, 구성, 보안, 조정 및 확장을 지능적으로 자동화합니다. 따라서 인적 오류가 발생할 수 있는 거의 모든 수동 작업과 복잡한 작업이 제거됩니다. 자율 운영 관리를 통해 고객은 고성능, 고가용성 및 보안 데이터 웨어하우스를 운영하면서 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
슬로베니아 Zreče에 본사를 둔 Unior Group은 데이터베이스 관리자없이 8천 5백만 개의 레코드를 관리합니다. (1:23)
Autonomous Database 비디오 보기(1:00)
내장된 분석 기능을 갖춘 완벽한 솔루션
Autonomous Data Warehouse는 다중 모델 데이터 및 분석 SQL, 머신 러닝, 그래프 및 공간과 같은 다중 워크로드를 기본적으로 지원하는 완벽한 솔루션입니다. 다른 서비스와의 통합이 필요하지 않으므로 모든 데이터를 쉽게 로드하고 복잡한 쿼리를 실행하며 정교한 분석 모델을 구축하고 정보를 시각화하고 대시보드를 제공할 수 있습니다.
홍콩에 위치한 Maxim’s Caterers는 임시 쿼리 및 가정 분석을 사용하여 60만 개의 일일 거래 및 소셜 미디어 데이터를 분석하여 비즈니스 효율성과 경쟁력을 향상시킵니다.
비즈니스 성공을 위한 자율 운영(PDF)
여러 동시 사용자를 위한 일관된 고성능
Autonomous Data Warehouse는 지속적인 쿼리 최적화, 테이블 인덱싱, 데이터 요약 및 자동 튜닝을 사용하여 데이터 볼륨과 사용자 수가 증가하더라도 일관된 고성능을 보장합니다. 자율 운영 확장은 성능을 유지하기 위해 컴퓨팅 및 I/O를 일시적으로 3배 증가시킬 수 있습니다. 확장을 위해 다운타임이 필요한 다른 클라우드 서비스와 달리 Autonomous Data Warehouse는 서비스가 계속 실행되는 동안 확장됩니다.
Vodafone Fiji는 하루에 6억 건의 레코드 처리가 6배 향상되었습니다. (1:27)
Pique Solutions: 클라우드 데이터웨어 하우징 플랫폼(PDF)
포괄적인 데이터 및 개인정보 보호
Autonomous Data Warehouse를 사용하면 외부인과 내부인으로부터 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 유휴 시 자율적으로 데이터를 암호화하고(백업 및 네트워크 연결 포함) 규제된 데이터를 보호하고 모든 보안 패치를 적용하며 감사를 수행하며 위협 탐지를 수행합니다. 또한 고객은 Oracle Data Safe를 사용하여 지속적인 보안 평가, 사용자 및 권한 분석, 민감한 데이터 검색, 민감한 데이터 보호 및 활동 감사를 쉽게 수행할 수 있습니다. Autonomous Data Warehouse는 데이터 유출, 악성 코드 주입, DDoS 공격, 악의적인 내부자, 고급 영구 위협, 안전하지 않은 API, 계정 하이재킹 등으로부터 조직과 모든 데이터를 보호합니다.
IDC 조사 보고서: 완전 관리형 데이터베이스 서비스의 보안상 장점(PDF)
Oracle Public Cloud 또는 고객 데이터 센터에서 사용 가능
다른 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스와 달리 Autonomous Data Warehouse는 세 가지 배포 옵션을 제공합니다.
공유 인프라(퍼블릭 클라우드):
공유 인프라 배포 옵션을 사용하면 고객은 Oracle Public Cloud에서 실행되는 자동화된 운영, 성능, 확장성 및 Autonomous Data Warehouse의 고급 보안 혜택을 누릴 수 있지만 비용은 저렴합니다.전용 인프라(퍼블릭 클라우드):
전용 인프라 배포 옵션은 Oracle Public Cloud의 전용 Exadata 인프라에서 고객 데이터베이스를 프로비저닝합니다. 전용 인프라는 다른 사용자와의 격리를 제공하고 온-프레미스 배포와 동일한 성능 및 예측 가능성을 제공합니다. 또한 고객은 업그레이드 및 패치 타이밍과 같은 자율적인 운영 정책을 제어할 수 있습니다.Cloud@Customer 인프라(고객 데이터 센터):
Exadata Cloud@Customer의 Autonomous Data Warehouse는 고객 데이터 센터에서 Exadata Database Machine의 모든 이점을 가져가는 동시에 더 단순화된 자율 운영 클라우드 관리가 가능합니다. 이 서비스는 셀프 서비스 민첩성을 지원하고 Cloud@Customer가 고객 데이터 센터에서 실행되기 때문에 데이터 웨어하우스를 퍼블릭 클라우드로 들어 올리거나 옮기는 문제를 제거하고 엄격한 데이터 주권 및 보안에 대한 조직 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다.
Autonomous Data Warehouse
자율 운영 관리를 통해 단순화된 데이터 웨어하우스 관리
프로비저닝, 구성, 보안, 튜닝 및 확장과 같은 자율 운영 관리 기능으로 인적 오류가 발생할 수 있는 수동 작업과 복잡한 작업이 제거됩니다. 자율 운영 관리를 통해 운영 관리 비용을 절감하면서 고성능, 고가용성 및 강화된 보안의 데이터웨어하우스를 경험할 수 있습니다.
특징
- 자동 보안
- 자동 확장
- 자동 튜닝
- 자동 백업
- 자동 수리
- 자동 패치
일관된 고성능 보장
Autonomous Data Warehouse는 시스템 성능의 모든 측면을 지속적으로 모니터링합니다. 워크로드, 쿼리 유형 및 사용자 수가 다양하더라도 일관된 고성능을 보장하기 위해 자율적으로 조정합니다.
특징
- 자동 인덱싱
- 자동 확장
- Hybrid Columnar Compression
- 고급 행 압축
- 열(Columnar) 처리
- 스마트 스캔
- 자동 최적화 통계 수집
- 자동 SQL 계획 관리
데이터베이스 보안으로 위험 감소
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 보호하십시오.
특징
- 투명한 데이터 암호화
- 암호화 키 관리
- 권한이 있는 사용자 및 멀티팩터 액세스 제어
- 데이터 분류 및 발견
- 데이터베이스 활동 모니터링 및 차단
- 통합 감사 및 보고
- 데이터 마스킹
- 데이터 편집
데이터에 알고리즘 적용
Oracle Machine Learning은 Autonomous Data Warehouse에 30개 이상의 고성능 병렬화된 머신 러닝 알고리즘을 제공합니다. 데이터에 알고리즘을 적용하면 데이터 이동이 최소화되고 데이터 보안이 유지되며 모델 개발 및 배포가 가속화됩니다.
특징
- 확장 가능한 데이터 탐색
- 자동화된 데이터 준비
- 자동화된 데이터 샘플링
- 자동 파티션 모델 앙상블
- 30개 이상의 데이터베이스 내 고성능 알고리즘
- 자동 알고리즘, 기능 선택 및 모델 튜닝
- 인터페이스 및 API 선택
데이터에서 숨겨진 관계 발견
그래프를 통해 사용자는 데이터를 다른 정보와 어떻게 관련되는지에 따라 모델링, 탐색 및 분석할 수 있습니다. 소셜 미디어, 온라인 지불, 인사 기록 등과 같은 다양한 애플리케이션의 데이터 엔터티 간 연결을 기반으로 데이터에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
특징
- 특성 그래프
- 인메모리 그래프 서버(PGX)
- PGQL 그래프 쿼리 언어
- 50개 이상의 그래프 알고리즘
- 그래프 시각화 지원
위치 이해
Autonomous Data Warehouse의 공간 기능은 가장 까다로운 대규모 위치 정보 및 지형 공간 애플리케이션을 포함하여 모든 형태의 애플리케이션, 공간 워크로드 및 데이터 세트를 처리합니다.
특징
- 2D 공간 데이터에 대한 데이터 모델 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
- 공간 스튜디오
경제적이고 효율적이며 쉬운 고객 경험
Oracle 고객이 Oracle Autonomous Database를 사용하여 머신 러닝 및 자동화를 통해 데이터 웨어하우징을 재정의하고 비즈니스를 혁신하는 방법을 알아보십시오.
Autonomous Data Warehouse의 사용 사례
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부서별 데이터 웨어하우스 구축
비즈니스 분석가가 스프레드시트를 교체하고 일관된 데이터를 사용하며 고품질 결과를 생성할 수 있도록 셀프 서비스 부서별 데이터웨어 하우스를 배포하십시오.
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업무상 중요한 애플리케이션과 통합된 데이터 웨어하우스
클라우드 또는 온프레미스에서 비즈니스를 실행하는 애플리케이션의 데이터로 데이터 웨어하우스를 확장하십시오.
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엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 구축
참조 아키텍처를 사용하여 여러 부서 또는 전체 엔터프라이즈를 지원하도록 데이터 웨어하우스를 확장하십시오.
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데이터 레이크가 통합된 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 구축
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기능을 결합하여 비즈니스 분석 및 머신 러닝을 위한 모든 데이터 유형을 관리하십시오.
Oracle Autonomous Data Warehouse: 세계 최초이자 유일한 보안 Database Cloud Service
Bill Kleyman, Digital Solutions, Switch 부사장 | 업계 인플루언서그렇다면 Oracle Autonomous Data Warehouse 솔루션 작업이 그토록 독창적인 이유는 무엇입니까? 제 관찰에 따르면 보안 측면에 있습니다. 보안은 전체 아키텍처의 DNA에 내장되어 있습니다. 그 방법을 설명하겠습니다.
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관련 자료
Autonomous Data Warehouse 설명서
공유 및 전용 인프라에 Autonomous Data Warehouse 서비스를 배포하기 위한 제품 설명서 및 도움말 센터.
- Autonomous Data Warehouse 튜토리얼
주요 기능을 설명하기 위해 실습 워크샵과 함께 Autonomous Data Warehouse를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오. - 무료 단계별 워크샵
최신 데이터 웨어하우스를 생성하고, 데이터 레이크를 설정하거나, 단계별 지침이 포함된 실습 워크샵을 통해 머신 러닝을 실험하는 방법을 알아보십시오. - Oracle Autonomous Data Warehouse 데모(3:44)
