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(0:30)
Data Warehouse 혁신
Oracle의 데이터베이스 서버 기술팀 EVP인 Andrew Mendelsohn이 Oracle이 모든 사용자의 데이터 관리를 자동화하는 방법에 대해 설명합니다.
Autonomous Database 호환 애플리케이션 및 도구
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database와 호환되는 애플리케이션 및 도구를 확인해보세요.
분석 및 데이터 웨어하우징을 위해 Autonomous Database를 선택해야 하는 이유
자율운영 웨어하우스 관리
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Oracle Autonomous Database는 거의 모든 수동 관리 업무를 없애 줍니다. 백업, 구성, 패치 적용과 같은 일반적인 작업을 자동화해주죠. 특히 다운타임이나 인적 개입, 오버 프로비저닝 없이도 성능 튜닝 및 자동 스케일링을 지속적으로 자동화해줍니다. 그 과정에서 관리 업무가 90% 줄어들어, 비즈니스 팀이 IT 팀의 도움 없이도 운영을 할 수 있게 되죠.
2025년 필수 과제: 지능형 자동화 지금 시작하기셀프 서비스 데이터 도구 및 분석이 포함된 완벽한 솔루션
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database는 컨버지드 데이터베이스를 사용해 다중 모델 데이터 및 다중 워크로드에 기본 내장된 지원을 제공하는 유일한 완전형 솔루션입니다. 이 솔루션에는 분석가, 데이터 과학자, 개발자들의 생산성 개선에 도움을 주는 셀프 서비스 도구들이 내장되어 있습니다.
비즈니스 성공을 지원하는 자율운영 기능(PDF)Oracle 공용 클라우드 또는 고객 데이터 센터에서 사용 가능
타사의 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스와 달리, 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database는 세 가지 배포 옵션을 제공합니다.
- 공유 인프라—보다 저렴한 비용으로 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database의 모든 이점을 활용할 수 있습니다.
- 전용 인프라—격리, 향상된 예측 가능성, 자율운영 정책에 대한 고객 제어 권한을 제공합니다.
- Cloud@Customer—고객 데이터센터의 Oracle Exadata에서 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database를 제공함으로써 데이터 주권 및 보안에 관한 엄격한 요구사항을 충족합니다.
포괄적인 데이터 및 개인정보 보호
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database는 미사용 데이터 및 사용 데이터를 자율적으로 암호화하고, 규제된 데이터를 보호하고, 모든 보안 패치를 적용하고, 위협 감지를 수행합니다. 고객은 Oracle Data Safe를 사용하여 사용자 및 권한 분석, 민감 데이터 발견, 보호 및 활동 감사 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다. Autonomous Database는 외부인 및 내부인 모두로부터 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 손쉬운 방법입니다.
IDC 연구: 완전 관리형 데이터베이스 서비스의 보안상의 이점(PDF)분석 및 데이터 웨어하우징 기능을 위한 Autonomous Database
자율운영 관리 기능으로 간소화된 데이터 웨어하우스 관리
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 실행하면서 동시에 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
기능- 자동 확장
- 자동 보안
- 자동 튜닝
- 자동 백업
- 자동 수리
- 자동 패치
일관적인 고성능 보장
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database는 시스템 성능의 모든 측면을 지속적으로 모니터링합니다. 심지어 워크로드, 쿼리 유형 및 사용자 수가 다양할 때도 일관된 고성능을 보장하기 위해 자율적인 조정을 수행하죠.
기능- 자동 확장
- 자동 튜닝
- 자동 인덱싱
- Hybrid Columnar Compression
- 열(columnar) 처리
- 스마트 스캔
- 자동 최적화 통계 수집
데이터베이스 보안으로 위험 감소
민감한 데이터를 식별해 이를 가려주고, 위험한 사용자 및 구성에 대한 경고를 발행하고, 주요 데이터베이스 활동을 감사하고, 의심스러운 데이터 액세스 시도를 발견하는 통합 데이터베이스 보안 제어 센터로 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database를 보호할 수 있습니다.
기능- 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 개정
셀프 서비스 데이터 관리 도구
데이터 도구는 협업 팀 간에 데이터를 간편하게 로드하여 공유할 수 있는 셀프 서비스 환경을 제공합니다. 비즈니스 및 데이터 분석가는 드래그 앤 드롭 기능을 사용하여 간편하게 데이터를 로드 및 변환하고, 비즈니스 모델을 생성할 수 있습니다. 또한, 이상 현상, 특이치 및 숨겨진 패턴을 빠르게 식별할 수 있을 뿐 아니라 데이터 종속성 및 변경의 영향을 분석할 수 있습니다.
기능- 데이터 로딩
- 데이터 변환
- 비즈니스 모델
- 데이터 인사이트
- 카탈로그
모두를 위한 머신러닝
확장 가능하고 최적화된 데이터베이스 알고리즘을 사용하여 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Oracle Autonomous Database에서 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다. Oracle Machine Learning은 데이터 과학자를 위해 머신러닝 학습 모델 생성을 가속화해줍니다. 이때 데이터를 전용 머신러닝 시스템으로 이동할 필요가 없죠.
기능- 데이터베이스 내 알고리즘
- 자동 데이터 준비
- 모델 개발 작업을 자동화해주는 AutoML
- REST 및 SQL 인터페이스를 통한 간편한 모델 배포
- 향상된 성능, 확장성 및 보안
- Oracle Machine Learning Notebooks
- Python용 OML
- OML 서비스
- Oml AutoML Ui
- 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:
- 자동화된 그래프 모델링
- 자동화된 설치, 업그레이드 및 프로비저닝
- 자동 저장, 백업 및 체크포인트 데이터 복원 기능
- 고급 노트북 및 시각화
- 분석 예약 기능
- 다양한 사용 사례에 대한 샘플 노트북 및 워크플로
위치 이해하기
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database의 공간 기능은 가장 까다로운 대규모 위치 정보 및 공간 정보 애플리케이션을 포함한 모든 형태의 애플리케이션, 공간 워크로드, 데이터 세트를 다룹니다.
기능- 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
- 셀프 서비스 Spatial Studio
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분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database에 대한 업계 최고의 분석가들의 평가 확인하기
IDC의 연구 결과 Autonomous Database 고객들이 5년간 417%의 ROI를 달성한 것으로 확인되었습니다
더 알아보기금융 서비스를 위한 Oracle 데이터 관리
경제적이고, 효율적이고, 손쉬운 고객 경험
Oracle 고객이 Oracle Autonomous Database를 사용한 머신러닝 및 자동화를 통해 데이터 웨어하우징을 재정의하고 비즈니스를 혁신하는 방법을 확인해보세요.
Oracle 고객들의 이야기를 확인해보세요
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database 사용 사례
LOB를 위한 분석 개선
부서별 셀프 서비스 데이터 웨어하우스를 구축하여 다양한 기업 시스템, 스프레드시트, 서드파티 데이터 소스를 신뢰할 수 있고, 유지 관리가 가능한 통합 대시보드에 통합할 수 있습니다. 사용자는 통합 셀프서비스 데이터 도구를 통해 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터를 로드 및 변경하고, 비즈니스 모델을 생성하고, 이상 활동을 빠르게 감지하고, 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.
기업 데이터 웨어하우스 간소화 및 현대화하기
전체 데이터를 사용해 더욱 복잡한 질문에도 응답할 수 있습니다. 자율운영 기능으로 다중 모드의 통합 데이터를 지원하기 위해 기업 데이터 웨어하우스를 간소화할 수 있습니다.
머신러닝을 활용해 의사결정 개선하기
확장 가능하고 최적화된 데이터베이스 알고리즘을 사용하여 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Oracle Autonomous Database에서 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.
분석 및 데이터 웨어하우징 가격 책정을 위한 Autonomous Database
공유 인프라 기반의 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database
제품 |
비교 가격(/vCPU)* |
단위 가격 |
단위 |
Oracle Autonomous Data Warehouse |
시간당 OCPU |
||
Oracle Autonomous Database – Exadata Storage |
월별 테라바이트 스토리지 용량 |
전용 인프라 기반의 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database
제품 |
비교 가격(/vCPU)* |
단위 가격 |
단위 |
Oracle Autonomous Data Warehouse - 전용 |
시간당 OCPU |
||
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - 쿼터 랙 - X8M |
시간당 호스팅 환경 |
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Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - 쿼터 랙 - X8 |
시간당 호스팅 환경 |
||
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - 하프 랙 - X8 |
시간당 호스팅 환경 |
||
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - 풀 랙 - X8 |
시간당 호스팅 환경 |
||
Oracle Cloud Infrastructure - Oracle Database Exadata Infrastructure - 쿼터 랙 - X7 |
시간당 호스팅 환경 |
||
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - 하프 랙 - X7 |
시간당 호스팅 환경 |
||
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - 풀 랙 - X7 |
시간당 호스팅 환경 |
- 전용 인프라 기반의 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database의 경우:
- – Database Exadata Infrastructure의 최소 구독 기간은 48시간입니다
- – 데이터베이스 노드당 최소 OCPU 구입 단위는 1 OCPU이며 랙당 최대 OCPU 수까지 가능합니다
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database BYOL
제품 |
비교 가격(/vCPU)* |
단위 가격 |
단위 |
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Oracle Autonomous Database |
시간당 OCPU |
||
분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Oracle Autonomous Database - 전용 |
시간당 OCPU |
- Oracle Database Enterprise Edition과 아래에 나열된 필수 옵션을 실행하는 경우 BYOL 요구 사항은 다음과 같습니다.
- - 분석 및 데이터 웨어하우징 인스턴스를 위한 단일 Oracle Autonomous Database OCPU 1~16개:
- – Oracle Database Enterprise Edition plus Options의 각 지원 프로세서 라이선스: 멀티태넌트, BYOL 클라우드 서비스의 OCPU 최대 2개 활성화 가능.
- – Oracle Database Enterprise Edition plus Options의 지원 Named User Plus 라이선스 25개 기준: 멀티태넌트, BYOL 클라우드 서비스의 OCPU 1개 활성화 가능.
- - 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Oracle Autonomous Database OCPU 17개 이상:
- – Oracle Database Enterprise Edition plus Options의 각 지원 프로세서 라이선스: 멀티태넌트 및 Real Application Clusters, BYOL 클라우드 서비스의 OCPU 최대 2개 활성화 가능.
- – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Named User Plus 라이선스 25개당: 멀티태넌트 및 Real Application Clusters, BYOL 클라우드 서비스의 OCPU 1개 활성화 가능.
일반적으로 클라우드 업계에서는 포함된 가상 CPU 수(vCPUs)를 기반으로 컴퓨트 인스턴스를 정의합니다. 각 vCPU는 하나의 실행 스레드에 대한 용량을 제공합니다. vCPU는 전체 물리적 컴퓨팅 코어를 제공하는 것이 아니라 코어의 일부입니다. 이와 달리, Oracle x86 컴퓨트 구성은 물리적 CPU 코어와 동일한 OCPU를 사용하며 각각 두 개의 스레드를 제공합니다. 고객이 여러 클라우드 서비스 제공 업체를 쉽게 비교할 수 있도록, Oracle은 웹 페이지에 vCPU 가격을 제시하며 소비하는 OCPU 시간을 기준으로 청구합니다. 고객에게 컴퓨트 성능의 vCPU 1개가 아니라 2개를 제공하므로, 청구되는 시간당 OCPU 요금은 웹 페이지에 제시된 vCPU 가격의 두 배입니다.
데이터 레이크 분석을 개선하는 Autonomous Database
Martin Gubar, Director of Product Management지난 수십년 간 Oracle 데이터 웨어하우스는 데이터 아키텍처의 중심이었습니다. 데이터 웨어하우스는 확장 가능하고, 대단히 보안성이 뛰어나고, 높은 정확도로 복잡한 쿼리를 처리하고, 다양한 도구 및 애플리케이션에서 사용할 수 있기 때문이죠. 같은 맥락에서 데이터 레이크 역시 데이터 플랫폼의 핵심 요소로 빠르게 자리잡고 있습니다.
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리소스
분석 및 데이터 웨어하우징 문서를 위한 Autonomous Database
제품 설명서 및 도움말 센터에서는 공유 및 전용 인프라용 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database를 배포할 수 있습니다.
- 분석 및 데이터 웨어하우징 튜토리얼을 위한 Autonomous Database
주요 기능을 설명하는 실습 워크샵에서 분석 및 데이터 웨어하우징을 위한 Autonomous Database 사용법을 배울 수 있습니다. - 무료 단계별 워크샵
최신 데이터 웨어하우스를 생성하고, 데이터 레이크를 설정하거나, 단계별 지침이 포함된 실습 워크샵을 통해 머신러닝을 실험하는 방법을 배울 수 있습니다. - 교육 계획
Oracle의 교육 계획 기능은 사용자가 최첨단 Oracle Cloud를 실시간으로 학습할 수 있는 다양한 실습 및 워크샵을 제공합니다. - 분석 및 데이터 웨어하우징 데모를 위한 Oracle Autonomous Database(3:44)
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