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Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouse는 데이터 웨어하우스 운영, 데이터 보안 및 데이터 기반 애플리케이션 개발의 복잡성을 모두 제거하는 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 그리고 데이터 웨어하우스의 프로비저닝, 구성, 보안, 조정, 확장 및 백업을 자동화합니다. 여기에는 셀프 서비스 데이터 로딩, 데이터 변환, 비즈니스 모델, 자동 인사이트, 여러 데이터 유형 및 머신 러닝 분석에 걸쳐 더 간단한 쿼리를 지원하는 기본 제공 컨버지드 데이터베이스 기능을 위한 도구가 포함됩니다. Oracle Cloud@Customer를 통해 Oracle Public Cloud와 고객 데이터 센터 모두에서 사용할 수 있습니다.
Autonomous Data Warehouse가 단일 플랫폼에서 데이터 및 분석을 단순화하는 방법을 확인하십시오.
여러 고객을 대상으로 한 연구에 따르면 투자 회수 기간을 5개월로 유지하면서 5년 동안 417% ROI를 제공합니다.
Autonomous Data Warehouse와 호환되는 애플리케이션 및 도구에 대해 알아보십시오.
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)
2025년 필수: 지금 바로 지능형 자동화
셀프 서비스 데이터 도구 및 분석이 포함된 완벽한 솔루션
Autonomous Data Warehouse는 다중 모델 데이터 및 다중 워크로드에 대한 기본 지원을 제공하는 컨버지드 데이터베이스를 사용하는 유일한 완벽한 솔루션입니다. 여기에는 분석 SQL, 데이터베이스 내 머신 러닝 알고리즘, 그래프 및 공간 서비스가 포함됩니다. 이러한 기본 제공 최신 도구는 모든 데이터를 로드하고, 여러 데이터 유형에 걸쳐 복잡한 쿼리를 실행하고, AI 기반 분석을 제공하고, 데이터 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 간단한 셀프 서비스 데이터 로딩, 데이터 변환 및 비즈니스 모델을 제공합니다.
분석 보고서: Oracle Autonomous Data Warehouse로 데이터에서 최대 가치 추출(PDF)
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 고객은 고성능, 고가용성 및 보안 데이터 웨어하우스를 운영하면서 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
특징
- 자동 확장
- 자동 보안
- 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 확장
- 자동 튜닝
- 자동 인덱싱
- Hybrid Columnar Compression
- 열(Columnar) 처리
- 스마트 스캔
- 자동 최적화 통계 수집
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
모두를 위한 머신 러닝
확장 가능하고 최적화된 데이터베이스 내 알고리즘을 사용하여 Oracle Autonomous Data Warehouse에서 머신 러닝 모델을 구축하고 배포합니다. Oracle Machine Learning은 데이터를 전용 머신 러닝 시스템으로 이동할 필요 없이 데이터 사이언티스트를 위한 머신 러닝 학습 모델 생성을 가속화합니다.
특징
- 데이터베이스 내 알고리즘
- 데이터 이동 없음
- 자동 데이터 준비
- 간편한 모델 개발 & 배포
- 고성능 및 보안
- Oracle Machine Learning Notebooks
- Oracle Machine Learning for SQL
- Oracle Machine Learning for R
- Oracle Data Miner
- Oracle Machine Learning for Spark
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, 개방형 연결 데이터 등과 같은 다양한 애플리케이션의 데이터 엔터티 간 연결을 기반으로 데이터에 대한 새로운 인사이트를 제공합니다.
특징
- 속성 및 RDF 그래프
- 인메모리 그래프 서버(PGX)
- PGQL 및 SPARQL 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
- 셀프 서비스 공간 스튜디오
셀프 서비스 데이터 관리 도구
데이터 도구는 셀프 서비스 데이터 로딩, 데이터 변환, 비즈니스 모델링 및 데이터 통찰력을 제공합니다. 이러한 기본 제공 도구는 포괄적이고 확장 가능한 데이터 관리를 위해 드래그 앤 드롭 기능을 제공합니다.
특징
- 데이터 로딩
- 데이터 변환
- 비즈니스 모델
- 데이터 인사이트
- 카탈로그
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
-
부서별 데이터 웨어하우스 구축
셀프 서비스 부서별 데이터 웨어하우스를 배포하여 여러 스프레드 시트 및 기타 플랫 파일 데이터 소스의 데이터를 신뢰성 있고 유지 관리가 가능한 고품질 대시 보드로 통합합니다.
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엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 부서별 데이터 웨어하우스 구축
여러 엔터프라이즈 시스템, 스프레드 시트 및 타사 데이터 소스의 데이터를 통합된 분석 데이터 저장소로 통합합니다.
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엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 확장
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 단순화하여 자율 운영 기능으로 다중 모델, 통합 데이터를 지원합니다.
-
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. - 교육 계획
당사의 교육 계획은 다양한 실습 및 워크샵을 제공하여 최첨단 기술인 오라클 클라우드를 실시간으로 학습할 수 있습니다. - Oracle Autonomous Data Warehouse 데모(3:44)
