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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.

Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouse 혁신 Oracle Autonomous Data Warehouse 혁신

오라클 데이터베이스 서버 기술 EVP인 앤드류 멘델손의 발표 영상을 통해 Oracle의 최신 클라우드 데이터 웨어하우스에 대해 알아보세요.

Snowflake가 Autonomous Data Warehouse에 감동하는 이유 Snowflake가 Autonomous Data Warehouse에 감동하는 이유

업계 전문가 DSC의 상세한 분석에서 확인된 Oracle Autonomous Data Warehouse가 대다수 글로벌 조직에서 더 많이 선택받는 이유

Autonomous Data Warehouse의 비슷한 애플리케이션과 도구 Autonomous Data Warehouse의 비슷한 애플리케이션과 도구

Autonomous Data Warehouse와 호환되는 애플리케이션 및 도구에 대해 알아보세요.

무료로 Oracle Autonomous Data Warehouse를 시작하세요.

Oracle Autonomous Data Warehouse를 선택하는 이유는 무엇입니까?

자율운영 웨어하우스 관리

Oracle Autonomous Data Warehouse는 수동 관리 작업이 거의 필요 없습니다. 백업, 구성 및 패치 같은 일반 작업을 자동화합니다. 또한 다운타임, 인적 개입, 과도한 프로비저닝 없이 성능 조정과 자동 확장을 지속적으로 자동화할 수 있습니다. 따라서 관리 노력이 최대 90%까지 절감되고 비즈니스 팀이 IT의 도움 없이 운영할 수 있습니다.

슬로베니아 Zreče에 본사를 둔 Unior Group은 데이터베이스 관리자 없이 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 분석가, 데이터 사이언티스트 및 개발자의 생산성을 향상시키는 기본 셀프 서비스 도구가 포함됩니다.

분석 보고서: Oracle의 Autonomous Data Warehouse 개선 사항: 시연 간소화(PDF)

’홍콩에 위치한 Maxims 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)

Oracle Public Cloud 또는 고객 데이터 센터에서 사용 가능

다른 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스와 달리 Autonomous Data Warehouse는 세 가지 배포 옵션을 제공합니다.

WinterCorp 리서치 노트: 관리형 클라우드 데이터베이스 배포 옵션 증가(PDF)

포괄적인 데이터 및 개인정보 보호

Autonomous Data Warehouse는 미사용 및 이동 중 데이터를 자율적으로 암호화하고, 규제 데이터를 보호하고, 모든 보안 패치를 적용하고, 위협을 탐지합니다. 또한 고객은 Oracle Data Safe를 사용하여 사용자 및 권한 분석, 민감한 데이터 검색 및 보호, 활동 감사를 쉽게 수행할 수 있습니다. Autonomous Data Warehouse를 사용하면 외부인과 내부인으로부터 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

조지아 주 사바나에 있는 DX Marketing은 Autonomous Data Warehouse를 사용하여 2억 6천만 건 이상의 미국 소비자 및 그와 관련된 개인 정보에 대한 라이선스 레코드를 보호합니다. (1:54)

IDC 조사 보고서: 완전 관리형 데이터베이스 서비스의 보안상 장점(PDF)

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 보호하세요.

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

셀프 서비스 데이터 관리 도구

데이터 도구는 협업하는 팀 간 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.

특징
  • 데이터 로딩
  • 데이터 변환
  • 비즈니스 모델
  • 데이터 인사이트
  • 카탈로그

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
  • 자동 데이터 준비
  • AutoML은 모델 개발 작업을 자동화합니다
  • REST 및 SQL 인터페이스를 통한 간편한 모델 배포
  • 향상된 성능, 확장성 및 보안
  • Oracle Machine Learning Notebooks
  • Python용 OML
  • OML 서비스
  • OML AutoML UI
  • Oracle Machine Learning for SQL

데이터에서 숨겨진 관계 발견

그래프 데이터베이스를 사용하면 데이터의 복잡한 관계를 보다 쉽게 관리, 표현 및 상호 작용할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트와 개발자는 그래프 모델을 사용하여 패턴 인식, 분류 및 통계 분석을 수행할 수 있으며, 이 모든 기능을 통해 대량의 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있습니다.

Oracle Autonomous Database는 이미 그래프 모델을 분석하고 시각화하는 기능을 제공하지만, 그래프 분석을 위한 완전한 관리형 플랫폼인 Graph Studio가 추가될 예정입니다.

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 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

업계 최고의 분석가들의 오라클에 관한 평가 보기

IDC에 따르면 Autonomous Data Warehouse 고객은 
5년 안에 417%의 ROI를 실현합니다.

IDC에 따르면 Autonomous Data Warehouse 고객은 5년 안에 417%의 ROI를 실현합니다.

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Wikibon은 Oracle Autonomous Database가 AWS보다 50% 더 저렴하다는 것을 알았습니다.

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Constellation Research

Constellation Research는 오라클 데이터베이스가 가장 큰 AWS 제품보다 용량이 32% 더 많은 것을 알았습니다.

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IDC에 따르면 Autonomous Data Warehouse 고객은 5년 안에 417%의 ROI를 실현합니다.

Autonomous Database 고객 성공 사례 모두 보기

경제적이고 효율적이며 쉬운 고객 경험

Oracle 고객이 Oracle Autonomous Database를 사용하여 머신 러닝 및 자동화를 통해 데이터 웨어하우징을 재정의하고 비즈니스를 혁신하는 방법을 알아보세요.

TaylorMade 로고
OUTFRONT Media 로고
Vodafone 로고
CERN 로고
Accenture 로고
sky 로고
AON
Zebra
Lyft 로고

Lyft는 보다 빠른 통찰력 도출을 위해 단일 글로벌 정보 소스를 구축합니다.

Autonomous Data Warehouse의 사용 사례

비즈니스 라인을 위한 분석 개선

셀프 서비스 부서별 데이터 웨어하우스를 배포하여 여러 엔터프라이즈 시스템, 스프레드 시트 및 타사 데이터 소스를 신뢰성 있고 유지 관리가 가능한 통합 대시보드로 통합합니다. 통합 셀프 서비스 데이터 도구를 통해 사용자는 드래그 앤 드롭으로 데이터를 로드 및 변환하고, 비즈니스 모델을 생성하고, 이상 징후를 신속하게 발견하고, 머신 러닝(ML) 모델을 구축할 수 있습니다.

참조 아키텍처 보기

Oracle Departmental Data Warehouse 알아보기

비즈니스 라인을 위한 분석 개선
모든 데이터를 사용하여 복잡한 질문에 답변

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 간소화 및 현대화

모든 데이터를 사용하여 보다 복잡한 질문에 답변합니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 간소화하여 자율 운영 기능으로 다중 모델, 통합 데이터를 지원합니다.

참조 아키텍처 보기

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션 검색

머신 러닝으로 의사 결정 강화

확장 가능하고 최적화된 데이터베이스 내 알고리즘을 사용하여 Oracle Autonomous Data Warehouse에서 머신 러닝 모델을 구축하고 배포합니다.

참조 아키텍처 보기

머신 러닝 솔루션 검색

머신 러닝으로 의사 결정 강화

가격 책정

공유 인프라에서의 Autonomous Data Warehouse

제품
단위 가격
측정항목
Oracle Autonomous Data Warehouse 시간당 vCPU
Oracle Autonomous Database – Exadata Storage 월별 테라바이트 스토리지 용량

전용 인프라에서의 Autonomous Data Warehouse

제품
단위 가격
측정항목
Oracle Autonomous Data Warehouse - Dedicated 시간당 vCPU
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Database Exadata Infrastructure - 쿼터 랙 - X8M 시간당 호스팅 환경
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Database Exadata Infrastructure - 쿼터 랙 - X8 시간당 호스팅 환경
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Database Exadata Infrastructure - 하프 랙 - X8 시간당 호스팅 환경
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Database Exadata Infrastructure - 풀 랙 - X8 시간당 호스팅 환경
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Oracle Database Exadata Infrastructure - 쿼터 랙 - X7 시간당 호스팅 환경
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Database Exadata Infrastructure - 하프 랙 - X7 시간당 호스팅 환경
오라클 클라우드 인프라스트럭쳐(OCI) - Database Exadata Infrastructure - 풀 랙 - X7 시간당 호스팅 환경

  • 전용 인프라에서의 Autonomous Data Warehouse의 경우:
  • –Database Exadata Infrastructure 최소 구독 기간은 48시간입니다.<
  • – 최소 OCPU 구매는 데이터베이스 노드당 1 OCPU이며 랙당 최대 OCPU 수까지 가능합니다.

Autonomous Data Warehouse Bring Your Own License(BYOL)

제품
단위 가격
측정항목
Oracle Autonomous Data Warehouse 시간당 vCPU
Oracle Autonomous Data Warehouse - Dedicated 시간당 vCPU

  • Oracle Database Enterprise Edition과 아래에 나열된 필수 옵션을 실행하는 경우 BYOL 요구 사항은 다음과 같습니다.
  • – OCPU 1~16개인 단일 Oracle Autonomous Data Warehouse 인스턴스:
  • – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Processor 라이선스당: 다중 테넌트, BYOL Cloud Service의 OCPU 최대 2개 활성화 가능
  • – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Named User Plus 라이선스 25개당: 다중 테넌트, BYOL Cloud Service의 OCPU 1개 활성화 가능
  • – OCPU가 17개 이상인 단일 Oracle Autonomous Data Warehouse:
  • – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Processor 라이선스당: 다중 테넌트 및 Real Application Clusters, BYOL Cloud Service OCPU를 최대 2개 활성화 가능
  • – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Named User Plus 라이선스 25개당: 다중 테넌트 및 Real Application Clusters, BYOL Cloud Service의 OCPU 1개 활성화 가능.

클라우드 업계에서는 일반적으로 포함된 가상 CPU(vCPU) 수를 기반으로 컴퓨팅 인스턴스를 정의합니다. 각 vCPU는 1개의 실행 스레드에 대한 용량을 제공합니다. vCPU는 물리적 컴퓨트 코어 전체를 제공하지 않으며 코어의 일부입니다. 그에 반해 Oracle의 x86 컴퓨트 구성은 각각 두 개의 스레드를 제공하는 물리적 CPU 코어와 동일한 OCPU를 사용합니다. 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.

2021년 3월 17일

Oracle Autonomous Data Warehouse: 데이터 분석가, 시민 데이터 사이언티스트 및 LOB 개발자를 위한 새로운 혁신

조지 럼프킨, Autonomous Data Warehouse 제품 관리 부사장

Autonomous Data Warehouse 도입 이후 모든 규모의 조직은 데이터 웨어하우스를 프로비저닝하는 것이 매우 간단하다는 것을 알게 되었습니다. Autonomous Data Warehouse는 운영 관리가 필요하지 않으므로(따라서 데이터베이스 관리자가 필요하지 않음) 클라우드 데이터 웨어하우스는 이전보다 더 많은 조직에서 사용할 수 있습니다.

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관련 자료

가격 책정

Autonomous Data Warehouse 가격

설명서

Autonomous Data Warehouse 설명서

공유 및 전용 인프라에 Autonomous Data Warehouse 서비스를 배포하기 위한 제품 설명서 및 도움말 센터.

클라우드 학습
  • 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)
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