Autonomous Database 기능

모든 워크로드 및 데이터

모든 워크로드 및 데이터 유형에 최적화된 데이터베이스

개발자는 모든 최신 데이터 유형, 워크로드, 분석 도구를 기본적으로 지원하는 단일 서비스를 통해 데이터 이동의 필요성을 줄여 주고, 덜 복잡한 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 오랜 시간을 들여 여러 서비스 또는 전용 데이터베이스들의 통합 작업을 수행할 필요 없이, 모든 규모 및 중요도의 애플리케이션 및 데이터 분석을 지원하는 단일 환경을 제공합니다.

  • 관계형, 벡터, 그래프, 지리공간, JSON, 텍스트 등 모든 최신 데이터 형식을 지원합니다. 데이터 유형별로 일일이 수많은 전용 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다.
  • OLTP, IoT, 임시, 원장/블록체인, 스트리밍, 분석 등 모든 최신 워크로드를 지원합니다. 다양한 워크로드를 지원하기 위해 수많은 전용 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다.
  • 모든 모던 분석 도구 지원: 생성형 AI, 고급 SQL, 머신러닝, 그래프 분석, 텍스트/검색 분석, 지형 공간 분석 및 기타 다양한 분석 도구를 지원하며, 모든 도구에는 데이터 레이크 액세스 기능이 포함되어 있습니다. 분석을 위해 데이터를 전용 데이터베이스로 전송할 필요가 없습니다.
  • 컨테이너, 이벤트, REST, 로코드, 마이크로서비스, CI/CD 및 기타 모든 최신 개발 스타일 및 패러다임을 지원합니다. 모든 개발 관련 니즈를 지원할 수 있도록 단일 데이터베이스를 통해 운영을 단순화했습니다.
  • 모든 데이터 유형 및 워크로드에 동일한 보안 체계를 끊김없이 적용함으로써 단일 보안 환경을 빠르고 안전하게 구축할 수 있습니다.

신속한 배포

Autonomous Database를 생성하고 서비스 둘러보기 (3:14)

Oracle Autonomous Database를 처음 사용하는 경우에도 최소한의 학습 과정만을 거친 뒤 신속히 Autonomous Database를 시작할 수 있습니다. Autonomous Database를 활용한 생산성 향상에 기존 Oracle Database 관련 전문성은 필요하지 않습니다.

  • 모든 Autonomous Database는 용량과 무관하게 단 몇 분 내로 배포할 수 있습니다.
  • Autonomous Database가 관리 작업을 자동으로 처리하므로 IT 담당자는 일상적인 운영에 시간을 할애할 필요가 없습니다.
  • 데이터 분석가는 선호하는 도구를 사용하여 개선된 기술 분석 및 예측 분석 시스템을 구축할 수 있습니다. Autonomous Database에는 AI, 머신러닝, 그래프, 공간 및 텍스트 분석 기능이 내장되어 있으며, 타사 데이터베이스, 클라우드, 데이터 레이크와 통합되어 데이터 사일로를 제거할 수 있습니다.
  • 개발자는 선호하는 기술 스택, 아키텍처, 접근법을 유연하게 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 용도별 전용 데이터베이스를 다수 사용할 필요가 없어지고, DevOps팀은 개발용 애플리케이션을 보다 간단히 관리하고 운영 보고를 수행할 수 있게 됩니다.

간편한 클라우드 마이그레이션

Autonomous Database는 완전 자동화된 Oracle Database입니다. Oracle Database 워크로드를 클라우드로 이전하는 가장 간단한 방법을 제공합니다.

  • Autonomous Database는 PL/SQL을 완벽하게 지원하므로 데이터베이스 기술 및 언어를 새로 배울 필요가 없습니다.
  • 온프레미스로 배포된 Oracle Database의 분석 도구 및 앱을 지원합니다.
  • 데이터베이스 자산을 분석하여 클라우드 이전 우선순위를 파악할 수 있습니다.
  • Oracle Zero Downtime Migration을 사용하면 다운타임 없이 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)로 데이터베이스를 마이그레이션할 수 있습니다. Oracle Cloud Lift Services의 클라우드 엔지니어들이 제공하는 클라우드 마이그레이션 계획, 설계, 프로토타이핑, 관리 지침은 마이그레이션 가속화에 기여합니다.

멀티 클라우드 지원

멀티클라우드 환경에서도 단일 클라우드의 데이터 액세스 속도, 성능, 유용성을 그대로 누릴 수 있습니다.

  • Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage와의 안전한 통합을 구현한 Autonomous Database는 단일 클라우드와 같이 간편한 데이터 액세스를 제공합니다.
  • Oracle Cloud Infrastructure(OCI)와 Azure간의 짧은 지연시간과 높은 대역폭을 제공하는 연결망을 통해 단일 클라우드와 같은 성능으로 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
  • Azure 콘솔을 통해 OCI 상에 엔터프라이즈급 Oracle Database 서비스를 구성하고 운영할 수 있는 단일 클라우드 UI를 이용 가능합니다. Oracle Database Service for Microsoft Azure를 사용하기 위해 새로운 콘솔 사용법을 배울 필요는 없습니다.
  • DevOps, 데이터 통합, 보안 및 ID 관리, 데이터 분석 등을 위한 다양한 네이티브 클라우드 서비스를 활용해 보세요.
  • 곧 출시 예정: OCI 상에서 실행되지만 Azure에서 이용 가능한 완전 관리형 Oracle 데이터베이스 서비스를 통해 어디서든 워크로드를 실행할 수 있습니다. Oracle Database의 성능, 확장성, 가용성, 기능 및 가격 정책을 마음껏 누려보세요.

분석

셀프 서비스 분석

각 사업부는 종단간 데이터 분석 생태계를 활용하여 IT 담당자의 도움 없이도 자체 데이터 분석 환경을 직접 배포할 수 있습니다.

  • Oracle Autonomous Database Data Studio의 Data Transforms 도구를 사용하면 IT 담당자의 도움 없이도 직접 100개 이상의 애플리케이션, 데이터베이스, 데이터 레이크 소스로부터 데이터를 로드 및 변환할 수 있습니다.
  • Data Studio에 내장된 데이터 분석 도구를 사용하여 복잡한 분석 계산식을 간단히 생성하고, 생성한 계산식을 Oracle Analytics Cloud, Tableau, Excel 등의 선호하는 도구들과 공유할 수 있습니다.
  • 안전하고, 빠르고, 공개적으로 조직 내외부에서 데이터를 공유할 수 있습니다.
  • Data Studio의 카탈로그 기능을 통해 데이터 소스를 파악하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
  • ExcelGoogle Sheets용 추가 기능을 사용하여 스프레드시트로부터 보유 중인 데이터에 간단히 액세스할 수 있습니다.
  • 내장된 머신러닝그래프 알고리즘, 기본 Python 및 R 지원, 내장된 노트북 UI 등으로 데이터 과학자의 역량을 강화할 수 있습니다.
  • Select AI를 사용하여 자연어 대화 방식으로 질문을 입력하고, Autonomous Database에 저장된 기업별 고유 데이터에 기반한 답변을 도출할 수 있습니다.

사전 구축된 웨어하우스 및 커넥터

Oracle Fusion Applications 사용자도, Oracle의 NetSuite, E-Business Suite, PeopleSoft 애플리케이션 사용자도 모두 즉시 사용 가능한 데이터 모델, 파이프라인, 분석 도구를 통해 신속하게 데이터를 활용할 수 있습니다.

  • Oracle Cloud의 ERP, HCM, SCM, CX 애플리케이션 제품군의 데이터로부터 인사이트를 확보하고 활용할 수 있습니다. Oracle Fusion Analytics Warehouse는 사전 구축된 KPI, 머신러닝, 보다 간단한 데이터 관리 기능을 제공합니다.
  • NetSuite 데이터에서 실용적인 인사이트를 확보할 수 있습니다. Oracle NetSuite Analytics Warehouse는 실용적인 인사이트를 확보할 수 있는 강력한 데이터 분석 기능을 제공합니다. 비즈니스 전문가는 IT 담당자의 도움 없이 직접 데이터를 로드하고, 자체 분석 도구를 신속하게 구축하고 실행할 수 있습니다.
  • E-Business Suite 데이터로부터 새로운 인사이트를 확보하는 것이 분석 도구를 직접 구축하는 것보다 최대 70% 더 빠릅니다. E-Business Suite 가속기에는 사전 구축된 추출, 변환, 로드 파이프라인, 데이터 모델, 사전 구축된 KPI, 대시보드, 보고서 등이 포함되어 있습니다.

BI 지원

비즈니스 분석가 및 현업 팀원들은 다양한 분석 및 BI 도구를 사용하여 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션을 제공할 수 있습니다.

  • Analytic Views를 사용하여 다양한 도구 및 애플리케이션에 적용 가능한 공유 비즈니스 모델(차원, 계층 구조, 측정 단위, 'KPI')을 개발함으로써 신뢰도 높은 비즈니스 인사이트를 신속하게 확보할 수 있습니다.
  • 선호하는 BI 도구 사용: Oracle Analytics Cloud, Tableau, Microsoft Power BI, Excel을 비롯한 다양한 도구를 사용 가능합니다. 각 도구는 동일한 비즈니스 모델을 공유함으로써 분석을 간소화하고 일관적인 결과를 보장할 수 있습니다.

데이터 레이크 분석

동일한 도구, 프로세스, 액세스 방식을 사용하여 Autonomous Database에, 또한 외부의 데이터 레이크 및 클라우드 스토리지에 저장된 모든 데이터를 분석할 수 있습니다.

  • 다음과 같이 다양한 형식 및 출처에 대한 데이터 쿼리 및 분석을 지원합니다.
    • OCI Object Storage, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage 등 모든 클라우드 객체 스토리지
    • Parquet, Avro, JSON, csv, XLSX 등 모든 데이터 레이크 파일 유형
    • Delta 테이블, Iceberg 테이블 등 모든 주요 데이터 레이크 테이블 구조
  • 객체 스토리지의 기본 보안 정책과 Autonomous Database의 고급 보안 기능을 결합하여 데이터를 안전하게 보호합니다.
  • 객체 저장소 소스에 직접 SQL 쿼리를 실행하고, 쿼리 결과를 Autonomous Database에 저장된 데이터와 연계할 수 있습니다.
  • OCI Data CatalogAWS Glue 메타데이터 저장소를 활용하여 기업별 데이터 세트를 즉시 찾고 액세스할 수 있습니다.
  • Apache Spark는 Autonomous Database에 저장된 데이터에 대한 강력한 분석 기능을 제공합니다.

인공지능 및 머신러닝

AI 및 머신러닝을 활용한 혁신

Autonomous Database는 머신러닝 및 AI에 대한 전문 기술과 지식을 갖추지 않은 사용자도 본인의 니즈에 부합하는 도구 및 언어를 사용하여 간단히 데이터 분석을 수행할 수 있는 단일 플랫폼을 제공합니다.

  • 자연어를 사용하여 데이터로부터 원하는 답을 간편하게 얻을 수 있습니다. Select AI는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하므로 기본 데이터 구조나 SQL 구문을 모르는 사용자도 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Select AI 및 OCI Generative AI를 함께 사용하여 Autonomous Database에 저장된 프라이빗 엔터프라이즈 데이터를 생성형 AI 모델의 생산성 및 창의성과 안전하게 결합함으로써 애플리케이션 개발을 가속화하고, 새로운 비즈니스 솔루션을 구축할 수 있습니다. 데이터는 Oracle Cloud를 벗어나지 않고, AI 제공업체와 공유되지 않고, 데이터 액세스를 위한 Oracle Database의 고급 보안 기능을 사용하여 안전하게 보호됩니다.
  • 벡터를 기본 데이터 유형으로 저장하고 벡터 인덱스와 SQL 함수를 사용해 벡터에 대한 유사성 검색을 실행할 수 있습니다. AI Vector Search를 사용하여 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터로부터 유사한 정보를 빠르게 식별할 수 있습니다.
  • 코딩을 모르는 사용자도 고성능 머신러닝 모델을 구축하고 평가할 수 있습니다. AutoML는 UI 기반 액세스를 통해 비전문가들도 머신러닝 기능을 사용할 수 있도록 지원합니다. ML 모델의 데이터 드리프트 및 품질 드리프트를 방지하는 데 기여하는 노코드 사용자 인터페이스를 사용하여 모델을 항상 최신 버전으로 유지할 수 있습니다.
  • 운영 데이터에 리소스 설명 프레임워크(RDF) 및 속성 그래프를 사용할 수 있습니다. SQL 속성 그래프, 기존 SQL 개발 도구 및 프레임워크를 사용하여 SQL로 그래프 애플리케이션을 간단히 구축할 수 있습니다. Graph Studio 기능을 사용하여 데이터 간의 숨겨진 연결성을 시각적으로 살펴보고 새롭게 발견할 수 있습니다.
  • 셀프 서비스 UI 기반 웹 애플리케이션인 Oracle Spatial Studio의 인터랙티브 맵 기능을 활용하여 데이터 분석에 위치 인텔리전스를 추가할 수 있습니다.
  • Python, R, SQL 등 선호하는 개발 언어 및 타사 패키지를 선택하여 머신러닝 모델을 개발하고, 인데이터베이스 방식으로 대량의 데이터를 학습시킬 수 있습니다.

애플리케이션 개발

생성형 AI를 사용한 자연어 쿼리

Autonomous Database는 '사람과 같은' 언어로 이야기합니다.

  • 사람과 이야기할 때와 같이 자연어로 질문해 보세요. 귀사의 비즈니스에 대한 답변을 얻을 수 있는 가장 간단한 방법을 제공합니다.
  • Autonomous Database Select AI 기능을 통해 자연어 기능을 귀사의 애플리케이션에 간단히 추가할 수 있습니다.

로코드 AppDev

기업 소속 분석가 및 비전문 개발자도 특정 부서용 소규모 애플리케이션에서부터 정교한 엔터프라이즈급 애플리케이션까지, 다양한 규모의 애플리케이션들을 신속하게 개발할 수 있습니다.

  • 엔터프라이즈 로코드 애플리케이션 플랫폼인 Oracle APEX는 1/100의 코드만을 사용하여 20배 빠르게 애플리케이션을 개발할 수 있게 해 줍니다.
  • UI 기반 도구를 사용하여 고급 분석 도구를 최소한의 코딩만으로 귀사의 애플리케이션에 통합해 보세요. Data Studio의 데이터 분석 기능을 통해 다차원 모델, AutoML, Oracle Spatial Studio, Graph Studio(PDF) 등을 구축할 수 있습니다.

클라우드 네이티브 AppDev

익숙한 기술 스택을 사용하여 마이크로서비스를 더욱 빠르게 구축하고, 더욱 간단하게 만듦으로써 DevOps 운영에 기여할 수 있습니다.

  • 오픈 소스 프레임워크, REST/JSON 기반 개발, MongoDB 호환 API 지원을 통해 선호하는 도구를 자유롭게 사용 가능합니다.
  • 전문 분석 엔진으로 인한 복잡성을 야기할 필요 없이 다차원 모델, 머신러닝, 그래프, 공간, 텍스트 등의 내장된 고급 분석 기능을 통해 인사이트를 확보할 수 있습니다.
  • 모든 도구 및 애플리케이션에 Java Database Connectivity(JDBC)가 지원됩니다.
  • 개방형 표준 Python 데이터베이스 API를 준수하는 Python의 cx_Oracle 모듈을 사용하여 데이터에 액세스할 수 있습니다.
  • SQL을 사용하여 JSON, 그래프, 공간 데이터를 비롯한 모든 데이터에 액세스하고 분석할 수 있습니다.
  • 다운타임 없이 데이터를 보호합니다. 배포한 데이터베이스에 대한 보안 태세가 자동으로 구축되고, 데이터베이스 및 보안 패치를 통해 항상 최신 상태로 유지됩니다.
  • 무료 Autonomous Database 옵션을 활용하여 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. Autonomous Database on Oracle Cloud Free Tier는 클라우드에서의, Autonomous Database 무료 컨테이너 이미지는 오프라인에서의 앱 개발을 지원합니다.

JSON 중심 AppDev

MongoDB와 호환되면서도 더욱 빠르고, 안전하고, 저렴한 JSON 문서 저장소를 사용하여 앱을 보다 신속하게 개발할 수 있습니다.

  • 고가용성, 동적 확장성, 고급 보안 기능을 갖춘 JSON 앱을 개발할 수 있습니다.
  • Oracle Database API for MongoDB를 사용하면 익숙한 MongoDB 호환 드라이버, 도구, 프레임워크를 통해 새로운 앱을 개발할 수도 있고, 기존 MongoDB 앱을 마이그레이션할 수도 있습니다.
  • 확장 가능한 SQL로 JSON 데이터를 분석하고, 다양한 관계형 도구 또는 애플리케이션으로부터 JSON에 액세스할 수 있습니다.
  • 관계형 및 JSON 데이터베이스 패러다임을 동시에 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 하나의 데이터 저장소에서 두 기술을 모두 사용하여 효율적으로 액세스 및 업데이트할 수 있습니다. 앱에서 정보를 쉽게 검색, 조작, 교환하는 데에는 JSON을 사용하고, 쿼리 및 분석에는 관계형 기술을 사용합니다. Duality Views는 JSON과 관계형 모델의 장점을 모두 활용하여 성능을 향상하고 저장 공간을 최적화시켜줍니다.
  • 다중 문서 ACID 준수, 교차 수집 조인, 인데이터베이스 절차적 로직 등 JSON 데이터베이스 개발자들이 마주하는 가장 까다로운 문제들도 간단히 해결 가능합니다.
  • 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 SQL을 사용하여 문서 저장소 및 관계형 저장소에 저장된 데이터를 분석할 수 있습니다.

비용 절감

자동화를 통한 TCO 절감

자동화를 통해 인건비를 절감하고 탄력적 확장으로 라이선스 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 엔터프라이즈 애플리케이션 운영 비용과 관련된 많은 이점을 제공합니다. IDC의 연구 결과(PDF)에 따르면, Autonomous Data Warehouse 고객들은 다음과 같은 비용상의 이점을 누리고 있었습니다.

  • 5년 평균 ROI는 417%에 달했고, 평균 5개월 만에 투자 손익분기점에 도달했습니다.
  • 관리 및 라이선싱 비용과 다운타임으로 인한 사용자 생산성 손실이 감소되어 기업의 총운영비용이 평균 63% 절감되었습니다.
  • 유연한 라이선싱 모델을 통해 고객은 라이선싱 비용을 평균 45% 절감했습니다.
  • 신규 데이터베이스 배포 시간은 평균 84%, 직원들이 배포에 들이는 시간은 85% 감소했습니다.

탄력적인 종량제 가격 정책

탄력적인 클라우드 데이터베이스를 사용한 배포로 라이선싱 비용과 클라우드 사용료를 절감하고, 오버프로비저닝을 방지합니다.

  • 탄력적 자동 확장 기능을 통해 서비스 사용량 및 비용을 실제 애플리케이션 니즈 및 리소스 사용량과 일치시킬 수 있습니다. 워크로드의 일시적인 변화에 대응하기 위해 컴퓨트와 스토리지를 기본 프로비저닝 리소스 대비 최대 3배까지, 다운타임 없이 독립적으로 확장 및 축소할 수 있습니다.
  • 장기적인 컴퓨트 및 스토리지 관련 니즈가 증가할 경우, 언제든지 기본 프로비저닝 리소스를 확장할 수 있습니다.
  • 모든 데이터를 Autonomous Database에 저장하면 객체 스토리지와 같은 가격만을 지불하면서도 데이터 레이크의 데이터에 최대 20배 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.
  • 다운타임 없이 확장 및 축소 가능한 탄력적 리소스 풀로 데이터베이스 인스턴스를 통합하면 각 인스턴스 비용을 개별적으로 지불하는 것 대비 최대 87%의 컴퓨트 비용이 절감됩니다.

관리, 보안, 규제 준수

데이터베이스 관리 자동화

데이터베이스 관리자는 자동화된 관리 기능을 활용하여 수동 관리 작업에서 벗어나 더 많은 가치를 창출하는 IT 프로젝트에 전념할 수 있습니다.

  • DBA 관련 작업에 소요되는 시간은 평균 68% 단축(PDF)되고, 운영 비용은 최대 63% 절감됩니다.
  • 프로비저닝, 모니터링, 백업, 감사, 알림, 재해 복구 등 모든 데이터베이스 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.
  • 사전 예방적 데이터베이스 상태 모니터링 및 내장된 내결함성 기능을 통해 서비스 수준을 향상시킵니다. 패치 및 업데이트는 다운타임이나 인적 개입 없이 자동으로 적용됩니다.
  • 워크로드 및 데이터 배포 현황을 수작업을 통해 직접 조사할 필요 없이 애플리케이션 성능을 개선할 수 있습니다. 자동 파티셔닝 및 자동 인덱싱 기능이 고객의 워크로드에 맞춰 데이터베이스를 조정해 줍니다.

데이터 보안

Autonomous Database는 사용하면 내부자 또는 외부자의 무단 액세스, 랜섬웨어 및 멀웨어를 비롯한 사이버 공격 등으로부터 고객의 모든 데이터를 안전하게 보호합니다.

  • Autonomous Database는 자동 패치 기능을 통해 다운타임 없이, 자주 보안 패치를 적용하므로 항상 최신 보안 태세를 유지합니다.
  • 환경이 변화하더라도 계속해서 안전하게 유지되는 보안 환경을 구축할 수 있습니다. 기본 제공되는 Oracle Data Safe는 데이터 민감도 파악, 데이터 위험 평가, 민감한 데이터 마스킹, 보안 통제 구현 및 모니터링, 사용자 보안 태세 평가, 사용자 활동 모니터링 등을 지원합니다.
  • 투명한 데이터 암호화를 통해 악의적인 공격자나 멀웨어에 대한 보호 태세를 구축할 수 있습니다. 유휴 상태일 때도, 이동 중에도, 백업 중에도 모든 데이터를 지속적으로 암호화합니다.
  • 기본 제공되는 Oracle Database Vault는 권한이 없는 사용자의 민감한 데이터 액세스 방지, 무단 데이터베이스 변경 방지, 업계, 정부 또는 기업별 보안 표준 준수 등을 지원합니다.
  • 각 사용자에게는 개정, 마스킹, 필터링 등 고급 역할 기반 액세스 제어가 적용된 데이터만이 표시됩니다.

규정 준수

엔터프라이즈 애플리케이션 운영과 관련된 위험 감소에 기여합니다.

  • Autonomous Database는 자동 패치 기능을 통해 다운타임 없이, 자주 보안 패치를 적용하므로 항상 최신 보안 태세를 유지합니다.
  • 백업은 완전히 자동화되어 있으며, 10년 간 장기 백업 옵션을 제공합니다.
  • 감사 기능은 항상 활성화되어 있습니다.
  • Autonomous Database는 연방 위험 및 권한 부여 관리 프로그램(FedRAMP) High, 의료보험의 양도 및 책임에 관한 법률(HIPAA), 결제 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS), 시스템 및 조직 제어(SOC) 1, SOC 2를 비롯한 인증된 규제 준수 표준들을 준수합니다.
  • 데이터 레지던시 관련 요건을 충족하고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 위한 생존성을 보장하고, 클라우드 규모의 데이터베이스 성능을 제공하는, 완전 자동화된 서비스인 Globally Distributed Autonomous Database를 통해 글로벌 사용자 기반을 지원할 수 있습니다.

미션 크리티컬 애플리케이션 지원

고가용성 및 무중단 업무 운영

IT팀은 미션 크리티컬 애플리케이션을 지속적으로 실행하는 과정에서 인적 개입을 최소화할 수 있습니다.

  • Oracle Autonomous Data Guard는 Autonomous Database의 가용성을 99.995%까지 끌어올려 줍니다(사전 계획된 다운타임 및 우발적 다운타임 포함). 다수의 리전에 다중 대기 데이터베이스를 구축함으로써 데이터 보호를 극대화합니다.
  • 가동 중단 상황 발생시 진행 중이던 데이터베이스 트랜잭션을 투명하게 복구시켜 주는 Application Continuity기능을 통해 지속적으로 앱을 실행할 수 있습니다.
  • 다운타임 및 인적 개입 없이 자동으로 업데이트, 백업, 패치를 적용하므로 사전 계획된 다운타임이 최소화됩니다.
  • 상대적으로 중요도가 낮은 앱의 기본 가용성은 99.95%이고, 보다 저렴한 재해 복구 서비스를 사용할 수 있습니다.

미션 크리티컬 앱 배포

PeopleSoft, JD Edwards, Siebel 등의 Oracle 앱, 또는 커스텀 앱, ISV 앱을 실행하고 확장하여 성능, 가용성, 보안성을 향상시킬 수 있습니다.

  • 사용하던 앱을 간단히 마이그레이션할 수 있습니다. Autonomous Database는 그간 사용자들이 온프레미스에서 실행해 온 것과 동일한 Oracle Database를 실행합니다.
  • 성능 가속화—Autonomous Database는 사전 구성을 통해 신속히 사용 가능한 최적화된 스토리지, 자동 인덱싱, 데이터 캐싱을 제공합니다.
  • 업계를 선도하는 검증된 플랫폼을 활용하여 OLTP 트랜잭션, 경량 트랜잭션, 증강 트랜잭션, 스트림 이벤트 처리 등 모든 유형의 트랜잭션을 처리할 수 있습니다.
  • 업계에서 인정받은 투명한 확장성과 가용성을 제공합니다.
  • 워크로드를 모니터링하고, 인덱스를 자동으로 생성 및 유지 보수합니다.
  • 다운타임 없이 데이터를 보호합니다. 배포한 데이터베이스에 대한 보안 태세가 자동으로 구축되고, 데이터베이스 및 보안 패치를 통해 항상 최신 상태로 유지됩니다.