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일반적인 질문

Oracle Database 23ai란 무엇인가요?

Oracle Database 23ai는 19c를 대체하는 Oracle Database의 최신 장기 지원 릴리스입니다. 이번 릴리스에서는 Oracle의 융합형 데이터베이스에 AI Vector Search 기능을 추가하여 데이터가 저장된 지점에서 바로 AI 기능을 사용할 수 있게 되었습니다. Vector Search 기능과 새로운 통합 개발 패러다임 및 미션 크리티컬 기능들이 결합되어 개발자 및 데이터 전문가가 앱, 애플리케이션 개발, 미션 크리티컬 워크로드에 AI를 간단히 적용할 수 있도록 지원합니다.

Oracle Database 23ai의 주요 기능은 무엇인가요?

Oracle Database 23ai는 이전 세대 대비 300개 이상의 새로운 기능을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. 신기능들에 대한 보다 자세한 정보는 관련 블로그 게시물(Oracle Database 23ai: Where to find information)을 통해 확인할 수 있습니다.

AI Vector Search: Oracle AI Vector Search는 Oracle Database 23ai에 새롭게 추가되는 기능입니다. AI Vector Search에는 Oracle Database에 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터의 시맨틱 콘텐츠를 벡터 형식으로 저장하고, 그를 통해 빠른 유사성 쿼리를 실행할 수 있도록 지원하는 신규 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등의 다양한 기능들이 포함되어 있습니다. 해당 신기능들은 대규모 언어 모델(LLM)에 기업별 고유 데이터를 학습시켜 사용자의 자연어 질문에 대한 답변을 제공할 수 있는 획기적 생성형 AI 기술인 검색 증강 생성(RAG)을 지원합니다. AI Vector Search에 대해 더 알아보기
JSON Relational Duality Views: JSON Relational Duality Views는 관계형 데이터 모델과 문서 데이터 모델을 통합하여 두 방식의 장점을 모두 제공합니다. 개발자는 동일한 기본 데이터를 표준 문서 API를 사용해 JSON 문서로 작업할 수도 있고, 표준 SQL을 사용해 관계형으로 작업할 수도 있습니다. JSON Relational Duality View에 대해 더 알아보기
운영 속성 그래프: Oracle Database는 속성 그래프 데이터 구조 및 그래프 쿼리를 기본적으로 지원합니다. 이제 개발자는 트랜잭션 데이터, JSON, 공간 및 데이터베이스에서 지원되는 기타 데이터 유형을 활용하여 그래프 및 그래프 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한, 새로운 ANSI 표준 SQL/PGQ를 사용하면 이해하기 쉬운 언어로 이러한 그래프 관계를 구축하고 쿼리할 수 있습니다.
SQL Firewall: Oracle Database는 속성 그래프 데이터 구조 및 그래프 쿼리를 기본적으로 지원합니다. 이제 개발자는 트랜잭션 데이터, JSON, 공간 및 데이터베이스에서 지원되는 기타 데이터 유형을 활용하여 그래프 및 그래프 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한, 새로운 ANSI 표준 SQL/PGQ를 사용하면 이해하기 쉬운 언어로 이러한 그래프 관계를 구축하고 쿼리할 수 있습니다. SQL Firewall에 대해 더 알아보기
True Cache: Oracle Database에 대한 캐싱을 간소화할 수 있는 솔루션입니다. 개발자는 미들티어에 디스크가 필요 없는 True Cache 인스턴스만 배포하고, 나머지는 Oracle Database가 관리하도록 맡기면 됩니다. Oracle Database 23ai는 Active Data Guard(ADG) 기술을 사용하여 캐시가 기본 인스턴스의 최신 변경 사항과 일치하는지 확인하고, 캐시에 없는 데이터가 있는 경우 기본 인스턴스의 데이터를 검색합니다. True Cache에 대해 더 알아보기
SQL 개선 사항: Oracle Database 23ai에는 개발자가 이메일, 신용카드, 우편번호 등 어떤 열을 나타내는지 정의할 수 있는 Application Usage Domains과 같은 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 또한 스키마 주석은 개발자에게 개체에 대한 풍부하고 자세한 메타데이터, 새로운 Boolean 데이터 유형, 업데이트에서의 직접 조인 등을 중앙화할 수 있는 수단을 제공합니다.
Oracle RAC 확장성 및 가용성 향상: Oracle Database 23ai에는 미션 크리티컬 데이터베이스를 위한 탁월한 가용성과 복원성을 제공한다는 Oracle의 약속을 더욱 공고히 하기 위한 향상된 기능들이 추가되었습니다.
- 고가용성
  - Local Rolling Database Maintenance는 Oracle Real Application Clusters(RAC) 및 Oracle RAC One Node데이터베이스에 대한 유지보수 활동(예: 패치 적용) 중 중단 없는 데이터베이스 가용성을 지원합니다. 데이터베이스의 가용성을 크게 개선하는 동시에 클러스터의 다른 노드에 미치는 영향을 제한합니다.
  - Oracle RAC Two-Stage Rolling Updates를 사용하면 모든 노드에 패치를 적용한 후 비롤링 패치를 적용할 수 있으므로 애플리케이션 다운타임을 줄일 수 있습니다.
  - Globally Distributed Database with Raft Replication: 노드 또는 데이터센터 중단 시 단 몇 초만에 신속한 페일오버가 가능하고, 데이터 손실이 전혀 없는 Active-Active-Active 대칭형 분산 데이터베이스 아키텍처를 통해 가용성을 향상하고, 관리를 간소화하고, 전 세계적으로 리소스 활용을 최적화할 수 있습니다.
- 확장성
  - Oracle RAC Ordered Sequences Optimization는 정렬 시퀀스를 사용하는 워크로드의 성능을 개선합니다.
  - Oracle RAC Smart Connection Rebalancing은 동일한 데이터베이스 오브젝트에 액세스하는 세션을 측정하고, 해당 오브젝트가 캐시된 인스턴스로 리디렉션하여 인스턴스 간 트래픽을 줄이고, 경합도가 높은 워크로드의 성능을 크게 개선합니다.

AI Vector Search에 대해 더 자세히 설명해 주시겠어요?

AI Vector Search는 벡터를 사용하여 비즈니스 데이터에 대한 빠르고 간단한 LLM 쿼리를 지원합니다. 이 기능을 더 잘 이해하려면 아래의 하위 질문들을 확인하세요. AI Vector Search에 대해 더 알아보기

벡터란 무엇인가요?
벡터는 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오의 숫자 표현으로, 기본 단어나 픽셀이 아닌 데이터의 의미를 인코딩합니다.
데이터베이스 내에 벡터를 생성할 수 있나요?

예. vector_embedding() SQL 함수를 통해 가능합니다.

Hugging Face에서 Sentence-Transformer 임베딩 모델을 선택한 뒤 데이터베이스에 안전하게 업로드할 수 있습니다.
데이터베이스 외부에서도 벡터를 생성할 수 있나요?

예. REST 호출 또는 로컬 라이브러리와 함께 상용 및 오픈 소스 모델을 모두 사용할 수 있습니다.

테스트가 완료된 임베딩 모델로는 openai.com, cohere.com, Hugging Face Transformers, Sentence-Transformers, Transformers.js, ONNX Runtime 사용하기 등이 있습니다.
벡터를 만들려면 GPU가 필요한가요?
벡터는 CPU 또는 GPU를 사용하여 만들 수 있습니다.
AI Vector Search는 어떤 LLM과 함께 작동하나요?

AI Vector Search는 모든 LLM과 함께 작동할 수 있는 호환성을 지향합니다.

OpenAI GPT 3.5 및 4.0, Cohere, Llama2, Mistral, Gemini, Palm2, Vertex AI 등의 LLM은 호환 테스트를 마쳤습니다.

이상의 LLM 중 일부는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Generative AI 서비스를 통해 이용할 수 있습니다.
AI Vector Search는 어떤 임베딩 모델과 함께 작동하나요?
OpenAI, Cohere, Transformer, Sentence Transformer, Transformer.js, Xenova, FastEmbed 및 ONNX Runtime의 90개 이상의 임베딩 모델이 호환 테스트를 완료했습니다.
AI Vector Search는 LangChain 또는 LlamaIindex를 지원하나요?
Oracle AI Vector Search는 LangChain 및 LlamaIndex용 Oracle AI Vector Search 공급자를 지원합니다.

Oracle Database 23ai와 함께 발표되는 다른 제품으로는 어떤 것들이 있나요?

이번 발표는 '클라우드 우선, 개발자 우선'이라는 목표에 집중하였습니다.

OCI:

Exadata Cloud@Customer 및 Exadata Systems Software 24ai 기반의 Oracle Database 23ai
Exadata Database Service 및 Exadata Systems Software 24ai 기반의 Oracle Database 23ai
Base Database Service 기반의 Oracle Database 23ai
OCI GoldenGate 23ai

Azure:

Exadata Database Service 및 Exadata Systems Software 24ai 기반의 Oracle Database 23ai

개발자:

Always Free Autonomous Database23ai
Autonomous Database 23ai Free Container Image
Oracle Database 23ai Free
GoldenGate 23ai Free

작년에 발표된 Oracle Database 23c와 Oracle Database 23ai의 차이점은 무엇인가요?

이번 릴리스에 포함된 획기적인 AI 기술의 중요성을 감안하여 Database 23c의 이름을 Database 23ai로 변경하였습니다. Oracle Database 23ai는 23.4.0.0.0 버전이며 향후 계속해서 23ai로 지칭될 것입니다.

Oracle Database 19c에서 23ai로 업그레이드해야 하는 이유는 무엇인가요?

Oracle Database 23ai는 19c를 대체하는 Oracle Database의 최신 장기 지원 릴리스입니다. Oracle Database의 장기 릴리스는 5년의 프리미엄 지원과 3년의 연장 지원을 제공합니다. Oracle Database 19c Premier Support는 2024년 4월 30일에 종료되며, Oracle은 2024년 5월 1일부터 2026년 4월 30일까지의 Extended Support에 대한 추가 요금을 부과하지 않습니다. Extended Support가 2027년 4월 30일에 종료되므로 더 긴 기간 동안 Oracle Database 23ai와의 중복 지원 서비스를 활용할 수 있게 되었습니다.

이전 버전에서 Oracle Database 23ai로 업그레이드할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

Oracle은 Oracle Database 19c 또는 Oracle Database 21c에서 23ai로의 업그레이드 경로를 제공합니다. 다른 모든 데이터베이스 버전은 먼저 앞서 나열된 버전 중 하나로 업그레이드한 뒤 23ai로 업그레이드할 수 있습니다. 구체적인 업그레이드 프로세스는 특정 Oracle Database 배포의 현재 버전 및 구성에 따라 달라질 수 있습니다.

Oracle Database 23ai의 무료 체험판이 제공되나요?

예. Oracle은 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 및 Autonomous Database Free Tier를 통해 Oracle Database 23ai의 무료 체험판을 제공합니다. 사용자는 무료 체험판 계정을 등록하고 OCI에 배포된 Oracle Database 23ai의 특징 및 기능을 직접 살펴볼 수 있습니다. 또는 Oracle Database 23ai Free를 Linux RPM 파일, Oracle Linux 기반 Docker 이미지, Oracle Virtual Box VM, Vagrant와의 패키징 등의 형식으로 다운로드하여 사용할 수도 있습니다.