Exadata Exascale

Exascale은 Exadata에서 컴퓨팅, 스토리지 리소스를 프로비저닝하고 사용하는 방식을 변화시킵니다. 스토리지 관리를 데이터베이스 서버에서 스토리지 서버로 이전함으로써 Exadata가 느슨하게 결합된 아키텍처를 채택할 수 있게 되었으며, 결과적으로 기존의 사일로화되어 있던 컴퓨팅, 메모리, 스토리지 용량의 리소스 관리가 더 이상 경직되게 정의되거나 제한되지 않습니다.

이 새로운 Exadata용 소프트웨어 아키텍처는 Exadata의 하드웨어 기반 RDMA, Smart SQL Offload 기능을 사용하고, 클라우드 특성을 적용하여 Exadata의 탁월한 성능과 클라우드 규모의 멀티테넌트 리소스 풀링을 모두 제공합니다.

Exadata와 Exascale의 Direct I/O 아키텍처는 기존 온프레미스 및 클라우드 스토리지 제품에 흔히 필요한 중간 스토리지 관리 계층을 없앱니다.

Oracle AI Database 26ai는 지능형 데이터 요청, 즉 OLTP용 RDMA, AI, 애널리틱스용 Smart Scan을 풀링된 Exascale 스토리지 서버로 직접 전송하여 Exadata의 매우 낮은 마이크로초 단위 읽기 지연 시간, 수백만 읽기 IOPS, 탁월한 스캔 처리량을 활용합니다.

Exascale은 컴퓨팅, 스토리지 리소스 풀을 생성하고 빠르고 손쉽게 할당해 모든 규모의 워크로드 요구사항을 충족할 수 있습니다.

Exascale의 파일 및 확장 영역 관리는 Exadata System Software에 내장되어 있으며 자체적으로 관리 및 자동화됩니다. Exascale을 Oracle AI Database 26ai와 함께 사용하면 데이터베이스 서버가 데이터베이스 파일, 확장 영역을 관리할 필요가 없어지므로 해당 작업에 사용하던 CPU와 메모리를 데이터베이스 처리에 사용할 수 있습니다.

Exascale의 데이터베이스 파일은 스토리지 풀 내 모든 스토리지 서버에 분산되므로, 여러 Virtual Machine 클러스터의 데이터베이스가 개별 디스크 그룹을 따로 할당하지 않고도 Exadata 시스템의 모든 리소스를 최대한 활용하면서 세분화된 액세스 제어를 유지할 수 있습니다.

Exascale은 Exadata에 고유한 RDMA 지원 Block Volumes(Exascale Volumes)을 도입합니다. Exascale Volumes은 데이터베이스 서버의 로컬 스토리지 대신 Virtual Machine(VM)에서 사용됩니다. VM 볼륨을 공유 고성능 스토리지로 이동하면 Exadata에서 이전에는 볼 수 없었던 새로운 수준의 성능, 확장성, 기능을 구현할 수 있습니다.

Exadata에서 실행되는 VM은 이제 Exadata가 구동되는 개별 데이터베이스 서버의 2개 또는 4개 드라이브 대신 스토리지 서버에 풀링된 수십 개 또는 수백 개의 디스크 드라이브가 제공하는 통합 성능을 활용할 수 있습니다. Exascale 이전에는 데이터베이스 서버에서 실행할 수 있는 VM 수는 거의 항상 로컬 디스크 드라이브의 가용 스토리지 공간에 의해 제한되곤 했습니다. 이러한 병목 현상을 제거하면 사용자가 VM 클러스터 수를 4배 이상 확장할 수 있고, 쿼터 랙 이상 규모의 X10M 또는 그 이후 Exadata에서 데이터베이스 서버당 최대 VM 수를 12개에서 50개로 늘릴 수 있습니다.

Exascale은 새로운 redirect-on-write 기술로 모든 업스트림 종속성을 제거하여 Exadata의 데이터베이스 스냅샷, 클로닝을 새롭게 정의합니다.

Exascale은 개발 또는 테스트용 데이터베이스(또는 PDB) 클론을 즉시 생성할 수 있습니다. 클론은 전체 복사본 또는 씬 클론으로 만들 수 있고, 실행 중인 데이터베이스 또는 기존 데이터베이스 스냅샷에서 생성할 수 있습니다. Exascale의 클론에는 읽기 전용 테스트 마스터와 같은 업스트림 종속성이 없고, 공유 데이터 블록과 redirect-on-write 기술을 사용해 탁월한 공간 효율성을 제공합니다. 이를 통해 클로닝에 필요한 스토리지 용량을 크게 줄이고, 사용 사례와 관계없이 모든 데이터베이스와 클론에 Exadata 고유의 성능을 제공합니다.