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클라우드 데이터베이스란?

클라우드 데이터베이스, 정의됨

클라우드 데이터베이스는 프라이빗, 퍼블릭 또는 하이브리드 클라우드와 같은 클라우드 환경에 구축, 배포, 액세스하는 데이터베이스입니다.

검토를 마친 다음과 같은 두 가지 기본 클라우드 데이터베이스 배포 모델이 있습니다.

기존 데이터베이스

  • 인프라 프로비저닝을 제외하면 현장 내부 관리형 데이터베이스와 매우 비슷합니다. 이 경우 조직은 클라우드 서비스 공급자로부터 가상 머신 공간을 구매하고 데이터베이스는 클라우드에 배포됩니다. 조직의 개발자는 DevOps 모델 또는 기존 IT 직원을 이용하여 데이터베이스를 제어합니다. 조직은 감독 및 데이터베이스 관리를 담당합니다.
  • DBaaS(서비스형 데이터베이스)

  • 조직이 요금 기반 구독 서비스를 통해 클라우드 서비스 제공자와 계약을 체결하는 방식입니다. 서비스 공급자는 최종 사용자에게 다양한 실시간 운영, 유지 관리, 관리 및 데이터베이스 관리 작업을 제공합니다. 이때 데이터베이스는 서비스 제공자의 인프라에서 실행됩니다. 이 사용 모델에는 일반적으로 프로비저닝, 백업, 확장, 고가용성, 보안, 패치 및 상태 모니터링 영역의 자동화가 포함됩니다. DBaaS 모델은 조직에 최고의 가치를 제공하여 사내 데이터베이스 전문가를 고용하고 관리하는 대신 소프트웨어 자동화에 최적화된 아웃소싱 데이터베이스 관리를 사용할 수 있도록 합니다.

비즈니스 분석 도구 사용

클라우드 데이터베이스의 이점

클라우드 데이터베이스는 다음을 포함하여 다른 클라우드 서비스와 동일한 많은 이점을 제공합니다.:

  • 민첩성과 혁신 향상. 클라우드 데이터베이스는 설치가 매우 빠르며 해제도 그만큼 간편하기 때문에 새로운 비즈니스 아이디어를 쉽고 빠르게 시험하고 검증 및 운용할 수 있습니다. 조직이 프로젝트를 운영하지 않기로 결정하면 프로젝트 (및 해당 데이터베이스)를 포기하고 다음 혁신으로 넘어갈 수 있습니다.
  • 시장 출시 시간 단축. 클라우드 데이터베이스를 사용하면 새로운 제품을 개발 대기 중일 때도 하드웨어를 주문할 필요가 없으며 배송, 설치 및 네트워크 설정을 기다리며 시간을 보낼 필요가 없습니다. 데이터베이스 액세스는 몇 분 내에 사용할 수 있습니다.
  • 위험 감소. 클라우드 데이터베이스는 비즈니스 전반, 특히 DBaaS 모델의 위험을 줄일 수 있는 다양한 기회를 제공합니다. 클라우드 서비스 제공자는 자동화를 통해 보안 모범 사례와 기능을 실행하고 소프트웨어 다운타임의 주요 원인인 인적 오류의 위험을 낮출 수 있습니다. 자동화된 고가용성 기능과 서비스 수준 계약(SLA)은 다운타임으로 인한 수익 손실을 줄이거나 없앨 수 있습니다. 그리고 클라우드는 적시 인프라 및 서비스의 무한한 풀이 될 수 있기 때문에 프로젝트를 구현할 때 용량 예측은 더 이상 중요한 문제가 아닙니다.
  • 저렴한 비용. 종량제 구독 모델 및 동적 확장을 통해 최종 사용자는 안정된 상태를 프로비저닝한 다음 바쁜 기간 동안 최대 수요에 맞게 확장한 다음 수요가 안정된 상태로 돌아오면 축소할 수 있습니다. 이는 사내에서 이러한 기능을 유지 관리하는 것보다 훨씬 저렴합니다. 조직은 분기당 이틀 정도의 최고 기능만 필요하더라도 최고 수요를 처리할 수 있는 물리적 서버를 구입해야 합니다. 기업은 필요하지 않을 때 서비스를 종료하여 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 한계 인프라 투자로 글로벌 이니셔티브를 실행하여 비용을 줄일 수 있습니다. 다수의 경우에서 클라우드 소프트웨어 자동화는 고비용의 데이터베이스 관리자를 대체하여 값비싼 내부 자원의 필요성을 없앰으로써 운영 비용을 절감해줍니다.

Cloud Database Management 선택

기업은 클라우드 데이터베이스를 관리하는 방법을 선택할 수 있습니다. 데이터베이스 관리 스타일은 다음 네 가지 범주로 일반화할 수 있습니다.

    자체 관리형 클라우드 데이터베이스

  • 이 모델에서 조직은 클라우드 인프라에서 데이터베이스를 실행하지만 클라우드 공급업체가 자동화를 통합하지 않고 사내 리소스를 사용하여 데이터베이스 자체를 관리합니다. 이 모델은 향상된 유연성과 민첩성을 비롯해 클라우드 기반 데이터베이스의 기본 혜택 중 일부를 제공하지만, 데이터 베이스 관리의 책임 및 통제권은 조직에게 있습니다.
  • 자동화된 클라우드 데이터베이스

  • 이 모델에서 조직은 데이터베이스 클라우드 서비스 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하여 수명 주기 작업을 지원하지만 데이터베이스 서버에 대한 액세스를 유지하고 데이터베이스 구성 및 운영 체제를 제어합니다. 자동화된 데이터베이스 서비스는 제한된 SLA를 특징으로 하며 일반적으로 패치 및 유지 관리와 같은 계획된 활동을 제외합니다.
  • 관리형 클라우드 데이터베이스

  • 이 모델은 자동화된 클라우드 데이터베이스와 유사하지만 클라우드 공급업체는 데이터베이스를 호스팅하는 서버에 대한 소비자 액세스를 허용하지 않습니다. 최종 사용자는 자체 소프트웨어를 설치할 수 없으므로 구성은 클라우드 공급업체에서 지원하는 구성으로 제한됩니다.
  • 자율 운영 클라우드 데이터베이스

  • 이것은 자동화 및 머신 러닝이 데이터베이스 관리 및 성능 튜닝과 관련된 인적 노동을 제거하는 새로운 핸즈프리 운영 모델입니다. 서비스에는 계획되지 않았거나 계획된 데이터베이스 및 서비스 수명 주기 활동에 대한 다운타임 없는 운영과 같은 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 대한 SLA가 포함됩니다.

클라우드 데이터베이스의 유형 — 다중 모델로의 이동

다양한 유형의 클라우드 데이터베이스가 있으며, 모두 특정 요구 사항을 충족하고 특정 유형의 워크로드를 처리하기 위한 것입니다. 트랜잭션을 관리하도록 설계된 데이터베이스, 인터넷 스케일 애플리케이션을 실행하도록 설계된 데이터베이스, 분석용 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트 역할을 하는 데이터베이스 등을 예로 들 수 있습니다.

OLTP 워크로드는 OLAP 워크로드에서 사용되는 것과 다른 데이터 모델에서 지원됩니다. 문서 및 멀티미디어 데이터는 XML 및 JSON(JavaScript Object Notation)과 같은 형식을 사용합니다. 다른 유형의 데이터베이스로는 연결성 분석에 사용되는 그래프 데이터베이스, 지리적 분석을 위한 공간 데이터베이스, 단순한 데이터 유형의 고성능 스토리지 및 검색을 위한 KVS(key-value store) 등이 있습니다.

상용 엔터프라이즈 데이터베이스가 발전하면서 이들은 단일 데이터베이스 관리 시스템 내에 다수의 데이터 모델과 액세스 방식을 아우르기 시작했습니다. 최근 업계에서는 최종 사용자가 하나의 기반 데이터베이스로부터 다양한 유형의 워크로드를 처리할 수 있게 해주는 다중 모델 데이터베이스로 전환하는 추세입니다.

이 새로운 기능을 통해 많은 애플리케이션이 동일한 데이터베이스 관리 시스템을 사용할 수 있으며 기업은 특정 애플리케이션에 필요한 고유한 데이터 모델의 이점을 계속 활용할 수 있습니다. 이러한 새로운 데이터베이스 아키텍처들을 통해 기업은 사용하는 데이터베이스 수를 대폭 줄이고 조직의 가장 중요한 자산(데이터)의 활용 범위 확대를 막는 데이터 사일로의 발생을 방지할 수 있습니다.

클라우드 데이터베이스 솔루션 — 클라우드에서 무엇을 실행해야 합니까?

금융 서비스에서 의료에 이르기까지 대부분의 모든 산업은 클라우드 데이터베이스 솔루션을 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 선택은 클라우드 데이터베이스를 사용할지 여부가 아닙니다. 중요한 것은 엔터프라이즈의 구체적인 요구사항에 가장 적합한 모델과 유형이 무엇인지를 선택하는 것입니다.

많은 조직이 기존 클라우드 데이터베이스 모델과 DBaaS 모델을 혼합하여 클라우드 데이터베이스 활용에 대한 단계별 접근 방식을 선택합니다. 금융 서비스 업계와 같은 다른 사람들에게는 미션 크리티컬 애플리케이션을 사내에 유지하는 것이 우선 순위로 남아 있을 수 있습니다.

그러나 상황은 빠르게 변하고 있습니다. DBaaS 모델이 점점 더 견고해지고 자율 운영 클라우드 데이터베이스로의 전환이 자리를 잡아가면서 앞으로 기업들은 자사의 데이터베이스를 클라우드로 완전히 이전했을 때 더 많은 기회와 혜택을 얻게 될 것입니다.

미래의 데이터베이스 - 자율운영 클라우드 데이터베이스

가장 혁신적인 최신 클라우드 데이터베이스는 자율 운영 클라우드 데이터베이스입니다(앞에서 언급한 자율 운영 데이터베이스라고도 함). 이 데이터베이스 유형은 클라우드 기술과 머신러닝을 활용하여 데이터베이스 조정, 보안, 백업, 업데이트, 기타 일상적인 관리 업무를 자동화합니다.

자율 운영 데이터베이스는 클라우드 플랫폼 사이트를 포함한 하드웨어 장애를 자동으로 견디고 소프트웨어, 펌웨어, 가상화 및 클러스터링의 온라인 풀 스택 패치를 제공하도록 설계되었습니다. 필요에 따라 성능과 용량을 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 외부 공격 및 악의적인 내부 사용자로부터 데이터를 보호하고 계획된 유지 관리를 포함하여 다른 모델의 많은 다운타임 관련 문제를 방지합니다.

IDC 연구에 따르면 (PDF) 기업의 총 데이터 관리 비용의 75%만 인건비에 불과합니다. 자율 운영 데이터베이스는 잠재적으로 모든 주요 엔터프라이즈 데이터베이스에 대해 연간 평균 수백 또는 수천 시간의 정규 직원 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 예상(PDF)에 따르면 엔터프라이즈 IT 예산의 72%가 기존 시스템을 유지 관리하는 데 사용되므로 혁신은 단 25%에 불과합니다.

자율 운영 데이터베이스는 이러한 높은 비용을 제거하고 기업이 데이터 모델링, 데이터 아키텍처로 프로그래머 지원, 향후 용량 계획 등 보다 중요한 업무에 DBA를 활용하도록 지원합니다.

Gartner, 클라우드 데이터베이스를 위한 최고 성장 프로젝트

Gartner는 클라우드 데이터베이스를 퍼블릭 클라우드 서비스 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나로 선전했으며, dbPaaS(database-platform-as-a-service) 수익이 2021년까지 거의 100억 달러에 이를 것으로 예상합니다.

클라우드 데이터베이스를 선택할 때 찾아야 할 사항

기업을 위한 클라우드 데이터베이스 솔루션을 찾는 조직이 사용할 수 있는 많은 공급업체와 옵션이 있습니다. 누구나 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 모델을 선택하려고 할 것입니다. 다음은 모든 클라우드 데이터베이스에서 찾을 수 있는 몇 가지 주요 기능입니다.

    성능

  • 애플리케이션의 데이터 가용성에 영향을 미치지 않으면서 컴퓨트 및 스토리지 확장/축소, 패치 작업 및 업그레이드를 온라인으로 독립적으로 실행할 수 있다면 데이터베이스 용량이 변화하는 기업의 요구사항을 운영 중단 없이 지속적으로 충족할 수 있을 것입니다. 자동 인덱싱과 같은 자동화된 온라인 성능 최적화는 필수입니다. 또한 사용자는 미션 크리티컬한 실시간 워크로드가 원활하게 실행될 수 있도록 읽기 및 쓰기 모두에 대한 확장 클러스터링을 원합니다.
  • 보안

  • 강력한 보안 기능이 가장 중요합니다. 선택한 모든 데이터베이스 모델은 REST 및 전송 중 데이터 암호화를 수행하고 자동화된 보안 업데이트를 제공할 수 있어야 합니다. 업무를 엄격하게 분리하여 운영이 고객 데이터에 액세스할 수 없도록 하는 것도 중요합니다. 강력한 데이터 수정 기능은 민감한 데이터에 대한 가시성을 제한하고 제어하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝에 의한 외부 공격 탐지 및 방지는 실시간 보안의 추가 계층을 제공합니다. 마지막으로 대부분의 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에는 하드웨어를 다른 테넌트로부터 격리하는 기능이 있는 전용 클라우드 인프라가 필요합니다.
  • 기타 등등

  • 그 외 고려해볼 만한 특징으로는 고가용성 비용 절감을 위한 읽기 가능한 대기 데이터베이스(리포팅과 결합)와 사용자 오류를 방지해주는 업계 최고의 플래시백 기술 등이 있습니다. 마지막으로 데이터베이스는 타사 애플리케이션과 광범위하게 호환되어야 합니다.

온프레미스에서 클라우드로 데이터베이스 마이그레이션

데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션하는 것은 까다로운 작업처럼 보이지만 반드시 그렇지는 않습니다. 사전 계획이 핵심입니다. 또한 모든 마이그레이션 방법이 모든 시나리오에 적용되는 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다.

마이그레이션 방법을 선택할 때 데이터 유형, 호스트 운영 체제 및 데이터베이스 버전 관리 등 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 다음은 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션 할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다.

  • 대상 클라우드 데이터베이스 소프트웨어가 온프레미스에서 실행 중인 소프트웨어와 호환됩니까? 버전이 호환됩니까?
    일부 클라우드 공급자는 온프레미스 버전과 호환되는 데이터베이스 서비스를 제공하지 않습니다. 또한 대상 클라우드 데이터베이스가 사용 중인 소프트웨어의 상위 버전만 지원하는 경우 업그레이드를 계획해야 합니다.
  • 데이터베이스의 크기와 규모는 얼마이며 대상 Cloud Support가 이 구성을 지원합니까?
    일부 클라우드 공급자는 스토리지 크기 및 코어 수 측면에서 더 작은 데이터베이스 구성만 제공합니다. 제공업체가 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있는지 미리 확인하고 싶을 것입니다.
  • 데이터베이스 서버 자체에서 인접한 스크립트를 실행합니까? 그렇다면 IaaS(Infrastructure as a Service) 또는 자동화된 서비스를 계약해야 하며 이 서비스는 클라우드 제공업체를 통해 제공되지 않을 수 있습니다.
  • 다운타임이 거의 또는 전혀 없이 기존 애플리케이션으로 마이그레이션해야 합니까? Amazon, Microsoft, 및 Oracle과 같은 선도적인 클라우드 데이터베이스 공급자는 데이터베이스 선택 및 마이그레이션을 그 어느 때보 다 쉽게 만들고 있습니다. 상황에 따라 몇 분 만에 클라우드로 마이그레이션할 수 있습니다.

클라우드 데이터베이스로의 원활한 마이그레이션

Oracle Cloud는 현재 온프레미스에서 사용하는 것과 동일한 표준, 제품 및 스킬을 이용하기 때문에 오라클의 자동화 툴을 사용하면 사실상 다운타임 없이 온프레미스 데이터베이스를 오라클 클라우드로 원활하게 전환할 수 있습니다.