검색 결과가 없습니다

검색어와 일치하는 결과가 없습니다.

원하시는 정보를 찾는 데 도움이 되도록 다음을 시도해 보십시오.

  • 검색에 사용하신 키워드의 철자가 올바른지 확인하십시오.
  • 입력한 키워드에 동의어를 사용하십시오. 예를 들어 “소프트웨어” 대신 “애플리케이션”을 사용해 보십시오.
  • 아래에 표시된 인기 검색어 중 하나를 사용해 보십시오.
  • 새로운 검색을 시작하십시오.
인기 질문

클라우드 데이터베이스 배포 모델

핵심 클라우드 데이터베이스 모델로는 다음 두 가지를 들 수 있습니다.

  • 전통적 모델 - 인프라 프로비저닝을 제외하면 현장 내부 관리형 데이터베이스와 매우 유사합니다. 전통적 모델의 경우 조직이 클라우드 서비스 제공자로부터 가상 머신 공간을 구매하면 해당 데이터베이스가 클라우드에 배포됩니다. 조직의 개발자들은 DevOps 모델 또는 기존의 IT 담당자를 통해 데이터베이스를 관리합니다. 조직은 감독 및 데이터베이스 관리를 담당합니다.
  • 서비스형 데이터베이스(Database as a service, DBaaS) - 조직이 요금 기반 구독 서비스를 통해 클라우드 서비스 제공자와 계약을 체결하는 방식입니다. 서비스 제공자는 최종 사용자에게 다양한 형태의 실시간 운영, 유지보수, 관리 및 데이터베이스 관리 서비스를 제공합니다. 이때 데이터베이스는 서비스 제공자의 인프라에서 실행됩니다. 이 사용 모델은 일반적으로 프로비저닝, 백업, 확장/축소, 고가용성, 보안, 패치 작업, 상태 모니터링 분야의 자동화를 포함합니다. DBaaS 모델은 조직이 내부 데이터베이스 전문가를 고용하고 관리하는 대신 소프트웨어 자동화를 통해 최적화된 데이터베이스 관리를 외주로 운영하여 최상의 가치를 얻을 수 있도록 해줍니다.

클라우드 기반 데이터베이스의 이점

클라우드 데이터베이스는 다음과 같이 다른 클라우드 서비스가 제공하는 다수의 이점을 제공합니다.

  • 향상된 민첩성 및 혁신 클라우드 데이터베이스는 설치가 매우 빠르며 해제도 그만큼 간편하기 때문에 새로운 비즈니스 아이디어를 쉽고 빠르게 시험하고 검증 및 운용할 수 있습니다. 만약 조직이 어떤 프로젝트를 운영하지 않기로 결정한다면, 해당 프로젝트(및 그 데이터베이스)를 포기하고 다음 혁신 기술을 선택할 수 있습니다.
  • 시장 출시 기간 단축 클라우드 데이터베이스를 사용하면 새로운 제품이 개발 대기 중일 때 하드웨어를 주문할 필요가 없으며 배송, 설치 및 네트워크 설정을 기다리며 시간을 보낼 필요가 없습니다. 불과 수 분만에 데이터베이스 액세스가 가능해 집니다.
  • 위험 감소 클라우드 데이터베이스는 특히 DBaaS 모델에서 기업 전체의 위험을 줄일 수 있는 수많은 기회를 제공합니다. 클라우드 서비스 제공자는 자동화를 통해 보안 모범 사례와 기능을 실행하고 소프트웨어 다운타임의 주요 원인인 인적 오류의 위험을 낮출 수 있습니다. 자동화된 고가용성 기능 및 서비스 수준 계약(SLA)은 다운타임에 의한 매출 손실을 줄이거나 없앨 수 있습니다. 또한 클라우드는 적시에 제공될 수 있는 무한한 인프라 및 서비스 풀을 제공하기 때문에 프로젝트 구현 시 용량 예측은 더 이상 중요한 문제가 아닙니다.
  • 비용 절감 사용량에 따른 과금 구독 모델과 동적 스케일링을 통해 최종 사용자는 정상 상태 유지를 위한 프로비저닝을 실시하고 바쁜 기간에는 최대 수요에 대비하여 규모를 확장하고 수요가 정상 상태로 돌아오면 다시 규모를 축소할 수 있습니다. 이러한 방식은 내부에서 이러한 기능을 유지하는 것보다 훨씬 비용이 적게 드는데, 후자의 경우 조직은 분기당 불과 이틀 정도에 불과한 최대 수요를 처리하기 위해 물리적 서버를 구매해야 하기 때문입니다. 기업은 필요하지 않을 때 서비스를 종료하여 비용을 절약할 수 있습니다. 최소한의 인프라 투자로 글로벌 이니셔티브를 수행할 수 있다는 점 또한 비용 절감 요소입니다. 다수의 경우에서 클라우드 소프트웨어 자동화는 고비용의 데이터베이스 관리자를 대체하여 값비싼 내부 자원의 필요성을 없앰으로써 운영 비용을 절감해줍니다.

선택 가능한 클라우드 데이터베이스 관리 유형

오라클 클라우드 엘리트 및 글로벌 엘리트 파트너

Oracle Partner Network(OPN) 클라우드 프로그램은 오라클 클라우드 서비스에 대한 차별화된 전문성과 기술 및 입증된 투자를 갖춘 파트너들을 선별합니다. 오라클 클라우드 전문성 개발에 투자한 우수한 기술력을 갖춘 헌신적인 파트너들은 클라우드 엘리트 및 클라우드 글로벌 엘리트 파트너로 지정됩니다.

자세히 알아보기

기업들은 클라우드 데이터베이스 관리 방법을 선택할 수 있습니다. 데이터베이스 관리 방식은 크게 다음 네 가지로 분류할 수 있습니다.

  • 자체 관리형 클라우드 데이터베이스. 이 모델에서 조직은 클라우드 인프라에서 데이터베이스를 운영하지만 데이터베이스 관리는 클라우드 제공업체에 의해 통합된 자동화를 적용하는 대신 자체 자원을 통해 직접 수행합니다. 이 모델은 향상된 유연성과 민첩성을 비롯해 클라우드 기반 데이터베이스의 기본 이점 중 일부를 제공하지만, 데이터 베이스 관리의 책임 및 통제권은 조직에게 있습니다.
  • 자동화 클라우드 데이터베이스 이 모델에서 조직은 데이터베이스 클라우드 서비스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 수명주기 작업을 지원하지만 데이터베이스 서버에 대한 액세스를 유지하고 데이터베이스 구성 및 운영 시스템을 직접 관리합니다. 자동화 데이터베이스 서비스는 제한적인 SLA를 특징으로 하며, 보통 패치나 유지보수와 같은 계획된 활동은 포함하지 않습니다.
  • 관리형 클라우드 데이터베이스 이 모델은 자동화된 클라우드 데이터베이스와 유사하지만 클라우드 제공업체가 데이터베이스를 호스팅하는 서버에 대한 액세스를 허용하지 않는다는 차이가 있습니다. 최종 사용자는 자사의 소프트웨어를 설치할 수 없기 때문에 구성은 클라우드 제공자 지원 구성으로 제한됩니다.
  • 자율 운영 클라우드 데이터베이스 수작업이 필요 없는 이 새로운 운영 모델은 자동화와 머신 러닝을 통해 데이터베이스 관리 및 성능 조정과 관련한 인적 개입의 필요성을 없앴습니다. 서비스로는 비계획 및 계획 데이터베이스와 서비스 수명주기 활동을 위한 제로 다운타임 운영 등 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 위한 SLA가 있습니다.

클라우드 데이터베이스 유형 및 다중모델로의 전환

클라우드 데이터베이스에는 매우 다양한 유형이 있으며, 모두 특정 요구사항을 만족하고 특정 유형의 워크로드를 처리하도록 개발되었습니다. 트랜잭션을 관리하도록 설계된 데이터베이스, 인터넷 스케일 애플리케이션을 실행하도록 설계된 데이터베이스, 분석용 데이터 웨어하우스 용도로 설계된 데이터베이스 등을 예로 들 수 있습니다. 특정 애플리케이션 또는 워크로드의 요구사항을 해결하기 위해 특정 데이터베이스 모델을 적용하는 것을 폴리글랏 퍼시스턴스(polyglot persistence)라고 합니다.

OLTP 워크로드는 OLAP 워크로드에 사용되는 데이터 모델과 다른 유형의 데이터 모델에 의해 지원됩니다. 문서 및 멀티미디어 데이터는 XML이나 JSON(JavaScript Object Notation)과 같은 형식에 의존합니다. 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.

오라클은 이러한 개념을 멀티모델 폴리글랏 퍼시스턴스(multimodel polyglot persistence)라고 부릅니다. 이 새로운 기능을 이용하면 다수의 애플리케이션이 동일한 데이터베이스 관리 시스템을 사용하는 동안 기업이 특정 애플리케이션에 필요한 고유의 데이터 모델의 이점을 계속 누릴 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 운영해야 하나?

금융 서비스부터 의료 산업에 이르기까지 대부분의 산업이 클라우드 데이터베이스 솔루션을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스를 사용할 것인지 말 것인지는 이제 선택의 문제가 아닙니다. 중요한 것은 기업의 구체적인 요구사항에 가장 적합한 모델과 유형이 무엇인지를 선택하는 것입니다.

다수의 조직들은 클라우드 데이터베이스 활용에 있어서 기존의 클라우드 데이터베이스 모델과 DBaaS 모델을 혼합한 단계적 접근법을 선택합니다. 금융 서비스 기업과 같은 다른 기업들은 미션 크리티컬 애플리케이션을 내부에 유지하는 것을 최우선으로 하기도 합니다.

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

 

미래의 데이터베이스: “자율 구동” 클라우드 데이터베이스

클라우드 데이터베이스의 고성장을 예상하는 가트너

가트너는 클라우드 데이터베이스를 퍼블릭 클라우드 서비스 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로 지목하고, 서비스형 데이터베이스 플랫폼(dbPaaS) 매출액이 2021년께 100억 달러를 돌파할 것으로 예상합니다.

자세한 내용 보기

가장 새롭고 혁신적인 클라우드 데이터베이스 유형은 (또는 앞서 언급된 자율 운영 데이터베이스) 자율 구동 클라우드 데이터베이스입니다. 온프레미스 데이터베이스는 전담 데이터베이스 관리자가 필요한 반면, 자율 구동 클라우드 데이터베이스는 이러한 수준의 전문성 없이도 관리가 가능합니다. 이 데이터베이스 유형은 클라우드 기술과 머신러닝을 활용하여 기존에 데이터베이스 관리자(DBA)가 수행하던 데이터베이스 조정, 보안, 백업, 업데이트, 기타 일상적인 관리 업무를 자동화합니다.

자율 구동 데이터베이스는 클라우드 플랫폼 사이트의 하드웨어 장애를 포함한 하드웨어 장애에 자동으로 대응하도록 설계되어 있고, 소프트웨어, 펌웨어, 가상화 및 클러스터링의 온라인 풀 스택 패치 기능을 제공합니다. 자율 구동 데이터베이스는 필요에 따라 성능과 용량을 손쉽게 확장/축소할 수 있습니다. 또한 자율 구동 데이터베이스는 외부 공격과 악의적인 내부 사용자로부터 데이터를 보호하며, 계획된 정비를 비롯해 다른 모델에서 발생하는 다운타임 관련 문제를 상당수 방지합니다.

IDC 조사에 따르면 기업의 전체 데이터 관리 비용에서 인건비가 차지하는 비용은 무려 75%에 달합니다. 자율 구동 데이터베이스는 평균 규모의 기업을 기준으로 기업의 주요 엔터프라이즈 데이터베이스 각각에 대해 연간 수백 시간에서 많게는 수천 시간에 이르는 풀타임 인시(employee hour)를 절감할 수 있도록 해줍니다. 또한, 기업 IT 예산 중’ 기존 시스템의 유지관리가 차지하는 비중이 75%에 달해, 혁신에는 불과 25%만 투입되는 것으로 추정됩니다.

자율 구동 데이터베이스는 이러한 고비용을 제거하고 기업이 자사의 데이터베이스 관리자를 데이터 모델링, 데이터 아키텍처를 통한 프로그래머 지원, 향후 용량 계획 등 보다 중요한 업무에 활용할 수 있도록 지원합니다.

보다 스마트한 데이터 관리법: Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud (PDF)

당사가 수행한 조사에 따르면 데이터베이스 관리자들 중

  • 39%는 50개 이상의 데이터베이스를 관리하고 있고,
  • 95%는 데이터베이스를 수동으로 생성 또는 업그레이드 하고 있으며,
  • 78%는 해당 직종에 종사하는 동안 검증되지 않은 데이터베이스 변경에 따른 비계획 다운타임을 경험하는 것으로 나타났습니다.

자율 운영 클라우드 데이터베이스

  • 최대 가동시간과 데이터베이스 성능을 보장
  • 패치와 픽스 등 데이터베이스 보안을 최대한 보장
  • 자동화를 통해 오류에 취약한 수동 관리 작업 제거
  • DBA가 더 높은 수준의 기능에 전문 기술을 적용할 수 있도록 지원
자율 운영 클라우드 데이터베이스란 무엇인지 그리고 이것이 귀사의 비즈니스에 어떤 도움을 주는지 알아보십시오.

클라우드 데이터베이스 선정 시 고려사항

자사의 비즈니스에 클라우드 데이터베이스 솔루션 도입을 고려하는 조직에게는 다양한 업체와 옵션이 있습니다. 누구나 자사의 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 모델을 선택하려고 할 것입니다. 클라우드 데이터베이스를 선택할 때 공통적으로 고려해야 할 요소들은 다음과 같습니다.

  • 성능
    애플리케이션의 데이터 가용성에 영향을 미치지 않은 채 연산력 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. 오토 인덱싱과 같은 자동화 온라인 성능 최적화 기능은 필수입니다. 또한 실시간 미션 크리티컬 워크로드를 원활하게 운영하기 위해 읽기와 쓰기 모두에 대한 스케일 아웃 클러스터링이 필요할 수도 있습니다.
  • 보안
    강력한 보안 기능이 무엇보다 중요합니다. 어떠한 데이터베이스 모델을 선택하든 유휴 데이터나 이동 중인 데이터의 암호화를 지원하고 자동화된 보안 업데이트를 제공할 수 있는지 확인해야 합니다. 또한 운영 부서가 고객 데이터에 액세스할 수 없도록 업무 분담을 엄격히 적용하는 것도 매우 중요합니다. 강력한 데이터 편집 기능은 중요한 데이터의 가시성을 제한하고 관리할 수 있게 해줍니다. 머신 러닝을 기반으로 한 외부 공격 탐지 및 방지 기능은 실시간 보안 계층을 추가로 제공합니다. 마지막으로 대부분의 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에는 하드웨어를 다른 테넌트로부터 격리시키는 기능이 있는 전용 클라우드 인프라가 필요합니다.
  • 그 외...
    그 외 고려해볼 만한 특징으로는 고가용성 비용 절감을 위한 (리포팅과 결합된) 읽기 가능한 대기(standby) 데이터베이스와 사용자 오류를 방지해주는 업계 최고의 플래시백 기술 등이 있습니다. 마지막으로, 데이터베이스는 타사 애플리케이션과의 광범위한 호환성을 지원할 수 있어야 합니다.

데이터베이스를 온프레미스에서 클라우드로 이전하기

클라우드로의 원활한 마이그레이션

Oracle Database Cloud Service는 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.

데이터베이스를 오라클 클라우드로 원활하게 마이그레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보기

데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션하는 것은 까다로운 작업처럼 보이지만 반드시 그렇지만은 않습니다. 사전 계획이 매우 중요합니다. 또 한 가지 유념할 사항은 모든 마이그레이션 방식이 모든 시나리오에 적용되지는 않는다는 사실입니다.

마이그레이션 방식을 선택할 때는 데이터 유형, 호스트 운영 시스템, 데이터베이스 버전 관리 등 몇 가지 요인을 고려해야 합니다. 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션할 때는 다음과 같은 몇몇 사항들을 고려하여 준비해야 합니다.

  • 대상 클라우드 데이터베이스 소프트웨어가 온프레미스에서 운영 중인 것과 호환되는가? 버전이 호환되는가? -
    일부 클라우드 제공자들은 온프레미스 버전과 호환되는 데이터베이스 서비스를 제공하지 않습니다. 또한, 대상 클라우드 데이터베이스가 현재 사용 중인 소프트웨어의 상위 버전만 지원하는 경우에는 업그레이드를 반드시 계획해야 합니다.
  • 데이터베이스의 규모는 어느 정도인가? 대상 클라우드가 이 구성을 지원하는가?
    일부 클라우드 제공자들은 스토리지 크기와 코어 수를 기준으로 규모가 더 작은 데이터베이스 구성만 제공합니다. 해당 업체가 자사의 요구사항을 만족할 수 있는지 미리 확인하는 것이 중요합니다.
  • 인접한 스크립트들을 데이터베이스 서버 자체에서 실행하는가?만약 그렇다면, 서비스형 인프라(IaaS)나 자동화 서비스 계약을 체결해야 하며, 해당 클라우드 제공자가 이러한 서비스를 제공하는지 확인해야 합니다.
  • 기존 애플리케이션에 대한 다운타임을 최소화하거나 아예 다운타임 없이 마이그레이션을 해야 하는가? Amazon, Microsoft 및 Oracle과 같은 주요 클라우드 데이터베이스 업체들은 매우 간편하게 데이터베이스를 선택하고 마이그레이션할 수 있는 서비스를 제공합니다. 사용하는 환경에 따라 클라우드로의 마이그레이션은 불과 수 분만에도 완료할 수 있습니다.