Autonomous Database 기능

주요 특징

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.

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.
  • Excel 및 Google Sheets용 추가 기능을 사용하여 스프레드시트로부터 보유 중인 데이터에 간단히 액세스할 수 있습니다.
  • 내장된 머신러닝 및 그래프 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.
  • Autonomous Database Select AI 및 OCI Generative AI 서비스에 기반한 Ask Oracle E-Business Suite 채팅 앱은 E-Business Suite에 대한 사용자의 자연어 질문을 이해하고 답변을 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 Catalog 및 AWS 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. 새로운 SQL AI 확장 기능을 통해 SQL 기반 앱에 자연어 쿼리 기능을 간단히 추가할 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.
  • Oracle Database@Google Cloud 및 Oracle Database@Azure를 통해 Autonomous Database를 실행하는 경우 Azure OpenAI, Google Gemini 등의 타사 LLM을 사용할 수 있습니다.
  • 벡터를 기본 데이터 유형으로 저장하고 벡터 인덱스와 SQL 함수를 사용해 해당 벡터에 대한 유사성 검색을 실행할 수 있습니다. AI Vector Search를 사용하여 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터로부터 유사한 정보를 빠르게 식별할 수 있습니다.
  • 실제 데이터의 근사값을 사용하여 애플리케이션 및 분석 데이터베이스의 테스트 및 개발용 인스턴스를 간단하고 빠르게 구축할 수 있습니다. 생성형 AI 및 Autonomous Database의 메타데이터 복제 기능을 통해 합성 테스트 데이터를 로드하고 실제 데이터는 안전하게 보관할 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.

  • 검색 증강 생성(RAG) 기능을 활용해 자연어 질문을 입력해 보세요. 귀사의 비즈니스에 대한 답변을 얻을 수 있는 가장 간단한 방법입니다.
  • 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. Autonomous Database 고객사에 대한 IDC 보고서(PDF)에 따르면,

  • 5년 평균 ROI는 436%에 달했고, 평균 5개월 만에 투자 손익분기점에 도달했습니다.
  • IT 및 DBB 직원 관리, IT 인프라, OS 비용을 절감하여 총 운영 비용을 48% 절감할 수 있습니다.
  • 오버프로비저닝을 제거함으로써 기업당 데이터베이스 관련 비용에서 연간 평균 263,127달러를 절감할 수 있고, 이는 연간 OS/툴/인프라 비용을 28% 절감시키는 결과를 가져옵니다.
  • IT 인프라 팀은 이전 환경 대비 동일한 업무량을 관리함에 있어서 48%의 효율성 향상과 4.3명의 정규직 직원(FTE) 감축 효과를 경험했습니다.

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.

저비용 애플리케이션 개발

귀사의 앱 개발을 가속화할 수 있는 최적의 개발 환경 옵션을 제공합니다.

  • Autonomous Database의 고정 구성, 시간당 플랫 요금 옵션인 Autonomous Database for Developers는 저렴한 개발 및 테스트 사용 사례에 적합한 선택입니다. Autonomous Database의 모든 내장 도구 및 기능을 활용할 수 있고, 운영 배포로의 간단한 업그레이드 경로도 함께 제공됩니다.
  • Oracle Free Tier 환경의 Oracle Autonomous Database를 활용해 온라인으로, 또는 Autonomous Database Free Container Image를 활용해 오프라인으로 무료로 개발할 수 있습니다.

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.

  • 유지 보수 작업 자동화를 통해 DBA 팀의 효율성(PDF)을 66%, IT 팀의 효율성을 48% 향상시킵니다.
  • 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.

규제 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.
  • Autonomous Database에 내장된 보안 및 고가용성 기능은 기업이 건전한 관행을 적용하고, 위험 및 규제 준수 관리를 위한 사전 예방적 접근 방식을 달성하고, Digital Operational Resilience Act(DORA) 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원합니다.
  • 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.

멀티 클라우드 지원

개방적이고 완전한 멀티클라우드 지원

  • Oracle Database@Azure 사용자는 OCI와 동급의 성능, 보안, 가용성을 갖춘 Microsoft Azure 환경에서 Autonomous Database를 실행할 수 있습니다. Autonomous Database 및 Microsoft 서비스를 함께 활용하며 혁신을 추구하고, Azure Kubernetes, Azure OpenAI Service 등의 Azure 서비스를 사용해 새로운 클라우드 네이티브 앱을 구축할 수 있습니다. Oracle의 검증된 마이그레이션 솔루션을 사용해 온프레미스 데이터베이스를 Oracle Database@Azure의 Autonomous Database 서비스로 마이그레이션할 수 있습니다.
  • Oracle Database@Google Cloud 고객은 Google Cloud에서 기본 지원되는 Autonomous Database를 활용해 혁신을 가속화하고 데이터베이스 애플리케이션을 강화할 수 있습니다. Autonomous Database와 GKE, Vertex AI 등의 Google Cloud 기능을 결합하고, 구매, 운영, 합동 지원 서비스 전반에 걸친 원활한 엔드투엔드 경험을 활용해 애플리케이션 개발을 가속화하고 보다 고품질의 인사이트를 확보할 수 있습니다.
  • AWS 데이터센터에 배포된 OCI에서 구동되는 Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure로 혁신을 가속화하고 데이터베이스 애플리케이션을 강화할 수 있습니다. Amazon SageMaker 및 Oracle Database 23ai 등 양사의 다양한 서비스 및 기능을 결합해 보다 심층적인 인사이트를 더욱 빠르게 확보할 수 있습니다. 온프레미스 환경의 완전한 기능 및 아키텍처 호환성, 성능, 가용성을 유지하며 Oracle Database 워크로드를 실행하고, 구매, 운영, 협업 지원 전반에 걸친 원활한 엔드투엔드 환경을 활용해 보세요.
  • 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.
  • DevOps, 데이터 통합, 보안 및 ID 관리, 데이터 분석 등을 위한 다양한 네이티브 클라우드 서비스를 활용해 보세요.