오라클이 인공지능(AI) 벡터 처리와 데이터 분석, 트랜잭션을 포함한 모든 종류, 모든 규모의 오라클 데이터베이스 워크로드를 위한 성능을 제공하는 클라우드용 지능형 데이터 아키텍처인 ‘엑사데이터 엑사스케일(Exadata Exascale)’을 정식 출시했다.  엑사데이터 엑사스케일을 통해 기업 조직은 규모를 망라하여 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)에 내장된 성능과 안정성, 가용성, 보안 관련 기능의 활용 비용을 절감할 수 있다. 엑사데이터 엑사스케일은 엑사스케일 인프라스트럭처 기반의 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Exadata Database Service on Exascale Infrastructure) 및 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 기반의 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)와 함께 사용 가능하다. 엑사데이터 엑사스케일은 기업 고객이 엑사데이터 클라우드 인프라스트럭처를 이용할 수 있는 새로운 방식이다. 가상화된 데이터베이스에 최적화된, 공유 컴퓨트 및 스토리지 풀에 기반한 인프라를 활용하는 지능형 데이터 아키텍처를 통해 극도로 탄력적인 확장성 및 사용량 기반 요금 정책을 지원한다. 결과적으로 대기업에서 중소기업에 이르기까지 적게는 매월 수십만원대 수준의 저렴한 요금으로도 이용이 가능해, 이제 합리적인 비용으로 엑사데이터 데이터베이스 플랫폼의 기술을 활용해 데이터 워크로드 관련 혁신을 가속화할 수 있게 됐다.     엑사스케일의 리소스는 추가 IOPS(초당 입력, 출력 명령어 처리 수)에 대한 비용 없이 탄력적인 종량제 요금제를 통해 이용할 수 있다. 사용자가 필요로 하는 데이터베이스 서버 ECPU 수와 스토리지 용량을 지정하면 모든 데이터베이스가 풀링(pooling)된 스토리지 서버에 자동으로 분산되어 최고의 성능 및 가용성을 제공하므로 전용 데이터베이스 및 스토리지 서버를 별도로 프로비저닝할 필요가 없다. 결과적으로 엑사데이터 데이터베이스 서비스 엔트리 수준의 인프라 비용을 최대 95% 절감하고, 온라인 리소스를 최대한 유연하고 세밀하게 확장할 수 있다.   오라클은 엑사스케일을 통해 RDMA 지원 스토리지 클라우드 서비스를 제공한다. 지능형 스토리지 클라우드 서비스인 엑사스케일은 사용 가능한 모든 스토리지 서버에 데이터베이스를 분산하고, 데이터 인식 지능형 스마트 스캔을 통해 수천 개의 CPU 코어를 사용하여 모든 데이터베이스 쿼리의 속도를 향상시킨다. 또한 3개의 서로 다른 스토리지 서버에 데이터를 복제하여 높은 수준의 내결함성을 제공한다. 엑사스케일 스토리지 클라우드는 핫데이터(hot data) 또는 자주 액세스하는 데이터를 디스크로부터 메모리 또는 플래시 드라이브로 지능적인 방식으로 이동시키므로 사용자는 DRAM의 성능, 플래시 드라이브의 IOPS 속도, 디스크의 용량을 모두 활용할 수 있다. 엑사스케일은 독자적 기능인 AI 스마트 스캔(AI Smart Scan)을 사용하여 데이터 및 컴퓨트 집약적인 AI 벡터 검색 작업을 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드로 오프로드(offload)한다. AI 스마트 스캔 및 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Exadata System Software 24ai)를 통해 주요 벡터 검색 작업을 최대 30배 빠르게 처리하여 고객이 다중 사용자 환경에서 수천 건의 AI 벡터 검색을 동시에 실행할 수 있도록 지원한다. 또한, 엑사스케일은 서버 간의 지능형 통신을 바탕으로 엑사스케일 가상 머신(Exascale Virtual Machine) 클러스터 전반에 걸친 고성능 데이터베이스 확장을 제공하고, 지능형 저지연 OLTP IO를 통해 미션 크리티컬 트랜잭션을 신속히 완료하고 더 많은 동시 사용자를 지원한다. 엑사데이터 엑사스케일은 2880GB/초의 처리량을 제공하며, 지연시간은 17마이크로초이다. 엑사스케일은 고유한 데이터 인텔리전스가 데이터 집약적 SQL 쿼리를 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드로 자동 오프로드하여 데이터 분석을 위한 처리량 확장을 지원한다. 자동 컬럼화 기능을 통해 데이터를 초고속 인메모리 컬럼 형식으로 변환하고, 엑사스케일 인텔리전트 스토리지 클라우드의 플래시 캐시를 자동적으로 사용하여 기능 및 성능을 향상시킬 수 있다. 사용자는 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드 및 쓰기 시 재지정 기술을 사용하여 데이터베이스의 전체 복제본 또는 신 복제본(thin clones)을 즉시 생성할 수 있다. 또한 고급 스냅샷 기능을 통해 읽기/쓰기 소스를 사용하여 플러그형(pluggable) 또는 컨테이너 데이터베이스의 공간 효율적 복제본을 간단하게 생성 가능하다. 새롭게 생성한 개발, 테스트 또는 복구용 복제본은 즉시 사용 가능하고, 소스 데이터베이스와 동일한 네이티브 엑사데이터 데이터베이스의 성능 및 확장성을 지원한다. 오라클의 코탄다 우마마지스와란(Kothanda Umamageswaran) 엑사데이터 및 수평 확장 기술 담당 수석 부사장은 “엑사데이터 엑사스케일은 멀티테넌트와 초탄력적 클라우드용으로 재구성된 엑사데이터이자 모든 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스의 미래형 아키텍처”라면서 “인프라 비용을 최대 95% 절감시켜주는 엑사데이터 엑사스케일을 통해 이제 중소기업이나 적은 규모의 워크로드 및 클라우드 환경에서도 오라클 데이터베이스용 오라클 엑사데이터의 이점을 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다.

오라클이 2024 가트너 매직 쿼드런트(2024 Gartner Magic Quadrant)에서 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문의 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클은 실행 능력 및 비전 완성도 항목에서 높은 평가를 받았다.  데이터 분석 분야의 미래 기술로는 AI가 접목된 솔루션과 향상된 자동화 등이 있으며, 특히 맥락에 부합하는 인사이트를 제공하는 기술이 크게 주목받고 있다. 오라클은 데이터 탐색, 대시보드, 스토리텔링을 지원하는 퓨전 데이터 인텔리전스(Fusion Data Intelligence) 등과 같은 새로운 솔루션과 오라클 애널리틱스 클라우드의 업데이트를 통해 데이터 분석 분야에서의 혁신을 지속해 나가고 있다.     오라클 퓨전 데이터 인텔리전스는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database), OCI 생성형 AI(OCI Generative AI), 오라클 애널리틱스 클라우드와 같은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스를 활용하는 차세대 데이터 관리 및 분석 솔루션이자 AI 솔루션이다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스의 AI 및 머신러닝 기능은 일상적인 트랜잭션 보고를 능가하는 고도화된 데이터 분석에 기반한 인사이트를 제공하고, 재무, 공급망, HR, 고객 서비스 등의 다양한 분야와 관련된 구체적인 질문에 대한 답변을 도출하는 데 기여한다. 오라클은 이미지에서 얼굴을 감지하는 OCI 비전(OCI Vision), 문서에서 정보를 추출하는 OCI 도큐먼트 언더스탠딩(OCI Document Understanding) 등의 OCI AI 서비스를 통합하여 애널리틱스 클라우드를 지속적으로 개선하고 있다. 또한 애널리틱스 어시스턴트(Analytics Assistant)는 데이터 스토리텔링을 혁신하여 모든 사용자가 본인의 기술적 수준과 상관없이 인사이트 중심의 내러티브를 구성하고 수정할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스 클라우드는 타사 클라우드 서비스를 함께 사용하여 다양한 AI 결과물을 생성할 수 있다. 예를 들어, 타사의 AI 아바타 기능을 사용하여 데이터 스토리를 흥미로운 뉴스캐스트 형식으로 제시함으로써 자연스러운 정보 활용을 촉진할 수 있다. 오라클의 T.K. 아난드 애널리틱스 담당 총괄 부사장은 “데이터의 양은 끊임없이 증가하고 있으며, 그로 인한 데이터 및 AI 기반 의사 결정에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. AI 기반 오라클 애널리틱스 클라우드(Oracle Analytics Cloud)는 고객이 단순한 데이터 분석으로부터 보다 효과적인 의사 결정을 수행하고 보다 효율적인 조치를 취하는 단계까지 나아갈 수 있도록 지원한다”면서, “이번 가트너 리더 선정은 고객의 직관적인 의사 결정에 기여하는 동급 최고의 분석 플랫폼을 제공해 온 오라클의 역량을 인정받은 중요한 성과라고 생각한다”고 전했다.

디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   제조산업을 둘러싼 환경의 변화와 과제에 대응할 필요성이 높아지는 가운데, 기술의 발전이 제조업계에 새로운 기회를 제공하고 있다. 제조산업의 혁신은 제조 생산기계와 설비를 포함한 생산 과정의 전체 수명주기를 디지털화하는 것을 필요로 한다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직하면서 엔지니어링, 영업, 채널 관리, 마케팅 등 다양한 관련 분야 전문성을 보유하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   그림 1. 미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스(이미지 출처 : 지멘스)   오늘날 기계 제조업체들은 불안정한 시장 환경에 직면하고 있으며, 차세대 제품 개발을 위해 새로운 접근 방식을 채택해야 하는 압박을 받고 있다. 예상대로 품질, 비용, 성능에 대한 부담은 여전히 존재한다. 이 가운데 지속가능성에 대한 요구사항이 이제 화두로 떠오르고 있다. 핵심은 에너지 사용량 감소, 탄소 배출 절감, 폐기물 최소화에 초점이 맞춰져 있다.  이러한 글로벌 트렌드가 전 세계 제조업체에 영향을 미치고 있으며, 정치 사회적 변화가 비즈니스 모델의 변화를 이끌고 있다. 이는 리쇼어링, 서비스화, 신규 시장 진입 등 비즈니스 모델의 변화로 이어지고 있다. 제조업체들은 기존 영역에서 인접 시장이나 새로운 시장으로 이동하면서 신흥 영역에서 기회를 포착하고 있다. 일례로, 제지기계 제조업체들은 전기차 수요의 급증을 충족하기 위해 배터리 기계 제조로 사업을 확장하고 있으며, 유리 산업의 기계 제조업체들도 마찬가지다. 한편, 기계 제조와 제조 운영 측면에서 인력부족 현상은 자동화에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 미래 공장은 이제 지속가능성, 유연성, 미래 인력의 패러다임 중심으로 개발되고 있다. 산업계가 해결해야 할 많은 과제 속에서 기술의 발전은 제조업체에 번영의 기회를 제공하고 있다. 이는 디지털화로부터 생성된 인텔리전스와 풍부한 데이터에 의해 가능해졌다. 또한 디지털 도구, 시스템, IoT(사물인터넷) 데이터를 통합해 디자인, 엔지니어링, 생산 및 서비스 전반에 걸쳐 이전에 격리되었던 정보의 연결을 가능하게 하고 있다.    그림 2. 디지털화를 통해 필요할 때, 필요한 곳에서 중요한 데이터에 액세스할 수 있게 됐다.(이미지 출처 : 게티이미지/Cravetiger)   제조업체는 디지털화를 통해 자동화를 넘어서 예측 가능하고 적응적인 생산 환경으로 나아갈 수 있다. 적응형 제조(adaptive manufacturing)는 시장과 고객 요구사항이 변화함에 따라 생산을 손쉽게 전환할 수 있는 유연성을 제공한다. 더욱이, 이는 공정 시스템을 간소화해 제조업체가 동일한 인력으로 더 많은 일을 할 수 있게 한다. 이러한 이점 때문에 국내에서도 기계 제조의 디지털화를 촉진하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있다. 최근 산업통상자원부는 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하면서, 5년 동안 1조 원 이상을 R&D에 투자해 기계 분야를 포함한 핵심 제조업의 디지털 전환을 지원함으로써 자율제조 보급률을 30% 이상 높이고 제조업 생산성을 20% 이상 향상시킬 것이라고 발표했다. 또한 경상남도는 ‘기계·방산 제조분야 디지털전환(DX) 지원센터 구축과 운영사업’을 추진해 기술 지원과 인력 양성 등을 포함한 디지털 전환 생태계를 확장하고 지속 가능한 미래를 선도할 것이라고 발표했다. 디지털화는 보다 유연한 프로세스를 만들고, 여러 엔지니어링과 생산 분야에 걸쳐 중요한 디지털 데이터를 활용함으로써 제조 리스크를 줄일 수 있다. 이전에 사일로(silo)화되어 있던 다양한 분야의 데이터를 통합하기 위해서는 기계 설계, 시뮬레이션, 공장 자동화, 제품 수명주기 관리(PLM)에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 솔루션이 필요하다.   디지털화의 핵심, 디지털 트윈 제조업의 혁신은 제조 생산기계와 설비를 포함한 생산 과정의 전체 수명주기를 디지털화하는 것을 필요로 한다. 이는 설계 단계에서 생산 장비의 디지털 트윈을 생성함으로써 시작된다. 디지털 트윈은 설계 프로세스 전반에 걸쳐 기계 역학, 소프트웨어, 전기, 자동화 시스템을 아우르는 다분야 엔지니어링을 기반으로 개발된다. 이러한 디지털 트윈은 가상 프로토타이핑에서 설계 탐색과 평가에 사용된다. 생산 장비의 배치가 준비되면 디지털 트윈은 생산 설비가 실제로 설치되기 전에 가상의 커미셔닝(commissioning)을 가능하게 하고, 장비에 대한 사전 운영자 교육을 제공해 배치에 필요한 시간과 위험을 크게 줄일 수 있다.   그림 3. 디지털 트윈은 초기에 설계 탐색과 가상 프로토타이핑에 사용되며, 설치 전 가상 커미셔닝에도 활용돼 운영 데이터로 실제와 디지털 사이의 루프를 연결할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오라클이 에이펙스(APEX) 로코드(low-code) 개발 플랫폼의 최신 릴리스에 새롭게 추가되는 AI 기능을 발표했다. 오라클 에이펙스의 에이펙스 AI 어시스턴트(APEX AI Assistant)는 애플리케이션 개발 과정을 간소화하여 개발자들이 풍부한 기능을 갖춘 대규모 미션 크리티컬 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 돕는다.  에이펙스 AI 어시스턴트의 자연어 프롬프트를 사용하면 원하는 기능 및 구성 요소 지정, SQL 문 자동 생성, 원클릭 디버그 수정, 테이블 이름 자동 저장, 기존 애플리케이션에 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스 추가 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 오라클 에이펙스는 오라클 데이터베이스 및 오라클 자율운영 데이터베이스를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에서 무상으로 지원되는 기능으로, 무료 체험이 가능하다. 오라클 에이펙스는 선언적 개발 방식을 제공함으로써 복잡한 기존의 코딩 방식을 대체한다. 이를 통해 1/100 수준의 적은 코드량과 20배 빨라진 속도로 미션 크리티컬 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있도록 지원한다. 오라클 에이펙스는 이미 2100만 개 이상의 애플리케이션 구축에 활용된 바 있으며, 다양한 글로벌 산업 분야에서 85만 명 이상의 개발자가 활용하고 있다. 오라클은 “에이펙스는 오라클 데이터베이스(Oracle Database) 및 오라클 자율운영 데이터베이스 (Oracle Autonomous Database)를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에 포함되어 있으며, 탁월한 애플리케이션 성능과 함께 업계 최고 수준의 안전성, 가용성, 확장성을 제공한다”고 설명했다. 예를 들어, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)의 AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능과 오라클 에이펙스를 함께 활용하면 문서, 이미지, 기타 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색과 비공개 비즈니스 데이터 검색을 한 번에 수행할 수 있다.     오라클 에이펙스가 새롭게 선보이는 향상된 AI 기능으로는 에이펙스 AI 어시스턴트,  앱 생성 어시스턴트,  대화형 AI 인터페이스 등이 있다. 자연어 사용자 프롬프트로부터 유효한 SQL문을 생성하는 ‘에이펙스 AI 어시스턴트’는 개발자 대신 SQL 구문을 기억하고, SQL 쿼리 작성을 자동화한다. 기존 코드에 대한 설명을 제공하고, 간단한 클릭만으로 적용 가능한 코드 버그 수정안을 제안하여 개발자가 반복적인 코딩 작업에서 벗어날 수 있도록 지원한다. ‘앱 생성 어시스턴트(Create App Assistant)’는 자연어 사용자 프롬프트로 원하는 속성과 기능을 지정하여 새로운 애플리케이션 청사진(blueprints)을 생성할 수 있는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 신규 애플리케이션 개발을 간소화하고, 기본적인 코딩 작업 대신 고유한 맞춤형 애플리케이션 기능 제작에 에너지 및 리소스를 집중할 수 있다. ‘대화형 AI 인터페이스(Conversational AI dialogs)’는 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스를 기존 애플리케이션에 간단히 추가하여 최종 사용자가 애플리케이션과 자연어로 대화할 수 있도록 지원하는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 생성형 AI 또는 자연어 처리 구성 요소를 처음부터 직접 구축할 필요 없이 더욱 풍부한 인앱(in-app) 경험을 제공할 수 있다. 오라클의 마이크 히치와(Mike Hichwa) 소프트웨어 개발 담당 수석 부사장은 “매일 SQL문을 작성하는 개발자의 입장에서 사용 빈도가 떨어지는 테이블 및 열의 이름이나 구문을 직접 기억한다는 것은 무척 어려운 일이다. 개발자에게 있어 맥락에 맞는 열 이름 결정, 조인(JOIN), 복잡한 구문 생성 등의 기능을 지원하는 AI 어시스턴트는 진정 획기적이라 할 수 있다”면서, “예를 들어, ‘미국의 캔자스시티와 위치타 지점으로 가장 최근에 배송하고 남은 라지 사이즈의 핑크색 티셔츠를 모두 보여줘’와 같이 평범한 자연어를 입력하면 에이펙스 AI 어시스턴트가 이를 자동화하여 정확한 결과를 보여 주게 된다”고 설명했다.

오라클은 구글 클라우드와 멀티 클라우드 분야의 협력을 강화한다고 발표했다. 이제 양사의 고객은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 구글 클라우드 기술을 결합하여 애플리케이션 마이그레이션 및 현대화를 가속화할 수 있게 됐다. 구글 클라우드의 크로스 클라우드 인터커넥트(Cross-Cloud Interconnect)는 전 세계 11개 리전에서 지원될 예정이며, 양사의 고객은 이 서비스를 활용하여 클라우드 간 데이터 전송 비용 없이 범용 워크로드를 배포할 수 있다. 또한, 올해 하반기에는 오라클 데이터베이스 및 네트워크 성능과 함께 OCI와 동일한 기능 및 가격 정책을 갖춘 새로운 서비스인 오라클 데이터베이스 앳 구글 클라우드(Oracle Database@Google Cloud)를 사용할 수 있게 된다. 새로운 멀티 클라우드 기능은 구글 클라우드에서 오라클 데이터베이스 인스턴스를 배포, 관리, 사용할 수 있는 통합된 환경과 함께, 양사 클라우드 서비스 간의 자유로운 데이터 이동 및 신규 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포를 지원한다. 오라클과 구글 클라우드는 양사의 고객이 오라클 및 구글 클라우드의 기능을 최대한 활용할 수 있을 뿐만 아니라 획기적인 클라우드 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있다. 양사는 오라클 데이터베이스 앳 구글 클라우드를 공동으로 출시하여 금융 서비스 및 보건/의료, 리테일, 제조 등 다양한 산업 분야의 전 세계 기업 고객을 위한 서비스를 함께 제공할 계획이다.     고객은 오라클 데이터베이스 앳 구글 클라우드를 사용하여 OCI에서 실행되고 구글 클라우드 데이터센터에 배포된 오라클 데이터베이스 서비스에 직접 액세스할 수 있다. 이 신규 서비스는 클라우드 마이그레이션을 가속화하여 자사의 IT 환경을 현대화하고 데이터 관리 및 분석, 버텍스 AI(Vertex AI), 제미니(Gemini) 기반 모델을 비롯한 구글 클라우드 인프라, 툴링, AI 서비스를 활용하고자 하는 고객을 지원하기 위해 설계되었다.  이 서비스는 오라클 등 마이그레이션 도구와의 호환성을 비롯해 오라클 데이터베이스의 구글 클라우드로의 마이그레이션을 간소화 및 가속화할 수 있는 유연한 마이그레이션 옵션을 제공한다. 고객은 기존 구글 클라우드 약정을 사용해 오라클 데이터베이스 서비스를 구매하고, 구글 클라우드 마켓플레이스(Google Cloud Marketplace)를 통한 간소화된 구매 및 계약 경험을 얻을 수 있다. 전체 오라클 데이터베이스 서비스 포트폴리오의 배포를 위한 구글 클라우드 내 통합 운영 환경(데이터센터)은 단순성, 보안성 및 짧은 지연 시간을 지원한다.  오라클은 구글 클라우드와 오라클이 함께 제공하는 통합된 고객 경험 및 지원을 제공하게 될 것이라고 설명했다. 또한, 양사는 오라클 데이터베이스에 저장된 고객의 데이터를 버텍스 AI 및 제미니 기본 모델을 비롯한 구글의 AI 서비스와 연결하여 고객 서비스, 직원 서비스, 크리에이티브 스튜디오, 개발자 환경 등을 지원하는 AI 애플리케이션 및 에이전트를 위한 엔터프라이즈급 신뢰도를 제공할 계획이다. 오라클은 북미와 유럽 지역을 시작으로 오라클 데이터베이스 서비스를 전 세계 구글 클라우드 데이터센터에서 직접 운영 및 관리할 예정이다. 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 데이터베이스 서비스, 오라클 RAC(Oracle Real Application Clusters)는 올해 하반기에 미국 동부와 미국 서부, 영국 남부, 독일 중부의 4개 리전에서 우선 제공되며, 이후 전 세계의 다른 구글 클라우드 리전으로 확장될 예정이다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처와 구글 크로스 클라우드 인터커넥트는 고객이 별도의 교차 클라우드 데이터 전송 요금 없이 OCI 리전 및 구글 클라우드 리전 모두에 워크로드를 배포할 수 있도록 지원한다. 이 서비스를 지원하는 리전은 두 주요 클라우드 제공업체 간의 원활한 상호 운용성을 위한 저지연성, 고처리량, 비공개 연결을 제공한다. 양사의 공통 고객은 호주 동부/남동부, 브라질 동부, 캐나다 남동부, 독일 중부, 인도 서부/동부, 싱가포르, 스페인 중부, 영국 남부, 미국 동부 등 11개 크로스 클라우드 인터커넥트 리전에서 온보딩을 시작할 수 있으며, 대상 리전은 향후 확장될 예정이다.  오라클의 래리 앨리슨(Larry Ellison) 회장은 “고객은 여러 클라우드를 유연하게 사용할 수 있기를 원한다”면서, “구글과 오라클은 갈수록 늘어나고 있는 멀티 클라우드 수요를 충족하기 위해 구글 클라우드 서비스와 최신 오라클 데이터베이스 기술을 원활하게 연결하고 있다. 구글 클라우드 데이터센터에 OCI 하드웨어를 설치하여 양사의 고객을 위해 최상의 데이터베이스 및 네트워크 성능을 제공할 예정”이라고 말했다. 구글과 알파벳의 순다 피차이(Sundar Pichai) CEO는 “오라클과 구글 클라우드는 많은 공동 기업 고객을 보유하고 있다”면서, “양사의 새로운 파트너십은 구글 클라우드의 혁신적인 플랫폼 및 AI 기능과 오라클의 데이터베이스 및 애플리케이션을 함께 활용하고자 하는 고객에게 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

오라클은 AI 코딩 동반 툴인 오라클 코드 어시스트(Oracle Code Assist)를 통해 애플리케이션 속도를 높이고 코드 일관성을 개선할 수 있다고 소개했다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바(JAVA), SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩터링(소프트웨어 개발 과정에서 기존 코드를 변경하지 않고 코드의 구조와 디자인을 개선하는 과정)하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다.     AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩터링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에, AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리잡게 됐다. 오라클은 “오라클 코드 어시스트는 코드 스니펫(snippet), 종속성 분석(dependency analysis), 오류 완화 대안(error mitigation alternatives), 테스트 사례, 주석(annotation), 요약 및 문서화를 제공해 SDLC의 각 단계를 처리하여 이 기술 분야의 주된 사례로 꼽힐 것으로 기대한다”고 전했다.  이와 더불어 젯브레인 인텔리제이 IDEA(JetBrains IntelliJ IDEA), 또는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드(Microsoft Visual Studio Code)용 개발 환경 플러그인으로 배포되는 오라클 코드 어시스트는 개발자가 애플리케이션 실행 위치와 상관없이 애플리케이션을 구축, 최적화, 업그레이드하는 데 도움을 주는 전문가 의견을 반영한 피드백을 제공하도록 훈련될 계획이다. 오라클 코드 어시스트는 수년에 걸친 애플리케이션 및 소프트웨어 개발 과정에서 개발된 폭넓은 소프트웨어 저장소를 기반으로 훈련된다. 오라클은 오라클 코드 어시스트가 OCI의 서비스 API, 코딩 패턴 및 자바, SQL, OCI는 물론, 넷스위트(NetSuite)의 스위트스크립트(SuiteScript) 등을 통한 오라클의 자체 소프트웨어 개발 모범 사례를 활용해 미세 조정하여, 배포되는 소프트웨어 및 애플리케이션의 위치와 관계없이 기업 조직에 적합한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오라클 코드 어시스트는 코드 생성(Code Generation), 코드 주석(Code Annotation), 코드 설명 가능성(Code Explainability), 더욱 빨라진 코드 검토(Faster Code Reviews), 테스트 커버리지 생성(Test Coverage Generation) 등의 기능을 통해 애플리케이션 개발 속도를 높일 예정이다. 또한, 오라클 코드 어시스트는 맞춤형 제안(Tailored Suggestions), 코드 생성 컨텍스트(Code Origination Context), 자동 언어 업그레이드(Automated Language Upgrades), 코드 분석(Code Analysis), OCI 최적화 제안(OCI Optimization Suggestions) 등을 통해 개발자가 코드 일관성 및 최적화를 개선하도록 돕는다: 오라클 클라우드 인프라스트럭처의 아난드 크리슈난 제품 관리 부사장은 “커스텀 애플리케이션은 전 세계 모든 기업 조직이 스스로를 차별화하기 위해 사용하는 방식이다. 하지만 애플리케이션의 구축, 배포, 유지 관리에는 노동력과 시간이 많이 든다”면서, “오라클 코드 어시스트를 활용하는 기업들은 개발자가 애플리케이션 속도 및 코드 일관성을 개선하여 애플리케이션을 안전하고 강력하며, 규정을 준수하는 방식으로 장기간 유지 관리할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다.

오라클이 ‘오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)’의 정식 출시를 발표했다. 오라클의 최신 융합형 데이터베이스인 오라클 데이터베이스 23ai는 폭넓은 클라우드 서비스를 통해 사용 가능하다.  장기 지원 릴리스인 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등을 지원하는 오라클 AI 벡터 검색(Oracle AI Vector Search) 및 기타 300개 이상의 신기능을 제공한다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. “결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 향상된다”는 것이 오라클의 설명이다. 오라클 AI 벡터 검색은 특정 단어, 픽셀 또는 데이터 값이 아닌 개념적 콘텐츠를 기반으로 문서, 이미지, 관계형 데이터를 간편하게 검색할 수 있는 기능이다. AI 벡터 검색은 LLM 자연어 인터페이스를 통한 프라이빗 비즈니스 데이터 쿼리를 지원하고, LLM이 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는데 기여한다. 또한 개발자는 AI 벡터 검색을 사용해 신규 및 기존 애플리케이션에 시맨틱 검색 기능을 손쉽게 추가할 수 있다. 이제 오라클 데이터베이스의 모든 미션 크리티컬 기능이 AI 벡터와 함께 투명하게 작동하므로 오라클의 고객사는 자사의 미션 크리티컬 애플리케이션에도 AI 벡터 검색을 적용할 수 있다. 동일한 고성능 데이터베이스에서 비즈니스 데이터 및 벡터 데이터를 함께 저장 및 처리하므로, 고객사는 기존의 데이터 보안 태세를 그대로 유지하며 자사의 비즈니스 애플리케이션에 AI 벡터 검색을 원활하게 통합해 새롭고 혁신적인 AI 사용 사례를 구현할 수 있다.     오라클 데이터베이스 23ai에 새롭게 추가되는 데이터용 AI 기능으로는 엑사데이터 스마트 스토리지를 사용하면 AI 벡터 검색을 가속화할 수 있는 오라클 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Oracle Exadata System Software 24ai), 이기종 벡터 스토어 간의 실시간 벡터 복제 기능이 추가된 OCI 골든게이트 23ai(OCI GoldenGate 23ai) 등이 있다. 앱 개발을 가속화하기 위한 기능도 제공된다.  JSON 관계형 이원성(JSON Relational Duality)을 통해 일부 애플리케이션의 데이터 사용 방식과 관계형 데이터베이스의 데이터 저장 방식이 불일치하는 문제를 해결할 수 있도록 하고, 운영 속성 그래프(Operational Property Graph)는 개발자가 속성 그래프 쿼리를 사용해 데이터 간 및 데이터 내부의 연결성을 탐색하기 위한 애플리케이션을 간단히 구축할 수 있도록 지원한다. 상시 무료 자율운영 데이터베이스(Always Free Autonomous Database) 서비스는 오라클 APEX(Oracle APEX), 셀렉트AI(Select AI), 데이터베이스 도구(Database Tools), 머신러닝(Machine Learning), 그래프(Graph) 등의 다양한 도구가 내장된, 클라우드에서 무제한 사용 가능한 무료 자율운영 데이터베이스 서버리스(Autonomous Database Serverless) 인스턴스를 2개 제공한다.  오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), 오라클 기본 데이터베이스 서비스(Oracle Base Database Service), 오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure) 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자들에게 제공된다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai는 전 세계의 기업 고객들을 위한 ‘게임 체인저(game changer)’다. 이번 릴리스를 통해 선보이는 혁신적인 AI 기술들의 중요성을 감안해 제품명을 오라클 데이터베이스 23ai로 변경했다”면서, “새로운 통합 개발 패러다임과 미션 크리티컬 기능이 결합된 AI 벡터 검색은 개발자 및 데이터 전문가가 지능형 앱을 간단히 구축하고, 개발자 생산성을 향상시키며 미션 크리티컬 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다”고 소개했다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Focus 17　디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스, 디지털 기술 기반의 제조산업 혁신 및 성장 전략 소개 22　빌드스마트포럼 2024, Al와 메타버스의 시너지로 변화하는 AEC 탐구 24　마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시 26　로크웰 오토메이션, AI·클라우드 접목한 디지털 제조 기술 소개 28　한국산업지능화협회, ‘2024 스마트공장엑스포와 산업지능화 콘퍼런스’ 개최 51　오라클, 모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략 발표 54　델 테크놀로지스, AI 시대 겨냥한 기업용 PC 제품군 소개 56　레노버, “더 많은 CPU 코어로 워크스테이션 성능 높인다”   People&Company 30　한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장　더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진 33　데이터킷 필리프 블라슈 CEO　CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   Case Study 36　책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련　유니티 뮤즈의 텍스처/스프라이트 생성 및 파운데이션 모델 New Products 40　리브랜딩과 함께 건축 설계의 생산성 강화　캐드마스터 2025 44　AI로 생산성 높이는 기업용 PC 프로세서　라이젠 프로 8040/8000 시리즈 46　AI 기반 워크플로 강화하는 전문가용 GPU　RTX A400/A1000 48　콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화　언리얼 엔진 5.4 프리뷰 58　이달의 신제품   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 프레임워크와 네 가지 스피어 64　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　기업 성장 맵 – 엔비디아 편   On Air 73　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　배터리 산업 동향과 배터리 최적화를 위한 설계/시뮬레이션 기술 60　New Books 68　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 74　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈AI CLIP 모델의 이해/코드 분석/개발/사용 82　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2) / 이소연　포인트 클라우드 기능 85　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (5) / 최영석　캐디안 2024의 스크립트 기능 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2025의 새로운 기능   Reverse Engineering 94　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5) / 유우식　고지도 데이터베이스   Analysis 103　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2) / 씨투이에스코리아　시뮤필의 복합재 수지 해석 기능 소개 106　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 노은솔　PyMAPDL의 기초부터 활용까지 110　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1) / 안치우　1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라 120　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9) / 나인플러스IT　미래 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션   Mechanical 114　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12) / 김주현　사용자 정의 피처의 생성 및 활용   캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

한국오라클은 리테일 및 서비스 등 다양한 산업분야의 국내 중견 기업들이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 글로벌 사업의 확대는 물론, 맞춤형 서비스와 비용 절감 효과 등을 통해 사업 경쟁력을 강화하고 있다고 밝혔다. 최근 국내외 대표적인 중견 및 중소 기업들이 오라클 클라우드 도입 및 활용을 통해 서비스 확장을 꾀하고 있는 가운데 노랑풍선, 애터미, 에프앤에프는 핵심 업무 시스템을 오라클 클라우드 기반으로 전환했다. 이들 기업은 오라클 클라우드를 통해 성능 및 확장성이 겸비된 IT 환경을 구현하며 안정적인 글로벌 비즈니스의 기반을 마련하는 한편, 자사의 비용 절감과 함께 민첩한 대 고객 서비스 제공 역량을 강화했다고 평가했다. 국내 대표 여행사 중 하나인 노랑풍선은 자체 항공 OTA(온라인여행사) 시스템을 항공, 숙박 및 여행 통합 예약 결제 솔루션인 글로벌 유통 시스템(GDS)으로 전환 운영함에 따라, 한층 더 안정적인 고객 서비스 및 제휴 채널 확대를 위해 OCI를 도입했다. 회사는 OCI를 기반으로 제휴사 연동 기반의 플랫폼 서비스 환경을 새롭게 구축했고, 이를 통해 고객에게 항공 스케줄 조회 및 예약 서비스를 안정적으로 제공함은 물론, 항공권 판매 채널을 신속하게 확대할 수 있게 되었으며 데이터 관리 비용 역시 절감했다. 화장품 및 건강기능식품 전문업체인 애터미는 데이터센터 현대화를 목표로 안정적인 비즈니스 운영 시스템을 관리하기 위해 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Exadata Cloud @Customer)를 도입했다. 기존 온프레미스 환경의 엑사데이터 플랫폼 기반 운영 시스템을 해당 환경에 최적화된 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer)로 전환, 하이브리드 클라우드 서비스를 활용함으로써 시스템의 확장성 및 효율성을 향상시켰으며, 기존 대비 30%의 관리 비용 절감 효과를 거뒀다고 말했다. MLB, 디스커버리 등 대표적인 브랜드를 보유한 스포츠 및 아웃도어 의류 판매 기업 에프앤에프는 빠르게 변화하는 패션 시장에서 성공적인 디지털 전환 지원을 위해 운영 시스템을 멀티클라우드 환경으로 운영하고 있다. 회사는 비즈니스 성장 및 확장 속도에 맞춰 생산·공급망 시스템 및 유통 서비스 등 ERP 서비스 확대의 일환으로 OCI를 도입했다. 특히 OCI를 활용한 저비용 고효율 아키텍처 기반의 멀티 클라우드 환경을 구성함으로써 탄력적이고 민첩한 서비스 및 비용 절감을 비즈니스 효과를 거두고 있다고 전했다. 한국오라클 중견중소기업 클라우드 사업부의 김현정 전무는 “최근 클라우드와 AI를 중심으로 한 기업들의 관심과 관련 투자가 증가하는 추세 속에 오라클 클라우드를 도입 및 활용하는 중견 기업들이 꾸준히 늘어나고 있다”면서, “이번에 발표한 3개사는 특히 리테일 및 서비스업 분야에서 탄탄한 입지를 구축한 대표적인 기업으로, 클라우드를 활용한 안정적인 주요 업무 시스템을 기반으로 매출 성장과 글로벌 서비스 확장 등 비즈니스 목표를 성공적으로 추진하고 있는 대표적 사례다. 이들의 향후 성공에도 오라클이 지속적으로 기여할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.