오라클이 최신 데이터베이스 플랫폼인 ‘엑사데이터 X11M(Oracle Exadata X11M)’을 공개하며 데이터 중심 워크로드에서 성능과 효율성을 극대화하는 설루션을 선보였다. 이번 발표는 엑사데이터의 13번째 세대에 해당하며, AI 분석, OLTP(온라인 트랜잭션 처리), 대규모 애널리틱스 등 다양한 기업 데이터베이스 애플리케이션에서 향상된 성능과 확장성을 이전 세대와 동일한 가격으로 제공하는 것이 특징이다. ■ 정수진 편집장   데이터에 최적화된 하드웨어와 혁신 소프트웨어의 결합 엑사데이터 X11M은 데이터베이스 워크로드를 위해 최적화된 하드웨어와 데이터 지능형 소프트웨어를 결합한 플랫폼이다. 오라클은 엑사데이터 X11M이 고성능과 효율을 동시에 제공할 수 있는 아키텍처로 개발됐다는 점을 내세운다. 이번 신제품은 데이터베이스 서버, 네트워크, 스토리지에 걸쳐 데이터에 최적화된 하드웨어 구성을 제공한다. 데이터베이스 서버는 수평 확장이 가능한 2소켓 서버로, 96코어의 최신 AMD 에픽(EPYC) 프로세서와 최신의 고속 메모리를 결합했다. 엑사데이터 X11M에 탑재된 100Gb/s의 RDMA(Remote Direct Memory Access) 네트워크는 데이터 서버와 스토리지 서버를 연결하는 초고속/저지연성 네트워크로 구성됐다. 스토리지 서버도 강화됐는데, 최신/초고속의 플래시 스토리지와 엑사데이터 RDMA 메모리 및 에픽 프로세서를 탑재했다. 오라클의 아쉬시 레이(Ashish Ray) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 부문 부사장은 “오라클의 독창적인 데이터 인텔리전트 소프트웨어는 하드웨어 성능을 최적화하면서 압도적인 성능을 제공할 수 있도록 기여한다”면서, 오라클 데이터베이스가 제공할 수 있는 세 가지 주요 워크로드인 AI 검색, OLTP, 데이터 분석 등에서 향상된 성능을 제공한다고 소개했다.     벡터 검색 기술로 AI 워크로드 성능 강화 엑사데이터 X11M은 AI 중심의 기업 데이터베이스 워크로드를 처리하는 데 있어 특히 강점을 보인다. AI 벡터 검색 기술은 정형 데이터와 비정형 데이터를 하나의 데이터베이스에 통합하고 검색 및 처리하는 데 최적화되어 있으며, 이를 통해 다른 플랫폼 대비 더욱 빠른 AI 쿼리 처리 속도를 제공한다. 레이 부사장은 “영구 벡터 인덱스(IVF) 검색 속도는 최대 55%, 인메모리 벡터 인덱스 쿼리(HNSW)는 최대 43% 더 빨라졌으며, 모든 엑사데이터 플랫폼에서 제공되는 새로운 소프트웨어 최적화 기능은 스토리지 서버에서 4.7배 향상된 데이터 필터링과 32배 빨라진 바이너리 벡터 검색을 통해 AI 검색 성능을 강화했다”면서, “이를 통해 기업은 더 많은 비즈니스 데이터를 결합하여 정교한 벡터 검색을 더욱 빠르게 수행할 수 있으며, 생성형 AI 모델의 정확성과 안정성을 향상시키는 동시에 전체 비용을 절감할 수 있다”고 설명했다.   OLTP와 애널리틱스에서의 향상된 성능 엑사데이터 X11M은 OLTP 및 데이터 분석 워크로드에서도 향상된 성능을 제공한다. 오라클에 따르면, OLTP의 경우 직렬 트랜잭션 처리 속도가 25%, 동시 처리량이 최대 25% 개선됐으며, SQL 8K I/O 읽기 지연시간이 최대 21% 감소하여 14마이크로초(us)로 단축됐다. “이런 성능 개선은 기업이 더 많은 트랜잭션을 보다 적은 데이터베이스 시스템으로 더 빠르게 처리하며 비용을 절감할 수 있다는 뜻”이라고 레이 부사장은 덧붙였다. 애널리틱스 영역에서는 분석 쿼리 처리 속도가 최대 25% 빨라지고, 스토리지 서버에서 분석 I/O(입출력) 속도가 최대 2.2배 향상되었으며, 데이터베이스 인메모리 스캔 속도가 최대 500GB/초 증가했다. 오라클은 대규모 데이터 처리에 최적화된 독자 기술을 통해 기업이 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하고, 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 데이터 웨어하우스를 보다 빠르게 스캔하여 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다고 전했다.   운영 효율과 비용 절감 지원 엑사데이터 X11M은 운영 효율을 높여 고객의 비용을 절감할 수 있도록 했다. 무엇보다 성능이 높아져서 더 적은 수의 시스템에서 데이터베이스 워크로드를 실행함으로써 인프라와 전력 및 냉각, 데이터센터 공간을 줄일 수 있다. 그리고, 더 많은 워크로드를 더 작은 규모의 시스템에 통합할 수 있어 활용 효율을 높인다. 엑사데이터 X11M에 내장된 지능형 전력 관리 기능은 사용하지 않는 CPU 코어를 비활성화하거나 전력 소비를 제한하고, 사용량이 적은 기간 동안 전력 활용을 최적화한다. 또한, 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 내장된 자동화 기능은 수동 데이터베이스 관리 작업과 인적 오류 발생의 가능성을 제거할 수 있다. 한편, 오라클은 엑사데이터 X11M이 멀티 클라우드 지원을 강화해 고객의 배포 선택권을 넓힌다고 설명했다. 엑사데이터 X11M은 온프레미스, 하이브리드 클라우드(엑사데이터 클라우드앳커스터머), 퍼블릭 클라우드(OCI)를 모두 지원한다. 또한 구글 클라우드, AWS, 마이크로소프트 애저와 같은 멀티 클라우드 환경에서도 구축 및 운영이 가능하다. 레이 부사장은 “오라클 데이터베이스는 모든 배포 환경에서 100% 호환되기 때문에, 기업은 애플리케이션 변경 없이 필요한 곳 어디에서나 워크로드를 실행할 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 엑사데이터 X11M의 혁신을 소개한 오라클 아쉬시 레이 부사장   AI 시대를 위한 클라우드 데이터베이스 제시 오라클은 엑사데이터 X11M을 통해 클라우드 데이터베이스 시장에서 입지를 더욱 강화할 계획이다. 레이 부사장은 “오라클은 2008년 첫 출시 이후 하드웨어와 소프트웨어 모두에 걸쳐 엑사데이터의 데이터 인텔리전스 성능 및 효율을 혁신해 왔다. 엑사데이터 X11M은 성능 개선의 전통을 이어가면서 가격을 동일하게 유지함으로써, 고객은 가격 대비 성능의 향상 폭을 체감할 수 있을 것”이라고 전했다. 오라클은 기존 엑사데이터 고객이 다운타임 없이 X11M으로 업그레이드할 수 있으며, 애플리케이션 수정이 필요하지 않기 때문에 전환 과정에서의 부담을 최소화할 수 있다고 전했다. 오라클은 클라우드 기반의 엑사데이터 서비스를 통해 고객이 새로운 성능과 확장성을 체험하고 데이터 현대화 여정을 이어갈 수 있도록 지원할 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클이 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata) 플랫폼의 최신 세대인 오라클 엑사데이터 X11M(Oracle Exadata X11M)을 발표했다.  이전 세대와 동일한 가격으로 시작하는 엑사데이터 X11M은 AI, 분석, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 전반에 걸쳐 향상된 성능을 제공한다. 지능형 전력 관리와 함께 기업의 미션 크리티컬 워크로드를 더 빠르고 적은 시스템에서 실행할 수 있는 기능을 결합해 에너지 효율성 및 지속가능성 목표를 달성할 수 있도록 지원한다. 또한, 퍼블릭 클라우드와 멀티 클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 동일한 기능이 제공되어 기업은 애플리케이션 변경 없이 오라클 데이터베이스 워크로드를 어디에서나 배포 및 실행할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다. 오라클은 최신 AMD 에픽(EPYC) 프로세서에 최적화된 엑사데이터 X11M이 경쟁사의 데이터베이스 시스템 대비 더 높은 수준의 성능을 제공한다고 전했다. 엑사데이터 X11M의 성능은 모든 워크로드 전반에서 개선되었으며, AI를 위한 더 빠른 벡터 검색과 트랜잭션 처리에서 더욱 빨라진 초당입출력속도(IOPS)와 짧은 지연 시간, 그리고 분석을 위한 더 빠른 데이터 스캔 및 쿼리 처리량을 제공한다. 엑사데이터 X11M은 플래시 및 엑사데이터 RDMA 메모리(XRMEM)에서 데이터를 스캔할 수 있는 기능을 통해 큰 규모의 분석 처리량을 달성할 수 있다. 이와 같이 향상된 성능이 이전 세대인 엑사데이터 X10M과 동일한 가격으로 제공되며, 기업이 동일한 규모의 플랫폼에서 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 지원하여 비용 절감을 가능하게 한다.     엑사데이터 X11M은 X10M 플랫폼 대비 AI 벡터 검색, OLTP, 분석 등에서 성능을 개선했다. 지능형 엑사데이터 스토리지로의 투명한 오프로딩을 통해 영구(persistent) 벡터 인덱스(IVF) 검색 속도가 최대 55% 향상됐다. 인메모리 벡터 인덱스 쿼리(HNSW)는 최대 43% 더 빨라졌으며, 모든 엑사데이터 플랫폼에서 제공되는 새로운 소프트웨어 최적화 기능은 스토리지 서버에서 4.7배 향상된 데이터 필터링과 32배 빨라진 바이너리 벡터 검색을 통해 AI 검색 성능을 강화했다. 이를 통해 기업은 더 많은 비즈니스 데이터를 결합하여 정교한 벡터 검색을 더욱 빠르게 수행할 수 있으며, 생성형 AI 모델의 정확성과 안정성을 향상시키는 동시에 전체 비용을 절감할 수 있다. 엑사데이터 X11M은 직렬 트랜잭션 처리 속도가 최대 25% 향상되고 동시 처리량이 최대 25% 개선됐으며, SQL 8K I/O 읽기 지연시간이 최대 21% 감소하여 14마이크로초(us)로 단축됐다. 이를 통해 기업은 더 많은 트랜잭션을 보다 적은 데이터베이스 시스템으로 더 빠르게 처리하며 비용을 절감할 수 있다. 또한 분석 쿼리 처리 속도가 최대 25% 빨라지고, 스토리지 서버에서 분석 I/O(입출력) 속도가 최대 2.2배 향상되었으며, 데이터베이스 인메모리 스캔 속도가 최대 500GB/초 증가했다. 이와 같은 개선 사항을 다른 엑사데이터 혁신 기술과 결합해 기업은 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하고, 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 데이터 웨어하우스를 보다 빠르게 스캔하여 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다. 오라클은 엑사데이터 X11M을 활용해 기업이 4가지 방식으로 전력 사용량 및 비용을 대폭 절감할 수 있다고 설명했다. 첫째, 엑사데이터 X11M은 높은 성능으로 기업이 데이터베이스 워크로드 포트폴리오를 더 적은 수의 시스템에서 실행할 수 있게 해 인프라와 전력 및 냉각, 데이터센터 공간을 절약할 수 있다. 둘째, 엑사데이터 X11M은 더 많은 워크로드를 더 작은 규모의 시스템에 통합할 수 있도록 해 활용 효율성이 향상된다. 셋째, 엑사데이터 X11M에는 지능형 전력 관리 기능이 내장되어 있어 기업은 사용하지 않는 CPU 코어를 비활성화하거나 전력 소비를 제한하고, 사용량이 적은 기간 동안 전력 활용을 최적화하여 에너지 효율성과 지속가능성 목표를 달성할 수 있다. 마지막으로 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 내장된 자동화 기능을 통해 수동 데이터베이스 관리 작업과 인적 오류 발생 가능성을 제거할 수 있다. 엑사데이터 X11M은 온프레미스, 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Exadata Cloud@Customer)의 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Exadata Database Service) 및 자율운영 데이터베이스(Autonomous Database), OCI 및 멀티클라우드 환경에서 배포될 수 있다. 기업은 이러한 환경 전반에서 동일한 엑사데이터 아키텍처에서 실행되는 동일한 오라클 데이터베이스 및 기능을 사용할 수 있다. 오라클 데이터베이스는 모든 배포 환경에서 100% 호환되기 때문에 기업은 애플리케이션 변경 없이 필요한 곳 어디에서나 워크로드를 실행할 수 있다. 멀티클라우드 배포 환경에서 오라클 데이터베이스는 OCI, AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 데이터센터의 엑사데이터 X11M에서 실행된다. 이 옵션을 통해 기업은 오라클 리얼 애플리케이션 클러스터(Oracle Real Application Clusters)를 포함한 모든 오라클 데이터베이스 기능에 액세스할 수 있으며, 이는 계획된 다운타임과 계획되지 않은 다운타임 동안 확장성과 높은 가용성을 제공한다. 또한, 기업은 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저의 애플리케이션, AI 모델 또는 분석 도구를 저지연 네트워크 연결을 통해 오라클 데이터베이스 내 데이터와 결합할 수 있다. 오라클의 코탄다 우마마지스와란(Kothanda Umamageswaran) 엑사데이터 및 수평 확장 기술 담당 수석 부사장은 “엑사데이터 X11M을 통해 오라클은 탁월한 확장성, 성능, 비즈니스 가치를 제공하며 퍼블릭 클라우드와 멀티 클라우드, 온프레미스 등 고객이 원하는 곳 어디에서나 배포할 수 있는 선택지와 유연성을 지속적으로 제공하고 있다. 실제로 OCI를 포함해 모든 주요 클라우드에서 엑사데이터 X11M이 실행될 예정”이라면서, “기존 시스템을 업그레이드하든 엑사데이터 X11M에 새로운 애플리케이션을 배포하든 기업은 하드웨어, 전력 및 냉각, 데이터센터 공간에서의 절감 효과와 함께 차별화된 가격 대비 성능과 통합성, 효율성의 이점을 누릴 수 있다”고 설명했다.

오라클은 트랜잭션 및 레이크하우스 규모 분석을 위한 오픈소스 기반의 MySQL 데이터베이스 처리 서비스인 히트웨이브(HeatWave)를 제공하고 있다. 여기에 생성형 AI를 통합한 서비스가 히트웨이브 생성형 AI(HeatWave GenAI)이다. 히트웨이브 생성형 AI는 인-데이터베이스(in-database) 대규모 언어 모델(LLM), 자동화된 인-데이터베이스 벡터 저장소, 확장 벡터 처리 및 비정형 콘텐츠 기반의 맥락화된 자연어 대화 기능 등을 제공한다. ■ 정수진 편집장   오라클의 니푼 아가르왈(Nipun Agarwal) MySQL & 히트웨이브 개발 수석부사장은 “히트웨이브는 완전 관리형 데이터베이스 처리 서비스로서 멀티 클라우드 환경에서 제공된다. 초기에는 MySQL 기반의 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 서비스로 제공되었고, 이후 꾸준히 기능을 강화해 왔다. 이번에 생성형 AI 및 벡터 저장소 기능을 포함하게 되면서, 단일 서버 위에서 더욱 다양한 기능을 제공하게 되었다”고 설명했다. 히트웨이브 생성형 AI는 인-데이터베이스 자동 백터 저장소, 인-데이터베이스 LLM, 확장형 벡터 처리, 히트웨이브 챗(HeatWave Chat) 등 네 가지의 새로운 기능을 선보였다.   ▲ 오라클은 데이터베이스에서 생성형 AI를 활용하기 위한 서비스를 선보였다.   기업의 비정형 콘텐츠에 LLM의 강점을 결합 벡터 저장소는 비정형 콘텐츠에 LLM을 활용하도록 지원함으로써, 기업의 내부 콘텐츠에 LLM의 강점을 적용할 수 있게 돕는다. 히트웨이브에 인-데이터베이스 자동 벡터 저장소를 추가함으로써 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색을 지원하는 등 전통적인 데이터 처리와 다른 방식을 구현한다는 것이 오라클의 설명이다. 아가르왈 수석부사장은 “오브젝트 스토리지의 데이터를 생성형 AI가 히트웨이브 내부에서 처리함으로써 생성형 AI의 강점을 데이터베이스 내부로 가져올 수 있는 독보적인 아키텍처를 구현했다”면서, “데이터 처리 작업 과정을 히트웨이브 내에서 진행함으로써 스토리지의 비용을 줄이고, 확장성과 안정성을 높은 수준으로 구현할 수 있다”고 설명했다. 오라클 인-데이터베이스 벡터 저장소는 벡터 저장소의 생성 과정을 단순화하고 자동화함으로써, 벡터 저장소 생성의 퍼포먼스를 높이고 비용을 줄일 수 있도록 했다. 생성형 AI 앱의 개발은 먼저 벡터 스토어를 구성한 뒤 LLM을 활용해 이 벡터 스토어를 적용하는 과정으로 진행된다. 오라클은 이 두 단계를 합치고 단계별로 하나의 호출 커맨드만으로 처리할 수 있다면서, 앱이 생성형 AI를 활용하는 방식을 단순화할 수 있다고 설명했다. 또한 데이터가 데이터베이스 밖으로 나가지 않기 때문에 보안도 강화할 수 있다.   LLM 활용의 비용은 줄이고 속도는 높인다 히트웨이브 생성형 AI는 데이터베이스 내부에서 CPU를 사용해 LLM을 구동할 수 있도록 했다. LLM을 구축 및 활용하기 위해 GPU 서비스를 추가로 사용하지 않아도 된다는 것이다. 아가르왈 수석부사장은 인-데이터베이스 LLM의 이점으로 단순화, 저비용, 유연성, 보안/퍼포먼스 등을 꼽았다. 추가 클라우드 서비스나 GPU가 필요 없고, 동일한 서비스를 여러 클라우드에서 사용할 수 있으며, 데이터가 데이터베이스 밖으로 나가지 않기 때문이다. 아가르왈 부사장은 “물론 외부 LLM을 적용하는 것도 가능하다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 제공하는 GPU 기반의 생성형 AI 서비스를 활용할 수 있지만, 전력 소비 등에서 CPU 기반 인-데이터베이스 LLM의 이점이 크다고 본다”고 전했다. 인-데이터베이스 LLM의 또 다른 이점은 히트웨이브를 사용할 수 있는 모든 클라우드 환경에서 LLM을 사용할 수 있으며, 히트웨이브의 오토ML과 연동해 LLM을 활용한 쿼리 정확도 및 성능의 향상이 가능하다는 점이다. 오라클은 오토ML이 인풋 데이터의 양을 줄여줘서 LLM 호출 비용을 줄일 수 있다는 설명도 덧붙였다. 또한, 히트웨이브 내에서 벡터 프로세싱 지원이 추가됐다. 히트웨이브 MySQL에서 신규 벡터 데이터타입을 지원해 MySQL의 쿼리를 효율적으로 사용할 수 있게 됐다. 아가르왈 수석부사장은 “인 메모리 프로세싱이 가능해지면서 여러 노드에서 확장이 용이해졌고, 낮은 비용으로 빠른 벡터 처리를 지원할 수 있게 됐다. 스노우플레이크, 데이터브릭스, 구글 빅쿼리 등과 쿼리 처리 성능을 비교한 자체 테스트에서는 15~30배 높은 속도를 보였다”고 전했다. 이번에 함께 선보인 히트웨이브 챗(HeatWave Chat)은 SQL 또는 자연어를 기반으로 히트웨이브와 시각적으로 상호작용하는 인터페이스를 제공한다. 이는 히트웨이브 생성형 AI에 기반한 여러 앱 중 하나로 서버 내 채팅 이력, 인용 내용, LLM 옵션 등을 저장하고, 히트웨이브 환경 내에서 자유롭게 챗을 사용할 수 있게 한다.   ▲ 오라클의 니푼 아가르왈 수석부사장은 히트웨이브 생성형 AI를 추기 비용 없이 사용할 수 있다고 소개했다.   자동화, 단순화, 안전성 등을 강점으로 내세워 오라클은 히트웨이브 생성형 AI가 인-데이터베이스에서 통합된 자동화 솔루션으로 높은 안전성과 앱 개발의 단순성을 제공한다고 설명했다. 이를 통해 앱 개발 비용을 줄이면서 보안도 강화할 수 있다는 것이다. 비용과 관련해 아가르왈 수석부사장은 “히트웨이브는 완전 관리형 서비스로 제공되며 라이선스 단위로 관리하지 않기 때문에, 히트웨이브 내에서 생성형 AI를 활용하기 위한 추가 비용이 없다”면서, “다른 업체는 머신러닝, OLTP, 생성형 AI 등을 별도의 서비스로 구성하고 있지만, 오라클은 모든 고객이 모든 데이터에 AI를 사용할 수 있도록 하기 위해 데이터 처리 플랫폼에 생성형 AI 기능을 내장했으며, 유료화나 가격 인상 계획 또한 없다”고 설명했다. 오라클은 보안 관점에서 인-데이터베이스 벡터 저장소가 유용하다는 점도 강조했다. 많은 LLM이 공개된 콘텐츠를 활용하지만, 기업 내부 콘텐츠에 LLM을 적용하고자 하는 요구도 있다. 오라클은 기업 데이터를 기반으로 LLM을 추가 생성할 필요가 없이, 벡터 저장소의 결과값을 LLM의 입력값으로 피딩하면 기업 데이터의 유출 없이 LLM을 사용할 수 있다는 점을 내세운다. 기업 데이터의 이력을 저장하지 않고 입력값으로만 사용하기 때문에 데이터 보호 수준이 높다는 것이다.  아가르왈 수석부사장은 “인-메모리 데이터베이스 안에서 모든 데이터를 스캔해 결과를 도출하기 때문에 정확한 벡터 처리 결과값을 얻을 수 있다. 여기에 RAG(검색 증강 생성)를 사용한다면 공개 데이터를 사용하는 것과 다르게 LLM의 문제로 꼽히는 환각현상을 줄일 수 있다”고 전했다. 한편, 한국어 지원에 대해서는 “현재 히트웨이브 생성형 AI는 메타의 라마 3(Llama 3)를 기반 LLM 모델로 사용하는데, 영어만큼 정확도가 높지는 않지만, 기술이 빠르게 발전하고 있어 수개월 내에 한국어의 정확도가 더욱 높아질 것으로 본다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

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.

  오라클이 모든 오라클 데이터베이스 워크로드에 더욱 높은 성능과 가용성을 제공하는 새로운 세대의 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata) X10M 플랫폼을 선보였다. 이전 세대와 동일한 가격으로 시작하는 이 플랫폼은 이전 세대보다 더 높은 수준의 데이터베이스 통합을 지원하는 더 많은 용량과 향상된 가치를 제공한다. 세계 최대 규모의 금융, 통신, 리테일 기업 대다수를 포함해 수천 개의 크고 작은 조직에서 가장 중요하고 까다로운 워크로드를 현재 오라클 엑사데이터에서 운영하고 있다. 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer)와 오라클 엑사데이터 데이터베이스 머신(Oracle Exadata Database Machine) 모두에서 사용할 수 있는 새로운 엑사데이터 X10M 플랫폼은 4세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서를 탑재하고 있다. 이전 세대 대비 데이터베이스 서버에 최대 3배, 스토리지 서버에 2배 더 많은 코어를 탑재한 엑사데이터 X10M 플랫폼은 최대 3배 더 높은 트랜잭션 처리량과 최대 3.6배 더 빠른 분석 쿼리를 제공하며, 엑사데이터 X10M의 대용량 스토리지 서버는 이제 22% 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 올플래시 스토리지 서버는 이전 시스템보다 2.4배 더 큰 용량을 제공한다. 또한, 데이터베이스 서버는 이제 50% 더 높은 메모리 용량을 지원하여 동일한 시스템에서 더 많은 데이터베이스를 실행할 수 있다. 향상된 가격대비 성능과 더 커진 스토리지 및 메모리 용량의 결합은 모든 데이터베이스 워크로드에 대해 더 높은 수준의 데이터베이스 통합과 비용 절감 효과를 제공한다. 엑사데이터 X10M 플랫폼이 제공하는 컴퓨팅 및 스토리지 밀도는 고객의 요구사항을 충족하기 위해 필요한 시스템 크기를 줄여, 데이터센터의 전력, 냉각 및 상면 공간에 대한 데이터센터 비용을 절감하고, 지속가능성은 개선한다. 또한, 엑사데이터 클라우드앳커스터머 X10M은 대규모의 간편한 확장성, 합리적인 소비 가격으로 고객이 서버나 시스템 추가 없이도 개발과 테스트 및 생산 환경을 점증적으로 손쉽게 배포할 수 있게 지원한다. 이제 조직은 개별 데이터베이스 또는 스토리지 서버를 추가하는 방식으로 기존 엑사데이터 X10M 인프라스트럭처를 확장할 수 있어, 즉각적인 요구사항을 충족하도록 구성을 맞춤 설정하고, 향후 요구사항이 변경될 경우에도 확장할 수 있다. 오라클의 리얼 애플리케이션 클러스터(Real Application Clusters : RAC) 기술은 미션 크리티컬 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 및 데이터 웨어하우스 워크로드 모두에 대해 데이터베이스를 완전히 온라인 상태로 유지하면서 확장 및 계획된 유지보수를 가능하게 하는 기술이다. 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머는 오라클의 분산형 클라우드 전략의 핵심 요소로, 고객에게 클라우드의 이점은 물론 데이터 레지던시, 지역성 및 권한에 대한 보다 강력한 제어능력을 제공한다. 엑사데이터 클라우드앳커스터머는 오라클 자율운영 데이터베이스와 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스 모두를 고객의 데이터센터에서 구동할 수 있는 플랫폼이다. 자율운영 데이터베이스는 튜닝과 패칭, 프로비저닝 등 일상적인 수동 데이터 관리 작업을 자동화한다. 또한, 워크로드의 변화에 따라 데이터베이스 소비량을 자동으로 늘리거나 줄여주기 때문에, 조직은 수요가 증가하면 워크로드 구동 속도를 높이고, 수요가 감소하면 리소스 소비량 및 비용을 줄일 수 있다. 고객은 자율운영 데이터베이스를 통해 리소스의 과도한 프로비저닝을 방지하고, 실제 사용량에 대해서만 비용을 지불하게 된다. 자사 환경에 대한 추가적인 유연성과 제어가 필요한 고객은 엑사데이터 데이터베이스 서비스 및 자율운영 데이터베이스 모두를 동일한 엑사데이터 클라우드앳커스터머 시스템에 배포할 수 있다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “12세대 오라클 엑사데이터 X10M은 고객에게 최고의 확장성, 성능 및 가치를 제공하기 위한 오라클의 전략을 이어가고 있으며, 우리는 이 제품을 클라우드와 온프레미스 등 모든 곳에서 사용할 수 있도록 할 것”이라며, “클라우드 배포를 선택하는 고객들은 진정한 사용량 기반 지불 방식을 제공하고 데이터베이스 및 인프라 관리를 제거하여 비용을 더욱 절감할 수 있는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)를 실행하는 이점도 누릴 수 있다”고 설명했다.