오라클, ‘자율운영 DB’ 시동…클라우드 시장 공략 본격화
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오라클, ‘자율운영 DB’ 시동…클라우드 시장 공략 본격화
  • 윤현기 기자
  • 승인 2018.10.04 16:52
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휴먼 에러 줄여 성능·안정성 강화…기존 온프레미스 고객 대상 클라우드 전환 유도 나서
▲ 장성우 한국오라클 전무가 자율운영 DB의 필요성에 대해 설명하고 있다.

오라클이 ‘자율운영 데이터베이스 클라우드(Autonomous Database Cloud)’를 앞세워 클라우드 시장 공략에 힘을 싣는다. DB 분야에서 확보하고 있는 많은 고객사들을 자연스럽게 클라우드로 유도하겠다는 방침이다.

4일 한국오라클은 삼성동 본사에서 간담회를 개최하고, 최근 출시한 자율운영 DB 서비스에 대해 소개하는 시간을 가졌다.

오라클의 자율운영 DB는 머신러닝 기술을 기반으로 ▲자율 관리(Self-Driving) ▲자율 보안(Self-Securing) ▲자율 복구(Self-Repairing) 등의 특징을 갖는다. 데이터베이스의 프로비저닝, 보안, 감시, 백업, 복구, 문제 해결과 튜닝 등 단순 반복적인 업무를 자동화시켜 인적 오류(Human Error)를 제거함으로써 비용 절감과 DB 운영 중 발생할 수 있는 위험을 감소시키고, 비즈니스 혁신 가속화를 지원한다는 것이 회사 측의 설명이다.

장성우 한국오라클 테크 세일즈 컨설팅 본부 전무는 “최근 IT트렌드를 보면 결과적으로 지능화를 이용한 자동화 추세로 변해가고 있다”며 “오라클도 DB에 자율운영 기능을 추가시켜 기업들의 미션 크리티컬한 서비스를 안정적이면서도 뛰어난 성능으로 관리해주겠다는 입장이다”고 설명했다.

현재 오라클의 자율운영 DB는 데이터 분석환경용 DB인 자율운영 데이터 웨어하우스 클라우드(ADW)와 자율운영 트랜잭션 프로세싱(ATP)이 출시된 상태며, 향후 애널리틱스, 애플리케이션 개발 등을 포함한 다양한 클라우드 기술이 확대 적용돼 출시될 예정이다.

오라클은 자율운영 DB가 ‘쉽고’, ‘빠르고’, ‘유연한’ 시스템이라고 강조한다. 웹 브라우저에서 DB 이름, 컴퓨터(CPU) 수, 스토리지 용량, DB 접속 비밀번호 등만 입력하면 몇 분 이내 쉽게 DB를 생성하고 프로비저닝 할 수 있다.

이미 시장에서 검증된 오라클 엑사데이타 기반의 서비스이기 때문에 성능 역시 빠르다. 실제로 오라클은 지난 3월 ADW 출시 당시 비슷한 서비스인 AWS의 레드시프트와 비교한 성능 테스트를 공개한 바 있는데, 오라클 ADW가 레드시프트 대비 속도는 10배 이상, 가격은 15배가량 저렴한 것으로 나타났다.

분석 환경에 맞게 워크로드를 최적화시킬 수 있다는 점도 강점이다. 서비스 중단 없이 스케일 아웃 확장 또는 스케일 다운이 가능하며, 클라우드 기반이기에 인스턴스를 사용한 만큼만 지불하는 것도 가능하다.

아울러 서비스 관리 콘솔과 아파치 재플린 노트북이 기본 제공돼 손쉬운 관리 및 데이터 분석 환경 구축을 돕는다. 기존 ETL, BI 도구를 그대로 연계해 사용 가능하며, 아마존 S3나 MS 애저, 온프레미스에 적재된 데이터를 손쉽게 마이그레이션하는 도구도 제공된다.

오라클의 자율운영 DB는 클라우드 서비스이기에 온프레미스 고객은 클라우드 마이그레이션이 필요하다. 그러나 오라클은 BYOL(Bring Your Own License) 정책을 취하고 있기 때문에 오라클 DB 고객이면 클라우드 DB를 기존 라이선스로 이용 가능하다. 여기에 추가적으로 이용하는 인프라 서비스(IaaS) 비용만 지불하면 된다.

이를 토대로 오라클은 기존 온프레미스 고객들을 클라우드로 유도한다는 방침이다. 현재 국내에서는 수천 기업 고객이 존재하고 있는 만큼 이들을 토대로 클라우드 사업을 확대해간다는 계획이다.

노현희 한국오라클 테크 세일즈 컨설팅 상무는 “오라클 자율운영 DB를 통해 데이터 분석가는 쉽게 원하는 분석 환경을 구축할 수 있고, DB 관리자(DBA)나 IT 운영자는 관리 및 운영 부담이 줄어 비즈니스 혁신을 위한 시간에 투자가 가능해진다”며 “오라클도 클라우드 기업으로 변모하면서 축적한 노하우를 고객, 파트너사 등에 전파시켜 DBA들이 데이터 아키텍트로 역할을 전환하는데 도움을 주도록 하겠다”고 말했다.


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