클라우드 컴퓨팅은 기업 프로세스를 혁신하고 데이터 센터 운영을 간소화하고 있습니다. 많은 IT 관리자는 중요한 데이터베이스 리소스를 클라우드로 이전하는 것과 관련하여 우려하는 것으로 보입니다.
그들은 기존의 상용 클라우드 솔루션의 한계를 알고 있거나 적절한 대안을 알지 못합니다. 주로 수동으로 구성해야 하는 분리된 하드웨어 및 소프트웨어 제품으로 구성됩니다.
IT 전문가는 서비스 공급자의 인프라에서 자체 플랫폼을 개발하고 데이터를 이동한 다음 로컬에서 유지 관리되는 앱 및 데이터와 모든 것을 동기화할 수 있어야 합니다. 신탁 전통적으로 데이터베이스 분야에서 두각을 나타냈습니다.
이 게시물에서는 Autonomous Database와 그 기능, 무엇보다도 이를 활용해야 하는 이유에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
자율 데이터베이스란 무엇입니까?
사용하는 클라우드 데이터베이스 기계 학습 데이터베이스 튜닝, 보안, 백업, 업데이트 및 일반적으로 DBA가 수행하는 기타 일반 관리 작업을 자동화하는 것을 자율 데이터베이스라고 합니다. 자율 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 달리 인간 상호 작용 없이 이러한 모든 활동을 처리할 수 있습니다.
간단히 말해서 자율 데이터베이스는 AI 및 기계 학습 기능을 갖춘 클라우드 데이터베이스입니다. 기계 학습을 사용하여 데이터베이스를 조정하고, 데이터베이스 보안 및 업그레이드를 보장하고, 정기적인 백업 및 기본 데이터베이스 유지 관리 활동을 완전히 단독으로 실행할 수 있습니다.
데이터베이스 관리자나 데이터베이스 관리 전문가의 도움이나 참여 없이 자율 데이터베이스는 위에서 언급한 작업을 수행할 수 있습니다.
자율 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까?
엔터프라이즈 데이터베이스에는 고객과 직원에 대한 회사의 가장 중요하고 민감한 정보가 포함되어 있습니다. 그들은 회사의 데이터가 저장되는 견고한 토대입니다.
그런 다음 이 데이터를 통해 앱은 통찰력, 보고서 및 절차를 제공하여 전략적 의사 결정, 고객 경험 등을 개선할 수 있습니다. 전 세계 인터넷 적용 범위 및 보급률, 비용 효율적인 네트워크, 클라우드를 통한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스, 과다한 액세스 포인트(장치)와 같은 요소가 모두 디지털 시대의 데이터 폭발에 기여했습니다.
급증하는 워크로드를 관리하는 것은 데이터베이스 관리자(DBA) 또는 심지어 DBA 팀에게 점점 더 힘들고 스트레스가 될 것입니다. 이로 인해 데이터베이스 성능뿐만 아니라 데이터의 보안 및 무결성은 물론 회사의 평판에도 영향을 미치는 오류가 발생할 수 있습니다.
DBA는 데이터 홍수로 인해 데이터베이스를 관리하고 보안을 보장하며 지속적으로 성능을 최적화하는 것이 점점 더 어려워지고 있음을 알게 되었습니다. 결과적으로 데이터베이스는 자주 용량에 도달하거나 요청을 느리게 실행하거나 사용할 수 없게 됩니다. 이로 인해 응답하지 않거나 애플리케이션 성능이 저하되어 소비자가 불만족하고 수익이 손실될 수 있습니다.
또한 직원의 불만족과 생산 및 효율성 저하로 이어집니다.
어느 정도 자율 데이터베이스는 자체적으로 업데이트, 복구 및 관리 작업을 수행할 수 있습니다. 사람의 개입 없이도 훨씬 더 생산적이고 분석적이며 전략적인 작업을 위해 전문 IT 인력의 대역폭을 확보할 수 있습니다.
자율 데이터베이스는 어떻게 작동합니까?
자율 데이터베이스는 AI 및 기계 학습 기능 덕분에 데이터베이스 리소스를 손쉽게 제공하고 보안 및 업데이트를 보장하며 고가용성, 성능 및 오류 방지를 모두 허용할 수 있습니다. 인간의 상호 작용이 필요하지 않습니다.
다음은 독립형 데이터베이스의 주요 속성입니다.
- 자율 주행: 자율 데이터베이스는 자체적으로 데이터베이스의 성능을 유지, 모니터링 및 조정할 수 있습니다. 결과적으로 DBA는 데이터베이스 및 애플리케이션 연결을 보장하는 데 집중할 수 있습니다. 개발자가 데이터베이스와 해당 기능을 더 잘 사용할 수 있도록 지원하여 리소스를 더 많이 사용할 수 있습니다.
- 자체 보안: 자율 데이터베이스는 사이버 공격에 대한 보안 수준을 보장함으로써 유해한 공격으로부터 스스로를 보호할 수 있습니다. 사이버 공격은 데이터베이스, 특히 패치 또는 암호화되지 않은 데이터베이스를 극도로 취약하게 만듭니다.
- 자가 수리: 이러한 데이터베이스는 업데이트 및 업그레이드를 자동으로 적용할 수 있습니다. 결과적으로 가동 중지 시간과 계획된 유지 관리 중단을 크게 줄일 수 있습니다. 오라클은 자체 복구 데이터베이스가 자체 복구하고 최신 업데이트가 설치되었는지 확인하는 데 다운타임이 발생할 때마다 2.5분 미만이 걸린다고 주장합니다.
자율 데이터베이스를 구성하는 구성 요소는 무엇입니까?
데이터 웨어하우스와 트랜잭션 처리는 자율 데이터베이스를 구성합니다.
데이터 창고
비즈니스 인텔리전스와 관련된 다양한 업무를 수행하고 미리 준비된 데이터를 분석합니다. 또한, 데이터웨어 하우스 환경은 모든 데이터베이스 수명 주기 프로세스를 제어하고 수백만 행에 대한 쿼리 스캔을 수행할 수 있으며 비즈니스 요구에 맞게 확장할 수 있으며 몇 초 만에 구현할 수 있습니다.
거래 처리
실시간 분석, 개인화 및 사기 탐지는 지원하는 시간 기반 트랜잭션 작업의 일부일 뿐입니다. 트랜잭션 처리는 제한된 수의 레코드로 작동하고 확립된 절차를 기반으로 하며 빠른 애플리케이션 개발 및 배포를 가능하게 합니다.
장점
자율 데이터베이스에는 여러 가지 장점이 있습니다.
- 자동화된 패치 및 수정 사항이 포함되어 데이터베이스 가동 시간, 성능 및 보안이 모두 극대화됩니다.
- 자동화를 통해 인적 오류가 발생하기 쉬운 관리 활동이 제거됩니다.
- 일상적인 집안일을 자동화하여 비용을 낮추고 생산량을 늘렸습니다.
자율 데이터베이스를 통해 회사는 데이터 모델링, 데이터 설계 지원 프로그래머 지원, 용량 계획과 같이 회사에 더 많은 가치를 추가하는 상위 수준 작업에 데이터베이스 관리 전문가를 다시 집중할 수 있습니다. 특정 상황에서 자율 데이터베이스는 데이터베이스를 운영하는 데 필요한 DBA의 수를 줄이거나 보다 전략적인 업무를 위해 용도를 변경함으로써 회사가 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이것이 앱 개발 및 "시장 출시" 전략에 어떤 영향을 미칩니까?
대부분의 경우 애플리케이션이 완료되었지만 프로덕션에 들어가기 전에 데이터베이스에서 테스트해야 하는 상황에 처해 있을 것입니다. 지연은 몇 주에서 몇 달까지 지속될 수 있습니다.
이것은 종종 고객 경험을 개선하고 회사의 속도를 높일 수 있는 새로운 서비스의 도입을 방해합니다. 결과적으로 이러한 지연은 판매, 회사 및 고객 만족도에 직접적인 영향을 미칩니다. Autonomous Database를 사용하여 프로비저닝에 몇 분 정도 소요될 수 있으므로 기업에서 더 빠르게 생성, 테스트 및 "출시"할 수 있습니다.
이를 통해 비즈니스가 증가하는 동시에 조직에서 모든 앱에 대한 원활한 프로비저닝 절차를 구현하는 데 드는 상당한 시간, 노력 및 비용을 절약할 수 있습니다.
또한 Autonomous Database 구독에는 이전에 회사에서 라이선스를 받아야 했던 여러 가지 관리, 테스트 및 보안 기능이 포함되어 있습니다. 데이터 암호화, 튜닝, 진단, 실제 애플리케이션 테스트, 데이터 마스킹, 수정 및 부분 집합화, 하이브리드 열 형식 압축, 데이터베이스 저장소, 메모리 내 기능 및 정교한 분석이 사용 가능한 제품 중 하나입니다.
자율 데이터베이스는 클라우드를 최대한 활용하고, 귀중한 인적 자원 대역폭을 창의적인 프로젝트에 재할당하고, 데이터베이스 배포 및 관리에 소요되는 상당한 시간, 비용 및 노력을 절약하는 데 도움이 됩니다. 특히 회사의 수익에 크게 기여하는 미션 크리티컬 데이터베이스의 경우 가치가 있습니다.
자율 데이터베이스의 미래
데이터는 수동으로 처리되고 처리되어 비즈니스에 중요한 통찰력을 효과적이고 안전하게 제공할 수 있는 속도를 빠르게 능가하는 속도로 생성되고 있습니다. 자율 데이터베이스는 정교한 자동화 기능으로 인해 표준 데이터베이스에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.
기업은 이러한 이점을 얻고 경쟁 우위를 유지하며 IT 리소스를 데이터베이스 유지보다 혁신에 집중할 수 있도록 이 데이터베이스 형식으로 점진적으로 전환할 것으로 예상됩니다.
결론
마지막으로, 기존 데이터베이스는 IT 팀이 가능한 가장 높은 워크로드를 계획해야 합니다. 또한 예방 조치로 많은 양의 추가 프로비저닝이 수행됨을 보장해야 합니다.
반면에 최대 워크로드는 매일 발생하는 것이 아닙니다. 드물게 발생하거나 전혀 발생하지 않을 수 있습니다. 결과적으로 기존 데이터베이스 용량은 일반적으로 최대한 활용되지 않습니다.
Oracle과 같은 데이터베이스 강국에서 제공하는 새로운 시대의 클라우드 기반 데이터베이스 및 범용 크레딧 구독 모델 덕분에 고객은 사용하는 리소스에 대해 정확히 비용을 지불해야 합니다. 자율 데이터베이스를 사용하여 계산 및 스토리지 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 기능은 큰 이점입니다. "적시" 리소스 프로비저닝을 제공하고 런타임 비용을 최대 90% 절약합니다.
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