경쟁사 데이터베이스들과 비교를 하자면, 구글의 BigQuery, Snowflake, Databrics 나 ICEBERG 등의 클라우드 전용의 데이터베이스들과 유사한 서비스와 동일 개념의 오라클 데이터베이스 서비스입니다.
최근 Oracle Database 23ai 버전 출시와 함께 많은 Select AI 기능, Vector Search 기능, Generative AI 연동 기능 등이 포함되게 되어 AI 기능이 포함된 어플리케이션 개발에 많이 유용한 데이터베이스 서비스이기도 합니다. 더불어 ML 을 위한 다양한 모델들도 기본 탑재가 되어 있어 데이터 예측 분석이 용이한 데이터베이스 서비스 입니다.
Autonomous Database 는 워크로드의 형태에 따라 세가지 형태의 Deploy 옵션들을 선택하여 Deploy 하실 수 있습니다.
1. Autonomous Transaction Processing (ATP)
2. Autonomous DataWarehouse (ADW)
3. Autonomous JSON Database (AJD)
1. 빠른 Provisioning
Autonomous Database 는 데이터베이스 이름과 관리자 비밀번호만 입력하여 2 ~ 3분만에 빠르게 데이터베이스를 생성하실 수 있습니다.
2. 자동화된 운영
Autonomous Database 는 자동 패치, 자동 백업, 자동 스케일링, 자동 튜닝등 대부분의 기능들이 자동화 되어 있습니다.
3. 자동 스케일링
4. 다양한 어플리케이션 개발툴 제공
Autonomous Database 는 개발자 및 비즈니스 사용자가 직접 데이터베이스를 접근하고 데이터를 로드하고 데이터를 모델링 할 수 있는 다양한 툴들을 제공합니다.
5. 비용 효율성
오라클 데이터베이스 기반의 데이터베이스 서비스이기 때문에 서비스 사용 비용이 고비용이라는 선입견이 있을 수 있으나, 예측 가능하고 매우 합리적인 가격 Pricing을 제공합니다. 특히, 개발자를 위해 8 vCPU (4 ECPU) 상당의 사양을 월 $30 의 비용으로 사용이 가능한 개발자 모드도 제공하고 있어 많은 비용을 절감하실 수 있습니다.
Autonomous Database 내부적으로는 Exadata 기술이 활용되고 있어서 매우 빠른 성능을 보장하고, 데이터베이스 운영과 관련해서 완전 자동화가 되어 있고, 빠르게 Deploy 해서 저렴한 비용으로 사용이 가능한 오라클 데이터베이스 PaaS 서비스라고 보시면 되겠고 AI 개발을 위한 많은 기능과 ML 모델들이 내장되어 있습니다. 또한, Auto Scaling 기능을 통해서 최소 2개의 CPU 로부터 CPU 를 탄력적으로 확장, 축소가 가능하기 때문에 비용 효율적으로 사용이 가능하기 때문에 어플리케이션 개발에 많은 도움을 줄 수 있는 서비스입니다.
이 글은 개인적으로 얻은 지식과 경험을 작성한 글로 내용에 오류가 있을 수 있습니다. 또한 글 속의 의견은 개인적인 의견으로 특정 회사를 대변하지 않습니다.
Phillsoo Lim DATAPLATFORM
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