클라우드 데이터 플랫폼이란?

클라우드 데이터 플랫폼

클라우드 데이터 플랫폼의 주된 목적은 조직이 데이터를 보다 쉽게 ​​사용할 수 있는 방법을 제공하는 동시에 해당 데이터를 보호 및 관리하고 통합된 뷰를 제공하는 것입니다. 클라우드 데이터 플랫폼은 다음을 결합시킵니다.

• 보다 간편하고 빠른 확장성
• 데이터 웨어하우징
• 데이터 레이크
• 데이터 엔지니어링
• 데이터 과학
• 데이터 애플리케이션 개발
• 데이터 교환(공유 데이터의 안전한 공유 및 소비)

데이터의 급격한 증가와 비즈니스 의사 결정에 활용되는 다양한 데이터 유형을 감안할 때 클라우드 데이터 웨어하우스는 다양한 조직이 활용할 수 있는 유연성과 옵션을 제공할 수 있어야 합니다. 이러한 클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 안정적으로 데이터를 관리할 수 있으며 경제적인 파트너가 될 수 있기 때문에 다국적 대기업부터 소규모 기업에 이르기까지 모든 기업이 이러한 도구의 사용을 검토하고 있거나 이미 사용하고 있습니다.

통합 클라우드 데이터 플랫폼의 이점

최고의 클라우드 데이터 플랫폼은 다음과 같은 기능을 위한 완벽한 통합 솔루션을 제공해야 합니다.

• 데이터 웨어하우스
• 데이터 통합
• 데이터 레이크
• 데이터 과학
• 분석

고객은 모든 데이터 배치를 스트리밍 또는 실시간으로 수집하고, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 저장할 수 있으며, 목록 작성 및 관리, 시각화 및 분석을 수행하고, 머신러닝 솔루션을 구축 및 배포할 수 있습니다.

고객은 통합 솔루션을 통해 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 전반에 걸쳐 보안 정책을 활용함으로써 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 원활하게 쿼리할 수 있습니다. 단일 데이터베이스 인스턴스에서 다중 모델 데이터 및 분석 SQL, 머신러닝, 그래프 및 공간과 같은 다중 모델 데이터 및 워크로드를 기본적으로 지원하므로 다른 공급업체에 필요한 통합 복잡성과 관리 노력을 줄일 수 있으며 타사 통합 및 분석 툴도 지원합니다.

간편한 시작 절차

클라우드 데이터 플랫폼을 사용하면 몇 개월이 아닌 몇 분 이내에 조직에 배포할 수 있습니다. Oracle은 셀프 서비스 프로비저닝, 데이터 로드 및 데이터 분석을 위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다. 데이터 분석을 프로비저닝하고 시작하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않으며 통합이 필요 없습니다.

기존 Oracle Database 고객은 동일한 데이터 모델 및 도구를 그대로 사용할 수 있으며 ETL 프로세스를 통해 간편하게 현대화할 수 있습니다. 고려해야 할 중요한 점은 솔루션을 시작하는 데는 단순히 운영 중인 데이터 웨어하우스를 프로비저닝하는 시간보다 훨씬 오랜 시간이 소요될 수 있다는 사실입니다. 기존의 애플리케이션, 도구, ETL 프로세스 등이 모두 새로운 클라우드 데이터 플랫폼과 호환되어야 합니다. Oracle의 클라우드 플랫폼은 광범위하게 사용되는 동일한 온프레미스 데이터베이스를 기반으로 하기 때문에 기존 데이터베이스 고객의 경우 훨씬 간단하게 마이그레이션을 할 수 있습니다.

운영 및 보안의 용이성

애플리케이션을 개발, 통합, 모니터링, 보호하는 데 필요한 도구를 제공하고, 분석을 사용하여 정확하고 실행 가능하고 혁신적인 통찰력을 생성할 수 있는 클라우드 데이터 플랫폼을 만드는 것은 쉽지 않은 일이며, 모든 플랫폼이 이를 수행할 수 있는 것은 아닙니다. 바로 그렇기 때문에 클라우드에 대한 안전한 접근 방식이 중요하며, 이는 각 클라우드 계층 내부(칩 계층 아래)와 고객이 클라우드 애플리케이션에 구축할 수 있는 별도의 클라우드 보안 서비스에 기본 보안 기능으로 포함되어 있습니다.

고객은 자율운영 관리를 통해 관리 복잡성을 해소하고 비용을 절감하면서 고성능, 고가용성의 안전한 데이터 웨어하우스를 운영할 수 있습니다. 예를 들어, IT 부서에 의존하지 않고도 개별 사업부에서 자체 전용 데이터 마트를 손쉽게 설정하여 프로비저닝 및 운영할 수 있습니다. Oracle 자율운영 데이터 웨어하우스는 프로비저닝, 구성, 보안, 조정, 확장, 백업, 복구를 자동화해줍니다.

간편한 분석 기능

클라우드 데이터 플랫폼은 보다 나은 고객 서비스를 지원하고 새로운 매출 흐름을 창출할 수 있는 강력하고 사용하기 쉬운 분석 도구를 갖춰야 합니다. Oracle은 자율운영 데이터 웨어하우스를 통한 공간 및 그래프와 같은 내장형 분석 도구, Oracle Analytics Cloud와의 손쉬운 통합, 기타 인기 있는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 지원, 머신러닝 모델의 구축 및 배포를 위한 기본 제공 서비스 등을 제공합니다. 고객은 이러한 종합적인 도구 및 서비스 세트를 통해 보다 빠르게 움직이는 민첩한 조직을 만들 수 있습니다.

클라우드 데이터 플랫폼 사용 사례

• 데이터 마트 구축: 분석가는 여러 스프레드시트 및 기타 플랫 파일 데이터 소스의 데이터를 신뢰할 수 있고 유지 관리 가능하며 쿼리에 최적화된 소스로 통합할 수 있는 효율적인 방법을 필요로 합니다. 클라우드 데이터 플랫폼을 사용하면 여러 소스의 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 가져와 최적화할 수 있으므로 관련 부서에서 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 중요 비즈니스 애플리케이션과의 통합 : Oracle E-Business Suite 및 기타 소스의 데이터를 중앙 집중식 데이터 웨어하우스 위치로 가져오고 최적화하여 분석함으로써 관련 부서에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있어야 하며, 데이터에 기반한 의사 결정이 가능하도록 결과를 운용하고 애플리케이션에 피드백할 수 있는 간편한 방법을 갖춰야 합니다.
• 데이터 웨어하우스 구축: 데이터는 기업 전반에 걸쳐 여러 시스템에 분산되어 있어 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 손쉽게 통합 및 분석을 수행할 수 없는 경우가 많습니다. 원시 데이터 및 이벤트 데이터로 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터를 강화하여 예측 통찰력을 생성할 수 있습니다.
• 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스의 통합: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기능을 결합하여 스트리밍 데이터와 광범위한 엔터프라이즈 데이터 리소스를 처리하고 비즈니스 분석 및 머신러닝을 위해 데이터를 활용할 수 있습니다.
• 머신러닝을 통한 스트리밍 데이터 처리 및 분석: 예측 유지 보수를 위해 스트리밍 이벤트 및 로그 데이터를 처리합니다. 고급 분석 및 데이터 과학 기능을 적용하여 실행 가능한 이벤트의 맥락을 이해하고 인사이트를 얻고 응답을 생성합니다. Oracle Autonomous Database는 Oracle Analytics Cloud와 원활하게 통합되므로 애플리케이션을 구축 및 테스트, 배포하는 동시에 기본 공간 및 그래프 애널리틱스를 활용할 수 있습니다.

컨버지드 데이터베이스

단일 용도의 데이터베이스나 일반적으로 알려진 목적에 맞게 특별히 구축된 데이터베이스는 좁은 범위의 문제의 해결을 위해 설계되었습니다. 이러한 단순성은 해당 데이터베이스가 몇 가지 작업에는 적합하지만 다른 작업은 전혀 수행할 수 없음을 의미합니다. 예를 들어, 많은 단일 용도의 데이터베이스는 강력한 일관성 보장 기능을 제공하지 않기 때문에 잘 확장됩니다.

단일 용도 데이터베이스의 경우 개발자가 프로젝트를 시작하는 데 필요한 것을 얻을 수 있기 때문에 처음에는 좋은 방법처럼 보입니다. 그러나 프로젝트 도중에 개발 요구 사항이 변경되고 예기치 못한 비즈니스 요구사항이 발생함에 따라 개발자는 새로운 요구사항을 수용하기 위해 다른 단일 용도 데이터베이스를 사용하여 다시 처음부터 시작하거나, 아니면 원래의 단일 용도 데이터베이스가 가진 한계점을 극복해야 하는 어려운 결정을 내려야 하며 이는 불필요한 복잡성을 가중시킵니다. 또한 필요한 데이터가 여러 형식과 다양한 전용 데이터베이스에 분산되어 있기 때문에 운영 보고와 같은 작업이 매우 어렵거나 불가능해지는 경우도 있습니다.

The 컨버지드 데이터베이스 기본적으로 단일 제품에 포함된 모든 최신 데이터 유형을 지원합니다. 컨버지드 데이터베이스는 위치 인식을 위한 공간 데이터, 관계 모델링을 위한 그래프 데이터, 문서 저장소를 위한 JSON, 장치 통합을 위한 IoT, 실시간 분석을 위한 인메모리 기술 및 기존의 관계형 데이터를 지원합니다. 통합 데이터베이스는 이러한 다양한 데이터 유형을 지원함으로써 IoT 및 블록체인에 머신러닝에 이르기까지 모든 종류의 워크로드를 실행할 수 있습니다. 또한 컨버지드 데이터베이스 내에서 새로운 유형의 데이터 및 워크로드를 통합함으로써 여러 시스템을 관리 및 유지하거나 시스템 전반에 걸친 통합 보안을 제공하지 않고도 다양한 워크로드 및 데이터 유형을 보다 간단하게 지원할 수 있습니다. 동일한 데이터베이스에서 머신러닝 알고리즘과 그래프 데이터를 지원하므로 그래프 분석을 통해 손쉽게 기능 엔지니어링을 수행한 다음 해당 데이터를 사용하여 머신러닝 데이터를 보강할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 앱을 보다 쉽고 빠르게 개발할 수 있습니다.

클라우드 데이터 플랫폼 개발

애플리케이션과 플랫폼, 인프라 전반에 걸친 광범위하고 심층적인 포트폴리오를 갖춘 클라우드 데이터 관리 플랫폼은 기업이 성공적인 클라우드로 향하는 고유한 경로를 구축할 수 있는 도구와 기능을 제공합니다. 결과적으로 파트너가 모든 요구 사항을 해결할 수 있는 도구를 보유하고 있다는 사실을 알게 되므로 IT 유지 관리 비용을 절감하고 실질적인 혁신에 더 많은 비용을 투자할 수 있습니다.

선택 가능한 클라우드 배포 옵션은 조직에 총체적인 제어 능력 및 유연성을 제공합니다. Oracle의 클라우드 데이터 플랫폼은 고객이 각자의 애플리케이션을 자체 프라이빗 클라우드에서 배포 및 관리하거나 해당 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이동할 수 있도록 해 줍니다. 표준 기술(동일 표준, 동일 제품, 통합 관리)을 사용한 원활한 마이그레이션이 이루어집니다. 또한 Cloud@Customer 솔루션은 조직이 각 방화벽 내에서 클라우드의 성능을 활용할 수 있도록 함으로써 추가 옵션을 제공합니다.

Oracle은 세계 최초의 자율 구동 데이터베이스 도입을 통해 데이터 관리 방식을 혁신하고 있습니다. 인공 지능과 머신러닝이 통합된 Oracle의 데이터베이스 기술은 데이터 관리를 자동화하여 독보적인 가용성, 성능, 보안을 제공합니다. 자율운영 데이터베이스에는 데이터베이스에 최적화된 서비스형 인프라, 데이터베이스 자동 운영, 정책 기반 워크로드 최적화 및 머신러닝이라는 세 가지 핵심 요소가 포함되어 있습니다. 이러한 솔루션을 통해 온라인 프로비저닝, 패치 적용, 업그레이드, 백업과, 성능 모니터링, 확장, 조정 및 최적화, 장애 및 오류의 자동 처리가 가능합니다. 자율운영 데이터베이스에는 JSON, 머신러닝, 그래프 분석 및 공간 분석이 포함되어 있어 사용자가 데이터를 이동할 필요가 없으며 동일한 데이터베이스로 작업함으로써 다양한 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

클라우드 데이터 플랫폼은 머신러닝, 타사 분석, ISV 애플리케이션을 지원하는 통합 솔루션입니다. Oracle은 조직이 데이터로부터 최대의 가치를 얻을 수 있도록 자율 구동 통합, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 분석 서비스, 데이터 과학을 포함하는 단일 솔루션을 제공합니다. 이러한 최신 데이터 웨어하우스는 수집, 변환, 큐레이션, 데이터 검색, 분석을 포함한 데이터의 모든 측면을 단순화해 줍니다. 조직은 이러한 도구를 사용함으로써 데이터에서 최고의 가치를 끌어내어 현재의 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하는 동시에 미래의 비즈니스 혁신을 모색할 수 있습니다.