Exadata Cloud@Customer

Oracle Exadata Cloud@Customer는 Exadata Database Service의 성능, 자동화 및 경제성과 완전 관리형 Autonomous Database를 엔터프라이즈 데이터 센터에 제공합니다. Oracle Exadata Cloud@Customer는 고객사가 자체 데이터 센터에서 클라우드 데이터베이스 리소스를 사용할 수 있는 가장 간단한 방법이며, 엄격한 데이터 레지던시 요구 사항 충족을 지원합니다. Exadata Cloud@Customer에는 독창적인 최적화 기능이 포함되어 있어 적은 관리 노력 및 비용으로도 Oracle Database 워크로드가 보다 빠르게 실행될 수 있게 지원합니다. 덕분에 기업 조직은 데이터를 통헤 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

Exadata Cloud@Customer 비디오 섬네일

Exadata—끊임없는 혁신: 탁월한 확장성, 성능, 가치(24:20)

Oracle Database 23ai 발표: 데이터베이스에서 직접 사용하는 AI

Larry Ellison과 Juan Loaiza가 Oracle Database 23ai의 생성형 AI 전략을 소개합니다.

Oracle Data Platform을 통한 종단간 데이터 관리 간소화

기업은 Oracle Data Platform을 활용하여 데이터베이스 통합으로 인한 복잡성 및 비용은 줄이고, 데이터로부터 보다 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터베이스에서 직접 사용하는 AI

Exadata System Software 24ai를 활용하여 Exadata Cloud@Customer에 배포된 Oracle Database 23ai의 AI Vector Search 기능을 실행하고, 벡터 인덱스 생성을 스토리지 서버로 오프로드하여 기업 고객에게 필요한 성능 및 규모를 확보할 수 있습니다.

Oracle Database World 온디맨드 시청

동일한 Oracle Exadata Cloud@Customer에서 자율운영 및 비자율운영 데이터베이스를 함께 실행함으로써 운영 효율성을 높이고 개발자를 위한 완전 관리형 셀프 서비스 데이터베이스 클라우드를 제공하는 방법을 알아보세요.

Exadata Cloud@Customer 기능

Exadata Cloud@Customer X10M

분산형 클라우드 데이터베이스 플랫폼

Exadata Cloud@Customer X10M은 Exadata Database Service의 클라우드 기반 자동화 및 가격 정책과 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 구동되는 완전 관리형 Autonomous Database를 고객사의 데이터 센터에서 직접 이용할 수 있도록 만들어 줍니다. Oracle이 소유하고 원격으로 운영하는 Exadata Cloud@Customer 서비스를 통해 고객은 주요 애플리케이션 실행을 위해 클라우드 리소스를 간단히 활용하고, 사용 중인 온프레미스 시스템 및 데이터 소스와 클라우드 리소스를 연결하고, 데이터 레지던시 관련 요건을 충족할 수 있습니다.

고성능 아키텍처

Exadata Cloud@Customer X10M의 고유한 스케일아웃 아키텍처는 4세대 AMD EPYC 프로세서를 데이터베이스 서버 및 지능형 스토리지 서버에 통합하여 이전 세대 플랫폼보다 더 많은 프로세싱 코어 및 더 높은 코어당 성능을 제공합니다. 지능형 스토리지 서버는 데이터베이스 서버에서 SQL 처리를 오프로드하여 보다 빠른 SQL I/O를 지원하고, Exadata RDMA Memory는 SQL 읽기 I/O 지연 시간을 17마이크로초 미만으로 감소시킵니다.

높은 트랜잭션 성능

Exadata 고유의 RDMA 지원 스케일아웃 아키텍처를 활용하면 OLTP 애플리케이션을 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다. 스토리지 서버는 초저 대기 시간 Exadata RDMA Memory Data Accelerator 및 대형 초고속 NVMe 플래시 캐시에서 가장 자주 사용되는 데이터를 자동으로 캐시에 저장해 전반적인 시스템 성능을 높여줍니다. Exadata Cloud@Customer X10M은 380개의 가용 프로세서 코어, 초당 5.6M SQL의 낮은 대기 시간 읽기 I/O 운영, 쿼터 랙 구성에서 거의 모든 기업 조직의 트랜잭션 처리 니즈를 충족할 수 있도록 확장 가능한 거의 2TB/초의 메모리 대역폭으로 시작할 수 있습니다.

분석 및 머신러닝 가속화

I/O 운영을 없애고, 분석 SQL 쿼리 및 ML 알고리즘을 스토리지 서버로 오프로드함으로써 분석 및 인데이터베이스 머신러닝(ML) 워크로드를 더욱 빠른 속도로 실행할 수 있습니다. 극적인 분석 처리량, 전체 스토리지 서버 전반에서의 병렬 처리, 고유의 압축 알고리즘이 모든 크기의 데이터 웨어하우징 워크로드를 가속화합니다. Exadata Cloud@Customer X10M은 135 GB/초의 스캔 처리량, 190TB의 비압축 데이터베이스 용량, 쿼터 랙에서 Oracle Hybrid Columnar Compression을 사용해 최대 1.9PB의 데이터 웨어하우스를 보관할 수 있는 기능으로 시작할 수 있습니다. 스케일 아웃 아키텍처를 통해 데이터 집약적 워크로드에 대해 최대 2,880GB/초의 스캔 처리량, 4PB의 비압축 데이터베이스, 40PB의 Hybrid Columnar Compression 압축 데이터 웨어하우스 용량을 사용할 수 있습니다.

독립형 데이터베이스 컴퓨팅 및 스토리지 확장

데이터베이스 서버는 190개의 사용 가능한 프로세서 코어 및 최대 2,800GB의 메모리를 제공합니다. 스토리지 서버는 64개의 프로세서 코어와 80TB의 사용 가능한 스토리지를 제공합니다. 개별 서버를 추가하여 데이터베이스 및 스토리지 리소스를 독립적으로 확장할 수 있습니다. 기본 랙에는 최대 16대의 서버를, 멀티 랙에는 최대 32대의 데이터베이스 서버 및 64대의 스토리지 서버를 추가할 수 있습니다. 전체 소프트웨어 스택에 대한 최적화를 통해 코어 수가 많고 메모리 용량이 큰 Exadata X10M 서버에서 기존 데이터베이스 성능이 선형적으로 확장될 수 있도록 보장합니다.

보다 긴밀한 데이터베이스 통합

고객은 전 세대 플랫폼 대비 훨씬 더 많은 데이터베이스들을 단일 Exadata Cloud@Customer X10M 플랫폼에 통합함으로써 관리 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 기업은 동일한 Exadata Cloud@Customer 인프라 상에서 자동화된 Exadata Database Service 및 완전 관리형 Autonomous Database를 동시에 실행하여 모든 유형의 워크로드를 효율적으로 통합할 수 있습니다.

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Exadata 성능, 확장성 및 가용성

높은 트랜잭션 성능

Exadata만 수평 확장 아키텍처를 통해 비즈니스 크리티컬 OLTP 애플리케이션들을 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다. 기본 시스템은 데이터베이스 서버에 190개의 프로세서 코어와 2TB/초의 메모리 대역폭을 제공하고, 17마이크로초의 SQL 읽기 IO 지연 시간 및 16배에 댈하는 컴퓨팅 확장성을 갖춤으로써 거의 모든 고객의 요건을 충족할 수 있습니다.

분석 및 머신러닝 가속화

로 레벨 SQL 쿼리, 데이터 분석, ML 알고리즘 등을 인텔리전트 스토리지 서버에서 처리함으로써 데이터 분석 및 인데이터베이스 머신러닝(ML) 애플리케이션을 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다. 기본 시스템은 스토리지 서버 내 SQL 처리를 위한 192개의 프로세싱 코어, 초당 135GB에 달하는 스캔 분석 처리량, 192TB의 비압축 데이터베이스 또는 1.9PB의 압축 데이터 웨어하우스용 스토리지를 제공하고, 최대 21배의 추가 스토리지 확장성을 갖추고 있습니다.

보다 긴밀한 데이터베이스 통합

모든 유형의 Autonomous Database 및 Exadata Database 워크로드를 단일 Exadata Cloud@Customer 인프라에 통합시킴으로써 워크로드간 격리 운영은 유지하면서도 관련 인프라 및 관리 비용은 줄일 수 있습니다.

Oracle Real Application Clusters(Oracle RAC)

Autonomous Database Service 및 Exadata Database Service는 Oracle RAC를 통해 미션 크리티컬 데이터베이스 워크로드를 위한 온라인 성능 확장성 및 고가용성을 확보합니다. 단일 시스템에서 여러 클러스터를 구성하고 각각의 클러스터를 개별적으로 관리함으로써 다양한 워크로드 및 기업별 니즈를 지원할 수 있습니다.

Oracle Maximum Availability Architecture(Oracle MAA)

운용중단 및 데이터 손실 등의 사태로부터 미션 크리티컬 Oracle 데이터베이스를 보호하기 위한 정보를 제공하는 Oracle MAA 모범 사례는 Exadata Cloud@Customer의 OCI 콘솔을 통해 쉽게 접근할 수 있으며, Autonomous Database Service에도 내장되어 있습니다.

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Oracle Autonomous Database

자동화된 튜닝 및 확장

Oracle Database 워크로드는 OLTP, 분석, 애플리케이션 개발 워크로드 등을 위해 그 성능을 최적화하고자 자동으로 분석, 튜닝, 확장되며, 해당 과정에서 별도의 운영 중단을 필요로 하지 않습니다.

사용한 만큼 지불하는것에 대한 경제학

Autonomous Database는 예상 사용량이 아닌 실제 사용량에 대한 요금만을 청구하여 고객의 비용 절감을 지원합니다. 워크로드의 즉각적 니즈를 기반으로 온라인 컴퓨팅을 확장할 수 있으므로 컴퓨팅 수요가 급증할 때는 성능을 높이고, 반대로 수요가 적을 때는 비용을 절감할 수 있습니다.

자동 프로비저닝

필요할 때마다 독자적 데이터베이스를 신속하게 프로비저닝할 수 있는 셀프서비스 데이터베이스 클라우드를 통해 개발자 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

자동화된 결함 관리 및 패치

최신 소프트웨어 업데이트 및 보안 패치가 자동으로 적용되어 장애, 유지 보수, 사용자 오류, 사이버 공격 등으로 인한 다운타임으로부터 중요한 고객 데이터베이스를 보호합니다.

직원 효율성 증대

Autonomous Database는 성능 모니터링, 데이터 보호를 비롯한 모든 활동을 자동화함으로써 IT팀이 수작업 대신 혁신 추구 및 비즈니스 요구사항 대응에 집중할 수 있도록 만들어 줍니다.

맞춤식 환경

동일한 서비스 상에서 서로 다른 워크로드 및 데이터베이스 수명주기 단계별로 별도의 VM 클러스터를 사용하여 다수의 워크로드에 대한 지원을 최적화할 수 있습니다. 성능 및 비용 최적화를 위해 개발, 스테이징, 프로덕션 VM 클러스터에 각각 독자적인 구성, 액세스 규칙, 할당량, 라이선싱(Oracle Bring Your Own License 또는 라이선스 포함) 등을 적용할 수 있습니다.

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Oracle Database Cloud

컨버지드 데이터베이스

기업은 거의 모든 유형의 데이터, 워크로드, 개발 방식에 Autonomous Database 및 Exadata Database Service를 함께 활용할 수 있습니다. 단일 데이터베이스에서의 표준화를 통해 서로 다른 목적의 데이터베이스를 다수 운영함으로써 발생하는 데이터 사일로, 관리 및 보안상의 파편화 등의 문제를 방지할 수 있습니다.

현대화된 애플리케이션의 개발

개발자는 모든 유형의 데이터, 모든 워크로드, 원하는 모든 개발 모델을 사용하여 모던 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. Oracle Database Cloud를 통해 개발한 애플리케이션에는 고성능, 일관적인 보안 모델, 미션 크리티컬 기능 등의 이점들이 자동으로 적용되므로 개발자는 통합에 신경쓰는 대신 혁신 추구에 더욱 집중할 수 있습니다. Oracle APEX 로코드 개발 환경, JSON Relational Duality, 간단히 사용할 수 있는 AI Vector Search 등의 기본 제공 기능을 활용하여 개발자 생산성을 높이고, 개발 주기를 단축할 수 있습니다.

통합 데이터베이스 관리

Oracle Multitenant 기능을 사용하면 수백 개의 데이터베이스를 동시에 관리하고, 단일 Exadata Cloud@Customer 환경에서 수천 개의 OLTP, 분석자료, 혼합 데이터베이스 워크로드 등을 통합할 수 있으므로 그만큼 IT팀의 운영 효율성이 향상됩니다.

다양한 데이터베이스 버전

단일 Exadata Cloud@Customer 환경에서 Oracle Database 23ai를 비롯한 다양한 버전의 Oracle Database를 모두 사용할 수 있으므로 기업의 클라우드 이전이 손쉬워집니다.

AI Vector Search

네이티브 벡터 기능을 기존의 관계형, 문서, 텍스트 및 기타 유형의 데이터와 결합하여 고객의 기존 Oracle Database 애플리케이션에 시맨틱 검색 및 검색 증강 생성(RAG) 기능을 손쉽게 추가할 수 있습니다.

데이터베이스 내 머신러닝

독립형 ML 서비스들이 요구하는 데이터 추출, 재포맷, 이동 등의 과정을 거칠 필요 없이 Oracle Database 애플리케이션에 간단히 ML 기능을 추가할 수 있습니다. 처리량이 높은 지능형 스토리지 서버를 통해 인데이터베이스 ML 알고리즘이 가속화됩니다.

Oracle Real Application Clusters(RAC)

Autonomous Database 및 Exadata Database Service는 Oracle RAC를 사용하여 미션 크리티컬 데이터베이스 워크로드 처리를 위한 온라인 성능 확장성 및 고가용성을 확보합니다. 단일 시스템에서 여러 VM 클러스터를 구성하고 각각의 클러스터를 개별적으로 관리함으로써 다양한 워크로드 및 기업별 니즈를 지원할 수 있습니다.


보안성 및 복원성

심층 방어

OCI는 다양한 수준의 보안 태세를 통해 실시간으로 위협을 식별하여 대응함으로써 중요한 Oracle Database들을 보호합니다. Exadata Cloud@Customer에는 추가 비용 없이 사용 가능한 Oracle Data Safe 데이터베이스 보안 콘솔이 포함되어 있습니다. 고객은 해당 콘솔을 통해 데이터베이스 플리트 전반의 Oracle Database 보안 태세를 모니터링 및 관리할 수 있습니다.

격리 운영

Exadata Cloud@Customer는 Exadata Database Service 및 Autonomous Database를 상호 격리된 여러 VM 클러스터에서 각각 별도의 네트워크 구성으로 실행함으로써 고객 데이터 센터의 보안 태세를 강화할 수 있도록 지원합니다.

종단간 암호화

Oracle Database의 개인 데이터는 유휴 데이터, 이동 중인 데이터에 대해 상시 암호화를 통해 보호되며, 고객 소유 암호화 키로 백업됩니다.

Operator Access Control

Oracle Operator Access Control은 Oracle Cloud 운영자가 액세스할 수 있는 Exadata Cloud@Customer 리소스 및 원격 관리 세션 중 수행 가능한 작업에 대한 완전한 제어 기능을 제공함으로써 보안 강화에 기여합니다.

Oracle의 풀스택 패치

Oracle은 Exadata Cloud@Customer용 풀스택 패치 세트를 제작하고 빠른 배포를 위해 각 기업별 IT팀과 협조하여 비즈니스 중단 없이 위협 및 리스크를 감소시킵니다.

Oracle Maximum Availability Architecture

운용 중단 및 데이터 손실 등의 사태로부터 미션 크리티컬 Oracle 데이터베이스를 보호하기 위한 정보를 제공하는 Oracle Maximum Availability Architecture 모범 사례는 Exadata Cloud@Customer의 OCI 콘솔을 통해 간단히 이용할 수 있고, Autonomous Database에도 내장되어 있습니다.

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높은 가용성

Oracle Maximum Availability Architecture

검증된 Oracle Maximum Availability Architecture 모범 사례를 사용하여 중요한 Oracle Databases의 가용성 및 보호를 극대화합니다.

장애 지점 없음

Exadata의 전체 서버, 스토리지 및 네트워킹 이중화를 통해 중요한 고객 Oracle Databases가 장애 발생 없이 연중무휴로 운영될 수 있습니다.

사전 결함 관리

Autonomous Database on Exadata Cloud@Customer는 AI를 사용하여 사용자가 알아차리기 전에 잠재적인 문제를 감지하고 해결함으로써 고객의 Oracle Databases의 가용성을 높일 수 있습니다.

Oracle Real Application Clusters(Oracle RAC)

Oracle Exadata Cloud@Customer는 Oracle RAC를 통해 중요한 Oracle Databases의 로컬 성능 확장 및 고가용성을 지원합니다.

Oracle Active Data Guard

Active Data Guard는 비즈니스 연속성 및 재해 복구를 위해 데이터 센터 또는 클라우드에 동기화된 대기 및 복제 Oracle Databases를 모두 유지합니다.

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저렴한 비용

Exadata Fleet Update를 활용한 유지보수 작업 자동화

대규모 데이터베이스 배포의 경우 Exadata Fleet Update는 유지보수 작업을 자동화하고, 다수의 데이터베이스 및 그리드 인프라를 그룹화하여 단일한 유지보수 일정 및 주기를 적용합니다.

사용료 절감

Exadata Cloud@Customer에서 데이터베이스를 통합하고 Autonomous Database을 통해 사용량을 자동으로 확장함으로써 타사 하이브리드 클라우드 데이터베이스 서비스 대비 65~75% 적은 인프라 및 비용으로 데이터베이스 플리트를 운영할 수 있습니다.

확장 가능한 사용량

Exadata Database Service 사용량의 온라인 확장 및 Autonomous Database를 사용한 완전 자동 확장은 고객이 데이터베이스 서비스가 사용하는 CPU 코어에 대한 비용만을 지불하면 되도록 만들어 줍니다. CPU 코어 확장은 온라인상에서 이루어지므로 운영 지속성이 보장됩니다.

사용료 제로 데이터베이스

Autonomous Database on Exadata Cloud@Customer를 사용하면 데이터베이스 생성 시점에, 또는 사용량이 0으로 설정된 시점에 사용료를 지불하지 않고도 영구 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

보다 효율적인 데이터베이스 통합

Exadata Cloud@Customer X10M은 높은 컴퓨팅 및 스토리지 밀도를 제공하므로 기업은 자사의 Oracle Database 워크로드를 더 작은 구성으로 통합하여 비용을 절감하고, 전력 사용량을 낮추고, 데이터 센터 공간을 줄일 수 있습니다.

관리 비용 감소

Oracle 관리형 인프라를 통해 다수의 데이터베이스를 Exadata Cloud@Customer로 통합하면 관리 효율성 및 인프라 활용도가 향상됩니다. 또한 Autonomous Database로 데이터베이스 관리를 자동화하면 데이터베이스 관리 작업이 줄어들고, 그만큼 추가적인 리소스가 확보되어 혁신을 가속화할 수 있습니다.


소프트웨어 기능

여러 데이터베이스 서비스를 함께 실행

Autonomous Database 및 Exadata Database Service는 동일한 Exadata Cloud@Customer 인프라 상의 격리된 VM 클러스터들에서 동시에 실행되므로, 고객은 초기 비용을 지불할 필요 없이 곧바로 완전한 자율운영 데이터베이스 서비스를 사용할 수 있습니다.

AI Vector Search

이제 Exadata Systems Software 24ai를 활용하여 Exadata Cloud@Customer에서 Oracle Database 23ai를 실행할 수 있습니다. 개발자는 AI Vector Search 기능을 사용하여 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 네이티브 벡터 데이터 유형 및 프로세싱 기능을 사용하여 기존의 Oracle Database 애플리케이션에 시맨틱 검색 및 RAG 기능을 간단히 추가할 수 있습니다.

JSON Relational Duality

개발자는 JSON 데이터 구조와 관계형 모델을 통합하여 두 가지 접근 방식의 장점을 모두 제공하는 Oracle Database 23ai의 새로운 융합형 데이터베이스 기능들을 통해 차별화된 성능 및 보안을 제공하고, JSON 기반 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있습니다.

스마트 스캔

SQL 쿼리, 분석 결과, ML 알고리즘 등을 지능형 스토리지 서버로 오프로드하여 데이터 전송을 최소화하고, 이를 통해 발생한 다른 워크로드용 데이터베이스 서버 리소스 여유분을 활용해 대량의 데이터 처리를 요하는 애플리케이션을 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

Exadata RDMA 메모리 최적화

데이터베이스 서버가 운영 체제 또는 네트워킹 오버헤드 없이 공유 스토리지 서버의 Exadata RDMA Memory에 직접 액세스하고, 읽기 지연 시간이 17마이크로초 미만으로 단축되므로 기업의 중요한 트랜잭션 애플리케이션을 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다.

자동화된 리소스 관리

내장된 I/O 리소스 관리 기능 및 ML 기반의 자동화된 데이터베이스 인덱싱과 튜닝을 통해 DBA에 의한 관리 없이도 최고 속도로 데이터베이스를 실행할 수 있습니다.

VM 클러스터 사용자 정의

다양한 워크로드를 지원하고, 중요한 워크로드에 대한 격리 운영 요건을 충족할 수 있도록 사용자별 상황에 맞는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 혼합하여 다수의 Exadata Database Service 및 Autonomous Database용 VM 클러스터를 생성합니다.

클라우드 제어 영역

암호화된 웹 브라우저, 명령줄 인터페이스, REST API 등의 보안성이 확보된 수단을 통해 OCI 제어 영역에 연결하여 데이터베이스를 안전하게 프로비저닝 및 관리합니다.


Exadata Cloud@Customer 구성

Exadata Cloud@Customer 기본 시스템

NVMe 플래시 캐시 38TB, 사용 가능한 스토리지 73TB, SQL IOPS 최대 562,500개로 OCPU를 0~48개까지 사용할 수 있습니다.

Exadata Cloud@Customer X9M 쿼터 랙

0~124개의 OCPU, PMEM 4.5TB, NVMe 플래시 캐시 76TB, 사용 가능한 스토리지 190TB와 함께 최대 560만 개의 SQL IOPS 및 144코어의 SQL 처리 성능을 갖춘 지능형 스토리지 서버를 사용할 수 있습니다.

Exadata Cloud@Customer X9M 하프 랙

지능형 스토리지 서버에서 PMEM 9TB, PCIe 4.0 NVMe 플래시 캐시 153TB, 사용 가능한 스토리지 381TB와 함께 최대 1120만 개의 SQL IOPS 및 288코어의 SQL 처리 성능으로 OCPU를 0~248개까지 사용할 수 있습니다.

Exadata Cloud@Customer X9M 풀 랙

지능형 스토리지 서버에서 PMEM 18TB, PCIe 4.0 NVMe 플래시 캐시 307TB, 사용 가능한 스토리지 763TB와 함께 최대 2240만 개의 SQL IOPS 및 576코어의 SQL 처리 성능으로 OCPU를 0~496개까지 사용할 수 있습니다.

Exadata Cloud@Customer 스토리지 서버

고객은 컴퓨트 서버를 추가하지 않고도 Exadata Cloud@Customer의 탄력적인 스토리지 확장을 사용하여 스토리지 용량을 늘리고 지능적인 스토리지 처리 기능을 얻을 수 있습니다. 기본, 쿼터 및 하프 랙 시스템을 사용하는 조직은 총 12개의 스토리지 서버로 확장할 수 있습니다.

고성능 네트워킹

PCIe 4.0 이중 포트 활성-활성 100Gb/s RDMA over Converged Ethernet(RoCE) 네트워킹은 X8M 시스템보다 스토리지와 컴퓨팅 서버 간 처리량이 80% 더 높으므로 고객의 통합 워크로드를 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 애플리케이션 서버 및 멀티 클라우드 환경과의 통신이 최대 16개의 25Gb/s 이더넷 연결을 통해 최적화되었습니다.

클라우드 제어 서버

네트워크를 사용할 수 없는 경우 두 개의 로컬 서버를 통해 원격으로 Oracle 인프라 관리 및 로컬 작업이 가능합니다.


 

Deutsche Bank, Exadata Cloud@Customer를 활용하여 막대한 비용 절감 달성

"Oracle은 (우리의) 전략에 잘 맞고 기존의 여정을 보완해 줍니다. 일부 애플리케이션은 계속 온프레미스에 남아있게 될 텐데, 이 애플리케이션들의 간소화를 위한 투자가 필요한 상황이죠. Oracle은 우리의 클라우드 전략과 서비스형 기술 사용 모두를 완벽하게 지원하고, 동시에 상당한 재정적 이점을 제공합니다.”

Bernd Leukert
Head of Technology, Data and Innovation, Deutsche Bank

Fibabaka, 시장 출시 기간 및 고객 만족도 향상

“다양한 데이터베이스 및 관련 환경에 지속적으로 패치를 적용하는 것은 저를 비롯한 모든 기술 담당자들의 악몽이었습니다. 몇 시간이 걸리든, 주중이든 주말이든 계속 일해야만 했죠. 그러나 Oracle Exadata Cloud@Customer를 도입한 이후로는 OCI에서 모든 패치 작업을 대신 처리해 줍니다. 덕분에 일과 삶의 균형을 되찾았고, 저도 다른 모든 팀원들도 훨씬 더 행복해졌죠.”

Çağatay Avşar
Fibabanka, System Infrastructure Director

텍사스 A&M, 더 빠른 성능을 위해 Oracle Exadata 사용

"1990년대 초에는 여러 데이터베이스 및 기타 플랫폼이 있었습니다. Oracle Database는 업계 최고 수준의 데이터베이스 서비스를 제공합니다. 우리는 오라클을 선택했으며, 이는 좋은 선택이었습니다. 품질이 높은 도구를 사용하여 작업하는 것이 좋기 때문입니다."

Leonarda Horvat
텍사스 A&M 대학, 연구 정보 시스템 책임자

LALUX는 Oracle Exadata Cloud@Customer를 사용하여 데이터 주권을 혁신하고 유지합니다.

"우리는 Solvency II, 클라우드 지침 IT 거버넌스, GDPR 등을 다루고 있습니다. 이러한 규칙을 준수하는 데에는 혁신 프로젝트를 수행하는 데 사용할 수도 있는 큰 예산과 워크로드가 필요합니다. 그러나 특히 데이터와 관련된 신기술이 개발되면 LALUX가 혁신의 원동력이 될 수 있는 엄청난 기회를 가져다 줄 것입니다."

Vincent Arnal
Head of IT Department, LALUX

Hcor, 20% 성능 향상 및 1백만 달러에 달하는 비용 절감 달성

“대규모 IT 혁신을 위해서는 최고의 파트너가 필요합니다. 따라서 Hcor는 장기적인 헬스케어 전략 추진을 위한 가장 강력한 플랫폼과 지원을 제공하는 Oracle Exadata Cloud@Customer를 선택했습니다.”

Alex Vieira
Hcor, Superintendent of Technology and Digital Systems

Kingold, Oracle Exadata Cloud@Customer를 통해 비용 44% 절감

"데이터와 클라우드는 디지털 혁신의 핵심이며 데이터 보안, 데이터 현지화 및 데이터 주권은 중요한 문제입니다. Exadata Cloud@Customer는 아주 스마트한 혁신입니다. 하이브리드 플랫폼이면서 방화벽으로 보호되니까요."

Steven Chang
Kingold CIO

Exadata Cloud@Customer 사용 사례

  • 데이터베이스 클라우드를 통한 데이터 레지던시 유지

    OCI 관리 기능 및 Autonomous Database로 운영을 간소화하고, 퍼블릭 클라우드 데이터 센터에서는 불가능한 데이터 레지던시 및 연결성 관련 요건을 충족할 수 있습니다.

    EOPYY 사례 확인하기

  • 가장 높은 비즈니스 요구 사항 충족

    시간에 민감한 데이터베이스 애플리케이션을 실행하고, 새로운 비즈니스 프로그램을 시작하고, 동적 리소스 확장으로 분기별 재무 마감 시간을 단축할 수 있습니다.

    n11.com 사례 확인하기

  • AI 및 ML을 활용한 혁신

    기본 제공되는 AI Vector Search 및 ML 기능, 완전한 확장성을 제공하는 데이터베이스를 활용하여 혁신적인 Oracle Database 애플리케이션을 새롭게 개발 및 테스트할 수 있습니다. 개발 과정에서 실제로 사용하는 데이터베이스 용량에 정확히 비례하는 비용만이 청구됩니다.

    A.C. Camargo Cancer Center 사례 확인하기

  • 데이터베이스 통합으로 효율성 향상 및 비용 절감

    동일한 Oracle Exadata Cloud@Customer에서 자율운영 및 비자율운영 데이터베이스를 동시에 실행하여 통합 효율성을 높이는 한편 관리 비용 및 사용료를 함께 절감할 수 있습니다.

    MoMRAH 사례 확인하기

Exadata Cloud@Customer 가격

Exadata Cloud@Customer 인프라

제품
 
월별 가격(USD)
Exadata Cloud@Customer - 쿼터 랙 - X10M
 

Exadata Cloud@Customer - 쿼터 랙 - X10M-XL
 

Exadata Cloud@Customer - 데이터베이스 서버 - X10M
 

Exadata Cloud@Customer - 데이터베이스 서버 - X10M-XL
 

Exadata Cloud@Customer - 스토리지 서버 - X10M
 

Exadata Cloud@Customer - 확장 랙 - X10M
 

  • Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer Infrastructure는 4년 단위 구독제로만 이용 가능합니다.
  • OCPU는 별도로 판매됩니다. 데이터베이스 노드당 최소 OCPU 구입 단위는 2 OCPU이며, 각 랙마다 지원하는 최대 OCPU 수까지 구입 가능합니다.

Exadata Cloud@Customer상의 Oracle Database

제품
비교 가격(vCPU당)*
단가
단위
Oracle Database Exadata Cloud–데이터베이스


시간당 OCPU
Oracle Autonomous Transaction Processing–Exadata Cloud@Customer–ECPU


ECPU/시간
Oracle Autonomous Transaction Processing - Exadata Cloud@Customer - 개발자


시간당 인스턴스
Oracle Autonomous Data Warehouse - Exadata Cloud@Customer - 개발자


시간당 인스턴스
Oracle Autonomous Data Warehouse–Exadata Cloud@Customer–ECPU


ECPU/시간

Oracle Autonomous Database ECPU – FAQ(PDF)


Exadata Cloud@Customer상의 Oracle Database 자체 라이선스 사용(BYOL)

제품
비교 가격(vCPU당)*
단가
단위
Oracle Database Exadata Cloud–데이터베이스–BYOL


시간당 OCPU
Oracle Autonomous Transaction Processing–Exadata Cloud@Customer–ECPU–BYOL


ECPU/시간
Oracle Autonomous Data Warehouse–Exadata Cloud@Customer–ECPU–BYOL


ECPU/시간

적격 Oracle 온프레미스 소프트웨어 라이선스 및 변환률(예: 소프트웨어 라이선스 지표 및 클라우드 등가 측정 지표의 비율 요구 사항)을 포함한 BYOL(Bring Your Own License) 요구 사항은 Oracle PaaS 및 IaaS Universal Credits Service Descriptions 문서를 참고하세요.

Oracle Autonomous Database ECPU – FAQ(PDF)

*Oracle 웹 페이지는 클라우드 서비스 제공자 사이의 손쉬운 가격 비교를 위하여 컴퓨팅 기반 제품의 vCPU(가상 CPU) 가격과 OCPU(Oracle CPU) 가격을 모두 표시합니다. 제품 자체, 포털에서의 프로비저닝, 청구 등의 단위는 OCPU(Oracle CPU) 단위를 계속 사용합니다. OCPU는 물리적 CPU 코어를 나타냅니다. x86을 비롯한 대부분의 CPU 아키텍처는 물리적 코어당 두 개의 스레드를 실행하므로, x86 기반 컴퓨팅의 경우 1개의 OCPU는 2개의 vCPU와 동일합니다. 따라서 시간당 OCPU 요금제를 이용하는 고객의 경우, 선점형 인스턴스처럼 하위 코어 인스턴스가 아니라면, 각 OCPU가 두 개의 vCPU에 해당하는 컴퓨팅 파워를 제공하므로 vCPU 가격의 두 배가 청구되게 됩니다. OCPU와 vCPU의 차이에 대한 세부적인 지원 사항은 여기에서 확인할 수 있습니다.

2024년 5월 2일

Oracle Database 23ai 정식 출시

Oracle Distinguished Product Manager, Dom Giles

Oracle Database 23ai는 AI, 개발자 생산성, 미션 크리티컬 신뢰성에 중점을 둔 Oracle Database의 차기 장기 지원 릴리스입니다. AI Vector Search, JSON Relational Duality, Property Graph, Globally Distributed Database, True Cache 등의 주요 신기능들에 대한 기술적 세부 정보를 살펴보세요.

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