자율 데이터베이스 ( Autonomous Database ) 란 ? | 오라클 | Oracle 대한민국 
 자율 데이터베이스 ( Autonomous Database ) 란 ? 
 자율 데이터베이스 란 머신 러닝 을 활용 해 기존 의 경우 데이터베이스 관리자 ( DBA ) 가 수행 하 던 데이터베이스 튜닝 , 보안 , 백업 , 업데이트 및 기타 일상 적 인 관리 업무 와 관련 해 인력 투입 을 없앤 클라우드 데이터베이스 입니다 . 
 Oracle Autonomous Database 더 알아보 기 
 Oracle Autonomous Database : 운영 방식 
 Oracle Autonomous Database 는 수십 년 간 의 데이터베이스 자동 화 , 자동 화 데이터베이스 인프라 의 역사 와 클라우드 신 기술 을 한 데 모아 완전 자동 화 된 데이터베이스 를 선사 합니다 . 
 Oracle Autonomous Database 는 자율 구동 , 자율 보안 , 자율 복구 를 특징 으로 합니다 . 이것 이 뜻 하 는 바 가 무엇 인지 하나 씩 살펴봅시다 . 
 자율 구동 : Oracle Autonomous Database 는 모든 데이터베이스 및 인프라 관리 , 모니터링 , 튜닝 을 자동 화 합니다 . 또한 , 풀 스택 관리자 비용 을 줄여 줍니다 . 다만 , 관리자 들 은 데이터 웨어 하우스 에 어플리케이션 이 어떻게 연결 되 는지 , 그리고 개발자 들 이 어플리케이션 코드 없이 어떻게 데이터베이스 내 기능 을 활용 하 는지 를 관리 하 는 등 의 업무 에 는 계속 투입 되 어야 할 것 입니다 . 
 자율 보안 : Oracle Autonomous Database 는 외부 공격 과 악의 를 품 은 내부 사용자 로부터 고객 의 비즈니스 를 보호 해 주 므로 패 칭 또는 암호 화 가 되 지 않 은 데이터베이스 에 대한 사이버 공격 을 더 는 걱정 하 지 않 아도 됩니다 . 
 자율 복구 : Oracle Autonomous Database 는 계획 되 지 않 은 유지 관리 를 포함 해 모든 다운타임 으로부터 비즈니스 를 보호 하 며 , 패 칭 을 포함 해 매월 2 . 5 분 이하 의 다운타임 을 보장 합니다 . 
 특히 , 다음 에 대한 완전 하 며 전반 적 인 자동화 가 이루어집니다 . 
 Oracle Autonomous Database 와 함께 라면 세계 최고 의 데이터베이스 를 아주 간편 하 게 활용 할 수 있 습니다 . 
 엔터 프라이즈 데이터베이스 의 활용 
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 데이터베이스 는 크리티컬 한 비즈니스 정보 를 저장 하 므로 오늘날 조직 들 의 효율 적 인 운영 에 있 어 중요 한 요소 입니다 . 데이터베이스 의 보안 이 취약 할 경우 기업 은 위험 요소 에 노출 될 수 있 습니다 . 데이터베이스 가 느리 게 구동 하 거나 사용 이 불 가능 할 경우 직원 생산 성 이 저해 되 어 고객 들 이 불편 을 겪 게 될 수 있 습니다 . 
 데이터베이스 관리 시스템 에 저장 된 정보 는 고도 로 구조 화 되 거나 데이터 가 비 구조 화 될 수 있 습니다 . 데이터 는 고객 및 직원 이 직접 액세스 가능 하 거나 다른 엔터 프라이즈 소프트웨어 , 웹 사이트 또는 모바일 앱 을 통해 간접 적 으로 액세스 할 수 있 습니다 . 
 데이터베이스 내 저장 된 구조 화 된 정보 예시 
 회계 기록 
 유지관리 기록 
 네트워크 트래픽 로그 
 가격 책정 정보 
 제품 재고 
 영업 활동 
 소셜 미디어 교류 
 공급 망 정보 
 데이터베이스 내 저장 된 비 구조 화 정보 예시 
 디지털 이미지 , 음성 , 영상 파일 
 프로그래밍 소스 코드 
 웹 사이트 페이지 
 문서 처리 문건 
 데이터베이스 내 정보 를 보관 및 액세스 하 는 소프트웨어 
 고객 이 개발 한 커스텀 엔터 프라이즈 소프트웨어 
 고객 관계 관리 ( CRM ) 
 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리 전 스 ( BI ) 
 전사 적 자원 관리 ( ERP ) 
 인 적 자원 ( HR ) / 인 적 자본 관리 ( HCM ) 
 제품 수명 관리 ( PLM ) 
 보안 및 로그 관리 
 공급 망 관리 ( SCM ) 
 비즈니스 애플리케이션 은 새로운 기록 을 기존 데이터베이스 에 추가 하 거나 데이터베이스 정보 를 활용 해 보 고서 생 성 , 트렌드 분석 또는 변칙 탐색 을 실시 할 수 있 습니다 . 
 데이터베이스 는 규모 면 에서 테라바이트 급 으로 확장 될 수 있 으나 , 데이터베이스 가 지닌 복잡 성 때문 에 DBA 가 기존 처럼 데이터베이스 를 관리 및 보호 하 고 최대 성능 을 보장 하 기 란 쉽 지 않 습니다 . 
 데이터베이스 관리자 의 역할 
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 엔터 프라이즈 데이터베이스 는 기존 의 경우 데이터베이스 를 생 성 및 수정 하 고 데이터베이스 에 새로운 데이터 를 보관 하 거나 이러 한 데이터 를 회수 할 시 에 최대 성능 을 보장 하 도록 데이터베이스 를 조정 하 는 데이터베이스 관리자 ( DBA ) 에 의해 관리 됩니다 . 
 데이터베이스 로부터 데이터 를 회수 하 는 프로세스 는 종종 애플리케이션 의 복잡 한 쿼리 를 통해 시작 되 곤 합니다 . 이러 한 쿼리 를 실행 하 는 데 는 많 은 양 의 컴퓨팅 및 디스크 액세스 리소스 가 소모 됩니다 . 이렇게 얻 은 결과물 은 다량 의 데이터베이스 기록 을 포함 하 기 도 하 는데 , 이러 한 경우 쿼리 실행 애플리케이션 으로 다시 전송 해야 합니다 . 
 이러 한 DBA 의 업무 에서 노동 집약 적 이 라 할 수 있 는 부분 은 데이터베이스 를 조직 해 최소한 의 리소스 만 을 사용 해 쿼리 를 자주 그리고 최대한 빨리 실행 할 수 있 도록 해야 한다는 것 입니다 . 여기 에 는 데이터베이스 상 에서 실행 되 는 쿼리 의 종류 를 연구 하 고 향상 된 튜닝 을 가능 케 하 는 패턴 을 식별 하 는 작업 이 요구 됩니다 . 성능 튜닝 은 데이터베이스 유지 관리 의 한 부분 입니다 . 그리고 이 와 관련 된 작업 중 하나 로 는 데이터 를 재 구조 화 해 중복 을 줄이 고 데이터 무결 성 을 향상 시키 는 데이터 표준 화 가 있 습니다 . 
 DBA 는 이외 에 도 매일 또는 정기 적 으로 모든 엔터 프라이즈 데이터베이스 상 에서 실행 되 어야 만 하 는 다양 한 작업 을 진행 해야 할 책임 을 지니 는데 , 이러 한 작업 은 적 게 는 수십 가지 , 많 게 는 수백 가지 에 달 합니다 . 여기 에 는 다음 이 포함 됩니다 . 
 재해 또는 데이터 손실 에 대비 한 데이터베이스 백업 
 데이터베이스 가 복구 될 수 있 는지 확인 하 기 위한 백업 테스트 
 사건 발생 시 손실 된 데이터 복구 
 데이터베이스 에 대한 부적절 한 액세스 가 없 었 음 을 보장 하 기 위한 보안 로그 검토 
 보안 알림 , 패치 , 업그레이드 관련 데이터베이스 소프트웨어 벤 더 정보 피드 모니터링 
 필요 시 패치 및 업데이트 일정 계획 및 적용 
 위협 에 대응 해 데이터베이스 보안 설정 조정 
 데이터베이스 에 액세스 할 수 있 도록 신규 사용 자 및 애플리케이션 에 권한 부여 
 데이터베이스 서버 의 프로세서 및 메모리 활용 모니터링 
 스키마 ( 데이터 범주 화 ) 생 성 및 관리 
 데이터베이스 관련 질문 과 관련 해 소프트웨어 개발자 어시스트 
 ETL ( 추출 , 변환 , 적재 ) 툴 관리 
 데이터베이스 서버 의 디스크 활용 모니터링 
 필요 시 스토리지 추가 또는 스토리지 마이 그레이 션 
 데이터베이스 에 대한 향후 용량 관련 요구 조건 계획 
 에러 및 그 외 데이터베이스 관련 문제 해결 
 신규 애플리케이션 또는 모듈 용 데이터 모델 정의 를 위해 비즈니스 사용 자 및 개발자 와 협업 
 DBA 의 역할 변화 보 기 
 DBA 의 업무 가 과부하 될 경우 인 적 에러 발생 으로 이어질 수 있 습니다 
 일부 조사 에 따르 면 DBA 중 약 40 % 가 매일 50 개 이상 의 데이터베이스 를 관리 하 는 것 으로 나타났 습니다 . 반면 , DBA 중 78 % 는 커리어 를 이 어 가 는 동안 계획 되 지 않 은 다운타임 을 경험 할 때 가 있 다고 밝혔으며 , 대부분 의 경우 다수 의 관리 및 백업 툴 을 조정 하 는 데 어려움 을 겪 고 있 다고 합니다 . 
 또한 , IT 예산 중 72 % 는 단순히 기존 정보 시스템 을 유지 관리 하 는 데 쓰이 고 있 어 , 혁신 을 위해 사용 되 는 예산 은 28 % 에 불과 합니다 . 따라서 데이터베이스 유지 관리 에 필요 한 노력 을 줄이 는 동시 에 다운타임 을 감소 시키 고 성능 을 향상 할 수 있 길 원하 는 니즈 가 분명히 존재 합니다 . 
 현재 의 워크 로 드 는 DBA 측 에서 의 에러 를 초래 할 수 있 으며 , 이러 한 에러 는 업 타임 , 성능 , 보안 에 대한 손실 을 야기 할 수 있 습니다 . 예 를 들 어 , 패치 또는 보안 업데이트 적용 에 실패 할 경우 취약 성 을 가져올 수 있 으나 패치 를 올바르 게 적용 하 지 못하 는 경우 에 는 사실상 보안 성 유지 를 약화 시키 거나 아예 저해 할 수 도 있 습니다 . 
 뉴스 에서 종종 보 게 되 는 에러 들 , 예 를 들 어 클라우드 데이터베이스 가 암호 또는 암호 화 에 의해 보안 이 되 지 않 는 상태 로 남 아 있 다든지 해커 에 의해 데이터 를 도난 당하 는 경우 는 거의 대부분 이 항상 인 적 에러 에 의해 초래 된 것 들 입니다 . 
 자율 데이터베이스 ( Autonomous Database ) 의 목표 
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 자율 데이터베이스 는 세 가지 의 중요 한 목 표점 을 두 고 있 으며 , 이 는 아래 와 같 습니다 . 
 데이터베이스 최대 업 타임 및 성능 보장 
 패치 및 픽스 포함 데이터베이스 최대 보안 보장 
 자동 화 로 에러 에 취약 한 수동 관리 작업 제거 
 DBA 가 더 높 은 수준 의 기능 에 대해 전문 성 을 펼칠 수 있 도록 지원 
 자율 데이터베이스 를 활용 하 는 DBA 가 수행 하 는 일상 업무 의 양 을 줄임 으로써 기업 은 데이터 모델링 , 데이터 아키텍처 관련 프로그래머 지원 , 용량 계획 등 더 높 은 비즈니스 가치 를 생성 하 는 고 수준 의 업무 로 DBA 의 노력 을 집중 시킬 수 있 습니다 . 
 일부 의 경우 , 자율 데이터베이스 는 기업 들 이 데이터베이스 관리 에 필요 한 DBA 의 수 를 줄이 거나 더 전략 적 인 업무 로 DBA 를 배치 시킴 으로써 비용 을 절약 할 수 있 도록 해줍니다 . 
 데이터 관리 의 미래 는 자율 성 기사 읽 기 
 클라우드 내 데이터베이스 기술 
 몇몇 기본 적 인 기술 들 은 일상 적 인 유지관리 , 확장 성 , 보안 , 데이터베이스 튜닝 및 그 외 업무 들 을 DBA 없이 도 처리 할 수 있 는 자율 운영 데이터베이스 를 구현 하 는 데 꼭 필요 합니다 . 이 는 특히 개발자 에게 있 어 이득 이 될 수 있 는 부분 입니다 . 
 리소스 확대 또는 축소 : 클라우드 기반 데이터베이스 서버 는 필요 시 즉각 적 으로 컴퓨팅 및 메모리 리소스 를 확장 또는 축소 시킬 수 있 습니다 . 예 를 들 어 , 한 고객 클라우드 는 분기 말 처리 를 위해 8 개 의 데이터 베이스 컴퓨팅 코어 에서 16 개 코어 로 확장 된 뒤 다시 저렴 한 8 개 코어 로 돌아갑니다 . 비용 절감 을 위해 주말 동안 에 는 모든 컴퓨팅 리소스 를 닫 고 월요일 오전 에 다시 시작 되 도록 만들 수 도 있 습니다 . 
 데이터베이스 패 칭 : 대부분 의 데이터 에 대한 침입 은 시스템 취약 성 으로 인해 발생 하 는데 , 보안 또는 취약 성 패치 가 이미 가용 하 나 아직 적용 되 지 는 않 은 경우 에 주로 발생 합니다 . 자율 데이터베이스 클라우드 는 비즈니스 다운타임 방지 를 위해 설계 된 시퀀스 내 에서 해당 클라우드 내 서버 에 대해 패치 를 작동 시킴 으로써 패치 를 적용 시킵니다 . 
 머신 러닝 : 자율 데이터베이스 는 머신 러닝 및 인공지능 기술 을 십 분 활용 하 는 모니터링 , 관리 및 분석 역량 을 통합 합니다 . 이러 한 목표 는 데이터베이스 튜닝 자동 화 , 애플리케이션 가동 중단 방지 및 전체 데이터베이스 애플리케이션 에 대한 보안 강화 를 위함입니다 . 
 자율 데이터베이스 의 머신 러닝 및 인공지능 알고리즘 에 의해 활용 되 는 기술 은 완전 한 셀프 튜닝 데이터베이스 를 제공 할 수 있 도록 쿼리 최적화 , 자동 메모리 관리 , 자동 스토리지 관리 를 포함 해야 합니다 . 
 머신 러닝 알고리즘 은 침입자 가 손해 를 입히 기 전 에 로그 된 데이터 , 표시 된 이상점 , 변칙 패턴 등 을 분석 해 데이터베이스 보안 성 을 향상 하 도록 기업 을 도울 수 있 습니다 . 머신 러닝 은 또한 시스템 이 구동 하 고 있 는 동안 에 수동 조작 없이 도 시스템 패치 , 튜닝 , 백업 , 업그레이드 를 자동 으로 지속 수행 할 수 있 습니다 . 이 로써 데이터베이스 작동 또는 보안 성 에 타격 을 줄 수 있 는 인 적 에러 또는 악의 적 인 행위 가 발생 할 가능 성 을 최소 화 할 수 있 습니다 . 
 클라우드 내 자율 데이터 웨어 하우스 ( Autonomous Data Warehouse ) 
 자율 데이터베이스 기술 을 사용 하 기 위해서 는 클라우드 서비스 를 사용 해 엔터 프라이즈 데이터베이스 를 클라우드 내 에 보관 해야 합니다 . 클라우드 내 에서 자율 화 를 이룰 경우 기업 들 은 클라우드 리소스 를 십 분 활용 해 더 효율 적 으로 데이터베이스 를 배포 하 고 데이터베이스 워크 로드 를 관리 하 며 데이터베이스 를 보호 할 수 있 습니다 . 데이터베이스 클라우드 서비스 는 데이터베이스 역량 이 필요 할 때 온라인 으로 이 를 활용 할 수 있 게 합니다 . 
 고객 데이터 센터 에 존재 하 는 레거시 데이터베이스 와 비교 해 클라우드 데이터베이스 서비스 가 지니 는 이점 은 다음 과 같 습니다 . 
 신속 성 데이터베이스 와 데이터 웨어 하우스 를 수일 , 수주 가 아닌 단 몇 분 만 에 클라우드 에 생성 할 수 있 습니다 . 
 용이성 클라우드 데이터베이스 를 완전 자동 화 로 설정 할 수 있 으며 , 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 ( API ) 를 통해 클라우드 또는 온 프레 미스 애플리케이션 으로 적시 에 활용 할 수 있 습니다 . 
 유연 성 클라우드 데이터베이스 는 다운타임 발생 없이 비즈니스 성장 으로 인해 요구 될 시 에 신규 컴퓨팅 및 / 또는 스토리지 리소스 를 독립 적 으로 추가 할 수 있 습니다 . 또한 , 이러 한 리소스 가 더 이상 필요 치 않 을 경우 동적 으로 감소 되 어 비용 을 절감 할 수 있 습니다 . 
 보안 성 클라우드 데이터베이스 가 지니 는 보안 성 은 다중 레이어 컨트롤 및 우수 사례 구현 으로 내부 및 외부 에 존재 하 는 악영향 으로부터 데이터베이스 를 보호 해줍니다 . 
 규제 준수 클라우드 데이터베이스 에 대한 액세스 는 항상 모니터링 되 며 감사 및 컨트롤 용도 로 기록 됩니다 . 
 자율 데이터베이스 ( Autonomous Database ) 선택 하 기 
 다음 의 기능 은 조직 들 이 자율 데이터베이스 제품 선택 프로세스 를 진행할 수 있 도록 인도 해 줄 것 입니다 . 
 자동 화 데이터베이스 는 구동 중 에 업그레이드 , 패치 설치 , 튜닝 을 실시 합니다 . 또한 , 다운타임 윈도우 없이 보안 업데이트 가 설치 됩니다 . 
 고 가 용성 서비스 수준 협 약서 ( SLA ) 는 비용 이 드 는 계획 된 , 계획 되 지 않 은 다운타임 이 연간 30 분 미만 으로 절감 되 는 최소 99 . 995 % 의 안정 성 과 가용성 을 보장 할 수 있 어야 합니다 . 
 자동 보안 자율 데이터베이스 는 모든 소프트웨어 패치 및 업데이트 를 스스로 수행 할 뿐 만 아니 라 무단 액세스 로부터 데이터베이스 가 보호 됨 을 보장 해야 합니다 . 또한 , 이 과정 에서 작동 을 방해 하 거나 가용성 에 영향 을 미치 지 않 아야 합니다 . 
 자동 데이터베이스 튜닝 이 기능 은 데이터베이스 가 적 은 양 의 컴퓨팅 , 메모리 , I / O 리소스 만 을 사용 하 며 쿼리 및 데이터 스토리지 / 회수 작동 과 관련 해 신속 한 결과 를 제공 함 을 보장 합니다 .