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2018.05.29

“스스로 튜닝하고 패치하고 확장한다” 자율 운영 데이터베이스의 이해와 전략 - IDG Summary

철야, 야근, 주말 특근 등은 늘 있는 패치와 업그레이드를 할 때마다 반복되는 데이터베이스 관리자의 일상이다. 현업 부서 사용자의 요구에 최근에는 대내외 API 연계 서비스가 늘다 보니 데이터 플랫폼 성능 최적화도 손이 많이 간다. 늘 같은 일을 하는데, 항상 시간에 쫓긴다. 이런 데이터베이스 관리자의 벗어날 수 없는 과제를 해결하는 방법은 바로 자율화에 있다. 첨단 머신러닝과 인공지능에 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 구축, 운영, 관리를 맡기는 것이다. 데이터 플랫폼 관리자가 ‘데이터’ 자체에 집중할 수 있도록 해주는 자율 데이터베이스의 가능성과 이를 구현한 오라클 오토노머스 데이터베이스 전략을 살펴본다.

주요 내용
- 자동화 vs. 자율 운영의 차이점
- 자율 데이터베이스 시대를 여는 오라클 오토노머스 데이터 웨어하우스
- “쉽고 빠르고 탄력적이다”
- 더 가볍고 빠른 또 하나의 엑사데이터
- 현업부터 개발자까지 데이터 이해관계자 모두를 위한 서비스

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“스스로 튜닝하고 패치하고 확장한다” 자율 운영 데이터베이스의 이해와 전략 - IDG Summary

철야, 야근, 주말 특근 등은 늘 있는 패치와 업그레이드를 할 때마다 반복되는 데이터베이스 관리자의 일상이다. 현업 부서 사용자의 요구에 최근에는 대내외 API 연계 서비스가 늘다 보니 데이터 플랫폼 성능 최적화도 손이 많이 간다. 늘 같은 일을 하는데, 항상 시간에 쫓긴다. 이런 데이터베이스 관리자의 벗어날 수 없는 과제를 해결하는 방법은 바로 자율화에 있다. 첨단 머신러닝과 인공지능에 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 구축, 운영, 관리를 맡기는 것이다. 데이터 플랫폼 관리자가 ‘데이터’ 자체에 집중할 수 있도록 해주는 자율 데이터베이스의 가능성과 이를 구현한 오라클 오토노머스 데이터베이스 전략을 살펴본다.

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- 자동화 vs. 자율 운영의 차이점
- 자율 데이터베이스 시대를 여는 오라클 오토노머스 데이터 웨어하우스
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