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BI|분석 / 데이터베이스 / 서버|스토리지

최상의 DB 플랫폼, 메모리 혁신으로 또 한번 진화하다 – IDG Summary

시장은 소비자들의 새로운 요구사항들로 가득하며, 늘 변화한다. 이러한 변화의 속도는 시간이 갈수록 빨라지며, 요구사항은 더욱 다양화되고 있다. 기업은 이러한 흐름에 대응하기 위해서는 변화에 따라 유연하게 사용할 수 있으며, 더욱 많은 데이터를 안정적으로 빠르게 처리할 수 있는 높은 수용성을 가진 시스템이 필요하다. 엑사데이터는 이러한 흐름에 대응할 수 있도록 10년이라는 시간을 통해 이룩한 안정성과 유연성에 이어서, 이제 새로운 메모리 혁신(Persistent Memory, RDMA)을 달성한 X8M 모델을 통해 비교 불가능한 독보적인 성능을 제공한다. 엑사데이터의 역사를 간략하게 살펴보고, 최신의 전략 모델인 X8M(2019년 출시)의 주요 특징들과 차별화 포인트를 소개한다. 주요 내용 - 10년 이상의 역사와 함께 발전해 온 ‘엑사데이터 - 영구 메모리(Persistent Memory, PMEM), 공유 스토리지에 최초 탑재 - RDMA로 성능 향상 - MAA를 통해 구현하는 가용성 - IO 처리에 대한 가용성 보장 - X8M의 비용 효율, 안정성, 확장성 - X8M 요약                                    

Oracle 2020.06.08

BI|분석 / 데이터베이스

‘현업이 직접 찾은 비즈니스 인사이트의 힘’ 사례로 확인하는 자율운영 데이터 웨어하우스의 가치 – IDG Summary

데이터를 통한 비즈니스 혁신의 핵심은 현업 사용자가 데이터에서 인사이트를 얻고 그 결과를 비즈니스에 적용하는 것이다. 하지만 기존의 데이터 분석 시스템은 현업이 직접 활용하기에 복잡하고, 구축에 시간과 비용이 많이 들어 중소기업은 쉽게 도입하지 못했다. 클라우드와 머신러닝 기술을 통해 데이터 분석 시스템의 구축과 운영 측면의 한계를 극복한 오라클의 자율운영 데이터 웨어하우스의 가치를 성공사례를 통해 살펴본다. 주요 내용 - 데이터는 많지만, 활용은 먼 나라 이야기 - ‘자율운영을 통한 최적화된 데이터 웨어하우스’ 오라클 ADW - 머신러닝이 돕는 빠르고 쉬운 데이터 분석 - 고객사례 01 : 기흥모터스, “마케팅 니즈에서 전사 프로젝트로” - ‘최신의 데이터’로 학습시킨 머신러닝 알고리즘으로 ‘더 정확한’ 예측 분석을 - 고객사례 02 : 다각도의 데이터 분석으로 재고 비용은 줄이고 매출은 늘린 식품회사 - 고객사례 03 : ‘안전한’ 클라우드 데이터 분석 시스템으로 비즈니스 혁신에 성공한 세종병원 - 급변하는 비즈니스 환경, 데이터 분석이 혁신의 힘  

Oracle 2020.05.25

BI|분석 / IT 거버넌스|컴플라이언스 / 데이터 보안 / 데이터베이스 / 보안

데이터의 미래? 귀사는 <데이터 홍수>의 위험에 대비하고 있습니까?

비즈니스에서 데이터는 윤활유와도 같습니다. 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 그 가치 또한 크게 높아지면서 그에 따른 위험과 영향력도 급속도로 커지고 있습니다 새로운 데이터가 많아지면 조직이 막아내야 하는 새로운 공격 벡터도 많아질 수 있습니다. 보안은 데이터베이스 관리자와 IT 리더의 주요 관심사였습니다. GDPR 같은 데이터 보호 규제는 모든 글로벌 조직의 IT 관리자와 데이터베이스 관리자에게 엔터프라이즈 전체의 데이터 보안 체계에 대한 가시성을 강화할 것을 의무화합니다. 그러한 가시성을 확보하지 못하면 규정 미준수에 따른 거액의 제재금이 부과될 수 있습니다. 따라서 데이터센터 전체에 걸쳐서, 그리고 사용 중인 클라우드 서비스 전반에 걸쳐 데이터를 총체적으로 파악할 수 있어야 합니다. 데이터를 위한 미래, 준비되셨습니까?   

Oracle 2019.05.03

IT 리더십 / 데이터베이스 / 클라우드 컴퓨팅

연구 결과 | IT 및 비즈니스 리더가 디지털 전환에 필요한 자세

대부분 기업이 다중 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드를 이용하는 하이브리드 클라우드 전략을 채택하고 있지만, 상당수는 아직도 기존의 DIY 접근법을 채택하고 있습니다. 이 연구는 많은 경우 IT 및 비즈니스 리더가 이러한 접근법을 재고해야 함을 보여줍니다. Wikibon은 디지털 전환을 모색하면서 부분 구성식 x86 화이트 박스를 구축, 배포 및 유지하는 기존 엔터프라이즈 전략을 유지하기는 어렵다고 판단합니다. 운영 비용이 지나치게 많이 들고, 일반적으로 가치 실현 시간이 지연되기 때문입니다.  Wikibon 분석 및 모델링은 고가치 고가용성 애플리케이션 분산 환경에서 하이퍼컨버지드 풀 스택 접근법을 기존 x86 화이트 박스의 DIY 접근법과 비교했습니다. ODA(Oracle Database Appliance) HA 모델을 참조 모델 프록시로 이용했습니다. Wikibon은 하이퍼컨버지드 풀 스택의 IT 및 사업 순이익을 890만 달러로 평가했습니다. 상세 분석 결과, 화이트 박스의 3년간 IT 운영 비용이 ODA보다 57% 높은 것으로 밝혀졌습니다. 아울러 Wikibon의 연구를 보면, ODA를 통해 획득한 가치 실현 시간(업데이트 및 구현 기간) 단축에 따른 사업 수익이 IT 운영 비용 수익보다 5배 이상 크다는 것을 알 수 있습니다. Wikibon은 경영진이 획일적인 IT 작업을 해소하고, IT 부서의 비즈니스 기여도를 높이는 전략을 수립해야 한다고 생각합니다. 또, 새로운 애플리케이션의 가치 실현 단축과 보안 강화, 준수 및 가용성, 그리고 시스템 및 애플리케이션 업데이트 실행 기간 단축 능력 개선에 주력해야 합니다. Oracle Database Appliance 같은 하이퍼컨버지드 풀 스택 솔루션은 이러한 목표 달성에 크게 이바지할 것입니다.    

Oracle 2019.04.30

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 클라우드 컴퓨팅

수없이 밀려오는 데이터를 호수로 모은다 - IDG Summary

데이터만 많다고 빅데이터 프로젝트에 성공하는 것은 아니다. 요구사항이 명확하고, 필요한 데이터를 담은 데이터 레이크가 있어야 사용자들이 계속해서 접근하고 활용해 의사결정에 반영하는 시스템을 만들 수 있다. 데이터 저장과 활용이라는 측면에서 데이터 레이크는 최적화된 선택이다. 주요 내용 - 데이터 웨어하우스에서 데이터 레이크로 - 데이터의 양적 증가, 분석의 질적 향상 - 빅데이터 실패 원인에서 찾은 해법

Oracle 2019.04.23

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