Oracle과 AWS, 22개 리전으로 AI 데이터베이스 확장

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TL;DR

Oracle과 AWS는 Oracle AI Database@AWS의 장기 전략 협력을 확대하고 서비스를 22개 AWS 리전으로 확장했습니다. 새로 일반 제공되는 Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure는 필요한 컴퓨팅·저장 용량만 선택하고 공유 저장 서버 풀을 활용해 Exadata 성능과 사용량 기반 과금 구조를 다양한 규모의 Oracle 데이터베이스에 적용합니다. Oracle AI Vector Search와 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Amazon Redshift Zero-ETL 통합을 통해 기업은 Oracle 데이터를 별도로 이동하거나 복제하지 않고 AWS의 AI·분석 서비스와 연결할 수 있습니다. CJ Olive Young, Kobalt Music Group, 바르셀로나 광역교통청이 핵심 업무에 이 서비스를 사용하며, 애플리케이션과 데이터베이스 사이 왕복 지연은 최저 165마이크로초로 제시됐습니다.

빠른 이해

새로운 점

Oracle AI Database@AWS가 22개 AWS 리전과 Exascale Infrastructure, AWS AI·분석 서비스 통합을 결합해 Oracle 업무 이전과 AI 활용 경로를 넓혔습니다.

핵심 메커니즘

Oracle 데이터베이스 업무를 Oracle AI Database@AWS에서 실행하고, 공유 저장 서버 풀과 필요한 용량만 선택하는 Exascale Infrastructure로 컴퓨팅·저장 자원을 배치합니다. Oracle AI Vector Search가 의미와 문맥에 맞는 데이터를 검색하면 Amazon Bedrock, Amazon Quick, Amazon SageMaker 같은 AWS 서비스를 같은 데이터에 연결해 AI 애플리케이션과 분석 결과를 만듭니다. Amazon Redshift Zero-ETL 통합과 Amazon S3 백업, Amazon CloudWatch 모니터링을 함께 사용해 별도 데이터 이동 파이프라인과 운영 작업을 줄입니다.

핵심 수치

제공 AWS 리전: 22개 리전- 아시아 태평양, 유럽, 아메리카 지역 포함
애플리케이션-데이터베이스 왕복 지연: 최저 165마이크로초- AWS High Performance Networking과 업데이트된 배포 지침 적용
바르셀로나 광역교통청 연간 승차권 검증: 120만 건- 통합 대중교통망의 연간 처리 규모

섹션별 상세

AWS 협력 확대와 서비스 확장

Oracle과 AWS는 Oracle AI Database@AWS의 고객 이전과 도입을 가속하기 위해 장기 전략적 협력 계약을 확대했습니다. 이 서비스는 Oracle 데이터베이스 업무를 AWS 환경에서 운영하면서 AWS의 분석·AI 서비스를 같은 데이터에 연결하는 구조를 사용합니다. 출시 1년 만에 이용 지역이 전 세계 22개 AWS 리전으로 늘었고, Oracle은 이를 통해 데이터 재설계나 성능 저하 없이 핵심 업무를 클라우드로 옮길 경로를 넓혔습니다. 고객은 기존 Oracle 업무 데이터를 이동·복제하지 않고 AWS AI 기능을 결합해 새로운 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Exascale Infrastructure의 사용 방식

Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure는 필요한 컴퓨팅과 저장 용량을 지정하고 여러 데이터베이스를 공유 저장 서버 풀에 분산하는 방식으로 작동합니다. 데이터베이스마다 전용 서버와 저장 장치를 따로 미리 확보하지 않아도 되므로 소규모 Oracle 데이터베이스부터 여러 리전에 걸친 고가용성·재해 복구 구성까지 같은 Exadata 성능 기반을 적용할 수 있습니다. Instant thin cloning은 개발·테스트용 데이터베이스 복사본을 빠르게 만들면서 저장 공간 전체를 중복하지 않도록 처리합니다. 그 결과 Exadata 성능과 사용량 기반 과금 구조가 특정 대기업 전용 구성이 아니라 다양한 규모의 업무에 적용되는 형태로 확장됩니다.

기업 데이터와 AI 서비스 연결

Oracle AI Database는 기업의 핵심 데이터를 다른 저장소로 옮기거나 복제하지 않은 채 생성형 AI와 agentic AI 업무에 연결하는 기반으로 쓰입니다. Oracle AI Vector Search는 데이터의 키워드가 아니라 의미와 문맥을 기준으로 관련 정보를 검색해 AI 애플리케이션이 필요한 내용을 찾도록 합니다. AWS 환경에서는 Amazon Bedrock, Amazon Quick, Amazon SageMaker를 Oracle 데이터에 연결할 수 있고, Amazon Redshift와의 Zero-ETL 통합으로 별도 데이터 파이프라인 구축 부담을 줄일 수 있습니다. Oracle-managed backups는 Amazon S3에 저장되고 모니터링은 Amazon CloudWatch, 이벤트 기반 애플리케이션은 Amazon EventBridge와 연계됩니다.

업무 적용 사례와 성능 수치

CJ Olive Young은 한국에서 Oracle AI Database@AWS를 이용해 핵심 업무를 클라우드로 이전하고 Oracle과 AWS 사이의 데이터를 통합하는 작업을 진행하고 있습니다. Kobalt Music Group은 온라인·오프라인 음악 이용 데이터를 처리하고 작곡가와 권리자에게 로열티를 배분하는 디지털 수집 플랫폼을 Oracle Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure에서 운영하며 AWS 애플리케이션과의 초저지연 처리를 확보했습니다. 바르셀로나 광역교통청은 연간 120만 건의 승차권 검증이 발생하는 통합 대중교통망에서 이동 데이터와 분석·AI를 활용해 운영 의사결정을 개선하고 있습니다. Oracle과 AWS가 공개한 최신 배포 구성에서는 애플리케이션과 데이터베이스 사이 왕복 지연이 최저 165마이크로초로 측정되어 OLTP, ERP, AI 지원 운영 애플리케이션처럼 지연에 민감한 업무를 겨냥합니다.

파트너 생태계와 운영 안정성

Deloitte와 Hitachi를 포함한 글로벌 시스템 통합 파트너는 Oracle AI Database@AWS의 클라우드 이전과 AI 도입을 지원하며, 자격을 갖춘 AWS Partner Network와 Oracle Partner Network 회원은 AWS Channel Partner Private Offers를 통해 서비스를 재판매할 수 있습니다. MSP 파트너는 고객을 대신해 관리형 서비스를 운영하고, Oracle Migration Accelerator는 이전 서비스 비용의 일부를 지원해 초기 전환 부담을 낮춥니다. 서비스에는 Oracle Autonomous AI Database Serverless의 정식 출시와 Platinum Oracle Maximum Availability Architecture 지원도 포함됐습니다. 전자는 인프라를 직접 프로비저닝하거나 관리하지 않고 완전 관리형 데이터베이스를 실행하는 경로이며, 후자는 복원력과 애플리케이션 성능을 높이고 핵심 업무의 수동 개입을 줄이는 구성입니다.

용어 해설

Zero-ETL 통합(Zero-ETL Integration): — 데이터를 별도 파이프라인으로 추출·변환·적재하지 않고 원천 데이터베이스와 분석 서비스 사이를 직접 연결하는 방식입니다. 이 기사에서는 Oracle AI Database의 데이터를 Amazon Redshift에서 활용할 때 파이프라인 구축과 운영 부담을 줄이는 기능으로 쓰였습니다.
Thin Cloning: — 데이터베이스 복사본을 만들 때 원본 전체 저장 공간을 즉시 중복하지 않고 필요한 변경분 중심으로 복제하는 방식입니다. Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure에서는 개발·테스트용 데이터베이스를 빠르게 생성하면서 저장 공간 중복을 줄이는 데 활용됩니다.
Vector Search: — 문서나 데이터의 의미를 벡터로 표현한 뒤 단순한 키워드 일치가 아니라 의미와 문맥의 유사도를 기준으로 관련 정보를 찾는 검색 방식입니다. Oracle AI Vector Search는 Oracle 데이터 안에서 생성형 AI와 연계할 정보를 검색하는 기능으로 설명됩니다.
Zero-ETL: — ETL은 데이터를 추출하고 형식을 변환한 뒤 목적지에 적재하는 처리 과정이며, Zero-ETL은 이 중간 파이프라인을 별도로 구축하지 않는 통합 방식입니다. 기사에서는 Amazon Redshift와 Oracle AI Database를 연결해 데이터 이동 작업을 줄이는 기능을 뜻합니다.
OLTP: — OLTP는 주문·결제·예약처럼 짧은 트랜잭션을 지속적으로 처리하는 온라인 업무 처리 방식입니다. 응답 지연에 민감한 데이터베이스 작업이므로 기사에서는 Oracle AI Database@AWS의 애플리케이션과 데이터베이스 사이 165마이크로초 왕복 지연 수치와 함께 언급됩니다.

기술

Oracle AI Database@AWS
Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure
Oracle Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure
Oracle AI Vector Search
Oracle Autonomous AI Database Serverless
AWS High Performance Networking
Amazon Bedrock
Amazon Quick
Amazon SageMaker
Amazon Redshift
Amazon S3
Amazon CloudWatch
Amazon EventBridge
Oracle Maximum Availability Architecture

언급된 리소스

문서원문 링크