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Exadata는 영구 메모리, SQL 쿼리 오프로드, 빌트인 리소스 관리 등을 비롯한 독보적 최적화 기능들을 갖춘 수평 확장식 설계를 사용함으로써 통합 환경에서 실행되는 OLTP, 분석, 머신 러닝 및 혼합 워크로드의 성능을 최적화합니다.
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-Exadata, Exacc X9M 소개
-Exadata Migration 전환사례
-ZDRLA X9M 소개 및 사례
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오라클 엑사데이터 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
오라클 엑사데이터(Oracle Exadata, Oracle Exadata Database Machine) 또는 엑사데이터(Exadata)는 오라클 데이터베이스를 구동하는데 최적화된 컴퓨팅 플랫폼이다.
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 12/14/2021
View: 4588
오라클 엑사데이터란? (1) – Oracle Exadata – 삵 (sarc.io)
사실 아직 이 Exa 단위가 사용될 일은 거의 없다고 할 수 있다. Exadata의 역사는 Exadata 스토리지에서 시작한다. 물론 Exadata Database 머신을 놓고 …
Source: sarc.io
Date Published: 6/16/2022
View: 2007
[DB] 더 빨리 ~! 오라클 엑사데이터 vs SAP HANA – 네이버 블로그
* 오라클 엑사데이터는 인메모리라기 보다는 플래시메모리 기반이라고 볼 수 있습니다. 데이터를 플래시메모리에 저장해 스캔속도를 향상시키는 목적에 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 1/4/2021
View: 7973
오라클, 차세대 DB 플랫폼 ‘엑사데이터 X9M’ 출시 – 데이터넷
오라클 엑사데이터는 현재 포춘(Fortune)지 선정 글로벌 100대 기업 중 87%와 그 외 수천 개 기업이 미션 크리티컬한 비즈니스 워크로드의 실행을 …
Source: www.datanet.co.kr
Date Published: 10/21/2022
View: 6948
1장 Exadata란 무엇인가?
2008년 오라클은 자체 Exadata(엑사데이터, exa: 1018) 기술(Exadata Version 1)에 근거한 새. 로운 데이터 웨어하우징 제품인 HP Oracle Exadata Storage Server와 HP …
Source: www.databaser.net
Date Published: 9/12/2021
View: 9710
오라클, 엑사데이터 클라우드 인프라스트럭처 X9M 출시 – ITWorld
오라클이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure; OCI) 기반의 차세대 데이터베이스 플랫폼 ‘오라클 엑사데이터 클라우드 …
Source: www.itworld.co.kr
Date Published: 8/19/2021
View: 7084
[기고] 엑사데이터 설계 – 비투엔블로그
엑사데이터(Exadata)의 특징으로 스마트스캔(Smart Scan), 인피니밴드 네트워크(InfiniBand Network), 스토리지인덱스(Storage Index), …
Source: blog.b2en.com
Date Published: 3/4/2022
View: 4764
오라클, 차세대 데이터베이스 운영 위한 엑사데이터 X9M 플랫폼 …
오라클이 빠르고 비용 효율적으로 오라클 데이터베이스를 운영할 수 있는 오라클 엑사데이터 플…[캐드앤그래픽스]
Source: www.cadgraphics.co.kr
Date Published: 11/26/2021
View: 1045
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주제에 대한 기사 평가 엑사 데이터
- Author: 바이텍정보통신
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- Date Published: 2021. 10. 21.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=Bp_4M92y7C4
Exadata – 데이터베이스 플랫폼
특징
– Oracle Cloud Infrastructure 자동화를 통해 데이터베이스를 신속하게 프로비저닝하고 수명주기 전반에 걸쳐 관리함으로써 생산성이 향상됩니다.
– 데이터베이스 투명성을 갖춘 영구 메모리(PMem) 통합으로 SQL 읽기 지연 시간을 19마이크로초로 줄임으로써 애플리케이션이 더 적은 비용으로 더 많은 트랜잭션을 지원할 수 있게 됩니다.
– 데이터베이스 서버 및 스토리지 리소스를 독립적으로 프로비저닝하여 현재의 워크로드에 필요한 리소스만 사용함으로써 효율성을 높이고 비용은 절감할 수 있습니다.
– 8개에서 8,064개에 달하는 vCPU 및 최대 44 TB에 달하는 데이터베이스 서버 메모리를 이용한 수평 확장을 통해 단일 서비스 내에 더 많은 데이터베이스를 통합하여 운영 효율성은 높아지고 비용은 절감됩니다.
위키백과, 우리 모두의 백과사전
오라클 엑사데이터(Oracle Exadata, Oracle Exadata Database Machine) 또는 엑사데이터(Exadata)[1]는 오라클 데이터베이스를 구동하는데 최적화된 컴퓨팅 플랫폼이다.
엑사데이터는 인텔 x86-64 연산 및 스토리지 서버, RoCE 또는 인피니밴드 네트워킹, 퍼시스턴트 메모리(PMEM), NVMe 플래시, 특수 소프트웨어의 스케일아웃을 포함하는, 하드웨어 및 소프트웨어 결합 플랫폼이다.[2]
엑사데이터는 2008년 온프레미스 디플로이먼트용으로 도입되었으며 2015년 10월부터 오라클 클라우드를 통해 “엑사데이터 클라우드 서비스”라는 구독 서비스로 제공되고 있다.[3]
각주 [ 편집 ]
오라클 엑사데이터란? (1)
오라클 엑사데이터란? (1) – Oracle Exadata
우선 Exa는 Giga, Tera, Peta 다음의 단위이다. 사실 아직 이 Exa 단위가 사용될 일은 거의 없다고 할 수 있다.
Exadata의 역사는 Exadata 스토리지에서 시작한다. 물론 Exadata Database 머신을 놓고 본다면 V1 머신부터 시작한다. V1은 오라클과 HP가 함께 만들었다. 2008년 말이었는데 이 때는 오라클이 H/W를 취급하지 않았다. 그래서 HP와 함께 만들었던 것이다. 이 머신은 분석계통의 부하를 처리하는데 주 목적이 있었다. 오라클에서는 비 Exadata 대비 10배 이상의 성능 향상이 있다고 발표했다. 다만 시장에 널리 확산되지는 못했고 발열 문제 등의 이슈가 있었다.
그리고 이듬 해 2009년에 V2 머신이 등장하게 된다. 이 시기는 오라클과 썬 마이크로시스템즈가 합병을 논의하던 때.. 그렇기 때문에 썬의 H/W를 사용하게 된다. V1에 비해 당연히 더 빠르다. 특히 SSD(Solid State Drive)를 내장한 특징이 있었다.
2010년에 하반기에는 X2 머신이 등장하게 된다. X2는 X2-2와 X2-8로 나눌 수 있다.
X2-2는 Quarter Rack, Half Rack, Full Rack의 세 버전이 있다. 그리고 2소켓이다.
X2-8은 X2-2와 동일하지만 8소켓이다.
사실 Exadata는 완전히 새로운 제품이 아니다. 그 내부의 오라클 S/W 바이너리는 기존과 동일하기도 한다. 다만 스토리지 레이어가 다르다. 스토리지 레이어에는 cellsrv라는 스토리지 I/O 처리 엔진이 내장되어 있어 최적화된 I/O 처리를 수행한다. 스토리지 서버 안에 장착되는 디스크를 Cell이라고 부르기 때문에 보통 스토리지 서버를 Cell 서버라고 부르기도 한다. Exadata를 개발하는 프로젝트 명이 SAGE(Storage Applicance for Grid Environment)일 정도로 이 스토리지 레이어는 중요하다.
현대의 서버의 성능에 가장 큰 영향을 주는 것은 I/O다. 특히 DB는 I/O 성능에 큰 영향을 받는다. Exadata는 I/O에 획기적인 개선이 있기 때문에 아주 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 것이다.
한편 2016년 올해 초에는 X6가 출시되었다. “3차원 수직구조 낸드 플래시”를 이용하여 더욱 속도가 빨라졌다고 한다.
[DB] 더 빨리 ~! 오라클 엑사데이터 vs SAP HANA
SAP HANA
SAP는 독일의 전문 소프트웨어 기업으로 대표적인 솔루션은 단현 ERP라고 할 수 있습니다. ERP 외에서 NetWeaver, / ABAP 등 미들웨어, 개발 툴에 대한 솔루션이 있으며, 2011년- HANA라는 데이터베이스 플랫폼을 내놓게 되었습니다.
인 메모리 기반이기 일반적으로 100~1000배의 속도 향상을 바라볼 수 있게 되었습니다.
(사용자 분들의 후기로는 HANA가 메인메모리를 활용하기때문에 속도면에서는 엑사데이터보다 우위에 있다고 합니다.)
엑사데이터 , HANA의 공동점은 모두 메모리 기반이며, 차이점은 엑사데이터는 플래시메모리, HANA는 인메모리 기반이라는 점입니다.
* 여기서 HANA의 인메모리 기반 데이터베이스란?
기존의 RDBMS는 디스크에 모든 데이터를 저장하고 처리시에 필요한 데이터만 메모리에 올려서 작업을 하게 됩니다.
인 메모리 데이터베이스의 개념은 디스크가 아닌 주 메모리(램)에 모든 데이터를 보유하는 기술(디스크는 백업용이나 영구 보관을 위해 활용), 디스크 검색보다 자료 접근이 훨씬 빠른 것이 가장 큰 장점이라고 볼 수 있습니다.
하지만 디스크가 아닌 메모리 기반으로 데이터를 저장*처리하다 보니 많은 비용이 부담된다는 단점이 있습니다.
* 오라클 엑사데이터는 인메모리라기 보다는 플래시메모리 기반이라고 볼 수 있습니다. 데이터를 플래시메모리에 저장해 스캔속도를 향상시키는 목적에 있습니다. ‘HANA가 주기억장치에서 모든 저장+처리를 하자!’ 라면 오라클의 ‘엑사데이터는 보조기억장치의 성능을 최대한 활용하여 처리하자!’ 인듯 합니다.
오라클, 차세대 DB 플랫폼 ‘엑사데이터 X9M’ 출시
랙당 최대 27.6M IOPS로 OLTP 성능 향상…1TB/s 이상 처리량으로 애널리틱 스캔 역량 강화
[데이터넷] 오라클은 빠르고 비용 효율적으로 오라클 데이터베이스를 운영할 수 있는 오라클 엑사데이터 플랫폼의 최신 버전 ‘오라클 엑사데이터 X9M 플랫폼(Oracle Exadata X9M platforms, 이하 엑사데이터 X9M)’을 출시했다고 1일 밝혔다.오라클 엑사데이터는 현재 포춘(Fortune)지 선정 글로벌 100대 기업 중 87%와 그 외 수천 개 기업이 미션 크리티컬한 비즈니스 워크로드의 실행을 위해 활용하는 플랫폼이다. 에퀴닉스, 인텔, NEC, 텔레포니카, 티스코, 트랙터 서플라이를 비롯해 전 세계 다양한 기업들이 활용하고 있으며, 국내에서도 현대홈쇼핑, 코리아크레딧뷰로(KCB) 등에서 이용 중이다.
새로운 엑사데이터 X9M 제품군은 오라클 엑사데이터 데이터베이스 머신 X9M(Oracle Exadata Database Machine X9M)과 고객 데이터센터에서 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)를 실행하는 유일한 플랫폼인 엑사데이터 클라우드 앳 커스터머 X9M(Exadata Cloud@Customer X9M)를 포함한다.
엑사데이터 클라우드 앳 커스터머 X9M은 이전 세대보다 대폭 빨라진 속도, 높아진 IOPS 및 19마이크로세컨드 이하의 SQL 읽기 레이턴시를 지원한다. 동일한 가격으로 강화된 성능을 제공해 이전 세대 대비 비용 감축이 가능하고, 탄력적인 스토리지 확장성을 통해 대규모 워크로드의 경우 절감된 인프라 비용을 제공한다.
오퍼레이터 액세스 컨트롤(Operator Access Control)은 고객에게 시스템 원격 관리에 대해 완전한 통제권을 제공함으로써 민감하고 규제가 엄격한 환경에서의 보안을 강화한다.
엑사데이터 클라우드 앳 커스터머 X9M에서 업계 유일의 자율운영 데이터베이스인 오라클 자율운영 데이터베이스를 사용할 수 있다. 신규 버전의 주요 개선 사항은 소규모 데이터베이스를 위하여 CPU의 소수 단위(0.1) 할당을 지원하는 것으로, 보다 민첩하고 비용 효율적으로 통합하고, 애플리케이션 개발 및 테스트가 가능하게 만들었다. 또 오라클 제로 데이터 로스 리커버리 어플라이언스(Zero Data Loss Recovery Appliance)와의 통합을 통해 데이터 손실 및 랜섬웨어 사이버 공격에 대한 보안을 강화했다.
고객 관리 암호화 키 및 데이터베이스 수준 접근 제어 목록(ACL)과 같은 고급 보안 기능 역시 활용 가능해졌다. 이제 핵심적인 비즈니스 애플리케이션은 실시간 애널리틱스를 위한 이종 데이터 복제 및 스트리밍 데이터 처리를 지원하는 오라클 골든게이트(Oracle GoldenGate)뿐만 아니라 리전 간 사용이 가능한 오라클 자율운영 데이터 가드(Oracle Autonomous Data Guard)를 통해 손쉬운 재해 복구 구성을 활용할 수 있게 됐다.
엑사데이터 X9M 핵심 플랫폼은 인텔의 최신 CPU, 옵테인 퍼시스턴트 메모리(PMem) 및 컨버지드 이더넷을 통한 원격 직접 메모리 액세스(RoCE: RDMA over Converged Ethernet)를 결합한 고유한 스케일 아웃 아키텍처를 사용해 OLTP에 최대 27.6M IOPS와 19마이크로세컨드 이하의 레이턴시를 제공한다.
애널리틱스 애플리케이션을 가속화하기 위해 단일 엑사데이터 X9M 랙은 초당 1TB 이상의 애널리틱 스캔을 처리하며, 로우 레벨 SQL 쿼리, 애널리틱스 및 머신러닝 알고리즘을 처리를 위해 지능형 스토리지 서버에 최대 576개의 CPU를 제공한다.
엑사데이터 X9M은 IT 운영 간소화를 위해 OLTP, 애널리틱스, 머신러닝, 인메모리 및 혼합 워크로드의 조합을 가능하게 해 업무 완료를 가속하고 리소스 소모를 줄인다. 엑사데이터 X9M 고객은 이전 세대보다 더 많은 데이터베이스 서버 CPU 및 메모리와 확장된 스토리지를 통해 훨씬 더 많은 오라클 데이터베이스를 단일 엑사데이터 시스템에 통합할 수 있으므로 비용과 복잡성을 더욱 절감할 수 있다.
이와 함께 오라클은 제로 데이터 로스 리커버리 어플라이언스 X9M(Zero Data Loss Recovery Appliance X9M)도 발표했다. 오라클 데이터베이스 보호를 목적으로 만들어진 리커버리 어플라이언스는 데이터 손실 없이 데이터베이스를 복구하는 것은 물론, 데이터베이스 복구 가능성을 보장하기 위해 백업을 자동으로 검증하는 고유한 기능을 갖췄다.
악성 프로그램 및 랜섬웨어 공격으로부터 안정적으로 시스템을 복구하는 사이버 볼트(Cyber Vault) 기능 또한 새롭게 공개됐다. 최신 버전 리커버리 어플라이언스는 스토리지 용량을 늘리고 초기 도입 비용을 낮췄다. 신규 기능으로는 예기치 않은 서버 다운이나 계획된 서버 중단 발생 시 백업 및 복구 연속성을 지원하는 다수의 리커버리 어플라이언스 간의 동기화가 있다. 온프레미스 오라클 ZFS 스토리지 어플라이언스(Oracle ZFS Storage Appliance) 및 오라클 클라우드 인프라스트럭처 오브젝트 스토리지(Oracle Cloud Infrastructure Object Storage)와 연계해 장기 백업 보존이 지원된다.
후안 로이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 테크놀로지 부문 총괄 부사장은 “새롭게 공개된 X9M 버전은 최신 CPU, 네트워킹 및 스토리지 하드웨어를 탑재하고, 소프트웨어 최적화를 통해 속도를 비약적으로 개선한다. 기업 고객은 이전 세대와 같은 가격으로 더욱 빠른 속도의 OLTP, 가장 빠른 애널리틱스와 최고의 통합을 누릴 수 있게 된다”며 “엑사데이터 X9M은 성능, 비용 효율성, 단순성 측면에서 자체 조합 인프라스트럭처, 데이터베이스 및 클라우드 서비스를 월등히 앞선다”고 말했다.
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오라클, 엑사데이터 클라우드 인프라스트럭처 X9M 출시
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[기고] 엑사데이터 설계
엑사데이터에 대한 이해
엑사데이터(Exadata)의 특징으로 스마트스캔(Smart Scan), 인피니밴드 네트워크(InfiniBand Network), 스토리지인덱스(Storage Index), 셀 오프로딩(Cell Offloading), 플래시캐시(Flash Cache), HCC압축(Hybrid Columnar Compression) 기술을 들 수 있다.
자세한 기술 내용은 “[Oracle Exadata] 핵심 기술요소 Summary 1~4” 참고
스토리지 인덱스(Storage Index) : 데이터가 인덱스 범위에 속하지 않을 경우 해당 블록을 스캔하지 않도록 컬럼의 Min/Max 값을 Map 형태로 관리하여 Disk I/O를 줄임
셀오프로딩(Cell Offloading) : 기존 DB 서버에서 처리하던 질의 스토리지 서버에서 처리하는 개념으로, DB 서버의 부하를 줄이고 필요한 데이터만 DB 서버로 전송하여 I/O 성능 향상
HCC압축(Hybrid Columnar Compression) : 저장공간 및 I/O를 줄이기 위해 CU 단위로 컬럼을 묶어 압축
인피니밴드 네트워크(InfiniBand Network) : DB서버와 스토리지서버 사이의 데이터 처리 속도 향상
플래시 캐시(Flash Cache) : 디스크 I/O로 인한 액세스 병목을 줄이기 위해 스토리지 서버내의 플래시 캐시를 통해 속도 향상
스마트스캔(Smart Scan): DB서버와 스토리지서버 사이의 데이터 전송량을 최소화하기 위해 스토리지 인덱스와 셀오프로딩 기술을 이용하여 필요한 데이터만 읽고 전송하는 방식
그 중 스마트스캔이 무엇인지 아는 것이 가장 중요하다. 스마트스캔은 기존 오라클의 테이블 스캔, 인덱스 스캔처럼 데이터를 처리하는 방식이다. 엑사데이터는 스마트스캔, 테이블스캔, 인덱스스캔 할 수 있으며, 스마트스캔을 할 때 스토리지 인덱스와 셀 오프로딩 기술을 사용한다.
[표1] 엑세스 방식과 기술요소우리가 흔히 엑사데이터는 스마트스캔을 한다고 알고 있지만, 실제로는 항상 스마트스캔 방식으로 데이터를 처리하는 것은 아니다. Full Scan과 Direct Path Read 조건을 충족해야 스마트스캔을 할 수 있다. 시스템이 DW 용이라면 대량 데이터를 처리하는 경우가 많으며, 이 경우 인덱스보다는 테이블을 스캔하여 처리하는 것이 효율적이다. 테이블스캔은 일반적인 테이블스캔과 스마트스캔으로 나눌 수 있고, 가급적이면 스마트스캔이 일어나도록 유도해야 한다. 만약 OLTP업무라면 스마트스캔 보다는 기존 오라클처럼 인덱스 스캔을 해야 한다.
[그림1] 엑사데이터 데이터 처리 개념엑사데이터 물리 설계
엑사데이터에 대한 물리 설계는 어떻게 해야 될까? 결론부터 얘기하면 기존 오라클과 크게 다르진 않다(특별히 더 할 게 없다). 위 그림에서 스마트스캔이 일어날 때 우리가 할 수 있는 일이라곤 테이블 압축을 어떻게 하고 파티션을 어떻게 설계하느냐 정도이고, 나머지는 엑사의 하드웨어를 포함한 기술요소가 담당하게 된다. 기술적인 내용 보다는 엑사데이터를 사용하는 시스템의 업무 특성을 먼저 파악하는 것이 우선일 것이다.
[표2] 업무 특성에 따른 물리설계 및 기술요소 [표2]에서 보는 것처럼 DW 업무인 경우는 파티션 설계, HCC 압축방법에 대해 초첨을 맞춰야 한다. 대부분 테이블 스캔을 하게 될 것이고, 이 때 엑사 내부에서 스마트스캔, 스토리지 인덱스, 셀오프로드, 플래시 캐시와 같은 기술들이 활용될 것이다. OLTP의 경우는 기존 오라클처럼 인덱스 설계에 집중해야 한다.파티션 설계
기본적으로 기존 오라클처럼 관리적인 측면(데이터 생명주기)과 성능적인 측면을 같이 고려하면 된다. 또한, 압축 및 스토리지 인덱스 효과로 인해 어느 정도 파티션 설계로 인한 성능향상을 대체 할 수 있으므로, 압축 후 테이블 크기 등을 기준으로 대상을 선정할 수 있다.
[표3] 파티션 설계 고려사항관리적인 측면에서는 ILM(Imformation Lifecycle Management) 전략에 따라 데이터 생성과 소멸주기와 파티션이 일치하도록 파티션 키를 설계하는 것이 중요하다. 대량 데이터 처리를 위한 성능 관점에서 병렬처리에 대한 파티션 와이즈 조인을 염두에 두고 파티션 설계를 하면 좋을 것이다. OLTP 업무에서는 성능은 인덱스 설계를 통해 해결하는 것이 더 적절해 보이며, 파티션은 ILM 관리 목적으로 접근하는 것이 좋을 듯 하다. 서브 파티션 설계 시 인덱스 성능이 저하될 수 있으므로 좀 더 신중하게 서브 파티션 정책을 세워야 한다.
압축기법 설계
압축을 통해 저장 공간을 절약하고, 압축된 데이터를 스캔하므로 I/O 비용을 최소화 할 수 있다. 압축 기법을 선택할 때, 저장공간을 절약 할 지, 성능 향상을 목적으로 할 지 중요하다. 하지만 데이터 특성을 우선 고려해야 한다. 엑사데이터의 HCC 압축기법은 CU(Compress Unit)단위로 압축하여 압축율이 좋으나, 데이터 변경시 CU단위 Locking으로 인한 경합이 심하다. 또한, Direct Path Load 방식에서만 적용할 수 있는 한계가 있다.
[표4] HCC 압축 기법자주 변경되는 테이블은 압축하지 않는 것이 좋고, 빈번하게 조회하는 테이블이라면 Query 모드 압축을 고려할 수 있다. 또한, 적재 위주나 백업용 테이블은 압축율이 우수한 Archive 모드 압축을 적용할 수 있다. 인덱스는 압축 전후 읽기, 쓰기 성능 차기가 크지 않으므로, 공간절약 차원에서 접근하는 것이 바람직해 보인다. 인덱스 압축 시 컬럼 값의 분포도에 따라 압축율이 달라지며, 컬럼 값이 Unique 할수록 오히려 인덱스 크기가 증가한다. Unique 인덱스는 반드시 일부 컬럼으로 압축하고, Non Unique 인덱스도 어떤 컬럼까지 압축에 참여시킬지 결정해야 한다. 모든 인덱스에 대한 데이터 분포를 조사할 수 없고, 노력에 비해 효과가 크지 않으므로 대규모 인덱스로 한정하여 압축기법을 적용하는 것도 좋은 방법이다.
인덱스 설계
기존처럼 데이터 엑세스 형태를 분석하여 설계하면 된다. 앞서 설명한 것처럼 인덱스 저장공간 절약과 성능 향상을 위해 크기가 큰 인덱스를 중심으로 압축기법을 세밀하게 적용한다.
[그림2] 인덱스 압축 효과테이블 일반 설계
DW의 경우는 ODS, EDW, 마트 영역에 따라 테이블 특성이 다르다. ODS는 원천시스템과 동일한 구조를 가지며 빠르게 적재하고, 전체 데이터를 읽고 DW에 적재해야 한다는 특성이 있다. 스토리지 인덱스와 셀오프로딩 효과도 미비할 것이다. 테이블을 압축할 경우 Insert 시간은 2~3배 더 소요되나, 읽는 시간은 줄어들 것이다. 압축을 고려할 때, 읽기 성능과 공간절약을 목적으로 접근하는 것이 좋을 듯 하고, Query High나 Archive Low를 우선 고려할 수 있다.
EDW영역은 파티션 설계를 중심으로 하고, RAW 레벨 데이터를 처리하는 경우가 빈번하다면 인덱스 설계도 신경을 써야 한다. 또한 반정규화 설계 시, 테이블 압축효과로 인해 저장공간 부담이 적으므로 성능관점에서 적극 활용해도 좋을 듯 하다.
마트영역의 Fact 테이블을 설계할 때는 테이블당 스토리지 인덱스가 8개 컬럼까지 자동으로 만들어 지는 점을 고려하여 디멘전 컬럼 개수가 8개를 넘지 않도록 설계하는 것도 좋을 듯 한다.
글을 마치며
지금까지 엑사데이터에 대한 특징과 물리설계에 대해 나름대로 알고 있는 부분에 대해 설명했다. 기존 오라클 엔진에 새로운 엔진을 하나 더 추가한 개념으로 엑사데이터를 바라보며 이해하면 좀 더 쉬울 것이다. 새로운 엔진은 DB서버가 하던 일을 스토리지 서버가 일부 담당하도록 하드웨어 기술을 중심으로 구현되어 있으며, 새 엔진이 잘 작동하도록 우리가 할 수 있는 부분(물리설계)은 별로 없어 보인다. 설계보다는 SQL을 잘 작성하고 스마트스캔을 하는지 수행계획을 확인하는 것이 더 중요할지도 모르겠다.
OLTP 업무인 경우 인덱스를 설계할 때 성능보다는 공간절약 차원에서 압축 기법을 활용하고, 데이터 품질 문제를 방지할 수 있다면, 기존 오라클 보다 반정규화를 조금 더 해도 무방할 것이다.
여러분 생각은 어떤가? 엑사데이터에 대한 물리설계 방법이 많이 다른가?
오라클, 차세대 데이터베이스 운영 위한 엑사데이터 X9M 플랫폼 공개
오라클이 빠르고 비용 효율적으로 오라클 데이터베이스를 운영할 수 있는 오라클 엑사데이터 플랫폼의 최신 버전 오라클 엑사데이터 X9M 플랫폼(Oracle Exadata X9M platforms, 이하 엑사데이터 X9M)을 출시했다.
새로운 엑사데이터 X9M 제품군은 오라클 엑사데이터 데이터베이스 머신 X9M(Oracle Exadata Database Machine X9M)과 고객 데이터센터에서 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)를 실행하는 플랫폼인 엑사데이터 클라우드 앳 커스터머 X9M(Exadata Cloud@Customer X9M)를 포함한다.
엑사데이터 X9M 플랫폼은 향상된 IOPS와 19 마이크로세컨드 이하의 IO레이턴시로 온라인 트랜잭션 처리(Online Transaction Processing : OLTP)를 가속화한다. 또한 애널리틱 SQL 처리량 및 머신러닝 워크로드도 높였다. 이전 세대와 동일한 가격으로 향상된 성능을 제공함으로써 고객이 트랜잭션 처리 업무 운영 비용 및 애널리틱스 업무 운영 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다.
엑사데이터 X9M의 핵심 플랫폼은 인텔의 최신 CPU, 옵테인 퍼시스턴트 메모리(PMem) 및 컨버지드 이더넷을 통한 원격 직접 메모리 액세스(RDMA over Converged Ethernet, RoCE)를 결합한 고유한 스케일 아웃 아키텍처를 사용하여 OLTP에 최대 27.6M IOPS와 19마이크로세컨드 이하의 레이턴시를 제공한다. 애널리틱스 애플리케이션을 가속화하기 위해 단일 엑사데이터 X9M 랙은 초당 1TB 이상의 애널리틱 스캔을 처리하며, 로우 레벨 SQL 쿼리, 애널리틱스 및 머신러닝 알고리즘을 처리를 위해 지능형 스토리지 서버에 최대 576개의 CPU를 제공한다.
엑사데이터 X9M은 IT 운영 간소화를 위해 OLTP, 애널리틱스, 머신러닝, 인메모리 및 혼합 워크로드의 조합을 가능하게 하여 업무 완료를 가속하고 리소스 소모를 줄인다. 엑사데이터 X9M 고객은 이전 세대보다 더 많은 데이터베이스 서버 CPU 및 메모리와 확장된 스토리지를 통해 훨씬 더 많은 오라클 데이터베이스를 단일 엑사데이터 시스템에 통합할 수 있으므로 비용과 복잡성을 절감할 수 있다.
엑사데이터 클라우드 앳 커스터머 X9M은 이전 세대보다 대폭 빨라진 속도, 높아진 IOPS및 19 마이크로세컨드 이하의 SQL 읽기 레이턴시를 지원한다. 동일한 가격으로 강화된 성능을 제공해 이전 세대 대비 비용 감축이 가능하고, 탄력적인 스토리지 확장성을 통해 대규모 워크로드의 경우 절감된 인프라 비용을 제공한다. 오퍼레이터 액세스 컨트롤(Operator Access Control)은 고객에게 시스템 원격 관리에 대해 완전한 통제권을 제공함으로써 민감하고 규제가 엄격한 환경에서의 보안을 강화한다.
엑사데이터 클라우드 앳 커스터머 X9M에서는 자율운영 데이터베이스인 오라클 자율운영 데이터베이스를 사용할 수 있다. 신규 버전의 주요 개선 사항은 소규모 데이터베이스를 위하여 CPU의 소수 단위 할당을 지원하는 것으로, 보다 민첩하고 비용 효율적으로 통합하고, 애플리케이션 개발 및 테스트가 가능하게 만들었다. 또한, 오라클 제로 데이터 로스 리커버리 어플라이언스(Zero Data Loss Recovery Appliance)와의 통합을 통해 데이터 손실 및 랜섬웨어 사이버 공격에 대한 보안을 강화했다.
고객 관리 암호화 키 및 데이터베이스 수준 접근 제어 목록(ACL)과 같은 고급 보안 기능 역시 활용 가능해졌다. 이제 핵심적인 비즈니스 애플리케이션은 실시간 애널리틱스를 위한 이종 데이터 복제 및 스트리밍 데이터 처리를 지원하는 오라클 골든게이트(Oracle GoldenGate) 뿐만 아니라 리전 간 사용이 가능한 오라클 자율운영 데이터 가드(Oracle Autonomous Data Guard)를 통해 손쉬운 재해 복구 구성을 활용할 수 있게 되었다.
후안 로이자(Juan Loaiza) 오라클 미션 크리티컬 데이터베이스 테크놀로지 부문 총괄 부사장은 “새롭게 공개된 X9M 버전은 최신 CPU, 네트워킹 및 스토리지 하드웨어를 탑재하고, 소프트웨어 최적화를 통해 속도를 크게 개선한다. 엑사데이터 X9M은 성능, 비용 효율성, 단순성 측면에서 자체 조합 인프라스트럭처, 데이터베이스 및 클라우드 서비스를 월등히 앞선다”고 소개했다.
오라클은 이와 함께 제로 데이터 로스 리커버리 어플라이언스 X9M(Zero Data Loss Recovery Appliance X9M)도 발표했다. 오라클 데이터베이스 보호를 목적으로 만들어진 리커버리 어플라이언스는 데이터 손실 없이 데이터베이스를 복구하는 것은 물론, 데이터베이스 복구 가능성을 보장하기 위해 백업을 자동으로 검증하는 기능을 갖추었다.
악성 프로그램 및 랜섬웨어 공격으로부터 안정적으로 시스템을 복구하는 사이버 볼트(Cyber Vault) 기능 또한 새롭게 공개되었다. 최신 버전 리커버리 어플라이언스는 스토리지 용량을 늘리고 초기 도입 비용을 낮췄다. 신규 기능으로는 예기치 않은 서버 다운이나 계획된 서버 중단 발생 시 백업 및 복구 연속성을 지원하는 다수의 리커버리 어플라이언스 간의 동기화가 있다. 또한 온프레미스 오라클 ZFS 스토리지 어플라이언스(Oracle ZFS Storage Appliance) 및 오라클 클라우드 인프라스트럭처 오브젝트 스토리지(Oracle Cloud Infrastructure Object Storage)와 연계하여 장기 백업 보존이 지원된다.
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