[디지털데일리 이상일기자] 오라클이 오픈소스 기반 데이터베이스 마이에스큐엘(MySQL)에서 직접 머신러닝을 지원하는 기술을 발표하면서 오픈소스DB 시장에서의 기술격차를 벌리는데 주력하고 나섰다. 

오라클은 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)' 상에서 마이에스큐엘(MySQL) 데이터베이스 서비스를 지원하는 인메모리 쿼리 가속기에 데이터베이스 내 머신러닝(ML) 기능을 추가한 ‘마이에스큐엘 히트웨이브 ML(MySQL HeatWave ML)’를 선보였다. 
 
오픈소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템 MySQL DB 내에서 머신 러닝을 근본적으로 통합 제공하는 것으로 오라클은 이를 통해 클라우드 데이터베이스 서비스 중 가장 완전한 수준의 머신 러닝 기능을 제공하게 됐다고 밝혔다.

5일 열린 한국오라클 기자간담회에서 니푼 아가르왈(Nipun Agarwal) 오라클 수석부사장은 “히트웨이브는 인메모리 쿼리 가속기로 굉장히 복잡한 쿼리의 속도를 높여주는 효과를 가지고 있다. 히트웨이브를 통해 고객들은 트랜잭션 프로세스 그리고 분석 두 가지를 단일 DB로 사용할 수 있게 되었다. 트랜잭션 프로세스과 분석 용도를 분석을 이제 하나로 처리하게 됨으로써 애플리케이션을 수정할 필요가 없게 됐다”고 소개했다. 

MySQL DB 내에서 머신러닝을 직접 처리하게 되면서 복수의 데이터베이스 사용과 머신러닝의 직관적인 사용이 가능해졌다는 것이 오라클의 설명이다. 

니푼 아가르왈 수석부사장은 “MySQL를 사용하는 고객들이 많은 데이터들을 점점 더 히트 웨이브로 옮겨서 사용을 하고 있다. 여러 개의 데이터베이스를 한 개의 단일 데이터베이스로 통합하는 사례가 많고 쿼리 가속 기능을 사용하는 경우도 많다. 특히 우리 고객들은 데이터베이스에 머신 러닝을 적용 하고 싶어 하는데 이러한 요구를 이번에 반영한 것”이라고 밝혔다.   

이번에 새롭게 소개된 MySQL 히트웨이브 ML은 머신러닝 기능이 MySQL 데이터베이스 내에 기본으로 통합되어 데이터를 다른 서비스로 옮기는 ETL 과정이 필요 없기 때문에 이러한 문제가 해결된다. 

완전 자동화된 히트웨이브 ML의 모델 학습 프로세스는 주어진 데이터 세트에서 지정된 작업에 최적화된 특징(feature)과 초매개변수(hyper-parameter), 알고리즘을 갖춘 모델을 생성한다. 또한, 히트웨이브 ML에서 생성한 모든 모델과 예측 결과에는 설명도 함께 제공된다.

ETL(추출, 변환 및 적재) 절차가 사라지며 애플리케이션 복잡성과 비용이 감소하고 머신러닝 모델과 데이터의 보안성이 개선되었다. 히트웨이브 ML 기능은 전 세계 37개의 모든 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 리전에서 MySQL 히트웨이브 데이터베이스 클라우드 서비스에 포함되어 제공된다.

오라클은 머신러닝 기능 외에도 MySQL 히트웨이브 서비스를 위한 다양한 혁신 기능을 공개했다. 실시간 탄력성(real-time elasticity)은 히트웨이브 고객이 노드 숫자에 상관없이 클러스터의 크기를 확대, 축소할 수 있도록 한다. 이 과정에서 시스템 운영이나 쓰기 작업이 중단되지 않으며 클러스터의 리밸런싱(rebalancing)도 불필요하다. 

또한 데이터 압축(data compression) 기능은 고객의 노드당 데이터 처리량을 2배로 늘리고 비용은 50% 가까이 줄이면서도 가격 대비 성능을 동일하게 유지한다. 비용 절감을 위해 고객이 히트웨이브를 잠시 중지할 수 있는 일시 정지 및 재가동(pause-and-resume) 기능도 새롭게 추가되었다. 재가동 시에는 MySQL 오토파일럿에 필요한 데이터와 통계가 히트웨이브에 자동으로 로드된다.

니푼 아가르왈 수석부사장은 “마리아DB, AWS 오로라 등 오픈소스 진영 전체를 봐도 오라클만큼 발전된 고급 기능을 마이SQL에 제공하는 경우는 없다”며 “머신 러닝이나 애널리틱스와 트랜잭션 프로세싱을 동시에 제공하는 기능 등을 고려하면 오라클이 오픈소스 데이터베이스에 있어서도 확실한 리더십 포지션을 공고히 했다는 것을 증명하고 있다”고 밝혔다. 


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