"하나로 다 된다” 오라클 데이터베이스 23ai 정식 출시

“오라클의 컨버지드 데이터베이스(DB) 접근법은 오라클을 경쟁사와 차별화하는 요소다. ‘오라클 데이터베이스 23ai’를 이용하면 여러 DB를 통합하지 않아도 되고, 보안이나 가용성 기능의 부족을 참아가며 사용하지 않아도 된다. 앱 개발 관점에서 별도의 JSON 문서 DB를 이용하지 않아도 되고, 미션크리티컬 앱 운영 관점에서 레디스 같은 별도 캐시도 필요없어진다. 생성형 AI 관련해서 별도의 벡터 DB 도 필요없다.”

제니 차이 스미스 오라클 제품 관리 부문 부사장은 9일 열린 한국 언론사 대상 온라인 브리핑에서 이같이 밝혔다.

오라클은 엔터프라이즈 기업의 생성형 인공지능(AI) 기반 애플리케이션 개발과 데이터 운영에 최적화된 ’오라클 데이터베이스 23ai’ 버전을 정식 출시한다고 9일 밝혔다.

정식 출시된 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI) 에디션이며, 다양한 클라우드 서비스에서 사용 가능하다.

오라클 데이터베이스 19c 버전 이후 최신 장기 지원 버전으로 5년의 프리미어 기술지원과 3년의 확장 기술지원을 제공한다. 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등에 초점을 맞춰 개발됐다. 오라클 AI 벡터 검색를 비롯해 기타 300개 이상의 신기능과 수천개 이상의 개선사항을 포함한다

오라클 데이터베이스 23ai는 작년 가을 출시될 당시 이름인 ‘오라클 데이터베이스 23c’에서 이름을 변경했다. 항상 버전명에 당대 주요 트렌드 기술을 의미하는 약어를 붙였던 전통에 따라 현재 트렌드인 AI 기술을 지원한다는 뜻에서 ‘ai’를 달았다.

제니 차이 스미스 부사장은 “이름만 바꾼 게 아니라 작년 9월부터 지난 8개월 간 많은 기능을 추가해 기업에서 AI 를 활용한 앱을 훨씬 더 쉽게 개발하게 하도록 한다”며 “고객이 AI앱을 위한 데이터 사용을 수월하게 만들겠다는 의지를 담았다”고 설명했다.

여러 새로운 기능은 모든 유형의 데이터와 모델, 워크로드, 개발 환경 등을 단일 DB 엔진에서 지원하는데 초점을 맞춘다.

스미스 부사장은 “먼저 앱 개발자의 데이터 중심 앱 개발을 훨씬 더 단순화하고, 미션크리티컬 데이터와 워크로드에 대한 지원을 더 강화하며, AI 앱에 사용자의 데이터 사용을 더 단순하게 만드는 것”이라고 강조했다.

먼저 앱 개발 측면에서 중요한 신기능은 ‘JSON-관계형 듀얼리티 뷰’ 기능이다. JSON 문서를 관계형 데이터 모델과 통합하는 기능이다. 비정형 데이터인 JSON 문서를 SQL과 관계형 테이블로 따로 가져오지 않고, 오라클 데이터베이스 23ai 내 단일 테이블에서 JSON 문서를 관계형 테이블과 함께 처리할 수 있게 한다.

스미스 부사장은 “오랫동안 앱 개발자가 어려워한 부분이 관계형 데이터 모델로 문서 데이터를 가져오는 것이었다”며 “개발자는 앱 오브젝트 안에 고객 주문 건이나 제품 정보 등의 데이터를 포함하는 걸 선호하는데, 이 오브젝트는 관계형 DB에 저장되는 방식과 상이해 ORM이란 별도 기술로 JSON문서와 관계형 데이터 모델을 통합시켜야 했다”고 설명했다.

그는 “ORM 기술을 적용할 때 앱과 데이터 저장 양쪽 가운데에 추가 계층이 생겨 효율성이 떨어지는데, 23ai의 JSON 관계형 듀얼리티 뷰 기능을 이용하면 추가로 존재했던 계층 하나를 없앨 수 있다”고 말했다.

그는 “개발자는 관계형 DB 테이블에서 선호하는 문서 유형을 듀얼리티 뷰로 함께 사용할 수 있다”며 “그 결과 이중으로 데이터를 가져가지 않아도 되고, 분석 쿼리나 분석 조인을 수행하기 매우 수월해졌다”고 강조했다.

그는 듀얼리티 뷰 기능을 JSON 문서뿐 아니라 그래프 분석에서도 유사하게 이용할 수 있는 ‘그래프 관계형 듀얼리티 뷰’도 함께 소개했다. 운영 DB에서 추가적으로 네오4J같은 그래프 DB를 이용하지 않고도 바로 그래프 분석을 수행하게 해준다.

미션크리티컬 데이터에 대한 부분에선 ‘RAFT 릴레이셔널 포 글로벌리 분산 데이터베이스’ 기능을 소개했다. 합의 기반 복제를 가능하게 하는 기능이다. 글로벌리 분산 데이터베이스는 옛 ‘오라클 샤딩’ 기능의 새 이름이다. 여러 지역에 오라클 데이터베이스를 분산하면서도 이를 가상의 단일 데이터베이스로 관리할 수 있다.

스미스 부사장은 “고가용성, 고확장성, 데이터 주권 등의 사례에서 유용한 기능”이라며 “새 버전에서 오라클 데이터가드와 골든게이트를 별도로 구성, 설치하는 과정을 거치지 않아도 되며, 이 기능을 활용해 5초 미만의 페일오버를 쉽게 누릴 수 있다”고 말했다.

그와 함께 ‘트루캐시’란 기능을 강조했다. 트루캐시는 쿼리의 일부를 캐시 영역으로 분산하는 기능이다.

그는 “그동안 중간의 캐시 계층에서 래디스가 많이 쓰였는데, 이는 개발자 스스로 캐시를 수작업으로 입력하고 정보를 매뉴얼하게 넣어야 하며, 유지보수와 관리를 추가로 해야 하는 불편을 야기했다”며 “트루캐시 안에선 보이지 않으나 인메모리로 프라이머리DB를 복제하는 오라클 데이터가드 기술을 적용해 자동으로 캐시를 구성하므로 개발자 스스로 해야 할 것도 없고 별도 캐시 제품도 구매하지 않아도 된다”고 밝혔다.

또 하나의 기능으로 ‘인 데이터베이스 SQL 파이어월’을 소개했다. 오라클 데이터베이스 23ai의 DB 커널 자체에 SQL 방화벽을 탑재한 것이다. 스미스 부사장은 “추가적인 외부 제품이나 기술을 구매하지 않아도 DB를 SQL인젝션 공격으로부터 보호할 수 있다”며 “정의되지 않고, 인증되지 않은 IP 플랜이 들어와 데이터를 공격하는 것을 막아준다”고 설명했다.

AI 개발 관련해선 오라클 데이터베이스에 내장된 머신러닝과 AI 지원 기능을 언급했다.

오라클 데이터베이스 자체적으로 머신러닝 알고리즘을 내장했으며, 이 알고리즘으로 사기탐지, 분류, 시계열 분석 등의 업무를 수행할 수 있다. 머신러닝 알고리즘 운영이나 적용을 위해 데이터를 추출해 다른곳으로 이동시키지 않아도 된다. 오토ML을 지원해 머신러닝 개발에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 머신러닝 알고리즘을 활용할 수 있다.

생성형 AI를 지원하기 위한 핵심 신기능은 ‘AI 벡터 검색’ 기능이다. 오라클 데이터베이스 23ai는 단일 테이블에 벡터 정보를 담을 수 있고, 대규모언어모델(LLM)의 기업 내부 정보 접근을 위한 ‘검색증강생성(RAG)’ 관련 별도의 벡터 DB를 구축하지 않아도 된다.

AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. 결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 크게 향상된다.

스미스 부사장은 “AI 벡터 검색은 이미지, 비디오, PDF 같은 비정형 콘텐츠의 벡터 정보를 컬럼으로 저장하고 LLM의 유사성 검색을 지원한다”며 “단일 SQL 쿼리를 이용해 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 데이터 콘텐츠를 동시에 검색할 수 있다”고 말했다.

그는 “일부 벤더는 벡터 DB를 제품화해 판매하며 벡터 기능만 수행할 수 있게 만들지만, 오라클은 단일 DB 엔진에서 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 콘텐츠를 동시 사용하게 하는게 해법이라 생각한다”고 강조했다.

그밖에 AI 벡터 인덱싱 기능, 생성형 AI 성능을 높이기 위한 엑사데이터 시스템 소프트웨어 업그레이드도 소개됐다. 오라클 골든게이트 최신 버전은 오라클 데이터베이스23ai에 저장된 벡터 컬럼을 분산해 복제하도록 업데이트됐다. 랭체인이나 라마 인덱스와 같이 개발자가 선호하는 툴과 벡터 검색 기술을 통합 사용할 수 있게 했다.