오라클은 Oracle Database 23ai를 도입함으로써 혁신적인 진전을 이루었습니다. 이는 AI 기술이 데이터베이스 관리와 통합되는 새로운 표준을 설정했습니다. 최근 발표에서는 AI 기능을 제고하고 응용 프로그램 개발을 가속화하며 필수 워크로드를 견고하게 지원하는 데 특별히 만들어진 300여가지 이상의 혁신적인 기능에 대해 강조했습니다.
이번 최신 개발에서 AI의 중요한 역할을 강조하는 것은 오라클의 부사장 한 주안이라는 사람이 Oracle Database 23ai가 전 세계 비즈니스에 미칠 변혁적인 영향에 대해 언급했습니다. 주목할 만한 혁신 가운데 하나는 오라클 AI 벡터 검색인데, 이는 사용자에게 구조화되지 않은 데이터의 여러 형태에서 개념적 검색을 수행할 수 있는 능력을 제공하며 전통적인 키워드 또는 값 기반 검색 제한을 초월합니다.
이 구조화되지 않은 기업 데이터와 검색 기능의 수렴이 데이터의 중복 및 이동이 더 이상 필요하지 않게 하여 오라클 생태계 내에서 프로세스를 최적화합니다. Oracle Database 23ai의 창의성은 AI 알고리즘을 데이터의 주거지로 직접 가져와 데이터베이스 내에서 실시간 AI를 가능케한다는 접근 방식에 있습니다. 이 현장 AI 실행은 응용 프로그램 성능을 높이는 동시에 보안을 강화합니다.
Oracle Database 23ai는 광범위한 이용 가능성을 자랑합니다. Oracle Cloud Infrastructure, Oracle Exadata Database Service 및 기타 다양한 플랫폼을 통해 다양한 클라우드 기반 서비스를 통해 제공됩니다. Oracle Database 23ai는 AI 벡터 검색을 강화하는 것 외에도 Oracle Exadata System Software 24ai 및 OCI GoldenGate 23ai와 같은 다양한 기능을 포함하며, 이를 통해 대량의 데이터 및 사용자 기반을 위한 AI 벡터 검색을 관리하고 벡터의 실시간 복제를 보장합니다.
클라우드 인프라에서의 계전된 발전을 바탕으로, Oracle은 아마존 및 구글과 같은 기술 거물들과 더 치열하게 경쟁하기 위해 목표를 향해 가고 있습니다. 올해 초, 오라클은 고객 개인화 클라우드 응용 프로그램 특징을 통합하고 Oracle Financial Services를 통해 AI 기반 클라우드 서비스를 출시하여 은행들이 백신행위 방지 활동을 돕고 있습니다.
Oracle Database 23ai의 장점:
1. AI 통합: Oracle Database 23ai는 AI를 데이터베이스 내부에 직접 통합함으로써 더 효율적인 데이터 처리와 통찰을 가능케하여 더 스마트한 의사 결정을 이끌어냅니다.
2. 실시간 AI: 현장 AI 실행을 통해 즉각적인 결과를 얻을 수 있어 데이터 전송으로 인한 지연을 제거합니다.
3. 보안 강화: 데이터를 데이터베이스 내부에 두고 AI 처리를 통해 데이터 노출 위험을 최소화하여 데이터 보안을 향상시킵니다.
4. AI 벡터 검색: 이 기능은 키워드 일치 이상의 고급 검색 기술을 지원하여 검색 결과의 관련성과 품질을 향상시킵니다.
5. 확장성: Oracle의 AI 데이터베이스는 조직의 요구에 맞게 확장되도록 설계되어 대량의 데이터와 증가하는 사용자 수를 처리합니다.
6. 클라우드 기반 서비스: 다양한 플랫폼에서 Oracle Database 23ai의 이용 가능성은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 더 큰 융통성과 접근성을 제공합니다.
Oracle Database 23ai의 단점:
1. 복잡성: 새로운 기능은 데이터베이스 관리의 복잡성을 증가시킬 수 있어 IT 전문가들에게 특별한 지식과 교육이 필요할 수 있습니다.
2. 가격: 고급 기능은 일반 데이터베이스보다 비용이 높을 수 있으므로 Oracle Database 23ai가 더 비싸게 느껴질 수 있습니다.
3. 전환 도전: 기존 오라클 사용자들은 최신 아키텍처로의 전환 시 문제를 겪을 수 있어 채택 단계에서 비즈니스 연속성에 영향을 줄 수 있습니다.
4. 시장 경쟁: 다른 주요 클라우드 서비스 제공업체들로부터의 치열한 경쟁에 직면하며, 그들의 AI 제공에서 다른 장점을 제공할 수 있습니다.
주요 도전과 논란:
1. 데이터 개인 정보 보호: AI 통합으로 인해 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 있을 수 있으며, 특히 데이터베이스 내부에서 민감하거나 개인적인 정보를 다루는 경우에 해당합니다.
2. AI 편향: AI 알고리즘에서의 편향 가능성은 중요한 문제로, 적절한 교육이나 모니터링이 이루어지지 않을 경우 신뢰할 수 없는 결과로 이어질 수 있습니다.
3. 호환성: 새로운 AI 기능이 다양한 플랫폼 및 서비스와 호환되도록 보장하는 것은 Oracle에게 도전이 될 수 있으며, 사용자 만족과 채택에 영향을 줄 수 있습니다.
중요한 질문들:
1. Oracle은 AI를 데이터베이스에 직접 통합할 때 데이터 보안을 어떻게 보장할 것인가요?
2. Oracle이 AI로 구동되는 데이터베이스 기능에서 잠재적인 편향을 어떻게 대응할 계획인가요?
3. Oracle Database 23ai는 IT 직원들의 증가된 복잡성과 교육 요구를 어떻게 관리할 계획인가요?
Oracle 및 해당 제품에 대한 자세한 정보는 공식 Oracle 웹사이트를 참조하실 수 있습니다: Oracle.