[인터뷰] 장성우 오라클 "AI·머신러닝 접목 자율운영DB, 비전문가도 데이터 활용↑"

[아이뉴스24 박진영 기자] "데이터의 효과적 예측을 위해 머신러닝(ML) 기술이 필요한데, 이를 데이터 이동 없이 데이터베이스 내에서 수행할 수 있다. 더욱이 머신러닝 영역은 관련 전문가가 필요한 분야였지만, ML자동화 기술을 통해 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 환경이 구현됐다"

지난 14일 한국오라클 본사에서 만난 장성우 클라우드 엔지니어링 전무는 "기업들은 온프레미스 뿐 아니라 퍼블릭, 프라이빗 클라우드 등 모두 이용하는 하이브리드 클라우드 환경에 직면해 있다. 데이터가 폭발적으로 증가하고 복잡성이 높아짐에 따라 이를 효과적으로 활용할 수 있는 통합적인 전략이 무엇보다 중요해졌다"면서, "이에 DB 관리 업무 중에 반복적이고 단순노동이 필요한 부분을 AI가 대체함으로써 기존 DB 관리자들이 보다 혁신적으로 전체적인 시스템 전략을 고민할 수 있게 됐다"면서,고 강조했다.

특히, 기존에는 IT 관련 전문지식을 보유한 관리자만이 데이터를 분석·추출할 수 있었던 반면, DB에 AI와 머신러닝 기술이 접목돼 복잡한 과정이 자동화됨에 따라 비전문가도 데이터를 손쉽게 활용할 수 있게 됐다고 설명했다.

오라클은 지난 2018년 '자율운영 데이터웨어하우스(ADW)'를 처음 선보였다. 이는 마우스 클릭 및 드래그 앤 드롭 방식을 통해 간편하게 조작할 수 있는 서비스를 제공하며, 데이터 분석가, 시민 데이터 과학자, 비즈니스 이용자들이 손쉽게 활용할 수 있다.

오라클은 최근 기업의 부서별 시스템과 엔터프라이즈 데이터웨어하우스, 데이터 레이크를 포함한 모든 출처로부터 데이터 전체를 입수하고, 변환, 저장 및 관리하기 위해 비즈니스 용도로 구축된 단일 데이터 플랫폼을 제공하는 것에 집중하고 있다.

아울러 오라클은 지난 3월 'MySQL 히트웨이브 ML'을 신규 발표했다. 완전 자동화된 히트웨이브 ML은 주어진 데이터 세트에서 지정된 작업에 최적화된 특징과 초매개변수, 알고리즘을 갖춘 모델을 생성한다.

장 전무는 "기존 DB에는 데이터를 검색하는 SQL기능만 가능하고, 데이터를 통해 미래를 예측하려면 머신러닝 기술이 필요하다. 기존에는 데이터를 머신러닝 시스템으로 옮겨서 분석해야 했다"면서, "이제는 DB 자체에 머신러닝 기술을 접목시킴으로써 데이터 이동이나 추출이 필요없기 때문에 성능과 시간이 향상됐을 뿐더러 실시간 데이터 분석이 가능해졌다"고 설명했다.

특히, 히트웨이브 ML은 모델을 생성하는 모든 개별 단계가 완전히 자동화돼 개발자의 개입이 필요없다. 또한 여기서 생성한 모든 모델에는 설명이 함께 제공돼 개발자가 머신러닝 모델의 행동을 이해할 수 있도록 돕는다.

오라클은 가장 작은 클러스터로 구성된 머신러닝 모델의 경우, 히트웨이브 ML이 아마존 레드시프트 ML 대비 평균 1%의 비용으로 25배 빠른 학습이 가능하다고 설명했다.

한편, 니푼 아가르왈 오라클 연구·고급 개발 부문 수석부사장은 "오라클은 지난 2021년 이미 단일 DB에 분석과 트랜잭션 처리 기능을 통합했던 것처럼, 이번에는 MySQL 히트웨이브 내에 머신러닝을 통합하게 된 것"이라며, "아마존이나 기타 클라우드 데이터베이스 서비스를 사용하던 고객들이 MySQL 히트웨이브로 마이그레이션하는 사례가 증가하고 있다"고 밝혔다.