오라클, 생성형 AI 및 멀티클라우드 신기능 탑재한 히트웨이브 출시

다양한 데이터 유형 및 소스에 걸쳐 분석, 트랜잭션 처리, 머신러닝, 생성형 AI를 적용하는 기업은 다음과 같은 히트웨이브 신기능을 활용할 수 있다.

AWS 고객은 최대 6개의 AWS 서비스를 히트웨이브로 대체하여 복잡성을 줄일 수 있다. OCI에서도 사용 가능한 AWS의 히트웨이브 신기능은 다음과 같다.

히트웨이브 생성형AI(HeatWave GenAI): AWS 사용자가 보다 저렴한 비용으로 안전한 생성형 AI 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있도록 지원한다. 사용자는 벡터 저장소 생성 및 벡터 임베딩 생성을 자동화하고, CPU에서 실행되는 인-데이터베이스 대규모언어모델(LLM) 또는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 모델을 사용할 수 있으며, 아마존 S3(Amazon S3)에 저장된 문서와 자연어 대화를 수행할 수 있다. 벤치마크 결과, 히트웨이브의 벡터 처리는 스노우플레이크(Snowflake) 대비 39배, 데이터브릭스(Databricks) 대비 96배, 구글 빅쿼리(Google Big Query) 대비 48배 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 히트웨이브를 사용한 벡터 생성 속도는 아마존 베드록용 지식 기반(Knowledge Bases for Amazon Bedrock) 대비 최대 30배 빠르고, 비용은 3분의 1에 불과한 것으로 나타났다.

히트웨이브 레이크하우스(HeatWave Lakehouse): AWS 사용자가 아마존 S3에 저장된 정형, 반정형, 비정형 데이터를 쿼리하여 모든 종류의 데이터로부터 더욱 빠르게 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하고, 업계 최고의 성능과 가격 대비 성능을 제공한다.

네이티브 자바스크립트(JavaScript) 지원: AWS 사용자는 자바스크립트로 내장 프로시저 및 함수를 작성하고 히트웨이브에서 바로 실행할 수 있다. 예를 들어, 자바스크립트의 풍부한 기능을 사용해 동적 콘텐츠 로딩 애플리케이션을 구축하기 위해 객체 스토리지의 데이터를 처리하고 쿼리할 수 있다.

히트웨이브 오토파일럿(HeatWave Autopilot) 인덱싱: AWS 사용자가 OLTP 워크로드에 필요한 최적의 인덱스 세트를 예측하고, 필요한 인덱스를 수동으로 결정하는 시간 소모적이고 복잡한 작업을 줄일 수 있다.

개발자는 자동화되고 안전한 통합 생성형 AI를 제공하는 히트웨이브 생성형AI를 사용하여 AI 전문 지식을 갖추지 않고도 데이터 이동이나 추가 비용 없이 새로운 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다. 신기능은 다음을 포함한다.

다국어 지원: 27개 언어의 문서를 히트웨이브 벡터 스토어(HeatWave Vector Store)에 로드하여 개발자가 유사성 검색을 수행하고 다양한 언어로 질문할 수 있는 글로벌 애플리케이션 구축을 돕는다.

광학 문자 인식(OCR) 지원: 사용자가 히트웨이브 벡터 스토어를 통해 이미지로 저장된 스캔 콘텐츠를 분석 가능한 텍스트 데이터로 변환하여 표절 탐지 등의 목적으로 유사성 검색을 수행할 수 있도록 지원한다.

LLM 추론 배치 처리: 개발자가 히트웨이브 클러스터에서 여러 요청을 동시에 실행하여 애플리케이션 처리량을 개선할 수 있도록 지원한다.

자동 벡터 저장소 업데이트: 객체 스토리지의 문서가 변경되면 해당 벡터 임베딩이 자동으로 업데이트되어 개발자가 최신 데이터로 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원한다.

자바스크립트 지원: 개발자가 자바스크립트를 벡터 데이터 유형과 함께 사용하고, 자바스크립트 프로그램에서 히트웨이브 생성형AI를 호출할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 개발자는 기업 데이터에 액세스하는 챗봇을 보다 쉽게 구축할 수 있다.

히트웨이브 MySQL은 OLTP 워크로드가 MySQL 데이터베이스의 엔터프라이즈 에디션(Enterprise Edition) 기능을 활용할 수 있도록 지원하고, 자동 구성 예측(Auto Shape Prediction), 자동 스레드 풀링(Auto Thread Pooling), 오토파일럿 인덱싱(Autopilot Indexing), 인-데이터베이스 자바스크립트 등의 고유한 기능을 제공한다. 신기능은 다음을 포함한다.

하이퍼그래프 최적화 도구: 사용자가 쿼리 계획의 실제 비용 기반 조인 최적화를 달성하고, 특히 복잡한 쿼리의 경우 성능을 개선할 수 있도록 지원한다.

OCI 옵스 인사이트(OCI Ops Insights)와의 통합: 관리자가 머신러닝 기반 분석 기능을 사용하여 성능 문제를 파악하고, 사용량을 예측하며, 용량을 계획할 수 있도록 돕는다.

대량 수집: 사용자가 데이터를 히트웨이브 MySQL로 최대 5배 더 빠르게 로드할 수 있도록 한다. 결과적으로, 사용자는 데이터를 더욱 빨리 쿼리하고, 가용 리소스를 신속하게 확보하여 비용을 절감할 수 있다.

히트웨이브 레이크하우스 사용자는 업계 최고 수준의 가격 대비 성능으로 객체 스토리지에서 수백 테라바이트 단위의 데이터를 쿼리할 수 있다. 히트웨이브 레이크하우스는 객체 스토리지의 데이터를 데이터베이스로 복사할 필요 없이 데이터베이스 쿼리와 동일 수준의 속도로 객체 스토리지의 데이터를 쿼리할 수 있는 독보적인 기능을 제공한다. 신기능은 다음을 포함한다.

객체 스토리지에 결과 쓰기: 사용자가 쿼리 결과를 쉽게 공유하고 객체 스토리지에 낮은 비용으로 저장할 수 있도록 지원한다. 또한 개발자는 맵리듀스(MapReduce) 애플리케이션에 히트웨이브를 사용할 수 있다.

변동사항 자동 전달: 객체 스토리지가 데이터 변동사항을 자동으로 감지하고 해당 사항을 히트웨이브에 점진적으로 업데이트하여 사용자가 항상 최신 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원한다.

히트웨이브 오토ML은 사용자가 히트웨이브 내에서 머신러닝 모델을 구축, 훈련, 설명하는 데 필요한 모든 기능을 추가 비용 없이 제공한다. 히트웨이브 오토ML은 분류, 회귀, 이상 징후 감지, 추천 시스템, 시계열 예측 등을 지원한다. 신기능은 다음을 포함한다.

대규모 모델 저장 및 처리: 4배 더 큰 모델을 수용할 수 있도록 용량을 늘려 사용자가 보다 풍성한 학습 데이터 세트로 머신러닝 모델을 훈련시킬 수 있도록 지원한다.

주제 모델링: 문서의 핵심 주제를 이해하기 위한 분석을 수행함으로써 대규모 텍스트 데이터 세트에서 인사이트 추출을 돕는다. 예를 들어, SNS 데이터에서 반응 분석을 수행하는 데에 활용할 수 있다.

데이터 드리프트: 모델 학습에 사용된 데이터와 신규 데이터 간의 차이를 파악하여 모델을 재교육할 시기를 결정할 수 있도록 지원한다.

준지도형 로그 이상 징후 감지: 비지도형 이상 징후 감지 결과에 대한 피드백을 제공하고 이 레이블이 지정된 데이터를 사용해 후속 예측 작업을 개선한다.

이제 히트웨이브는 OCI 상시 무료 서비스(OCI Always Free Service)를 통해 사용할 수 있으며, 기업은 히트웨이브 MySQL, 데이터 분석, 머신러닝, 자바스크립트, 히트웨이브 벡터 스토어를 활용하여 소규모 애플리케이션을 개발 및 실행하고, 객체 스토리지의 데이터를 처리할 수 있다. 모든 OCI 계정은 해당 리전에서 OCI의 독립형 히트웨이브 인스턴스에 액세스할 수 있고, 50GB의 스토리지 및 50GB의 백업 스토리지를 무기한으로 이용 가능하다. 또한 최대 30일 동안 모든 OCI 서비스 체험에 사용할 수 있는 300 달러(한화 약 40만원) 상당의 크레딧이 함께 제공된다.