오라클, 히트웨이브 신기능 대거 발표 “AWS서도 강력한 성능·효율 제공”
||2024.09.19
오라클은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 및 아마존웹서비스(AWS)에서 생성형 인공지능(AI)을 보다 쉽고 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 히트웨이브(HeatWave)의 새로운 기능들을 발표했다고 19일 밝혔다.
히트웨이브 생성형 AI는 AWS 사용자가 보다 저렴한 비용으로 안전한 생성형 AI 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있도록 지원한다. 사용자는 벡터 저장소 생성 및 벡터 임베딩 생성을 자동화한다. 중앙처리장치(CPU)에서 실행되는 인-데이터베이스 대규모언어모델(LLM) 또는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 모델을 사용할 수 있다. 아마존 S3(Amazon S3)에 저장된 문서와 자연어 대화도 수행할 수 있다.
오라클은 히트웨이브의 벡터 처리가 스노우플레이크 대비 39배, 데이터브릭스 대비 96배, 구글 빅쿼리 대비 48배 뛰어난 가격 대비 성능을 제공할 수 있다고 제시했다. 히트웨이브를 사용한 벡터 생성 속도는 아마존 베드록용 지식 기반 대비 최대 30배 빠르고, 비용은 1/3에 불과하다고 덧붙였다.
히트웨이브 레이크하우스는 AWS 사용자가 아마존 S3에 저장된 정형, 반정형, 비정형 데이터를 쿼리해 모든 종류의 데이터로부터 더욱 빠르고 비용 효율적으로 통찰력을 얻을 수 있도록 지원한다.
히트웨이브 오토파일럿(HeatWave Autopilot) 인덱싱은 AWS 사용자가 OLTP(Online Transactional Processing) 워크로드에 필요한 최적의 인덱스 세트를 예측하고 필요한 인덱스를 수동으로 결정하는 시간 소모적이고 복잡한 작업을 줄일 수 있다. 이 외에도 네이티브 자바스크립트 지원을 통해 사용자가 자바스크립트로 내장 프로시저 및 함수를 작성하고 히트웨이브에서 바로 실행할 수 있다.
한편, 오라클은 히트웨이브 생성형 AI에 다양한 신기능들을 추가했다고 밝혔다. 다국어 지원에서는 27개 언어의 문서를 지원해 다양한 언어로 질문할 수 있는 글로벌 애플리케이션 구축을 돕는다. 또한 광학 문자 인식(OCR)을 지원해 스캔 이미지를 분석 가능한 텍스트 데이터로 변환, 유사성 검색을 수행할 수 있게 지원한다.
이 외에도 개발자가 히트웨이브 클러스터에서 여러 요청을 동시에 실행해 처리량을 개선할 수 있는 ‘LLM 추론 배치 처리’나 객체 스토리지의 문서가 변경될 때 해당 벡터 임베딩이 자동 업데이트되는 ‘자동 벡터 저장소 업데이트’ 기능도 추가됐다.
히트웨이브 MySQL은 OLTP 워크로드가 MySQL 데이터베이스의 엔터프라이즈 에디션 기능을 활용할 수 있도록 지원한다. 업데이트된 신기능으로는 사용자가 쿼리 계획의 실제 비용 기반 조인 최적화를 달성할 수 있게 돕는 ‘하이퍼그래프 최적화 도구’, 머신러닝 기반 분석 기능으로 운영을 최적화하는 ‘OCI 옵스 인사이트’와의 통합 등이 있다. 또한 ‘대량 수집’은 사용자가 데이터를 히트웨이브 MySQL로 최대 5배 더 빠르게 로드할 수 있도록 해 비용 절감 효과를 제공한다.
히트웨이브 레이크하우스는 객체 스토리지의 데이터를 데이터베이스로 복사할 필요 없이 데이터베이스 쿼리와 동일 수준의 속도로 객체 스토리지의 데이터를 쿼리할 수 있게 지원한다. 신기능으로는 사용자가 쿼리 결과를 쉽게 공유하고 객체 스토리지에 낮은 비용으로 저장할 수 있는 ‘객체 스토리지에 결과 쓰기’, 객체 스토리지가 데이터 변동사항을 자동으로 감지하고 해당 사항을 히트웨이브에 점진적으로 업데이트하는 ‘변동사항 자동 전달’이 포함됐다.
히트웨이브 오토 머신러닝(ML)은 사용자가 히트웨이브 내에서 머신러닝 모델을 구축, 훈련, 설명하는 데 필요한 모든 기능을 추가 비용 없이 제공한다. 신기능에는 4배 더 큰 모델을 수용할 수 있게 용량을 확장한 ‘대규모 모델 저장 및 처리’, 문서의 핵심 주제를 이해하기 위한 분석을 수행해 대규모 텍스트 데이터에서 통찰력 도출을 돕는 ‘주제 모델링’, 모델 재교육 시기 결정을 지원하는 ‘데이터 드리프트’ 등이 포함됐다.
권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com
