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머신러닝|딥러닝 / 애플리케이션

오라클, MySQL 애플리케이션에 머신러닝 기능 추가

2022.04.05 편집부  |  CIO KR
오라클이 오라클 MySQL 히트웨이브(Oracle MySQL HeatWave)에 데이터베이스 내 머신러닝(ML) 기능을 추가했다고 4월 5일 밝혔다. 

회사에 따르면 MySQL 히트웨이브 ML은 머신러닝의 수명 주기를 완전 자동화하고 학습된 모델 모두를 MySQL 내에 저장해, 외부의 머신러닝 도구나 서비스로 데이터와 모델을 이동하지 않아도 된다. ETL(추출, 변환 및 적재) 절차가 사라지며 애플리케이션 복잡성과 비용이 감소하고 머신러닝 모델과 데이터의 보안성이 개선됐다고 업체 측은 설명했다. 

히트웨이브 ML 기능은 전 세계 37개의 모든 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 리전에서 MySQL 히트웨이브 데이터베이스 클라우드 서비스에 포함돼 제공된다. 오라클은 뉴머라이, 노마오, 은행권 마케팅 등의 데이터 세트를 비롯해 분류 및 회귀 분석 작업을 위해 일반에 공개된 다양한 머신러닝 데이터의 벤치마크 결과를 공개했다. 가장 작은 클러스터로 구성된 머신러닝 모델의 경우, 히트웨이브 ML은 아마존 레드시프트 ML 대비 평균 1%의 비용으로 25배 빠른 학습이 가능하다. 

또한, 더 큰 규모의 히트웨이브 클러스터에서 학습할 경우, 레드시프트 ML 대비 성능 향상폭은 더욱 증가한다. MySQL 히트웨이브 이용자들은 기존에 많은 시간이 소요되던 훈련을 빠른 시간 안에 효율적으로 완료할 수 있기에 주기적인 모델 재학습을 통해 잦은 데이터 변경 사항도 반영할 수 있어 모델을 최신 상태로 유지할 뿐 아니라 예측의 정확성 또한 향상시킨다.

오라클 총괄 아키텍트인 에드워드 스크리븐은 “이번에 발표된 여러 가지 혁신 기능들은 히트웨이브의 성능 향상뿐만 아니라 가용성을 개선하는 동시에 비용도 절감해준다”며, “오라클이 새롭게 발표한 벤치마크 결과는 스노우플레이크, AWS, 마이크로소프트, 구글과 비교 시 MySQL 히트웨이브가 더욱 빠르고 저렴하다는 사실을 다시 한번 분명하게 보여주었다”고 말했다. 

오라클은 기타 클라우드 데이터베이스 서비스 대비 히트웨이브 ML 기능의 장점으로 ▲완전 자동화된 모델 교육 ▲모델 및 추론 설명 ▲초매개변수 조정 ▲알고리즘 선택 ▲지능형 데이터 샘플링 ▲특징 선택 등을 꼽았다. 

오라클은 머신러닝 기능 외에도 MySQL 히트웨이브 서비스를 위한 다양한 혁신 기능을 공개했다. 실시간 탄력성은 히트웨이브 고객이 노드 숫자에 상관없이 클러스터의 크기를 확대, 축소할 수 있도록 한다. 또한 데이터 압축 기능은 고객의 노드당 데이터 처리량을 2배로 늘리고 비용은 50% 가까이 줄이면서도 가격 대비 성능을 동일하게 유지한다. 비용 절감을 위해 고객이 히트웨이브를 잠시 중지할 수 있는 일시 정지 및 재가동 기능도 새롭게 추가됐다. ciokr@idg.co.kr
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