1 Oracle AI Data Platform 개요
이 장에서는 Oracle AI Data Platform을 시작하는 신규 사용자를 위한 정보와 절차를 제공합니다.
Oracle AI Data Platform의 용도
Oracle AI Data Platform은 데이터 및 AI 워크플로를 구축, 통합관리, 운영하기 위한 통합 환경을 제공합니다.
- 데이터 검색 및 거버넌스 간소화: AI 데이터 플랫폼은 정형 및 비정형 데이터의 검색 가능성 및 거버넌스를 향상시키는 중앙화된 메타데이터 저장소(마스터 카탈로그)를 제공합니다.
- 안전한 데이터 협업 지원: RBAC 기반 액세스 제어를 통해 AI Data Platform은 다양한 팀이 공유 데이터세트를 작성하는 동시에 엄격한 보안 정책을 유지할 수 있게 해 줍니다.
- 데이터 준비 및 처리 가속화: 노트북 및 워크플로 통합관리를 내장하여 사용자가 데이터를 효율적으로 정리, 변환 및 보강할 수 있습니다.
- 고급 분석, AI 및 ML 지원: 사용자는 커스터마이징 가능한 AI 에이전트를 구축 및 배포하여 카탈로그화된 데이터로 작업을 지원할 수 있습니다. 또한 AI 데이터 플랫폼은 Apache Spark와 통합되어 데이터 과학자와 분석가가 복잡한 계산 및 모델 교육을 데이터 내에서 직접 실행할 수 있습니다.
- 데이터 소스 전반에서 원활한 통합 보장: AI Data Platform은 ADB(Autonomous Database), OS(Object Storage) 및 타사 데이터 소스의 외부 카탈로그를 지원하므로 사용자가 중복 없이 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있습니다.
오픈 소스와의 관리 통합
Oracle AI Data Platform은 오픈 소스 기술을 활용 및 확장하여 강력하면서도 관리되는 경험을 제공합니다.
- Apache Spark: AI Data Platform의 컴퓨트 계층은 Spark를 기반으로 하며, 확장 가능한 분산형 데이터 처리를 지원합니다.
- 델타 레이크 지원: AI 데이터 플랫폼은 델타 레이크를 활용하여 데이터 신뢰성, ACID 트랜잭션 및 스키마의 발전을 향상시킵니다.
- Delta Uniform을 통한 Iceberg 및 Hudi 호환성: Delta Uniform을 통한 AI Data Platform은 Apache Iceberg 및 Apache Hudi에 대한 지원을 확대하여 다양한 저장 영역 형식에서 상호 운용성을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 통합 테이블 형식 전략을 채택하는 동시에 효율적인 쿼리 실행 및 데이터 거버넌스를 유지할 수 있습니다.
- BI 툴을 위한 JDBC 통합: AI 데이터 플랫폼은 JDBC 드라이버를 제공하므로 Oracle Analytics Cloud(OAC) 및 타사 시각화 플랫폼과 같은 외부 BI 툴과의 원활한 연결이 가능합니다.
Oracle AI Data Platform 사용자용 페르소나
Oracle AI Data Platform은 조직 내 다양한 역할에서 다양한 사용자를 지원하며, 각 사용자는 고유한 요구 사항 및 요구 사항을 충족해야 합니다.
- 데이터 엔지니어 - 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 파이프라인을 사용하여 원시 데이터를 분석에 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이들은 AI 데이터 플랫폼의 강력한 기능을 사용하여 데이터 워크플로를 설계 및 관리하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터 품질을 보장합니다. 이들은 프로세스 자동화, 컴퓨팅 리소스 최적화, 다양한 데이터 시스템 원활한 통합에 중점을 두고 있습니다.
- AI 엔지니어 - AI 엔지니어는 AI 기반 에이전트를 위한 엔드투엔드 플로우를 구축합니다. RAG, SQL과 같은 지원되는 도구와 연결할 수 있는 에이전트를 구축하고, 사용자가 데이터 개발 및 관리를 간소화할 수 있도록 지원하는 프롬프트를 표시합니다.
- 데이터 분석가 - 데이터 분석가는 AI 데이터 플랫폼을 사용하여 데이터에서 인사이트를 검색, 분석 및 생성합니다. 대규모 데이터 세트를 쿼리하고 분석하려면 직관적인 인터페이스와 도구가 필요합니다. AI 데이터 플랫폼은 대화형 노트북과 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와의 원활한 통합을 통해 원시 데이터를 의사 결정자를 위한 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 과학자 - 데이터 과학자는 머신 러닝 및 고급 분석 작업을 위해 AI 데이터 플랫폼의 확장 가능한 컴퓨트 기능을 활용합니다. 다양한 데이터 세트, 강력한 처리 도구 및 복잡한 모델을 실행할 수 있는 기능이 필요합니다. Spark 기반 노트북, AI/ML 통합 및 오픈 소스 라이브러리 지원을 통해 데이터 과학자는 플랫폼 내에서 모델을 구축, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
- 데이터 관리인 - 이러한 사용자는 모든 데이터가 업계 규정 및 조직 정책을 준수하여 처리되도록 보장합니다. 이들은 데이터 프라이버시 유지 관리, 액세스 감사 및 조직 전반의 데이터 사용 모니터링에 중점을 둡니다. AI 데이터 플랫폼은 메타데이터를 관리하고, RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 적용하고, 카탈로그화, 계보 추적 및 보안 정책을 통해 적절한 거버넌스를 보장할 수 있게 해줍니다.
Oracle AI Data Platform의 일반적인 사용 사례
Oracle AI Data Platform은 산업 및 비즈니스 기능 전반에서 다양한 사용 사례를 제공합니다.
메달리온 건축
- 브론즈, 실버 및 골드 레이어를 사용하여 Medallion Architecture를 구현합니다.
- 효율적인 데이터 저장 및 쿼리 최적화를 위해 Delta Uniform 및 Iceberg를 사용합니다.
- 원활한 분석을 위해 외부 데이터 소스에 대한 제로 복사 액세스를 사용으로 설정합니다.
ETL 및 데이터 엔지니어링
- Spark 기반 워크플로우 및 노트북을 사용하여 원시 데이터를 처리, 변환 및 강화할 수 있습니다.
- 로코드/노코드 워크플로 통합관리를 통해 데이터 파이프라인을 자동화할 수 있습니다.
- 대규모 일괄 처리 및 실시간 데이터 수집을 처리합니다.
머신 러닝, AI 및 데이터 과학
- Spark 기반 노트북을 사용하여 머신 러닝 모델을 교육하고 배포합니다.
- 대규모 기능 엔지니어링 및 데이터 변환을 지원합니다.
- Python 및 PySpark 워크로드를 위한 관리형 실행 환경을 제공합니다.
- 대화형 AI 에이전트를 생성하여 데이터 검색 및 개발을 지원합니다.
엔터프라이즈 데이터 카탈로그 및 거버넌스, 델타 공유
- 정형 및 비정형 데이터를 위한 중앙화된 메타데이터 관리.
- 안전한 데이터 액세스 및 협업을 위한 역할 기반 액세스 제어(RBAC)입니다.
- Oracle Autonomous AI Database 및 OCI Object Storage를 포함한 외부 카탈로그와의 통합.
- AI 데이터 플랫폼은 델타 공유를 지원하여 조직 경계 전반에 걸쳐 안전하고 실시간으로 관리되는 데이터 공유를 지원합니다.
분석, Business Intelligence 및 보고
- Tableau, Power BI와 같은 JDBC를 통해 OCI, Oracle Analytics Cloud(OAC) 및 타사 BI 도구를 연결합니다.
멀티 클라우드 및 하이브리드 데이터 통합
- 여러 OCI 서비스에서 통합 질의 실행을 사용으로 설정합니다.
- 하이브리드 분석을 위해 타사 클라우드 스토리지 및 데이터베이스와 통합합니다.
- 여러 환경에서 데이터 주권 및 규제 준수를 유지합니다.
Oracle AI Data Platform 서비스 수준 목표 정보
Oracle AI Data Platform은 Oracle Cloud Infrastructure를 기반으로 구축되었으며 Oracle PaaS Cloud 서비스를 활용합니다.
Oracle AI Data Platform의 가용성은 컴퓨트 및 스토리지를 포함한 Oracle Identity Cloud Service, Oracle Autonomous AI Lakehouse, Oracle Cloud IaaS 서비스 등의 종속 Oracle 서비스와 연계됩니다. 이러한 각 서비스는 Oracle Cloud SLA에 따라 서비스 수준 계약을 게시했습니다. Oracle PaaS 및 IaaS Public Cloud Services 핵심 문서(PDF)를 참조하십시오.
Oracle AI Data Platform의 서비스 수준 목표(SLO)는 99.95%입니다.
다음 정의를 사용하여 AI 데이터 플랫폼에 대한 서비스 레벨을 계산합니다.
| 기간 | 정의 |
|---|---|
| 서비스 레벨 | Oracle은 다음 기준에 따라 직전 월의 서비스 레벨을 측정합니다.
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| 오류율 | 측정된 월 동안 1시간 간격으로 실패한 서비스 REST API 호출의 총 수를 해당 간격 동안의 총 서비스 REST API 호출 수로 나눈 값입니다. |
| 서비스 REST API 호출 | 적용 가능한 Cloud Service의 REST API 사양을 충족하는 HTTP 요청입니다. |
| 실패한 서비스 REST API 호출 | 사용자가 처리한 Cloud Service REST API 호출로 인해 5xx(서버 오류) 상태 코드가 발생합니다. |