16 통합 큐브: Essbase와 자율운영 AI 데이터베이스 통합
통합 큐브를 사용하면 Essbase가 Autonomous AI Lakehouse에 저장된 데이터를 직접 쿼리할 수 있으며, Essbase의 분석 성능과 Autonomous AI Database의 이점이 결합됩니다.
통합 큐브의 이점
통합 큐브를 사용하면 집계 및 질의를 수행하기 전에 Essbase 큐브로 데이터를 로드하는 프로세스를 생략할 수 있습니다. 데이터 저장 및 처리는 Autonomous AI Lakehouse 내에서 이루어지며, Autonomous AI Database 및 Essbase의 분석 기능의 이점을 활용합니다.
관계형 데이터 소스에서 Essbase로의 일반적인 데이터 로드를 생략하면 ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인과 관련한 (규칙 파일이나 기타 데이터 로드 프로세스 사용 시의) 운영비를 절감할 수 있으며 아웃라인을 재구조화할 필요가 없습니다.
자율운영 AI 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스 구성, 튜닝, 오브젝트 스토리지, 백업 및 업데이트는 모두 Oracle이 관리하므로, 사용자는 인프라 관리에 시간을 낭비하지 않고 통합 클라우드 환경에서 Essbase를 사용할 수 있습니다.
Essbase를 통해 저장된 교차점으로 후기록이 지원됩니다. 예를 들어, Smart View(또는 MDX 삽입)를 사용하여 제출한 데이터 값은 Autonomous AI Lakehouse의 사실값 테이블에서 업데이트됩니다.
또한 Essbase 계산 및 데이터 로드를 수행할 수도 있습니다. Essbase는 SQL을 작성하여 Autonomous AI Lakehouse의 사실값 테이블을 업데이트합니다.
통합 큐브의 데이터 스토리지 관리
통합 큐브의 데이터는 자율운영 AI 레이크하우스에 저장됩니다. 데이터를 관리할 수도 있고, Essbase가 자동으로 관리하도록 할 수도 있습니다.
이미 Essbase를 사용 중이고 통합 큐브를 시도하려는 경우 기존 Essbase 데이터베이스를 통합 큐브로 만드는 것이 좋습니다. 이 경우 Essbase 관리 통합 분할 영역을 생성합니다.
Essbase를 처음 사용하는 경우 및/또는 Autonomous AI Lakehouse에서 데이터를 업데이트하기 위한 워크플로우가 이미 설정된 경우 적합한 해결 방법은 고유한 통합 큐브 데이터를 관리하는 것입니다.
- 조직에 가장 적합한 데이터 스토리지 옵션을 결정합니다.
- Essbase 관리 - Essbase는 통합 분할 영역을 생성하는 동안 팩트 테이블을 생성하고 나중에 관리합니다.
- 사용자 관리 - SQL 또는 Essbase 데이터 익스포트를 사용하여 Autonomous AI Lakehouse에서 고유한 팩트 테이블을 설정합니다.
- Essbase가 Autonomous AI Lakehouse 스토리지를 관리하도록 하려면 USERMANAGEDFEDFACT FALSE를 설정하여 Essbase 관리 옵션을 사용으로 설정합니다.
주:
통합 분할 영역을 만들기 전에 USERMANAGEDFACT FALSE를 설정합니다. 이 옵션은 나중에 변경할 수 없습니다.
Essbase 관리 데이터 저장영역에서는 Essbase가 자동으로 생성하므로 팩트 테이블을 설정할 필요가 없습니다. 또한 Essbase는 팩트 테이블을 관리합니다. 아웃라인을 변경할 때 파티션을 삭제하고 다시 만들 필요가 없습니다.
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