Oracle Autonomous Database에 지리 공간 플랫폼 구축
Oracle Autonomous Database의 공간 기능을 사용하여 위치 인텔리전스를 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 통합합니다. Oracle은 부서 및 기업 데이터 저장소의 맥락에서 지리 공간 데이터를 로드, 준비, 처리, 분석 및 게시하는 기능을 통해 데이터 관리의 주류로 이동할 수 있도록 합니다.
이 참조 구조는 전체 업무 컨텍스트 내에서 기술 솔루션을 배치합니다. 
그림 data-driven-business-context.png
거의 모든 비즈니스 데이터는 어떤 형태로든 위치를 포함합니다. 모든 일이 어딘가에 발생하기 때문에 재무, 공급망, 영업, 마케팅, 고객 서비스 등의 비즈니스 영역은 위치에 연결된 정보를 모두 관리합니다. 위치는 위치 이름, 주소, 좌표 및 IP 주소와 같은 형식으로 시작됩니다. 해당 위치에 대한 원시 참조를 분석 기능을 갖춘 적절한 공간 데이터 유형으로 바꾸면 다양한 위치 기반 통찰력과 가치를 얻을 수 있습니다.
- 홍수 구역에 자산이 있습니까?
- 가장 가까운 경쟁자는 어디에 있습니까?
- 가장 필요한 곳에 건강 서비스가 있습니까?
Oracle Autonomous Database 툴은 기본적으로 관리되는 지리 공간 데이터를 지원하는 로우 코드 데이터 준비 및 애플리케이션 개발을 제공합니다. 전문 소프트웨어(예: GIS 소프트웨어 및 개발자 툴킷)의 에코시스템은 Oracle의 공간 플랫폼을 지원하므로 조직의 필요에 맞게 다른 툴을 조합하고 일치시킬 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다. Oracle Autonomous Database에서 지리 공간 데이터를 기본적으로 유지 관리함으로써 광범위한 분석 및 데이터 웨어하우징, 트랜잭션 처리 및 혼합 워크로드 사용 사례를 사용할 수 있으며, 다른 툴과 개발에 대한 기존 투자를 유지하면서 효율성을 높일 수 있습니다.
이 참조 아키텍처에서는 기본 공간 데이터 관리, 셀프 서비스 공간 분석 및 코딩이 적게 필요한 애플리케이션 개발을 통해 위치 인텔리전스를 데이터 마트 또는 데이터 웨어하우스에 추가하는 사용 사례에 집중합니다. 개념적 수준에서 기술 솔루션은 다음과 같이 문제를 해결합니다.
그림 oci-geospatial-adw-overview.png에 대한 설명
구조
이 구조는 위치 이름, 주소, 좌표 등 비즈니스 데이터의 위치 구성요소가 고유 공간 데이터 유형으로 변환되고 지리 공간 참조 데이터와 결합되어 위치 기반 통찰력을 지원하는 분석 및 웨어하우징(ADW)에 Oracle Autonomous Database를 사용합니다. 이 아키텍처에는 Oracle Spatial Studio 및 Oracle Application Express(APEX)도 포함되어 있으며, 코딩이 적게 필요한 공간 데이터 준비, 분석, 시각화 및 애플리케이션 개발을 위해 Oracle Autonomous Database의 무료 기능도 포함되어 있습니다.
다음 다이어그램은 이 참조 구조를 보여 줍니다.
oci-geospatial-adw-arch-oracle.zip
이 구조는 다음 논리 분할에 중점을 둡니다.
- Data Refinery
아키텍처의 각 데이터 계층에서 사용할 데이터를 수집하고 세분화합니다. 이 구성은 각 레벨에서 데이터를 저장 및 세분화하고 이들 간에 데이터를 이동하는 데 소요되는 처리 비용의 차이를 보여줍니다.
- 데이터 지속성 플랫폼(정리된 정보 계층)데이터 접근 및 탐색을 용이하게 하여 현재 비즈니스 뷰를 표시합니다.
- 순환된 정보: 관계형 기술의 경우 단순 관계형, 종단형, 차원형 또는 OLAP 형식으로 데이터가 논리적으로 파생되거나 물리적으로 구조화될 수 있습니다. 비관계형 데이터의 경우 이 계층은 분석 프로세스의 출력 또는 특정 분석 작업에 최적화된 데이터를 포함하여 하나 이상의 데이터 풀을 포함합니다.
- 원시 정보: 선별된 데이터를 생성하기 위해 입력으로 사용되는 세분화된 저장 데이터입니다. 데이터는 소스에서 파생된 형식과 스키마로 저장됩니다.
- 액세스 및 해석
소비자에 대한 데이터의 논리적 비즈니스 뷰를 추상화합니다. 이러한 추상화는 개발, 대상 아키텍처로의 마이그레이션 및 여러 통합 소스의 단일 보고 계층 프로비저닝을 위한 민첩한 접근 방식을 지원합니다.
- 데이터 통합
분석 및 웨어하우징용 Oracle Autonomous Database에는 여러 시나리오에 대해 데이터를 수집, 로드 및 변환하는 툴이 포함되어 있습니다.
고급 사용 사례의 경우 전담 관리 서버 미사용 네이티브 클라우드 서비스인 Oracle Cloud Infrastructure Data Integration을 사용하면 여러 소스에서 데이터 수집, 데이터 정리, 변환 및 재구성과 같은 일반적인 ETL(추출, 변환 및 변환) 작업을 수행하고 Oracle Cloud Infrastructure의 대상 데이터 소스로 효율적으로 로드할 수 있습니다.
Oracle Spatial Studio에는 주소 및 위치 이름을 지오코딩하고, 좌표 열을 인덱스화하고, 좌표 열을 포함하는 관리 영역으로 위치를 보강하여 공간 작업에 대한 데이터를 준비하는 기능이 포함되어 있습니다. Oracle Spatial Studio에는 스프레드시트, GeoJSON, 쉐이프 파일 및 CSV와 같은 일반 형식에서 ADW로 공간 데이터를 직접 로드하는 기능도 포함되어 있습니다.
- Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouse는 데이터 웨어하우징 워크로드에 최적화된 자동 구동, 자가 보안, 자가 복구 데이터베이스 서비스입니다. 하드웨어를 구성 또는 관리하거나 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. Oracle Cloud Infrastructure는 데이터베이스 생성과 데이터베이스 백업, 패치, 업그레이드 및 튜닝을 처리합니다.
- Oracle Spatial Studio
Oracle Spatial Studio는 코딩이 필요 없는(셀프 서비스) 공간 분석을 제공하고 시각화를 ADW에서 직접 매핑합니다. 비즈니스 사용자와 분석가는 대화형 맵에서 비즈니스 데이터를 시각화하고 위치 관계와 패턴을 파악할 수 있습니다.
- Oracle Apex
Oracle Autonomous Database의 Oracle APEX는 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있도록 사전 구성되고 전담 관리되며 안전한 환경을 제공합니다. 여기에는 ADW에서 기본적으로 관리되는 공간 데이터의 위치 기반 보고, 차트 작성 및 맵 시각화에 대한 내장 지원이 포함됩니다.
권장 사항
- Data Refinery
Oracle Spatial Studio는 공간 분석 및 맵 시각화에 대한 위치 정보를 사용으로 설정하는 데 필요한 주소 지오코딩 및 좌표 인덱싱을 제공합니다. Spatial Studio는 주소나 좌표를 가진 테이블과 같은 ADW의 기존 데이터를 준비할 수 있으며 일반적인 파일 형식에서 ADW로 로드할 수도 있습니다. 파일을 ADW로 유연하게 로드하려면 Oracle Autonomous Database에 내장된 Autonomous Database Tools 기능을 사용하십시오. 스프레드시트, GeoJSON, 쉐이프 파일, KML 및 CSV와 같은 일반적인 공간 파일 형식에서 데이터를 로드하기 위해 Oracle Spatial Studio는 Autonomous Database의 공간 데이터 유형으로 직접 로드됩니다.
고려 사항
여러 데이터베이스 및 파일 소스에서 위치 분석을 위해 사용으로 설정된 중앙화된 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드하고 구성할 때 다음 구현 옵션을 고려하십시오.
| 가이던스 | Data Refinery | 데이터 지속성 플랫폼 | 액세스 및 해석 |
|---|---|---|---|
| 권장사항 |
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Oracle 자율운영 데이터베이스(ADW 또는 ATP) |
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| 기타 옵션 |
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| 근거 | Oracle Autonomous Database에는 CSV 파일 및 관계형 데이터 소스와 같은 다양한 데이터 소스를 입수하기 위한 툴이 포함되어 있습니다. Spatial Studio는 공간별 로딩 및 준비 단계를 처리합니다. 다양한 타사(상용 및 오픈 소스)도 ADW에 공간 데이터를 로드할 수 있습니다. | Oracle Autonomous Database는 공간 데이터 관리, 처리 및 분석에 대한 기본 지원을 포함하는 사용이 간편하고 완전히 자율적인 데이터베이스입니다. ADW Dedicated 및 Oracle Database Exadata Cloud Service에는 동일한 공간 기능과 전용 클라우드 데이터베이스의 특수화된 추가 공간 기능이 포함됩니다. | Oracle Spatial Studio와 APEX는 셀프서비스, 커스터마이징 애플리케이션 및 직접 SQL을 통해 위치 기반 분석과 매핑을 제공합니다. ADW의 위치 분석은 또한 애널리틱스 클라우드와 다양한 타사(상용 및 오픈 소스) 툴 및 툴킷에 활용할 수 있습니다. |
배치
이 참조 아키텍처를 배포하는 데 필요한 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 한 번의 클릭으로 Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager로 코드를 풀링하고 스택을 생성하여 배포할 수 있습니다. 또는 Terraform CLI를 사용하여 GitHub의 코드를 컴퓨터로 다운로드하고 코드를 커스터마이즈한 다음 구조를 배치합니다.
- Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager의 샘플 스택을 사용하여 배포합니다.
을 누릅니다.아직 사인인하지 않은 경우 테넌시 및 사용자 인증서를 입력합니다.
- 스택을 배치할 영역을 선택합니다.
- 화면의 프롬프트와 지침에 따라 스택을 생성합니다.
- 스택을 생성한 후 Terraform 작업을 누르고 계획을 선택합니다.
- 작업이 완료될 때까지 기다린 후 계획을 검토합니다.
내용을 변경하려면 [스택 세부정보] 페이지로 돌아가서 스택 편집을 누르고 필요에 따라 변경합니다. 그런 다음 계획 작업을 다시 실행합니다.
- 추가 변경이 필요하지 않은 경우 스택 세부정보 페이지로 돌아가서 Terraform 작업을 누르고 적용을 선택합니다.
- GitHub에서 Terraform 코드를 사용하여 배포합니다.
- GitHub로 이동하십시오.
- 저장소를 로컬 컴퓨터에 복제하거나 다운로드합니다.
README문서의 지침을 따릅니다.