오라클이 오라클 MySQL 히트웨이브에 데이터베이스(DB) 내 머신러닝(ML) 기능을 추가하며, 클라우드 기반 DB 시장에서 입지를 강화하겠다는 의지를 드러낸다. 아마존웹서비스(AWS)와 스노우플레이크의 서비스와 성능을 비교하며 대놓고 경쟁사를 저격하는 마케팅을 펼친다.
오라클 MySQL 히트웨이브는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 상에서 MySQL DB 서비스를 지원하는 인메모리 쿼리 가속기다.
MySQL 히트웨이브 ML은 머신러닝의 수명 주기를 자동화하고 학습된 모델 모두를 MySQL 내에 저장해, 외부의 머신러닝 도구나 서비스로 데이터와 모델을 이동하지 않아도 된다.
오라클은 추출, 변환 및 적재(ETL) 절차가 사라지며 애플리케이션 복잡성과 비용이 감소하고 머신러닝 모델과 데이터의 보안성이 개선됐다고 설명했다. 히트웨이브 ML 기능은 전 세계 37개의 모든 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 리전에서 MySQL 히트웨이브 DB 클라우드 서비스에 포함해 제공된다.
MySQL 애플리케이션에 머신러닝 기능을 추가하는 일은 많은 개발자들이 오랜 시간을 소모하는 고난이도 작업이다. 하지만 애플리케이션 데이터가 머신러닝에 적용되는 과정에서 다수의 데이터 사일로 현상이 나타나고 데이터 이동으로 인해 지연 시간이 발생한다. 또 급증하는 데이터로 인해 DB의 보안 취약점이 증가하고 개발자가 프로그램을 작성하는 환경이 다양해져 복잡성이 증가한다.
머신러닝 모델을 학습시키는 과정에는 개발자의 전문적인 지식이 필요하다. 이를 만족하지 못할 경우 최적화된 모델을 보장할 수 없기에 예측의 정확성은 감소한다. 대부분의 기존 머신러닝 솔루션은 개발자가 구축한 모델이 어떻게 그러한 결과를 예측하게 됐는 지에 대한 이유를 설명해주지 않는다.
오라클은 MySQL 히트웨이브 ML은 머신러닝 기능이 MySQL DB 내에 기본으로 통합돼 데이터를 다른 서비스로 옮기는 ETL 과정이 필요 없기 때문에 이러한 문제를 해결했다고 설명했다. 히트웨이브 ML에서 생성한 모든 모델과 예측 결과에는 설명도 함께 제공한다.
니푼 아가르왈 오라클 수석부사장은 이날 간담회에서 머신러닝의 예측 결과를 설명해주는 기능을 탑재하자 오로라, RDS, 레드시프트, 테라데이타, SAP HANA, 빅쿼리 등 경쟁 솔루션을 쓰던 고객사들이 DB를 교체했다고 밝혔다.
니푼 아가르왈 오라클 수석부사장은 "히트웨이브 ML은 노드수가 늘어날수록 성능이 올라가지만 레드시프트는 이러한 확장성을 지원하지 않는다"며 "리사이징이 진행되는 동안에서 쿼리 수행과 수정이 다 가능하기 때문에 퍼모먼스 성능 저하가 없다는 점도 레드시프트와의 차별점이다"고 말했다.
이어 "스노우플레이크의 경우 확장되고 축소할 수 있는 단위가 디비(DB) 수 단위로 다른 원하는 숫자로 바꿀 수 없지만, 히트웨이브 ML은 가능하다"고 부연했다.
그는 "스노우플레이크, AWS, 마이크로소프트(MS), 구글과 비교했을 때 MySQL 히트웨이브가 더욱 빠르고 더 저렴하다"며 "깃허브에 올라가 있는 스크립트기 때문에 기업에서 얼마든지 테스트해볼 수 있다"고 강조했다.
류은주 기자 riswell@chosunbiz.com