"아마존보다 빠르고 싸다"…오라클, 데이터베이스에 머신러닝 통합

[아이뉴스24 박진영 기자] "오라클이 기존 트랜잭션 프로세싱과 분석에 머신러닝 기능을 추가하며 MySQL 클라우드 데이터베이스 중 완전한 수준의 머신러닝을 제공하는 유일한 업체가 됐다."

니푼 아가르왈 오라클 연구·고급 개발 부문 수석부사장은 5일 MySQL 히트웨이브 신규 기능 발표 기자간담회를 통해 이같이 밝혔다.

'MySQL 히트웨이브'는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 상에서 MySQL 데이터베이스 서비스를 지원하는 인메모리 쿼리 가속기로, 이번에 머신러닝(ML) 기능을 추가했다. 이를 통해 머신러닝의 수명 주기를 완전 자동화하고 학습된 모델 모두를 데이터베이스 내에 저장해, 외부의 머신러닝 도구나 서비스로 데이터와 모델을 이동하지 않아도 된다.

데이터를 다른 서비스로 옮기는 추출, 변환 및 적재(ETL) 과정이 필요 없기 때문에 애플리케이션의 복잡성과 비용 감소는 물론, 머신러닝 모델과 데이터의 보안성이 개선됐다.

니푼 아가르왈 수석 부사장은 "ML 기능은 고객의 피드백 요청으로 인해 탑재하게 됐다"면서, "현재 고객들은 데이터베이스에 머신러닝 기능을 적용해 고급분석까지 원하는 경우가 많다"고 밝혔다.

그동안 데이터베이스에서 자료를 추출해 다른 시스템에 옮긴 후 머신러닝 모델을 만들고 구축하는 과정을 거쳐야 했다. 이로 인해 데이터 이동의 지연 시간이 발생했고, 데이터 베이스의 보안 취약점이 증가했다. 또 개발자가 프로그램을 작성하는 환경이 다양해져 복잡성도 높다.

MySQL 히트웨이브 ML은 머신러닝 기능이 MySQL 데이터베이스 내에 기본으로 통합되어 데이터를 다른 서비스로 옮길 필요가 없어져 이러한 문제를 해소했다는 설명이다.

또한 히트웨이브 ML에서 생성한 모든 모델과 예측 결과에는 설명도 함께 제공된다. 대부분의 기존 머신러닝 솔루션은 개발자가 구축한 모델이 어떻게 그러한 결과를 예측하게 되었는 지에 대한 이유를 설명해주지 않았다.

아가르왈 수석 부사장은 "엔터프라이즈 고객들은 시스템이 특정한 행동이나 결과값의 이유를 알고자 한다"면서, "설명가능성 지원은 필수적이라고 판단하고, 모든 모델에 어떠한 속성에 기반해 이러한 예측값을 냈는지 설명해주는 기능이 포함된다"고 밝혔다.

또한 오라클이 공개한 다양한 머신러닝 데이터의 벤치마크 결과에 따르면, 가장 작은 클러스터로 구성된 머신러닝 모델에서 히트웨이브 ML은 아마존 레드시프트 ML 대비 평균 1%의 비용으로 25배 빠른 학습이 가능하다. 또 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 있다는 분석이다. 이를 통해 모델을 최신 상태로 유지할 뿐 아니라 예측의 정확성 또한 향상시킬 수 있다고 설명했다.

에드워드 스크리븐 오라클 총괄 아키텍트는 "MySQL 히트웨이브는 오라클에서 가장 빠른 성장세를 자랑하는 클라우드 서비스 중 하나"라면서, "아마존이나 기타 클라우드 데이터베이스 서비스를 사용하던 고객들이 MySQL 히트웨이브로 마이그레이션하는 사례가 증가하고 있다"고 밝혔다.

이어 "오라클이 이번에 발표한 벤치마크 결과는 스노우플레이크, AWS, MS, 구글과 비교했을 때, MySQL 히트웨이브가 더욱 빠르고 더 저렴하다는 사실을 다시 한번 보여주었다"고 강조했다.

ML 기능은 전 세계 37개의 모든 OCI 리전에서 MySQL 히트웨이브 데이터베이스 클라우드 서비스에 포함돼 제공된다. 현재는 OCI에서만 가능하며, 향후 AWS, MS 애저, 구글 클라우드 등 모든 클라우드로 확장할 계획이다.