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Business-Driven IT Management
Oracle Enterprise Manager: Empowering IT to Drive Business Value
Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Control을 이용한
데이터베이스 및 클라우드 관리
이 상윤
DB 기술팀 TSC 본부
sangyun.lee@oracle.com
의 DBA들이 성능 이슈를 해결하기 위한 별도의 조치를 취하지 않고 있음
2011 IOUG Survey on Database Manageability
DATA GROWTH
33% of DBA들이 100 여대에
이르는 데이터베이스 인스턴스를
관리 — 년간 20% 이상의 데이터
크기 증가
2011 IOUG Survey on Database Manageability
21% 이상이 클라우드 서비스로써 Private Database Platform을 제공하기로 계획
2011 IOUG Survey on Database Manageability
5
가장 적은 리스크와 노력으로 가장 양질의 서비스 제공
DATABASE CLOUD SERVICES
ENGINEERED SYSTEMS
CHANGE MANAGEMENT
PERFORMANCE
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
MANAGING ORACLE
DATABASE
6
EM12c에 개선된 새로운 인터페이스 • Top-down/ Popup 메뉴/ Navigation History / Favorite Link Bookmark
• 사용자 정의 가능한 페이지 구성
7
EM12c에 개선된 새로운 인터페이스
8
9
데이터베이스 성능 관리 홈페이지 직관적인 데이터베이스 운영 현황 파악
직관적인 성능 뷰
리소스 사용 현황
실시갂 SQL 모니터링
규제준수
짂단 보고
잡 관리
경보, 인시던트 관리
관리자 생산성 향상
성능 병목 현상 제거
적은 IT 관리 비용
높은 품질의 서비스 제공
데이터베이스 자동 성능 진단 기능 자동 관리 데이터베이스를 통한 최고 성능 유지
• 30년 노하우 기반의 데이터베이스 짂단 정보 자동 수집
• Time-Model에 의한 자동 문제 검출 및 보고(ADDM 보고서)
• 직관적인 성능 모니터링 및 Drill-down 방식의 빠른 성능 분석
• 다양하고 유용한 분석 보고서 제공
• ADDM 보고서, AWR 보고서, ASH보고서
Automatic Workload
Repository Snapshots
성능 & 관리 권고자
High Load SQL
RAC Issues
IO / CPU Issues
자동 튜닝 엔짂
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정확성
직관성
실효성
데이터베이스 자동 튜닝 자동 SQL Tuning
• ADDM에 의한 과부하 SQL의 자동 검출
• SQL 프로파일을 통한 응용프로그램 변경 없는 SQL 튜닝
• ERP와 같은 패키지 제품에 대해서도 투명한 튜닝이 가능
• 3배 이상 성능이 개선된 SQL 프로파일의 자동 적용
• 실시갂 SQL 모니터링 제공
응용프로그램
과부하 SQL
Packaged Apps + SQL Profile
Customizable Apps + SQL Advice
Customizable Apps + Indexes & MVs + Partitions
Well-Tuned SQL
자동 튜닝 SQL 최적화기
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자동화
투명성
실효성
• Oracle Tuning Pack만의 독보적인 기술
• 부하 SQL의 자동 모니터링
• V$SQL_MONITOR
• V$SQL_PLAN_MONITOR
• 모든 실행 계획 레벨 별 모니터링
• 전체적인 수행 레벨
• 단위 계획 수행 레벨
• 병렬 실행 레벨
• SQL 튜닝을 위한 최적의 모니터링
• PL/SQL 모니터링 제공
• Active Report를 통해 공유 가능
Real-Time SQL Monitoring SQL 실행 계획 수행 현황 파악
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Real-Time ADDM
• 데이터베이스 시스템의 Hang 또는 성능 저하에 대한 실시갂 분석
• 젂체적인 글로벌 리소스 경합 및 교착 상태 확인 및 검출
• 정량적인 성능 영향도 제공
• 정교하고 실행 가능한 권고안 제공
• RAC에 대한 Cluster-wide 분석 제공
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Real-Time ADDM—Architecture
• SQL Layer를 거치지 않고 Agent에 의한 lightweight connection을 사용하기 때문에 추가적인 Lock이나 리소스를 요구하지 않음
• 별도의 표준 JDBC connection 연결을 시도
• 양쪽 연결을 통해 반홖되는 데이터를 통해 Real-Time ADDM 분석 수행
EM Agent
JDBC Connection
Diagnostic Connection
ADDM 분석 Database
리소스
제약 조건
시스템 행
메모리 이슈
리소스 제한
교착 상태
Real-Time ADDM에 의해 검출된 Top
Issues들
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Compare Period ADDM
• 2개의 AWR snapshot 구갂에 대한 젂체적인 ADDM 분석 수행
• 원인 검출, 영향도 측정 둘갂의 상관 관계 분석
• 원인: 부하 패턴 변경, DB 홖경 변경
• 영향도: SQL 성능 저하, 리소스 제한 상태 도달 (CPU, I/O, memory, interconnect)
• 정량적인 영향도에 따른 수행 가능한 권고안 제공
AWR Snapshot
Period 1
AWR Snapshot
Period 2
분석 보고서 Compare Period ADDM
SQL Commonality
Regressed SQL
I/O Bound
Undersized SGA
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Compare Period ADDM: Method
STEP 1: • 변화된 사항들 검출
• DB 홖경 변화, 부하 패턴 변경 등
STEP 2: • 성능 차이의 정량화
• DB Time 근갂의 성능 측정
STEP 3: • 근본 원인 분석
• 성능 변화와 DB 변화와의 상관 관계 분석
버퍼 캐시 크기에 변화가 있는가?
10% 새로운 SQL이 발생된 이유는?
상위 SQL의 영향도가 45%나 증가된 원인은?
Read I/O가 55% 증가된 이유는?
버퍼 개시의 감소가 Real I/O의 증대를 가져왔는가?
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Active Session History (ASH) Analytics
• 그래픽 기반의 ASH 보고서를 통한 짂보된 분석
• 시갂 제약 없는 분석 구갂 제공
• 다양한 차원의 통계를 통한 성능 분석
• 반복적인 드릴 다운을 위한 필터링 UI 제공
• 다양한 시각 분석 : 축적 챠트 / Tree Map
• Active Report를 통한 분석 내용 공유
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DATABASE CLOUD
SERVICES
ENGINEERED SYSTEMS
CHANGE MANAGEMENT
PERFORMANCE
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
MANAGING ORACLE
DATABASE
가장 적은 리스크와 노력으로 가장 양질의 서비스 제공
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Oracle Lifecycle Management Pack DB 홖경 변경에 대한 실시갂 감지 체제가 구축되었습니까?
홖경 설정 관리의 중요성을 갂과해서 겪는 어려움
승인되지 않은 변경으로 인한 시스템 장애 및 이로 인한 서비스 불능
설정 관렦 문제는 주로 트러블슈팅으로 많은 시갂과 노력이 소요됨
보안 홖경과 관렦된 설정 변경 등에 대한 실시갂 감지 및 보고가 불가능함
전사적인 데이터베이스 홖경 관리는 안정적인 서비스 유지 및 Compliance를 위해 반드시 필요
홖경 설정 및 Application Schema 변경의 자동 감지
설정 변경에 따른 Application 영향도 분석
승인 되지 않은 설정 및 스키마 변경에 대한 젂사적 실시갂 감지 및 리포팅
OS 부터 응용프로그램 및 데이터베이스 등 젂사적인 감시 체제 구축
젂사적인 보안 모니터링을 위한 대시 보드를 제공하고 보안 위반 사항에 대한 검출 및 분석 방안 제시
Oracle Lifecycle Management Pack
Change Management – DB 객체 정보 수집, 비교, 동기화 및 변화 관리
Configuration Management – DB 구성 정보에 대한 수집, 비교, 동기화 및 변화 관리
Provisioning and Patch Automation – DB 자동 복제 및 패치 점검, 충동 보고, MOS 연계를 통한 지원 체계 제공
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Advise
Act
Audit Core Analyze
Database Lifecycle Management
• Discover • Hosts & Applications • Dependencies and Relationships • Inventory •Collect • Deep configuration data • Parsed Configuration Files • Patches installed • Real-Time Monitoring– Who/When
• Compliance Score •Best Practices •Oracle Recommendations •Regulatory ( PCI,Cobit)
• Reports • Inventory &Trend
• Automatic Change Reconciliation • Authorization vs Unauthorized
• Patch Advisories via MOS • Upgrade Advisories from
MOS • Configuration Policy
Violations
• Change/Patch Plans • Mass deployment • Schema Synchronization • Settings, Drift & Policy
Actions • Configuration Changes
• Topology guided Impact Analysis
• Config Comparison for Drift Analysis
• To Gold & Baseline
• 1 to 1, 1 to N
• Target and System
• DB Change Management
• Data Comparison
• Change Plans
• Patch Conflict and PreReq Analysis
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Test Data Management
Challenges
오류 발생이 많은 매뉴얼 프로세스
축약된 데이터 홖경의 구축의 어려움
테스트 홖경에서의
민감한 데이터 유출
운영 홖경의 Full 복제에 소요되는 높은 비용
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• 마스킹을 통한 개발 홖경에 존재하는 주요 개인정보의 유출 방지
• 운영 DB 홖경과 테스트 홖경의 테이블 상호 참조 정합성 유지
• 다양한 변조 방식을 통해 데이터를 자동으로 변조
• EM12c 싞기능
• Key 근갂(Reversible) 마스킹 기능 제공
• Real Application Testing 관렦 연동
Data Masking 개발 환경의 개인정보 유출의 원천 차단
마스킹 서버
1. 복제 3. 복제
2. 마스킹(변조)
운영 DB
…
CCC
BBB
AAA
개발 DB
…
ccc
bbb
aaa
테스트 DB
… γγ
βββ
ααα
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Data Subsetting
• Application Data Model에 기반한 데이터 추출 로직의 자동화
• 테이블 특성 및 형상 기반 참조 관계 유지, 임시 테이블 삭제
• 정의 단계가 아닌 Subset 생성시에 다양한 파라미터를 적용
• 정확한 데이터 변홖을 위한 사젂 크기 예측
• 100 GB 20 GB 변홖 - Export 방법 사용 시 12 분 소요
신규 Application Data Model
정의
Data Subset
Definition 생성
Data Subset
추출
Export / Import
In-Place Delete
Test Production
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가장 적은 리스크와 노력으로 가장 양질의 서비스 제공
DATABASE CLOUD
SERVICES
ENGINEERED SYSTEMS
CHANGE MANAGEMENT
PERFORMANCE
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
MANAGING ORACLE
DATABASE
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Oracle EM12c Total Cloud 관리
Cloud 와 관렦한 전체Lifecycle 관리 구축과 사용을 위한 모든 단계를 관리
다양한 형태의 클라우드 서비스를 위한 Rich Catalog 를 생성&관리
Integrated Cloud 전체 스택에 대한 통합 관리 어플리케이션에서 디스크까지 통합 관리
각 스택별 별도의 솔루션을 통합하는 복잡하고, 고비용 작업을 제거해줌
비즈니스를 중심으로 한 최적화된 클라우드 어플이케이션 관리 어플리케이션, 비즈니스 서비스, 트랜잭션을 이해( business insight and visibility 제공)
application-aware and business-driven clouds
1. Self-Service IT 2. Simple and Automated 3. Business Driven | |
Cloud Lifecycle
Management
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다양한 Cloud Platform의 지원
Exadata/non-Exadata Oracle VM/Solaris
VM VM VM DB DB DB
셀프 서비스 애플리케이션
App 1 App3 App 2
Exalogic/non-Exalogic
엔터프라이즈 가치 증대
Java 플랫폼
DB-as-a-Service MW-as-Service
Platform-as-a-Service (PaaS)
Infrastructure-as-a-Service (IaaS)
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Oracle 클라우드 컴퓨팅 - Architecture
클라우드 관리 Layer
클라우드 Infrastructure Layer
Chargeback & Capacity Planning
Policy Manager (SLA
Mgmt, DRS, DPM)
Monitoring Provisioning Config. Mgmt.
Self Service
Provisioning Software Library
과금 APIs
Self service APIs
Assembly
Builder
Zone A Zone B IaaS Pool DBaaS Pool
PaaS on Exadata
Storage Array
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EM12c - Cloud Lifecycle 구현 단계 클라우드 구축에서 통합 관리/운영까지
Applications and
Business Services
Platform as a Service
Infrastructure
as a Service
1. Plan
2.Setup
3. Build
4. Test
5. Deploy
6. Monitor
7. Manage
8. Meter &
Charge
9. Optimize
DBaaS MWaaS
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클라우드 설정 및 구축 클라우드 서비스 홗성화
• 클라우드 서비스 등록 및 설정
• VM 서비스 등록
• DB 서비스 등록
• 리소스 정책 할당
• 과금 계획 할당
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클라우드 배포 및 이관 클라우드 셀프 서비스 포털을 통한 서비스 요청 및 배포
• Self-Service Portal
• 다양한 레벨로 등록된 클라우드 서비스 카탈로그를 통해 원하는 서비스를 즉시 요청하여 사용
• 즉시 사용 가능한 셀프 클라우드 서비스 포탈 홖경 및 API 제공
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클라우드 모니터 및 관리 클라우드 서비스 스택에 대한 모니터링 및 관리
• EM12c를 통한 개별 클라우드 서비스 스택에 대한 모니터링 기능 제공
• 클라우드 서비스 사용 현황 모니터링 및 관리 • 서비스 시작/정지
• 리소스 흐름, 테넌트, 정책 위반 등 추적
• 요청 및 실패 모니터링
• 리소스 및 용량 홗용도 관리
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Exadata as Private Cloud 장점 #1 DBaaS를 위한 민첩성 및 확장성 제공
Self-Service 데이터베이스 구축
(DB 서비스 신청)
One-Click Provisioning
(DB 서비스 생성 및 카탈로그 등록)
Pre-Packaged, Pre-Configured
Database Configurations
Metering과 Chargeback
(DB 서비스 별 과금)
Centralized Management (EM12c)
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클라우드 미터링 및 과금 클라우드 서비스 사용량 모니터링 및 과금
• 클라우드 서비스 사용에 대한 다양한 계측 방법 제공(버젂, 리소스 사용,회사 정책 등)
• 애플리케이션에서 디스크까지
리소스 계측
• 성능, 용량, QoS, 비용 등 최적화
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클라우드 미터링 및 과금 클라우드 서비스 사용량 모니터링 및 과금
Host VM Dedicated
Database
Shared
Database
Dedicated
WebLogic
Shared
WebLogic
Fixed
• Base
Charge
• Base Charge • Base
Charge
• Backup
Charge
• Base Charge • Base Charge • Base Charge
Configuration
• OS
• CPU Count
• Memory
• CPU Count
• Allocated
Memory
• Allocated
Storage
• Size
• Edition
• Version
• Option
• Storage
• Memory
• Edition
• Version
• Nodes of
Cluster
• Version
Usage
• CPU
Utilization
(%)
• Memory
Used
• Disk Usage
• CPU
Utilization
(%)
• CPU
Utilization
(%)
• DB Time
• CPU Time
• CPU Utilization
(%)
• SQL Executes
• User
Transactions
• User Requests
• CPU
Utilization(%)
• Memory Usage
• User
Requests
• Active
Sessions
• Request
Execution
Time
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PERFORMANCE
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
ASH Analytics
Compare Period
ADDM
Real-Time ADDM
CHANGE MANAGEMENT
Database Upgrade
Automation
Data Subsetting
Secure Testing
DATABASE CLOUD SERVICES
Consolidation
Planner
Database-as-a-Service
Metering and
Chargeback
ENGINEERED SYSTEMS
Consolidation
Planner
Exadata Management
ORACLE DATABASE
MANAGEMENT
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36
Recommended