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

10

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

11

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

12

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

13

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

14

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

15

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

20

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

21

• 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

22

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

24

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

27

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

28

클라우드 설정 및 구축 클라우드 서비스 홗성화

• 클라우드 서비스 등록 및 설정

• VM 서비스 등록

• DB 서비스 등록

• 리소스 정책 할당

• 과금 계획 할당

29

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

30

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

31

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

33

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

34

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

35

36