트랜잭션 비용

Oracle Database API for MongoDB 발표

transaction cost в корейский

There are really two components to transaction costs.

실제로 거래 비용에 관한 두 요소들이 존재합니다.

Примеры

The plummeting of transaction costs weakens the glue that holds value chains together, and allows them to separate.

It was about falling transaction costs breaking up value chains and therefore allowing disintermediation, or what we call deconstruction.

Now, those falling transaction costs have profound consequences, because if transaction costs are the glue that hold value chains together, and they are falling, there is less to economize on.

자, 이 거래비용의 하락은 놀라운 영향을 불러일으켰습니다. 거래 비용이 가치 사슬을 붙드는 풀 역할을 한다고 가정하면 그 비용의 하락은 곧 절약할 수 있는 물자의 하락을 의미합니다.

In particular, since the mid-'90s, communications costs have actually been falling even faster than transaction costs, which is why communication, the Internet, has exploded in such a dramatic fashion.

An independent impact study estimated that by 2013, the use of the RETScreen software had been responsible, worldwide, for over $8 billion in user transaction cost savings, 20 MT per year of greenhouse gas emissions reductions, and has enabled at least 24 GW of installed clean energy capacity.

2004년에 실시한 독립적인 영향 연구 는 2013년까지 전 세계적으로 RETScreen 소프트웨어를 사용하여 사용자 거래 비용이 80억 달러 절감되고, 온실 가스 배출량이 연간 20MT 감축되며, 청정 에너지 설비 용량이 24GW에 달할 것으로 추산했다.

Filter to see all transactions, or just your costs, payments, adjustments, or taxes, with the middle dropdown menu.

But just as the Internet drops transaction and collaboration costs in business and government, it also drops the cost of dissent, of rebellion, and even insurrection in ways that people didn't understand.

Taxes are added to advertising costs and displayed in the Transaction history and on the monthly invoice.

Then, after your account meets the requirements specified in the promotional material, the credit will appear on your billing Transaction history page as credit for future costs.

신뢰할 수 있는 공평한 DeFi 생태계를 가능하게 하는 공평한 순서 서비스(FSS)

이더리움의 인기가 토큰화, 탈중앙화 거래소(DEX) 및 DeFi 덕분에 계속 증가하면서 네트워크 사용자들은 전례 없는 수준의 높은 가스 비용을 지불하고 있습니다. 이는 이더리움이 큰 성공을 거뒀다는 반증이기도 하지만 안타깝게도 사용자에게는 더 높은 트랜잭션 비용과 더 긴 채굴 대기 시간을 의미합니다. 트랜잭션이 처리되기 전, 멤풀(mempool)에 머무르는 동안 선행매매(frontrunning)에 취약해져 예상치 못한 부작용이 발생합니다.

가스 비용이 낮은 경우에도 유저들은 멤풀을 통해 트랜잭션을 처리해야 하므로 능숙한 트레이더와 봇은 트랜잭션이 채굴되기 전에 미리 트랜잭션을 볼 수 있습니다. 이렇게 경험이 풍부한 사람들은 전략적으로 자신의 트랜잭션을 생성해 그들이 활용할 수 있는 이러한 형태의 사전에 입수한 고급 정보로부터 이익을 취할 수 있습니다. 이러한 경우 그들은 해당 트랜잭션보다 더 높은 가스 비용을 지불해 그들의 트랜잭션이 우선적으로 처리될 수 있도록 합니다.

이는 가상에만 존재하는 문제가 아닙니다. 최근 다이안 외(이 블로그 포스트의 작성자들을 포함) 연구에 따르면 DeFi 컨트랙트의 일부만 고려한다고 해도 수백만 달러 규모의 선행매매가 이뤄지는 것을 알 수 있었습니다.

오늘날 사람들은 다이안의 논문에 게재된 것 보다 더 큰 수익을 창출하고 있습니다. 또한 대부분의 거래 행위가 중앙화 거래소에서 이루어진다는 점을 미루어 봤을 때 운영자 및 다른 사람들이 선행매매를 할 수 있다는 것을 의미하고 연구 결과에 따른 수치는 빙산의 일각보다 더 작은 부분에 불과할 수 있습니다.[1] 월 스트리터들 또한 선행매매의 높은 수익성에 대해 트랜잭션 비용 이미 알고 있었으며 증권회사들은 고빈도 트레이더들에게 주기적으로 그들의 고객 오더를 매도하곤 합니다. 밑에 있는 예시는 이러한 문제가 오늘날 스마트 컨트랙트에 미칠 수 있는 영향에 대해 보여주고 있습니다.

DeFi 및 그 외 트랜잭션 처리 순서 문제

DeFi 컨트랙트를 운영하는 오퍼레이터들은 그들의 고객을 위한 공정성과 투명성을 원합니다. 오퍼레이터들은 종종 가스 캡(gas cap)과 같은 선행매매에 대한 대책을 갖고 있습니다. 하지만 이는 완벽한 해결방안이 될 수 없습니다. 또한 원하는 만큼 트랜잭션을 전송하려고 하는 적대적 마이너에 대한 보호책을 제공해주지 않습니다. 오라클 리포트 및 다른 트랜잭션 종류에 대한 선행매매는 비슷한 위협을 가합니다.

암호화폐 연구원인 필 다이안(Phil Daian) 외 연구원들은 MEV(Miner-Extractable Value)*라는 단어를 처음 사용해 적대적인 트랜잭션 오더를 통해 스마트 컨트랙트 시스템을 악용해 수익을 창출할 수 있는 기회를 계산하는 방법을 고안해냈습니다. MEV라는 단어는 Miner을 포함하고 있어 오해의 소지가 있지만 채굴자 뿐만 아니라 일반 유저들도 대상이 됩니다. 채굴자들은 블록 내 트랜잭션의 순서를 결정할 수 있는 무한한 파워를 가지고 있기 때문에 MEV는 공격자가 체인 공격으로 얻을 수 있는 가치를 표현하는 방식입니다. MEV는 블록체인이 일시적으로 중앙화가 된다는 공공연한 비밀로 인해 생기는 것으로 어떠한 점에서는 한 명의 채굴자가 채굴된 블록 트랜잭션의 순서를 어떻게 기록할지에 대한 독단적인 결정을 내릴 수 있기 때문에 발생합니다.

*MEV: 채굴자가 공격 시 얻을 수 있는 가치 (MEV가 높을수록 채굴자가 체인을 공격하기 위한 유인이 증가함)

최근 MEV 경매라 불리는 MEV 악용을 체계화시킨 서비스를 만들기 위한 제안도 있었습니다. MEV 경매에 대한 타당한 찬반 의견이 있었지만 MEV 경매는 블록체인 커뮤니티에 악영향을 미친다고 생각합니다. 이 경매가 트랜잭션 비용 불러일으킬 수 있는 효과에 대한 주장은 이곳에 나와있습니다.

확장성 및 트랜잭션 프라이버시라는 장점을 가지고 있는 롤업(rollup)과 같은 새로운 트랜잭션 처리 접근법도 등장하고 있지만, 이 또한 MEV 문제를 해결해주진 않습니다. 롤업 방식은 트랜잭션 데이터를 모으는 누군가가 트랜잭션을 처리하는 순서를 결정하도록 합니다. MEV를 REV(Rollup-Extractable Value)과 교환하는 것과 마찬가지입니다.

공평한 처리 순서 서비스(FSS) 소개

체인링크 로드맵에서의 다음 단계로 체인링크 랩(Chainlink Labs) 에서 탈중앙화 (및 중앙화) 시스템에서 트랜잭션 처리를 공평하게 할 수 있는 방법을 개발하고 있었습니다. 체인링크가 개발한 방식을 통해 롤업에서의 처리 순서 문제 해결 및 DeFi가 전반적으로 더 성장할 수 있도록 도울 수 있습니다.

체인링크가 개발한 해결법은 FSS(공평한 처리 순서 서비스, Fair Sequencing Service)라 불립니다. FSS는 높은 가스 비용과 불공평한 트랜잭션 처리 순서의 문제점을 해결하려는 목적을 가지고 있고 이를 사용하려는 모든 컨트랙트에게 도움이 될 수 있습니다. FSS를 활용하려는 컨트랙트는 기반 블록체인의 layer-1에 아무 변경 없이도 혜택을 누릴 수 있습니다.

즉, FSS라는 개념은 오라클 네트워크가 트랜잭션을 유저 트랜잭션과 오라클 리포트를 둘 다 포함한 특정 컨트랙트 SC로 전송하도록 하는 것입니다. 그 후 하나의 리더가 아닌 참여한 모든 오라클 노드들이 트랜잭션을 받은 후 순서에 대한 합의를 이룰 수 있도록 합니다. 그 다음에 오라클 노드들은 트랜잭션들을 컨트랙트 SC로 전송합니다. 노드들은 트랜잭션에 대해 임시 또는 시퀀스 숫자를 배치해 일괄적으로 전송합니다. MEV 경매와 마찬가지로 FSS는 블록 채굴 능력과 MEV 활용이라는 두 가지 속성을 따로 분리하지만MEV 경매와 다르게 선행매매에 대한 동기부여를 하지 않습니다. 전반적으로 FSS는 채굴에서 일시적으로 발생하는 중앙화를 없애고 트랜잭션 처리 순서 방식을 탈중앙화합니다.

가스 비용 기반의 트랜잭션 처리 순서 방식의 문제점을 고려했을 때 유저의 트랜잭션 처리 순서를 위해서 오라클 노드는 어떤 판단 기준을 갖춰야 할까요? 일반적인 기준이라면 도착 시간, 즉 선착순으로 트랜잭션을 처리하는 방식이어야 합니다. 하지만 선착순이라는 것은 정확히 어떤 의미일까요?

공평한 처리 방법(Order-fairness)

트랜잭션 처리 순서를 정하는 방식은 전혀 단순하지 않습니다. 사실 굉장히 심오하고 어려운 문제입니다.

비잔틴장애허용(Byzantine Fault Tolerence), 즉 허가형 시스템에 대한 합의에 대한 수십 년 간의 연구에도 불구하고 처리 순서 공평성에 대한 문제는 간과한 것으로 밝혀졌습니다. 대부분의 BFT 시스템은 즉각성(liveness) 및 일관성을 달성하는 것을 목표로 하기 때문에 모든 노드들이 모든 처리 순서에 대한 같은 입장을 바탕으로 신속하게 트랜잭션을 처리하는 것을 목표로 했습니다. 하지만 BFT 시스템 특성상 비슷한 시간대에 요청이 들어온 트랜잭션을 처리하는 방식에 대해서는 아무런 정의가 없었습니다. 만약 모든 노드가 T1을 T2보다 먼저 전송받더라도 BFT 시스템의 일반적인 방식에 따르면 T2가 T1보다 앞 순서로 배치되어도 승인이 되었습니다.

최근 Kelkar 외 (이 포스트의 저자 중 한 명이 공동집필) 연구에서 최초로 트랜잭션 처리 순서를 공평하게 하는 개념을 제시했습니다. 세부적 내용은 복잡하지만, 일반적인 개념에 따르면 대부분의 노드가 T1을 T2보다 먼저 전송받았을 시 T1는 T2보다 늦게 처리되지 않아야 한다는 것이었습니다. 이 연구에서는 해당 속성을 달성하기 위해 애퀴타스(Aequitas[2]) 라는 프로토콜 그룹을 제안합니다. 이러한 프로토콜은 현재는 원치 않은 비용을 발생시키지만 향후 발전을 통해 더 실용적인 변형된 프로토콜이 개발되리라 생각합니다.

FSS는 순서를 정하는 하나의 방식을 위한 프레임워크로 애퀴타스(Aequitas)가 하나의 예시입니다. 추후 FSS는 직접적으로 트랜잭션을 암호화시킨 후 임계치 설정을 통해 오라클 노드가 처리 순서를 정한 후에 해독하는 방식과 같은 더 간단한 방법을 실현할 수 있게 해줍니다. 또한 오라클 리포트를 일련의 트랜잭션에 삽입하는 것과 같은 다른 처리 순서 정책을 지원하게 해줄 것입니다. (만약 원한다면 MEV 경매도 진행할 수 있을 것입니다.)

즉 FSS의 목적은 DeFi 개발자들이 그들이 설정한 기준에 따라 유저들을 공평하게 대할 수 있도록 보장해주는 것입니다.

FSS를 통한 트랜잭션의 공평한 처리 방법은?

유저들은 오라클 네트워크에 직접 트랜잭션 처리를 요청할 수 있습니다. 트랜잭션을 공평한 방식으로 처리할 수 있도록 한 트랜잭션에 대해 다수의 노드들이 참여할 수 있도록 유저는 하나의 트랜잭션 처리를 다수의 노드들에게 동시에 요청해야 합니다.[3]

체인링크는 현재 오라클 노드가 멤풀에 있는 해당 블록체인을 모니터링해 관련된 컨트랙트 SCON을 대신해 트랜잭션을 추출하는 변형된 방식을 탐구하고 있습니다. 일반적으로 오라클 노드는 웹 서비스를 데이터 소스로 사용하지만 멤풀을 데이터 소스로 사용해 유저 트랜잭션에 해당하는 리포트를 생성할 수 있습니다. 하단 이미지를 참고해주세요.

멤풀을 이렇게 사용하는 데에는 다음과 같은 두 가지 큰 장점이 있습니다.

• 기존 호환성 유지: 유저들은 오라클 네트워크와 인터랙트하기 위해 특수 목적 소프트웨어를 사용할 필요 없이 블록체인에 직접 트랜잭션을 전송할 수 있습니다.
• 낮은 가스 비용: 만약 멤풀에 트랜잭션이 이미 포함되어 있다는 것만으로도 트랜잭션 처리가 보장이 된다면 유저들은 채굴 속도에 대해 걱정하지 않아도 됩니다. 이 경우에는 낮은 가스 가격으로도 트랜잭션을 전송할 수 있습니다. 해당 트랜잭션이 드디어 채굴이 되면 트랜잭션이 검열되지 않았다는 감사 추적 가능한 기록을 제공받게 됩니다.[4] 오라클 네트워크는 정렬된 유저 트랜잭션을 높은 가스 비용을 지불하는 컨트랙트에 묶음으로 재전송해 신속한 처리를 기대할 수 있습니다. 이렇게 트랜잭션 묶음으로 처리하거나 롤업 또는 다른 방식을 사용하면 네트워크에서 트랜잭션 당 가스 비용을 낮게 유지할 수 있습니다.

멤풀 모니터링을 통한 FSS. 유저들이 T1 후 T2, 두 개의 트랜잭션을 컨트랙트 SCON에 전송. 오라클 네트워크가 두 개의 트랜잭션 비용 트랜잭션을 관찰 후 멤풀에 도착한 시간에 따라 순서를 정한 후 SCON에 전달.

P2P 네트워크는 복잡하고 다수의 사람들과 빠른 네트워크를 보유한 공격자가 있다면 선행매매를 할 가능성이 있습니다. 하지만 만약 오라클 노드들이 개인들을 네트워크상에서 분산시켜 놓고 공격자 또는 악의적인 행위를 하는 개인에 대해 적극적으로 감시를 할 경우 선행매매를 시도하는 데 드는 비용을 많이 증가시킬 수 있습니다.

또한 스마트 컨트랙트 내에서 선행매매를 방지할 수 있도록 하는 동일한 방법(예: commit-reveal scheme 또는 verifiable delay function)도 오라클 노드에 적용하는 트랜잭션 비용 것에 대한 제안도 있습니다. 한 가지 중요한 장점은 오라클 노드들은 이러한 방식을 적용해 오프체인에서 방어를 구현할 것이며 (블록생성주기가 아닌 네트워크 딜레이의 순서에 따라) 훨씬 더 짧은 시간 척도에 대해서도 선행매매를 방지할 수 있을 것입니다.

FSS를 통해 네트워크 차원에서 선행매매를 방지할 수 있는 새롭고 간단한 방식도 지원 가능하게 됩니다. 예를 들어 유저들은 임계치-암호화된 트랜잭션을 오라클 노드로 전송해 트랜잭션 처리 순서에 대한 합의가 이뤄지면 트랜잭션 내용이 공개되도록 할 수 있습니다.[5] 순서를 정하기 전에 트랜잭션을 암호화하는 방식은 트랜잭션 내용을 기반으로 한 DEX 및 다른 DeFi 시스템에서는 선행매매를 방지하기 위한 간단하지만 강력한 방법이 될 수는 있지만, 트랜잭션이라는 메타데이터 자체에 기반한 선행매매는 막을 수 없습니다. (예를 들어 어떤 유저가 트랜잭션을 전송했다는 사실 자체가 다른 유저로 인해 선행매매를 하도록 유인하거나 다른 트랜잭션을 우선적으로 처리하도록 하는 것) 이더리움에서는 Submarine Sends와 같은 아이디어를 통해 선행매매를 방지할 수 있으며 유사한 방어 메커니즘이 네트워크 차원에서 적용될 수 있을지에 대한 흥미로운 질문을 던지고 있습니다.

Batch auction과 같은 하나의 독립적인 시스템만 보면 공평한 것 같은 시스템도 다른 시스템과 함께 사용되면 공평하지 않은 경우가 많습니다.[6] 공평함이라는 것은 늘 달성하기 어려운 과제입니다. 체인링크가 FSS를 통해 달성하려는 목표는 기존과 같은 친근한 유저 경험을 전달할 수 있는 UX를 고수하면서도 DeFi 개발자들에게 그들이 만든 시스템이 그들이 선택한 방식을 통해 공평하게 운영될 수 있도록 하는 도구를 제공하는 것입니다. FSS에 대한 더 자세한 내용은 백서에 포함될 것입니다. 체인링크는 앞으로 트랜잭션 처리 방식이 더 공평해짐에 따라 DeFi가 약속했던 더 평등한 금융 체제를 달성할 수 있기를 희망합니다. 적어도 월 스트리트보다는 더 투명하고 공평한 체제를 만들 수 있기를 소망합니다.
이번 블로그 포스트 초안에 대한 의견을 남겨주신 Andrew Miller, Dan Moroz, Fan Zhang 과 Sergey Nazarov에게 감사 인사드립니다.

1. 말 그대로 빙하의 10% 만이 수면에 존재. 모든 거래소의 거래량 중 DEX 거래량은 0.1% 수준.
2. 라틴어로 “공평함(fairness)”
3. 검열에 대해 우려하는 유저들을 위해 오라클 기반 제출과 동시에 평행으로 운영되는 컨트랙트에 직접적으로 연결할 수 있는 조금 느린 채널.
4. 유저들은 더 높은 가스 비용을 지불하는 대신 재전송해 기존 트랜잭션을 대체할 수 있음. 중복 기재된 트랜잭션이 멤풀 내에서 처리되는 방법은 내부 정책에 따름. 예를 들어 오라클 네트워크에서 처음 전송된 트랜잭션만 유효하다고 인정하고 완전한 감사가능성(auditability)를 원한다면 유저들이 중복으로 기재할 수 없도록 함.
5. Khalil 외, 중앙화 거래소를 위한 유사한 방법을 제안함.

6. Batch auction 시스템이 만약 정해진 경매 시간 외에도 시장에서도 계속 판매되는 자산을 판매한다면 후자에 참여하는 사람들은 실시간 시장 정보를 바탕으로 경매를 참여할지 여부를 결정해 경매 스니핑(최대한 마지막 순간에 최고가 부르기)을 할 수 있습니다.

Oracle Autonomous Transaction Processing

Oracle Autonomous Transaction Processing은 클라우드 데이터베이스 서비스로, 고성능 데이터베이스를 운영하고 보호하는 데 따른 복잡성을 해소합니다. 이 서비스는 데이터베이스의 프로비저닝, 구성, 튜닝, 확장, 패치, 암호화 및 복구를 자동화합니다. 또한 이 서비스에는 Real Application Clusters(RAC), 다중 테넌트, 파티셔닝, 인 메모리, 고급 보안, 고급 압축과 같은 Oracle의 고급 데이터베이스 옵션이 모두 포함됩니다. 이 서비스는 간단한 웹 앱에서 비즈니스 운영에 중요한 크고 정교한 애플리케이션에 이르기까지 모든 것을 지원하도록 구축되었습니다. Autonomous Transaction 트랜잭션 비용 Processing 서비스는 Oracle Public Cloud와 Exadata [email protected]의 자체 데이터 센터에서 모두 사용할 수 있습니다.

Oracle Database Service for Microsoft Azure 소개

Larry Ellison과 Satya Nadella가 함께 Oracle Database Service for Microsoft Azure를 출시했습니다. Oracle Database의 엔터프라이즈급 성능과 가용성, 자동화 기능을 이제 Azure에서도 활용할 수 있습니다.

온프레미스 Oracle Database Standard Edition에서 Oracle Autonomous Database로 마이그레이션하고 더욱 저렴해진 비용과 향상된 성능을 누려보세요

고도의 가용성, 확장성, 보안성을 자랑하는 완전 관리형 클라우드 기반 Oracle Database 서비스를 통해 개발 속도와 애플리케이션 성능을 높여 트랜잭션 비용 보세요.

Oracle Database API for MongoDB 발표

MongoDB용으로 작성된 애플리케이션을 Oracle Autonomous Database로 마이그레이션해 MongoDB 워크로드를 Oracle Cloud Infrastructure에서 실행할 수 있습니다. 개발자들은 새로운 MongoDB용 API를 사용해 MongoDB의 오픈 소스 도구와 드라이버를 계속 사용할 수 있죠.

최적의 사용 사례를 위한 클라우드 데이터베이스 관리 시스템의 핵심 기능

'2021 Gartner Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems for Operational Use Cases의 모든 사용 사례(4개)에서 최고 점수를 획득한 Oracle Autonomous Database' 보고서.

트랜잭션 처리 및 혼합 워크로드 기능을 트랜잭션 비용 갖춘 Autonomous Database

자율운영 관리 기능으로 간소화된 데이터 관리

자동 프로비저닝

내결함성과 가용성이 뛰어난 데이터베이스를 몇 분 안에 배포합니다.

자동 확장

다운타임 없이 성능 및 처리량 요구 사항을 충족하도록 컴퓨팅 리소스를 자동으로 확장합니다. 온라인 스케일링을 통해 사용한 만큼 지불하는 구매 경험을 가능하게 합니다.

자동 튜닝

시간이 지남에 따라 데이터와 스키마가 변경되더라도 데이터베이스를 자동으로 구성하고 조정합니다. 메모리 구성, 데이터 형식, 인덱스 및 액세스 구조가 자동으로 최적화되어 성능이 향상됩니다.

자동 백업

Oracle 객체 스토리지에 있는 데이터베이스의 전체 백업 및 일일 증분 백업을 수행하고 원하는 시점으로 복원 및 복구할 수 있도록 최대 60일간 보관합니다.

자동 수리

장애를 지속적으로 모니터링하고 예측하여 하드웨어 및 소프트웨어 장애를 수정합니다. 요청하는 즉시 정상적인 데이터베이스 성능을 유지하도록 리디렉션됩니다.

자동 장애 조치

Autonomous Data Guard를 사용하여 프로덕션 데이터베이스의 실시간 원격 복사본을 유지하고 트랜잭션 비용 기본 복사본에서 원격 복사본으로 자동 전환하여 사이트 다운타임을 해소합니다.

로코드 도구 및 기능으로 간소화된 애플리케이션 개발

관계형 및 비관계형 데이터 모델 지원

애플리케이션을 더 빠르게 개발할 수 있도록 문서, 그래프, 공간, JSON, XML 등 여러 데이터 유형을 기본적으로 지원합니다. 데이터 단편화를 방지하고 사일로화된 데이터 저장소가 야기하는 데이터 관리의 번거로움을 줄여줍니다.

모던 애플리케이션 개발을 지원하는 REST API

데이터베이스 관리 REST API, 웹 인터페이스 및 PL/SQL 게이트웨이를 제공하여 더 간단하고 빠르게 액세스할 수 있도록 모든 데이터를 REST 활성화합니다.

노코드/로코드 개발

Oracle Autonomous Database에 트랜잭션 비용 탑재된 Oracle의 로코드 애플리케이션 개발 플랫폼 APEX App Dev는 98%에 달하는 수동 코딩 작업의 필요성을 없애줍니다. APEX App Dev 덕분에 개발자들은 정교한 애플리케이션도 신속하게 구축할 수 있죠.

인데이터베이스 머신러닝(ML) 알고리즘

30개 이상의 ML 알고리즘, 자동화된 ML 함수, 오픈 소스 Python 및 R과의 통합을 제공하므로 데이터베이스에서 데이터를 이동하지 않고도 ML 모델과 분석 대시보드를 쉽게 구축할 수 있습니다.

API 중심 개발을 위한 셀프 서비스 도구

내장된 데이터 도구는 셀프 서비스 데이터 로딩, 데이터 변환 및 비즈니스 모델링 기능을 제공합니다. 따라서, 데이터 로드, 여러 데이터 유형에 걸친 복잡한 쿼리 실행, 정교한 분석 모델 구축, 정보 시각화, 통찰력 도출 및 데이터 중심 애플리케이션 개발이 모두 수월해집니다.

빠른 복제

전체 데이터베이스 또는 메타데이터의 빠른 복제본을 생성하여 새 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있습니다. 실행 중인 데이터베이스 인스턴스 또는 백업 데이터베이스에서 복제본을 생성하세요.

Azure에서 Oracle의 기술로 구축하다

새로운 Oracle Database Service for Azure에서는 Azure 서비스와 Oracle Database의 완전하고 간편한 기능을 활용하는 OCI 기반 마이크로서비스 및 분석을 결합해 새로운 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

데이터베이스 보안을 통한 위험 감소

상시 암호화

사용자가 생성하고 제어하는 암호화 키를 사용하여 전체 데이터베이스와 백업에 대한 자동 암호화를 제공합니다. 이렇게 하면 사용 중에도, 유휴 상태에서도 데이터를 항상 안전하게 보호할 수 있습니다.

자동 패치

보안 취약성을 위해 다운타임 없이 데이터베이스를 패치하고 업그레이드합니다. 패치 트랜잭션 비용 작업이 수행되는 동안 애플리케이션은 계속 실행됩니다.

데이터 프라이버시

데이터베이스 관리자가 고객 데이터를 보지 않고도 모든 관리 작업을 수행할 수 있습니다. OS 또는 관리자 권한에 대한 액세스를 차단하여 피싱 공격을 방지합니다.

민감한 데이터 보안

트랜잭션 처리 및 혼합 워크로드를 위해 Oracle Autonomous Database와 함께 제공되는 Oracle Data Safe는 민감한 데이터를 손쉽게 확인하고, 보안 위험을 평가하고, 민감한 데이터를 마스킹하고, 보안 제어를 실행 및 모니터링할 수 있게 해줍니다.

고급 감사

성능에 미치는 영향을 최소화하면서 모든 이벤트를 기록합니다. 분석, 포렌식 및 규정 준수를 위해 언제든지 감사를 모니터링할 수 있습니다.

일관적인 고성능 보장

데이터베이스에 최적화된 하드웨어, 자동 튜닝 및 인덱싱을 활용하여 타 클라우드 제공업체 대비 80% 더 낮은 대기 시간과, 5배 높은 처리량을 제공합니다.

상시 온라인 상태 유지

Oracle의 Gen 2 클라우드 인프라, Oracle RAC, Autonomous Data Guard 및 일일 자동 백업을 함께 사용하여 99.95% 이상의 가용성을 제공합니다.

인적 오류 예방

트랜잭션 처리 및 혼합 워크로드를 위해 Oracle Autonomous Database와 함께 제공되는 Oracle Flashback은 애플리케이션 스키마에 실수로 적용된 변경 사항들을 즉시 되돌려 사용자의 인적 오류를 막아줍니다. 행, 트랜잭션, 테이블을 포함한 모든 수준에서의 복구와 전체 데이터베이스에서의 복구를 지원합니다.

업계 최고의 분석가들의 오라클에 관한 평가 보기

Wikibon은 Oracle Autonomous Database가 AWS보다 50% 더 저렴하다는 것을 알았습니다.

Constellation Research, 오라클 데이터베이스가 가장 큰 AWS 제품보다 용량이 32% 더 많은 것 확인

dbInsight, 클라우드와 온프레미스 모두에서 자율 운영 데이터베이스를 Oracle이 최초로 제공한 것을 발견

Autonomous Transaction Processing 고객 성공 사례

고객이 트랜잭션을 더 빠르게 처리하는 Oracle Autonomous Database를 사용하여 비즈니스를 혁신하는 방법을 알아보십시오.

“JASCI는 Oracle Autonomous Database를 기반으로 물류를 혁신하여 고객이 지속적으로 확장되는 제품군을 더 빠르게 주문할 수 있게 하였고, 익일 배송이 표준인 시대에서 성공적으로 경쟁할 수 있게 되었습니다.”

—JASCI Software CEO, Craig Wilensky

Autonomous Transaction Processing 사용 사례

사용자 지정 애플리케이션 마이그레이션

관리 복잡성을 줄이면서 향상된 성능, 가용성 및 보안을 위해 사용자 지정 및 ISV 애플리케이션을 최적화하고 확장합니다. 자율 운영으로 총 소유 비용을 줄입니다.

Oracle Applications 마이그레이션

PeopleSoft, JD Edwards, Siebel 과 같은 Oracle Applications를 최적화하고 확장하는 동시에 관리 복잡성을 줄입니다. 비용을 절감하면서 애플리케이션에서 더 많은 가치를 창출합니다.

APEX를 사용한 로우 코드 또는 코드가 없는 애플리케이션 구축 및 실행

Autonomous Transaction Processing에 내장된 로우 코드 개발 도구인 APEX를 사용하여 최소한의 코딩으로 확장 가능하고 안전한 데이터 기반 애플리케이션을 구축하십시오.

클라우드 네이티브 애플리케이션 구축 및 실행

공용 보안, 성능 및 가용성 모델을 유지하면서 여러 데이터베이스 모델과 별도의 데이터베이스 컨테이너를 활용하는 마이크로서비스 애플리케이션을 구축하십시오.

자율운영 서비스를 사용하여 데이터 센터에 미션 크리티컬 애플리케이션 배포

IT 팀이 예산, 용량 계획, 가용성, 보안 및 데이터 거버넌스를 제어하는 동안 안전하고 통제된 고성능 셀프 서비스 데이터베이스를 제공하십시오.

대규모 IoT 데이터로 실시간 혼합 워크로드 애플리케이션 구축

단일 용도 데이터베이스 운영에 따른 복잡성 없이 IoT 데이터와 같은 키 값 트랜잭션에 대한 강력한 분석을 통해 수십억 개에 이르는 삽입물과 초당 검색을 제공하십시오.

가격 책정

공유 인프라에서의 Autonomous Transaction Processing

전용 인프라의 Autonomous Transaction Processing

• 전용 인프라에서의 Autonomous Transaction Processing의 경우:
• – Database Exadata Infrastructure 최소 구독 기간은 48시간입니다.
• – 최소 OCPU 구매는 데이터베이스 노드당 1 OCPU이며 랙당 최대 OCPU 수까지 가능합니다.

Autonomous Transaction Processing Bring Your Own License(BYOL)

• Oracle Database Enterprise Edition과 아래에 나열된 필수 옵션을 실행하는 경우 BYOL 요구 사항은 다음과 같습니다.
• – OCPU가 1~16개인 Oracle Autonomous Transaction Processing의 경우:
• – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Processor 라이선스당: 다중 테넌트, BYOL Cloud Service의 OCPU 최대 2개 활성화 가능
• – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Named User Plus 라이선스 25개당: 다중 테넌트, BYOL Cloud Service의 OCPU 1개 활성화 가능
• – OCPU가 17개 이상인 Oracle Autonomous Transaction Processing의 경우
• – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Processor 라이선스당: 다중 테넌트 및 Real Application Clusters, BYOL Cloud Service OCPU를 최대 2개 활성화 가능
• – Oracle Database Enterprise Edition 및 Option에서 지원되는 Named User Plus 라이선스 25개당: 다중 테넌트 및 Real Application Clusters, BYOL Cloud Service의 OCPU 1개 활성화 가능.

클라우드 업계에서는 일반적으로 포함된 가상 CPU(vCPU) 수를 기반으로 컴퓨팅 인스턴스를 정의합니다. 각 vCPU는 1개의 실행 스레드에 대한 용량을 제공합니다. vCPU는 물리적 컴퓨트 코어 전체를 제공하지 않으며 코어의 일부입니다. 그에 반해 Oracle의 x86 컴퓨트 구성은 각각 두 개의 스레드를 제공하는 물리적 CPU 코어와 동일한 OCPU를 사용합니다. 고객이 여러 클라우드 서비스 제공 업체를 쉽게 비교할 수 있도록, Oracle은 웹 페이지에 vCPU 가격을 제시하며 소비하는 OCPU 시간을 기준으로 청구합니다. 고객에게 컴퓨트 성능의 vCPU 1개가 아니라 2개를 제공하므로, 청구되는 시간당 OCPU 요금은 웹 페이지에 제시된 vCPU 가격의 두 배입니다.

미래는 데이터 중심

오늘날과 같은 트랜잭션 비용 세계에서는 다양한 유형의 데이터로부터 신속하게 가치를 창출할 수 있는 능력이 더 큰 경쟁 우위를 제공합니다. 이것의 좋은 예는 음식 배달 앱이 얼마나 반응적이고 개인화되고 휴대 가능한지 보여주는 것입니다. 하지만 기업은 어떻게 데이터 중심으로 전환할 수 있을까요?

트랜잭션 비용

Taylor’s lance une nouvelle Édition Limitée de leur Collection de Bouteilles Historiques

Le directeur général de Taylor’s, Adrian Bridge, annonce: «Le succès de Taylor’s Historic Limited.

Nouvelles Nouvelles

Taylor’s annonce le lancement du Taylor's Chip Dry & Tonic, le premier ready-to-drink white Port & Tonic, en canette.

Taylor’s a été la première maison à produire un vin de Porto blanc et sec : le Taylor’s Chip Dry.

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Nano (NANO) 월렛

트러스트 월렛 다운로드 Nano (NANO) 최고의 블록체인 대부분 지원합니다. 귀하만이 귀하의 자금을 통제할 수 있습니다. 모바일 인터페이스에서 암호화폐를 수신, 전송, 보관, 거래하십시오.

나노는 무엇입니까?

나노는 기존 암호화폐에 존재하는 비효율성을 해결하는데 중점을 둔 분산형, 지속 가능하고 안전한 디지털 화폐입니다. 나노의 효율적이고 가벼운 특성은 신흥국의 개인을 포함한 모든 사람이 낮은 진입 장벽으로 쉽게 지역 및 세계 경제에 참여할 수 있도록 합니다.

어떻게 동작합니까?

나노는 개별 계정이 자체 블록체인을 제어하는 데이터 구조인 블록 격자를 활용합니다. 이를 통해 블록이 충돌 없이 빠르게 추가되고 확인을 위해 네트워크로 전송됩니다. 트랜잭션은 두 가지 별도 작업을 통해 계정간 발생합니다: 발송자는 본인의 계정에서 수령인 계정으로 출금될 금액에 대해 블록을 발행합니다. 수신자는 본인의 계정에서 입금될 금액에 대해 일치하는 블록을 게시합니다. 네트워크가 자금을 보내는 블록을 확인하면 트랜잭션은 보류 상태가 되고 되돌릴 수 없습니다. 수신자는 오프라인 상태일 수 있으며 자금을 본인의 계정으로 받는 매칭 블록을 게시할 준비가 될 때까지 자금을 이 상태로 안전하게 남겨둘 수 있습니다.

대표 및 투표

나노 계정은 언제든지 본인의 의결권을 대표에게 위임할 수 있으며 사용자는 합의에 대한 권한을 가진 사람보다 네트워크의 분산 상태를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다. 이는 공개 대표 투표 (ORV) 설계의 주요 이점입니다. 노드에 대한 직접적인 금전 인센티브가 없기 때문에 중앙 집중력을 제거할 수 있으며 장기적인 추세로는 네트워크의 탈중앙화로 향합니다. 이러한 투표는 노드 간 공유 및 재배포되며, 이는 집계되어 사용 가능한 온라인 투표 가중치와 비교됩니다. 노드가 블록이 정족수에 도달하기에 충분한 투표를 얻는 것을 확인하면 해당 블록이 확인됩니다. 블록 및 투표의 가벼운 트랜잭션 비용 특성으로 인해 네트워크는 종종 몇 초 안에 초고속으로 트랜잭션 확인에 도달하기도 합니다. 또한 투표 가중치 위임은 자금의 스테이킹을 의미하지 않습니다 - 위임된 계정은 사용 가능한 모든 자금을 제한없이 사용할 수 있습니다.

목표가 무엇입니까?

P2P 가치 전송을 해결하도록 설계된 나노는 모든 사람이 접속할 수 있는 개방된 즉각적이고 비용이 들지 않는 탈중앙형 네트워크를 통해 세계 경제를 혁신하는 것을 목표로 합니다. 나노의 트랜잭션 속도는 금융 애플리케이션의 다양한 스펙트럼에서 광범위한 활용성을 제공합니다. 공급량이 완전히 배분되었으며 분산된 네트워크를 통해 외환 거래 트랜잭션 및 빠른 국경간 이체와 같은 브릿징 기회를 가능하게 할 수 있습니다.

나노의 기능이 무엇입니가?

간단하고 사용하기 쉬운 - 가능한 효율적으로 가치를 전달하는데 초점을 둔 나노는 사용자와 서비스가 암호화폐의 성능과 비용 절감 특성에 쉽게 접근할 수 있는 옵션을 제공합니다. 즉각적이고 비용이 들지 않는 거래의 경우 가스나 트랜잭션 비용을 계산할 필요가 없습니다 - 금액을 정하여 보내기만 하면 됩니다. 잘 디자인되고 직관적인 커뮤니티 지갑을 통해 송수신을 쉽고 간단하게 할 수 있습니다. 분산화를 위해 설계 - 프로토콜의 각 구성 요소는 분산화와 접근성의 장기 목표롤 염두에 두고 만들어졌습니다. 나노가 사용하는 공개 대표 투표 합의 메커니즘으로 인해 네트워크의 노드는 최소한의 리소스만 소비하며 트랜잭션 유효성 검사에 대한 직접적인 지불을 받지 않습니다. 이 설정은 마이닝 및 스테이킹 풀들이 야기하는 중앙 집중력을 제거하고 비즈니스 운영 비용을 절감합니다. 공정하고 완전한 분배 - 중앙 기관으로 인해 구매력이 희석될 수 없다고 확신하는 것이 진정한 통화에 있어서 중요합니다. 장기적인 탈중앙화에 중점을 둔 나노의 공정하고 완전한 분배는 가치 확보, 유지, 전달하는 능력에 영향을 미치는 중앙 기관으로부터 보호합니다.