모든 클라우드에서 데이터베이스를 현대화하세요. 특별히 구축된 데이터베이스를 사용하여 애플리케이션, 분석 및 생성 AI를 더 빠르게 확장하세요.
하이브리드 클라우드 전반의 데이터베이스를 통해 애플리케이션, 분석 및 생성 AI를 더 빠르게 확장
IBM은 성능과 비용 효율성을 유지하면서 모든 워크로드를 관리하기 위해 구축된 단일 데이터베이스 엔진 또는 데이터베이스 관리 시스템은 없다고 생각합니다. IBM의 포트폴리오는 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스를 아우르는 데이터베이스 솔루션을 선보입니다. 이 솔루션은 하이브리드 클라우드 전반에서 다양한 데이터 유형, 워크로드 및 가격 대비 성능 요구 사항을 처리하도록 설계되었습니다.
AI, 오픈 소스 기술 및 네이티브 통합을 사용하면 마이그레이션, 재카탈로그 작성 또는 SQL 사용 없이 데이터베이스 전반에서 분석 및 AI를 위한 단일 데이터 및 메타데이터 사본을 통합하고 공유할 수 있습니다.
데이터 패브릭 아키텍처 및 IBM watsonx™와의 기본 통합을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 기반이 자동화된 리니지, 메타데이터 강화, 거버넌스 및 데이터 재현성으로 AI를 가속화하고 확장할 수 있습니다.
AI 및 하이브리드 클라우드 여정의 어느 단계에 있든 IBM의 데이터베이스 솔루션은 어디에 있든 고객을 지원합니다. 워크로드에 적합한 데이터베이스와 완전 관리형 SaaS 및 하이브리드 클라우드에서 사용할 수 있는 사용 사례를 살펴보세요.
데이터베이스 유형
사용 사례
IBM 데이터베이스 솔루션
트랜잭션
- Db2 또는 Oracle 온프레미스에서 SaaS로 앱 현대화
- 마이크로서비스
- 수천 명의 사용자를 위한 짧은 지연 시간, 확장 가능한 앱
- CRM 및 ERP
IBM Db2
- 하드웨어 장치의 로컬 데이터베이스
- 시계열(IoT 애플리케이션, DevOps)
IBM Informix
- 완전 관리형 서비스가 필요한 오픈 소스 PostgreSQL, MySQL 및 EnterpriseDB 기반 애플리케이션
데이터 웨어하우스
- 보고 및 대시보드
- 운영 분석
- 혼합 OLTP/OLAP 워크로드
- 데이터 공유
- 기본 제공 머신 러닝(ML) 모델 구축
- 보고 및 대시보드
- 심층 분석 및 데이터 마이닝
- 데이터 공유
- 기본 제공 ML 모델 구축
IBM Netezza
오픈 데이터 레이크하우스
- 데이터 웨어하우스 보강
- 데이터 레이크 현대화
- Presto를 통한 데이터 가상화로 신속한 분석
- 생성형 AI 기반 인사이트
- 실시간 분석 및 BI
- 생성형 AI를 위한 데이터 저장소
IBM watsonx.data™ (Presto 및 Spark와 같은 여러 엔진 사용)
벡터 데이터베이스
- 시맨틱 검색
- 유사성 검색
- 검색 증강 생성(RAG) 기반 애플리케이션
- 추천 엔진
- 대화형 AI
IBM watsonx.data (Milvus 벡터 데이터베이스 사용)
문서
- 콘텐츠 관리
- 카탈로그
- 웹 및 모바일 앱
- 사용자 프로필
메시징
- 웹 및 모바일 앱과 IOT 디바이스를 위한 다양한 데이터 세트 간의 앱 통합
주요 가치
- 트래픽이 많은 모바일 및 웹 앱을 위한 캐시
- 특정 사용자의 개인 데이터 저장
- 세션 관리(전자상거래 시스템)
인메모리
- 위치 기반 지리공간 애플리케이션
- 실시간 데이터 분석
전체 텍스트 검색
- 서버, 센서 및 웹 앱의 로그 및 시스템 생성 데이터 분석
- 인앱 검색
* 표시된 가격은 참고용으로서 국가별로 다를 수 있고, 관련 세금 및 관세가 제외된 가격이며, 지역별로 제공되는 제품에 따라 달라질 수 있습니다.
당사의 데이터베이스 제품은 오픈 소스 기술로 설계되고 오픈 소스 호환성을 고려하여 구축되어 데이터, 테이블 형식, 쿼리 엔진 및 개방형 거버넌스의 유연성을 지원하여 벤더 종속성을 없애고 기업 전반에서 데이터 및 워크로드의 이동성을 지원합니다.
Presto 및 Spark와 같은 오픈 소스 쿼리 엔진, 오픈 소스 벡터 데이터베이스, Iceberg 오픈 테이블 형식 및 Parquet, Avro 및 ORC와 같은 오픈 데이터 형식을 활용하여 조직 전체에서 데이터와 메타데이터를 원활하게 공유할 수 있습니다.
watsonx.data, Db2 Warehouse 및 Netezza의 오픈 소스 구성요소에 대해 자세히 알아봅니다.
IBM Cloud , Amazon Web Services(AWS), Amazon Relational Database Service(RDS) for Db2 (ibm.com 외부 링크) 및 Azure를 비롯한 여러 클라우드 제공업체에서 풀 매니지드 서비스로 IBM 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 데이터베이스 관리 작업을 자동화하고 클라우드에서 확장성, 고가용성, 지속적인 업데이트 및 비용 효율적인 사용량 기반 가격 책정을 제어할 수 있습니다.
AWS 및 Microsoft Azure 클라우드 서비스에서 사용할 수 있는 클라우드 관리형 Red Hat OpenShift 또는 Kubernetes 서비스 에 IBM 데이터베이스를 컨테이너로 배포합니다.
온프레미스 인프라 또는 서비스형 클라우드 기반 인프라에 기존 설치를 통해 IBM 데이터베이스 소프트웨어를 얻을 수 있습니다.
조지아주 사우스 풀턴 경찰서(South Fulton Police Department)가 watsonx.data 오픈 데이터 레이크하우스를 사용하여 데이터 연구 및 관리를 자동화하고 공공 서비스에 더 많은 시간을 할애할 수 있던 방법을 알아보세요.
Owens-Illinois가 Oracle에서 IBM Db2로 전환하여 총 소유 비용을 7자릿수로 절감하고 트랜잭션 워크로드 응답 시간을 최소 20%에서 30%까지 개선한 방법을 알아봅니다.
완전 관리형 서비스인 IBM Netezza Performance Server를 통해 Conestoga가 온프레미스에서 클라우드로 원활하게 전환하는 과정을 알아보세요.
Puma가 IBM Db2 pureScale을 사용하여 상시 가동, 고가용성 및 확장 가능한 데이터베이스로 400% 더 많은 사용자를 지원하는 방법을 알아보세요.
이 항공사가 승객을 위해 디지털 트랜스포메이션과 개인화를 어떻게 제공했는지 알아보세요.
단일 클라우드 플랫폼에 대한 독점 형식과 공급업체 종속을 우려하는 Booking.com 는 예약 및 재무 보고서와 같은 중요한 워크로드를 오픈 소스 클라우드 공급자로 마이그레이션하는 작업을 관리합니다.
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Oracle에서 Db2로 전환할 때 유연한 라이선스 및 가격, 확장성, 더 나은 가격 성능으로 Oracle 데이터베이스 비용을 절감하는 방법을 알아보세요.
기업이 온프레미스 데이터 웨어하우스에서 하이브리드 클라우드 데이터베이스 관리 전략으로 전환하는 것을 주저하게 만드는 가장 일반적인 오해를 알아보세요.
관계형 데이터베이스가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 다른 데이터베이스 옵션과 어떻게 비교되는지 알아봅니다.
어디서나 모든 데이터에 대해 AI 작업 부하를 확장하세요.
각주
*watsonx.data의 VPC 시간에 정규화되어 공개된 2023년 정가를 여러 주요 클라우드 데이터 웨어하우스 공급업체와 비교한 결과로서, 절감액은 구성, 워크로드 및 공급업체에 따라 달라질 수 있습니다.
2 SaaS 또는 하이브리드 배치로 이동할 때 IBM과 유사한 온프레미스 호환성. Conestoga Wood Specialties에서 제공한 데이터에 따르면 온프레미스에서 AWS 기반 SaaS로 현대화할 때 다운타임이나 애플리케이션 변경이 전혀 발생하지 않았습니다.
3 Oracle에서 Db2로 마이그레이션할 때 Owen's Illinois 에서 제공한 데이터입니다.