제품 개요
1. 목적

· 누적 성능 데이터 분석을 통한 동적 기준 설정 및 비교를 통한 데이터베이스 문제감지 및 예측 기능 향상

· 데이터베이스 문제감지부터 문제처리 기능까지 제공하는 One-Stop 데이터베이스 관리

2. 필요성

· 기업에서는 서비스 중단으로 인한 손실 예방을 위해 데이터베이스 시스템 관리 솔루션을 기업의 필수(MUST HAVE) 인프라로 도입

· 시장에서는 데이터베이스 문제에 대해 정확한 감지 및 쉬운 처리를 요구하나 기존 데이터베이스 관리 솔루션은 기술적/기능적 한계가 존재

· 시장의 요구사항 충족을 위해서는 기존 데이터베이스 관리 솔루션의 문제 감지 성공률을 높이기 위한 기술 연구가 필요

특징 및 주요 기능
1. 기술개발 최종 목표

· “누적데이터 분석을 통한 동적 기준 값 적용의 데이터베이스 문제 감지 및 관리 솔루션 ” 시제품 개발

2. 핵심 개발 기술

· 누적 데이터 분석을 이용한 동적 기준 값 설정 및 기준 값과 데이터베이스 모니터링 값의 비교를 통한 데이터베이스 비정상 상태

실시간 감지 기술

· 데이터베이스 문제감지부터 문제처리를 한 솔루션으로 해결할 수 있는 one-click 방식의 데이터베이스 관리 기술

기대효과
1. 개발제품 사용자 및 효과성

· 데이터베이스를 사용하는 국내외 민간기업과 공공기관의 전산시스템 관리 분야에 적용

· 대기업의 전문 상주 데이터베이스 관리자가 개발 제품을 이용함으로써

→ 문제감지율 향상으로 데이터베이스 문제로 인한 기업 경쟁력 저하 예방

→ 장애감지와 처리가 통합된 기능으로 사용자의 생산성 향상.

· 전문 데이터베이스 관리자가 없는 기업의 시스템관리자가 개발 제품 이용

→ 자주 발생하는 문제에 대해 마우스 클릭만으로 처리 기능으로 비용절감

· 데이터센터의 통합운영환경에서 이용가능

→ 데이터센터 비용절감 효과 및 전산장애로 인한 기업 이미지 저하 방지

2. 기술적 파급효과

· 데이터베이스 관리 분야 외에도 어플리케이션 모니터링 분야 및 보안 분야에 응용이 가능

· 빅데이터 분석 기술과 접목될 경우 일반적 문제 패턴 예측이 가능하며

또한 해당 기술은 빅데이터 기술과 접목될 경우 수집된 과거 대량 성능로그 데이터에 대한 분석을 통해

특정 데이터베이스에 국한되지 않은 일반적인 문제 패턴 예측이 가능

※ 예. “데이터베이스 실행계획 변경 → Disk IO 증가 → 쿼리 응답시간 증가

→ CPU 과부하 → 시스템 무응답” 패턴을 미리 감지하여 사용자에 경고

· 축적된 문제패턴 데이터를 분석하여 신경망 알고리즘 등을 적용할 경우 자가 학습형 문제 예측 기술로 확장할 수 있으며,

이 기술의 알고리즘은 데이터베이스 뿐만 아니라 보안, APM, NW 분석 분야 등에서 응용 및 확장이 가능