오라클 머신

오라클 머신(oracle machine)은 판정문제를 연구하는 데 사용되는 추상기계이다. 한글로는 신탁 기계라고 한다.

개요

일반적으로 오라클 머신은 튜링머신(turing machine)에 오라클이라는 블랙박스를 붙여놓은 것이라고 할 수 있다. 이때 오라클, 즉 신탁은 어떤 판정 문제를 단 한 번의 동작으로 풀 수 있는 장치이다. 신탁이 풀 수 있는 문제는 모든 복잡도 조율에 해당하기 때문에 심지어는 정지문제와 같이 컴퓨터로 풀 수 없는 문제까지도 풀 수 있다.

오라클 머신은 추상화된 블랙박스를 통해 단일연산으로 특정한 결정문제를 풀 수 있는 기계를 의미한다. 이를 풀어서 해석해보면, 오라클 머신은 계산이론에서 1) 예/아니오로 대답할 수 있는 결정 문제를 연구하는 데 사용되는 2) 추상기계이다. 스무고개를 상상해보자. 스무고개에서 풀 수 있는 모든 문제는 예/아니오의 결정문제로 환원될 수 있다. 추상기계라는 말은 실제로 있는 장치가 아닌, 단지 상상속의 기계라는 의미이다. 어떤 종류의 문제를 질문하면 바로 예/아니오로 답을 주는 이상적인, 그러나 이론적 증명에만 사용하는 수학적인 컴퓨터 모델로, 현재 컴퓨터라는 장치가 수학적으로 가능하다는 것을 보여준 튜링머신이 바로 추상기계다.

튜링머신은 테이프에 입력값을 작성하여 신탁값에 전달한다. 신탁은 단 한 번의 계산을 마치고 테이프에 작성되어 있는 입력값을 지우고 결과값을 쓴다. 때로는 튜링머신이 오라클 머신의 입력과 출력 용도로 두 개의 테이프를 가진다고 가정하기도 하며, 오라클 머신은 한 번의 동작으로 어떤 결정문제를 풀 수 있는 블랙박스를 가진 튜링머신으로 상상한다. 이러한 상상들을 통해 컴퓨터에 주어지는 문제를 연구한다.

정치문제와 같이 컴퓨터로 풀 수 없는 문제가 있다. 이에도 풀 수 있는 신탁이 존재한다고 가정할 수 있는데, 이러한 문제를 해결할 수 있는 신탁이 달린 기계는 초월기계라고 부른다. 정지 문제의 역설이 이 초월기게에 그대로 적용된다. 즉, 특정한 튜링머신이 특정한 입력에 대해 멈출지의 여부를 판별할 수 있지만, 동일한 정지신탁이 달린 기계가 멈출지의 여부는 판별할 수 없다는 것이다. 이런 사실에서 기계에 대한 위계를 생각할 수 있으며, 이것을 산술 위계라고 한다.

오라클 엑사데이터 데이터 베이스 머신 X8

오라클 엑사데이터 데이터 베이스 머신 X8은 오라클 자율운영 데이터베이스와 오라클 클라우드 애플리케이션을 가능하게 하는 클라우드 인프라스트럭처이다. 현재 OLTP, 사물인터넷을 활용하는 금융, 유통, 전자 등 다양한 분야의 업무에서 활용된다. 오라클 미션크리티컬 데이터베이스 테크놀러지 부문 후안 로이자 수석 부사장에 따르면 엑사데이터는 오라클 자율운영 데이터 베이스와 오라클 믈라우드 애플리케이션의 근간을 이루는 기술로, 최근 성능과 용량뿐만 아니라 플랫폼 자체의 이점을 광화할 수 있도록 인공지능 및 머닝러신 기반의 역량도 새로 탑재했다고 한다. 엑사데이터 X8을 통해 오라클은 이용 패턴에 따라 데이터 베이스를 지속적으로 학습 및 조정하는 자동색인 기능등 새로운 AI 역량을 강화하였다. 또 자율운영 데이터베이스를 기반으로 전반적인 업무 처리 과정을 자동화해 수동 튜닝 작업이 불필요해 데이터베이스 성능을 높였다.

특징

• 비용효율성

엑사데이터 X8의 최첨단 하드웨어는 성능 개선을 위해 최신 인텔 제온 프로세서와 PCle NVME 플래시 기술을 포함한다. 해당 기술을 도입해면 저장장치의 처리량이나 작업 분산 처리를 위한 코어가 늘고, 데이터 증가나 통합을 위한 드라이브 용량도 확대된다. 이러한 기능개선은 추가적인 비용 없이 엑사데이터 플랫폼의 비용 효율성을 향상시킨다. 뿐만 아니라 저비용의 익스텐디드 스토리지 서버에 오래되거나 오래 보관해야 하는 데이터들을 쉽게 저장할 수 있는 것도 특징이다. 저렴한 가격에 애플리케이션 투명성, 일관적으로 운영되는 시스템 모델, 높은 수준의 데이터 압축이 가능한 하이브리드 컬럼 단위 압축, 모든 단계 암호화 기반 보안모댈든 활용가능하다.

• AI

참고자료

• 〈신탁 기계〉, 《위키백과》
• 박충식, 〈(박충식의 인공지능으로 보는 세상) 오라클 머신 또는 신탁 기계〉, 《이코노빌》, 2018-09-25

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