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열적 피로와 장기 신뢰성 확보를 위해 기존과 다른 재질의 미디어를 사용하고 있습니다.
SSD와 HDD의 각각의 역할이있습니다 AI 시대에서는 데이터 처리보다 생성속도가 더많다고도 합니다 모든데이터를 SSD에 저장할수없고 폭증하는 데이터시장에서는 HDD 기반의 고용량스토리지의 중요도가 높아지고있습니다
HAMR 제품의 전력, 냉각, 장애율은 기존 제품과 차이가 없기 때문에 모든 규모에서 이점을 갖는다고 볼 수 있습니다.
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저희는 일반적으로 핵심 SQL의 약 10~20%를 집중 튜닝 대상으로 보고, 전체 전환·검증 공수 중 15~25% 정도를 성능 안정화에 반영합니다. Oracle 힌트, 인덱스 구조, 바인드 변수, 파티션·병렬처리 의존도가 높을수록 공수는 일부 증가합니다. 실제로는 전환 전 주요 SQL의 응답시간·처리량을 기준선으로 확보하고 PoC에서 비교합니다.
카카오처럼 전사 DB를 한 번에 전환한 공개 사례는 많지 않고, 실제로는 업무 단위의 단계적 전환이 일반적입니다. 인젠트 사례로는 SSG.COM이 eXperDB 기반 하이브리드 클라우드로 이벤트 시 10배 수준의 트랜잭션에 대응했고, 건강보험심사평가원은 Oracle Exadata 환경의 120TB 이상 데이터를 Kubernetes 기반 eXperDB로 전환했습니다. 신한투자증권도 외산 Appliance의 20TB 이상 데이터를 이전하고 SQL 튜닝을 수행했습니다. 이 외 하나금융 계열의 표준 오픈소스 DBMS·DR 구축 사례도 있습니다.
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