0.1초 단위로 보는 데이터베이스,
이제 AI 가 먼저 분석합니다
셀파(Sherpa)는 데이터베이스의 세션과 SQL 을 부하 없이 정밀하게 수집하고, 장애 순간까지 그대로 남겨 원인을 찾는 DB 성능관리 솔루션입니다. 여기에 Sherpa AI 가 더해져 감지 · 분석 · 리포팅 · 튜닝 제안까지 이어집니다.
제조사 ㈜셀파소프트 · 총판 ㈜엠아이티소프트
장애의 원인은 장애가 난 바로 그 순간의 데이터에 있습니다
일반적인 모니터링은 몇 초 간격의 스냅샷으로 수집해 짧은 부하를 놓치고, DB 가 응답하지 않는 순간에는 아무것도 남기지 못합니다. 셀파는 그 순간까지 정밀하게 남기고, 그 데이터를 근거로 AI 가 분석합니다.
현장에서 자주 겪는 어려움
- 1 ~ 3초 단위 스냅샷이라 순간적인 부하와 원인 SQL 을 놓침
- DB Hang(응답 없음) 상황에서는 접속이 안 돼 세션 · SQL 정보가 남지 않음
- 모니터링 자체가 운영 DB 에 부담을 줄까 걱정됨
- Oracle · Tibero · MySQL 등 DB 마다 도구가 달라 한눈에 보기 어려움
- 모든 SQL 이슈를 소수의 튜너 · DBA 가 하나씩 분석해야 함
셀파가 바꾸는 것
- DMA 방식으로 0.1초(최대 0.01초) 단위 세션 · SQL 정밀 수집
- DB Hang 상태에서도 유실 없이 수집 (특허 등록 기술)
- 수집 정보를 I/O 대기 없이 바로 수집서버로 보내 자원 사용 최소화
- 이기종 DB 통합 대시보드에서 개별 DB 분석 화면으로 바로 연계
- Sherpa AI 가 1차 분석 · 튜닝 제안, 전문가는 고난도 이슈에 집중
DMA 아키텍처, 부하 없이 가장 정밀하게
메모리(SGA)에서 직접 성능 정보를 읽는 DMA(Direct Memory Access) 방식으로, 운영 DB 에 쿼리를 던지지 않고 정밀하게 수집합니다.
메모리 직접 수집
DB 메모리(SGA)에서 0.1초(최대 0.01초) 단위로 세션 · SQL 성능 정보 수집
1초 단위 전송
1초 단위 세션 · SQL 정보를 바로 보내 부하 시점을 실시간 수준으로 분석 · 재현
1분 단위 집계
0.1초 수집 데이터를 1분 단위로 집계해 정밀한 성능 분석 데이터로 저장
단일 수집서버
파티션으로 구성한 저장소에 모아, 수집 기간과 상관없이 같은 응답 속도로 분석
CPU 사용률은 한국정보통신기술협회(TTA) 품질성능평가시험(BMT)에서 솔루션 설치 전 · 후를 측정한 결과이며, 서버 사양에 따라 달라질 수 있습니다.
여러 DB 를 한 화면에서, 문제의 세션과 SQL 까지 바로
이기종 DB 통합 대시보드
여러 인스턴스의 OS 자원과 DB 성능 지표를 한 화면에서 보고, 개별 DB 모니터링 · 분석 화면으로 연계합니다.
응답시간 분석
1,700여 개의 Wait Event 를 7가지 Wait Class 로 묶어 직관적으로 보고, 차트를 두 번 누르면 원인 세션과 SQL 을 찾습니다.
Lock · CPU 과부하 모니터링
Lock 대기 세션 수가 기준을 넘으면 알리고, 발생 시점의 분석 화면으로 바로 이어집니다.
Single Instance 비교
현재 1시간과 과거 같은 시간대의 부하 추이를 비교해 지금 부하가 늘고 있는지 판단합니다.
엑사 대시보드
Exadata · OSC 의 Cell 서버 성능, 로드밸런싱, 서비스 데몬 상태와 DB 서버 지표를 함께 봅니다.
사용자 정의 대시보드
모니터링 항목을 SQL 로 직접 정의해 업무 지표까지 차트로 올리고, 사용자별로 화면 배치를 저장합니다.
Peak 와 장애 시점의 원인을 과거로 돌아가 찾습니다
Performance Trend
과거 특정 시간의 대기 이벤트와 이벤트별 세션을 추적하고, 세션이 수행한 SQL 의 상세 통계까지 확인합니다.
Top N 분석
30분 · 1시간 · 1일 · 7일 단위로 Peak 구간의 튜닝 대상 SQL 을 주요 지표 기준으로 찾습니다.
응답시간 분산 차트
개별 SQL 응답시간을 점으로 찍어 보고, 끌어서 고른 구간의 세션 정보를 바로 봅니다.
Heatmap Trend
일자 × 24시간 부하를 색으로 칠해 장기간의 부하 흐름을 한눈에 보고 상세 분석으로 이어갑니다.
Plan 성능 비교
일자별 실행계획 변경 이력과 좋아진 · 나빠진 Plan 을 Elapsed · CPU · Buffer Gets 기준으로 비교합니다.
장기 · RAC 비교 분석
일 · 주 · 월 단위 지표 상관관계를 비교하고, RAC 인스턴스 간이나 같은 인스턴스의 다른 날짜를 비교합니다.
Full Scan · Access Type
신규 업무 적용 후 개발 의도와 다르게 Full Table Scan 하는 SQL 과 테이블별 Access Type 을 미리 확인합니다.
Literal SQL · DML 이력
Hard Parsing 을 일으키는 Top Literal SQL 과 일자별 DML 실행 건수 · 세션 · Plan 이력을 제공합니다.
사용자 Alert · 학습 가이드
필요한 Alert 를 SQL 로 등록하고, 주요 성능 지표 · Access Path 에 대한 학습 가이드(KMS)와 엑셀 보고서를 제공합니다.
정밀한 로깅 위에 AI 를 더했습니다
셀파가 남긴 정밀한 성능 데이터를 근거로 AI 가 원인을 분석하고 튜닝 방향을 제안합니다. 새로운 도구를 들이는 것이 아니라, 쓰던 셀파 화면에서 버튼 하나로 이어집니다.
상황 감지
Lock 대기, CPU 급증, 오래 걸리는 SQL 등 이상 징후를 모니터링과 Alert 로 자동 포착
AI 로 상황 이해
감지된 시점의 세션 · SQL · 성능 차트를 AI 가 Peak 구간 중심으로 자동 분석
AI 리포팅
원인 · 영향도 · 튜닝 제안을 이해하기 쉬운 리포트로 만들어 HTML · PDF 로 출력
조치 · 대응
AI SQL Tuner 의 개선안을 개발 DB 에서 검증해 적용하고, 고난도 건만 전문가에게
지금까지
- 모든 SQL 이슈를 튜너 · DBA 가 하나씩 분석
- 담당자가 없거나 바쁘면 대응이 늦어짐
- 채용 · 외주 튜닝에 드는 고정비 부담
Sherpa AI 와 함께
- 초 · 중급 SQL 은 AI 가 먼저 분석하고 인덱스 · SQL 개선 방향을 제안
- 개발자 · 운영자도 리포트를 보고 직접 조치
- 전문가는 고난도 튜닝과 전략 과제에 집중
튜닝 · 분석 · 지식 검색을 맡는 세 개의 엔진
AI SQL 튜너
- SQL Plan 분석과 인덱스 추천
- SQL 재작성 제안
- 개발 DB 에서 개선 SQL 수행 · 검증
- 튜닝 전 · 후 성능 비교
AI 성능분석
- 성능 차트의 Peak 구간 자동 분석
- 셀파 제품 스키마 기반 분석으로 엉뚱한 답(환각) 최소화
- 상세 분석 화면으로 바로 연계
- 복잡한 차트도 누구나 쉽게 이해
AI 문서검색
- DBMS 별 지식베이스 제공
- 여러 문서를 찾아 정리 · 요약
- 내부 문서만 활용해 정보 유출 없이 검색
- DB 전문 지식을 대화로 쉽게 습득
폐쇄망 환경에서는 기관 · 기업의 GPU 서버에 Sherpa AI LLM 모델을 직접 설치해 외부 연결 없이 사용합니다.
사람은 더 중요한 일에, 반복은 AI 에게
반복 업무는 줄이고
- 인덱스 누락 · 함수 변형 등 초 · 중급 이슈를 AI 가 먼저 판별
- 소수 전문가에게 몰리던 병목 해소
- 고난도 · 신규 과제에 집중
배포 전에 스스로 검증
- Plan 분석 · 개선 SQL · 힌트 가이드를 바로 받아 대기 시간 감소
- 개발 DB 사전 검증으로 느린 SQL 이 운영에 들어가는 것을 차단
장애와 비용을 함께 줄임
- 장애 복구 시간(MTTR) 단축으로 손실 감소
- AI 튜닝으로 장애 예방
- 외주 튜닝 · 인력 충원 고정비 최적화
숫자로 확인된 안정성
품질성능평가시험 전 항목 통과
2021년 TTA DB 성능 모니터링 소프트웨어 BMT
DB 성능 데이터 초정밀 산출
DMA 기반 0.1초 단위 정밀 수집 기술
고객사에서 검증
금융 · 제조 · 통신 · 공공 · 대학 · 병원 등
성능 모니터링 중
ERP · MES · 뱅킹 · 빌링 · DW 시스템
셀파 제품군 : Oracle · SQL Server · MySQL · MariaDB · PostgreSQL · Tibero · Altibase · SAP HANA · MongoDB · Cloud (제조사 ㈜셀파소프트 기준)
도입 전에 확인하실 사양
수집서버
- 성능 정보 테이블을 파티션(10일 · 월)으로 구성
- 수집 기간과 상관없이 같은 응답 속도
- 수집서버 장애 · 네트워크 단절 시 유실 방지
수집서버 용량 (예시)
| 보관 | 대상 | 합계 |
|---|---|---|
| 1개월 | 1개 인스턴스 | 30 GB |
| 1개월 | 20개 인스턴스 | 600 GB |
DB 25GB + 파일 5GB / 인스턴스 · 월 기준
Sherpa AI
- Linux 64bit (x86_64), Docker 20.10 · Compose v2 이상
- GPU 서버 : NVIDIA H100 급 1장 이상(VRAM 90GB 이상)
- CPU 8코어 · 메모리 16GB · 저장소 500GB 이상
- Chrome 85 이상
도입 상담 · 시연 문의
운영 환경에 맞춘 구성과 AI 시범 적용을 안내해 드립니다.
셀파(Sherpa) · 제조사 ㈜셀파소프트 · 총판 ㈜엠아이티소프트 · 화면과 기능은 버전에 따라 달라질 수 있습니다.