생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트 시대가 열리면서 데이터를 관리하는 방식도 바뀌고 있다.
EDB는 데이터를 다른 곳으로 옮기지 않고 저장된 위치에서 AI가 바로 분석하고 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 데이터 플랫폼 ‘EDB 포스트그레스 AI(Postgres AI)’를 공개했다. AI와 데이터 분석, 보안 정책을 하나의 플랫폼에서 통합 제공하는 것이 핵심이다.
EDB, 에이전틱 데이터베이스 발표 (자료 제공: EDB)
“AI를 데이터로 보내는 시대”…운영도 분석도 하나의 플랫폼에서
기존에는 AI를 활용하기 위해 데이터를 별도의 데이터레이크나 AI 플랫폼으로 복사하는 경우가 많았다. 하지만 AI 에이전트는 실시간 데이터를 기반으로 즉시 판단하고 작업을 수행해야 하기 때문에 데이터를 옮기는 방식으로는 속도와 정확성을 확보하기 어렵다.
EDB는 이런 문제를 해결하기 위해 AI를 데이터가 저장된 위치에서 직접 실행하는 구조를 제시했다. 기업은 데이터를 외부로 복제하지 않아도 AI 분석과 자동화 기능을 사용할 수 있으며, 데이터 주권과 보안도 유지할 수 있다는 설명이다.
새롭게 추가된 에이전틱 데이터베이스 기능은 데이터베이스를 스스로 관리하는 것도 특징이다. 시스템이 200개 이상의 운영 지표를 실시간으로 분석해 성능 저하나 장애 가능성을 미리 찾아내고, 정책이 허용하는 범위에서는 자동으로 최적화 작업까지 수행한다.
EDB에 따르면 기존에는 데이터베이스 관리자가 1시간 이상 걸리던 성능 분석과 튜닝 작업을 수분 내 처리할 수 있으며, 데이터베이스 최적화 작업은 최대 10배 빨라지고 애플리케이션 성능은 최대 8배 향상될 수 있다.
또한 데이터 분석 기능도 강화했다. 관계형 데이터와 벡터 데이터, 시계열 데이터 등을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있으며, 데이터를 별도로 복제하지 않고도 실시간 분석과 AI 서비스를 함께 운영할 수 있다. 회사는 이를 통해 데이터 분석 환경의 총소유비용(TCO)을 최대 58% 절감할 수 있다고 설명했다.
AI 에이전트를 위한 검색 성능도 개선했다. 별도의 벡터 데이터베이스 없이도 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있으며, 독립 벤치마크에서는 일부 경쟁 제품보다 응답 지연 시간을 최대 99% 이상 줄이고 검색 정확도도 높게 나타났다고 밝혔다.
EDB는 교보문고와 일본 통신사 NTT 동일본 등을 주요 적용 사례로 소개했다. 교보문고는 온프레미스 분석 환경 구축에 활용하고 있으며, NTT 동일본은 민감한 데이터를 외부로 이동하지 않은 상태에서 AI를 활용해 네트워크 장애를 자동으로 탐지·분석하는 체계를 구축하고 있다.
케빈 댈러스 EDB CEO는 “이제는 데이터를 AI로 보내는 것이 아니라 AI를 데이터가 있는 곳으로 보내야 하는 시대”라며 “기업이 직접 데이터를 통제하면서도 AI를 안전하게 활용할 수 있는 환경을 제공하겠다”고 말했다.
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