생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 기업 업무에 적용되면서 데이터 플랫폼의 역할이 커지고 있다. AI 모델의 성능만으로는 실제 서비스 환경에서 안정적인 운영을 보장하기 어려워 데이터 검색 속도와 최신성, 정확도가 새로운 경쟁 요소로 떠오르고 있기 때문이다. EDB는 자사 AI 데이터 플랫폼이 독립 벤치마크에서 주요 경쟁 플랫폼 대비 우수한 성능을 기록했다.
EDB는 AI 데이터 플랫폼 ‘EDB Postgres AI’가 독립 연구기관 맥나이트 컨설팅 그룹이 수행한 ‘AI 에이전트 데이터베이스’ 성능 평가에서 Databricks와 MongoDB, Crunchy Bridge, AWS 등 주요 플랫폼을 대상으로 우수한 결과를 기록했다고 발표했다.
EDB, 벤치마크서 AI 에이전트 데이터 플랫폼 성능 입증 (자료 제공: EDB)
속도·정확도·최신성 검증…AI 에이전트 운영 성능 확인
이번 평가는 단순 데이터베이스 성능이 아니라 AI 에이전트 운영에 필요한 속도와 검색 정확도, 데이터 최신성, 안정성 등을 종합적으로 비교했다. AI 에이전트는 이전 대화와 업무 맥락을 유지하고 기업 데이터를 기반으로 의사결정을 수행해야 하는 만큼 데이터 플랫폼의 성능이 서비스 품질을 좌우하는 요소로 평가받는다.
벤치마크 결과 EDB Postgres AI는 최악의 응답 시간(Tail Latency) 기준 Databricks보다 최대 138배 빠른 쿼리 성능을 기록했다. 평균 속도보다 실제 운영 환경에서 발생하는 최악의 응답 시간이 사용자 경험과 시스템 안정성에 미치는 영향을 고려한 결과다.
대규모 벡터 데이터 처리 성능도 확인됐다. 5000만 개 규모의 벡터 환경에서도 100밀리초(ms) 이내 응답을 유지했으며, 신규 데이터를 저장한 뒤 검색 가능한 상태가 되기까지 16밀리초가 소요됐다. 반면 Databricks는 동일 조건에서 최대 5초가 걸렸다고 회사는 설명했다.
하이브리드 검색 성능도 경쟁 플랫폼 대비 우위를 보였다. 의미 기반 벡터 검색과 구조화 데이터 필터링을 결합한 환경에서 경쟁사보다 2배 이상 많은 관련 정보를 검색했으며, Recall@10 기준에서도 더 높은 검색 정확도를 기록하면서 AI 모델에 전달하는 토큰 수를 줄여 추론 비용 절감 효과도 확인했다.
동시 처리 환경에서는 초당 360회의 데이터 읽기(Read Loop)를 처리해 Databricks의 1.5회를 크게 앞섰다. 다수의 AI 에이전트가 동시에 데이터를 조회하는 환경에서도 안정적인 처리 성능을 유지했다는 설명이다.
EDB는 이러한 성능이 금융과 의료, 통신, 공공 등 데이터 정확성과 감사 추적이 중요한 산업에서 활용도를 높일 것으로 보고 있다. 일본 통신사 NTT East는 EDB Postgres AI 기반 운영 에이전트를 활용해 네트워크 장애 분석과 출동 여부를 판단하고 있으며, 이를 통해 불필요한 현장 출동을 20% 줄이고 연간 약 3000건의 출동을 절감했다.
또한 교보문고와 MNTN 등도 EDB Postgres AI 기반 데이터 플랫폼을 구축해 운영하고 있다. 회사는 기존 PostgreSQL 환경을 유지하면서 AI 기능을 추가할 수 있어 별도의 데이터 파이프라인 구축 없이 AI 서비스를 확장할 수 있다는 점도 강점으로 제시했다.
데이브 스톤 EDB 제품 마케팅 총괄은 “AI 에이전트 시대에는 AI 모델보다 이를 안정적으로 운영할 수 있는 데이터 기반이 중요하다”며 “이번 결과는 EDB Postgres AI가 엔터프라이즈 환경에 적합한 AI 데이터 플랫폼이라는 점을 보여준다”고 말했다.
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