공공·국방·금융기관이 생성형 AI를 업무에 적용하려면 내부 데이터에 모델이 접근할 수 있는 통로를 마련해야 한다. 그러나 망분리와 보안 규제가 적용되는 환경에서는 중요 데이터를 퍼블릭 클라우드형 서비스로 옮기기 어렵다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 하나의 저장소로 복제하는 방식은 데이터 이동과 저장 비용, 관리 대상까지 늘린다. 솔트웨어는 원천 데이터를 기존 위치에 유지하면서 조회·분석하는 스타버스트 엔터프라이즈를 공급해 규제 산업의 AI 데이터 기반 구축을 공략한다.
AI·데이터 플랫폼·클라우드 전문기업 솔트웨어는 데이터 플랫폼 기업 스타버스트(Starburst)와 전략적 파트너십을 체결했다.
솔트웨어가 스타버스트와 전략적 파트너십을 체결하고 공공·국방·금융 등 망분리 환경을 대상으로 온프레미스 AI 데이터 플랫폼 사업을 추진한다. (사진 제공: 솔트웨어)
솔트웨어는 이번 협력을 바탕으로 공공기관과 국방, 국가전략산업, 금융 등 인터넷망과 업무망을 분리해 운영하는 조직에 ‘Starburst Enterprise’를 공급한다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스와 하이브리드 환경까지 지원 범위에 포함해 고객의 데이터 보관 정책과 시스템 구조에 맞춘 구축 사업을 추진할 계획이다.
Starburst Enterprise는 오픈소스 분산형 SQL 질의 엔진인 트리노(Trino)를 기반으로 개발된 엔터프라이즈 데이터 플랫폼으로 서로 다른 데이터베이스와 데이터레이크, 객체저장소 등에 연결해 여러 시스템의 데이터를 하나의 SQL 질의로 검색하고 결합할 수 있도록 지원한다.
핵심은 데이터를 분석하기 전에 중앙 저장소로 모두 복제하는 ETL·적재 과정을 줄이는 데이터 페더레이션 구조다. 필요한 데이터가 저장된 시스템에 직접 질의를 보내고 결과를 결합하기 때문에 기존 데이터 저장·운영 환경을 유지하면서 분석 체계를 구성할 수 있다. Starburst Enterprise가 클라우드와 온프레미스, 하이브리드 환경에 자체 구축할 수 있으며 분산된 데이터를 원래 위치에서 조회할 수 있다.
여기서 ‘데이터를 옮기지 않는다’는 표현은 원천 데이터 전체를 별도의 중앙 저장소로 사전에 복제하지 않는다는 의미다. 질의 실행에 필요한 데이터 처리와 결과 전송은 발생할 수 있으며 실제 이동 범위와 성능은 데이터 소스, 커넥터, 네트워크 구조와 질의 방식에 따라 달라진다.
온프레미스 구축은 중요 데이터가 보관되는 물리적 위치를 조직 내부로 제한하는 데 유리하다. 다만 내부 구축 자체가 보안을 자동으로 보장하는 것은 아니므로 접근권한과 질의 범위, 로그, 암호화, 사용자 인증을 포함한 거버넌스 체계를 함께 설계해야 한다. 공공·국방·금융 분야에 실제 도입할 때는 기관별 망분리 정책과 보안성 검토, 조달·인증 요건도 별도로 충족해야 한다.
분산 데이터에 단일 SQL…모델·AI 서비스 연결까지 확장
솔트웨어는 Starburst Enterprise를 활용해 정형 데이터와 객체저장소 등에 분산된 정보를 조회하고 AI 서비스가 활용할 수 있는 데이터 계층을 구축할 계획이다. 데이터의 저장 위치를 바꾸기보다 기존 시스템과 AI 애플리케이션 사이에 통합된 접근 경로를 구성하는 방식이다.
예를 들어 기관 내부의 업무 데이터베이스와 문서 저장소, 분석용 데이터레이크가 각각 분리돼 있다면 Starburst Enterprise가 커넥터를 통해 필요한 데이터에 접근한다. 사용자는 여러 저장소의 데이터를 SQL로 결합해 분석하고, 권한이 부여된 결과를 검색증강생성(RAG)이나 분석 애플리케이션, AI 에이전트에 제공할 수 있다.
Starburst Enterprise는 트리노의 분산 질의 기능에 접근제어와 워크로드 관리, 데이터 거버넌스, 엔터프라이즈 커넥터와 성능 최적화 기능을 더한 제품이다. 스타버스트 공식 문서에 따르면 외부 대규모언어모델과 연결하는 AI 기능은 AWS 베드록과 오픈AI 호환 API 등을 지원하며, 호환 API 방식으로 온프레미스에 배포한 모델과도 연계할 수 있다. 망분리 환경에서는 외부 AI API 접속 가능 여부와 내부 모델 배치 방식을 고객의 보안 정책에 맞춰 별도로 설계해야 한다.
솔트웨어는 엔터프라이즈 트리노를 활용하면 오픈소스 기반 구축 환경보다 데이터 검색·수집 성능을 30% 이상 높일 수 있다고 설명했다. 다만 비교 대상인 트리노 버전과 데이터 규모, 커넥터 종류, 서버·네트워크 구성, 질의 방식 등 측정 조건은 이번 보도자료에 제시되지 않았다. 이에 따라 30%는 모든 환경에 동일하게 적용되는 성능 보장치보다 회사 측 비교 결과로 해석하는 것이 적절하다.
두 회사의 협력 범위는 제품 공급과 설치, 운영 지원부터 고객 데이터 연결과 AI 서비스 구축까지 이어진다. 솔트웨어는 기존 클라우드 인프라 구축·운영 경험을 활용해 고객별 데이터 구조를 분석하고 스타버스트 플랫폼의 커넥터와 접근정책, 질의 환경을 구성한다. 이후 내부 데이터가 분석 모델이나 생성형 AI 서비스에 활용되도록 데이터 파이프라인과 애플리케이션 연계도 지원할 예정이다.
솔트웨어는 우선 외부 클라우드 이용에 제약이 큰 공공·국방·금융·국가전략산업을 대상으로 사업 기회를 발굴한다. 장기적으로는 퍼블릭 클라우드와 자체 데이터센터를 함께 사용하는 기업까지 대상으로 삼아 온프레미스·하이브리드 AI 데이터 플랫폼 구축 사업을 확대할 계획이다.
이정근 솔트웨어 대표는 “AI 활용을 위해서는 모델뿐 아니라 기업이 보유한 데이터를 효과적으로 연결하고 활용할 수 있는 인프라와 데이터 플랫폼이 함께 갖춰져야 한다”며 “솔트웨어의 클라우드 및 AI 인프라 구축 역량과 스타버스트의 데이터 플랫폼 기술을 결합해 고객이 중요한 데이터 자산을 보호하면서 원하는 AI 환경을 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
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