- 트랜잭션·분석·AI를 단일 포스트그레스에서 운영…웨어하우스PG 19는 2027년 상반기 출시
EDB가 3일 ‘EDB 포스트그레스 AI 서밋 서울 2026’에서 분산된 데이터 인프라를 통합하는 ‘에이전틱 레이크하우스’를 공개했다. 에이전틱 레이크하우스는 트랜잭션부터 실시간 분석, AI 에이전트까지 하나의 포스트그레스 플랫폼에서 단일 SQL로 처리하며, 지속형 에이전트 메모리가 대화 컨텍스트를 압축해 LLM 토큰 비용을 최대 80% 줄여준다.
한국 AI 에이전트 시장 연평균 59.1% 성장
EDB는 글로벌 분석·AI 플랫폼 시장이 2028년 2180억달러에 이를 것으로 전망했다. 한국 AI 시장의 연평균 성장률은 41.2%, AI 에이전트 시장은 아시아태평양에서 가장 높은 59.1%로, 2033년 시장 규모는 76억5000만달러에 이를 것으로 내다봤다.
EDB 글로벌 분석·AI 세일즈 엔지니어링 프랭크 시디(Franck Sidi) 부사장은 기업이 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)와 데이터 웨어하우스(DW), 데이터 레이크, 벡터 데이터베이스, 추출·변환·적재(ETL) 파이프라인 등 4개 이상의 시스템을 각각 운용하면서 데이터가 나뉘어 저장된다고 분석했다. 이 같은 데이터 실로로 AI 프로젝트의 90% 이상이 지연되거나 실패한다는 설명이다. AI 모델 이용 비용도 걸림돌로 꼽았다. 모델에 매 대화마다 전체 컨텍스트를 다시 보내기 때문에 서비스 규모가 커질수록 토큰 사용량과 운영비가 함께 늘어난다.
트랜잭션·분석·AI를 단일 SQL로 운영
에이전틱 레이크하우스(Agentic Lakehouse)는 오픈 포스트그레스 엔진에서 트랜잭션과 실시간 분석, AI 에이전트를 함께 운영한다. EDB 포스트그레스 AI는 데이터를 별도로 복사하거나 이동하지 않고 단일 SQL 인터페이스에서 처리하며, 모든 작업에 같은 보안·거버넌스 정책을 적용한다. 웨어하우스PG(WarehousePG)는 페타바이트급 데이터를 여러 노드에서 나눠 처리하는 대규모 병렬 처리(MPP) 데이터 웨어하우스다. 데이터베이스 내부에서 머신러닝과 대규모 분석을 실행하며, 클릭하우스 OLAP는 텔레메트리와 로그 데이터를 1초 미만 단위로 분석한다. 포스트그레스 분석 가속기(PGAA)는 아파치 아이스버그와 파케이 형식으로 저장된 레이크하우스 데이터를 직접 조회한다. 처리 속도는 기존 포스트그레스보다 3.5배에서 최대 5배 빠르다.
웨어하우스PG 19에 그래프·아이스버그 적용
EDB는 포스트그레스 19 기반 데이터 웨어하우스 ‘웨어하우스PG 19(WarehousePG 19)’를 2027년 상반기에 정식 출시할 계획이다. 웨어하우스PG 19는 표준 SQL·PGQ 기반 프로퍼티 그래프를 이용해 별도의 그래프 데이터베이스 없이 금융 이상거래를 탐지하고 공급망의 관계를 분석한다. 대규모 스트리밍 데이터를 아파치 아이스버그에 빠르게 저장하는 기능도 탑재한다. 포스트그레스에서 발생한 데이터는 분석 시스템으로 별도 복사하지 않고 실시간 분석과 AI 업무에 활용할 수 있다.
지속형 메모리로 토큰 비용 최대 80% 절감
지속형 에이전트 메모리(Persistent Agent Memory)는 AI 에이전트의 대화 컨텍스트를 압축하고 작업 상태를 데이터베이스에 보관한다. 매 요청마다 전체 대화 내용을 LLM에 다시 보내는 대신 필요한 정보만 전달하며, 관계형·벡터·그래프 메모리는 데이터베이스 내부의 독립된 보안 경계에서 관리한다.
EDB에 따르면 지속형 에이전트 메모리는 LLM 토큰 비용을 최대 80% 줄여준다. AI 에이전트 개발·운영 프레임워크인 에이전트 팩토리를 도입한 기업은 프로덕션 진입 기간을 자체 개발 방식의 28주에서 9주로 단축했고, 개발 공수 역시 67% 감소했다.
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