- 데이터 이동 없이 AI 에이전트 실행…DB 튜닝 최대 10배·분석 환경 TCO 최대 58% 절감

 

 

 

EDB가 AI와 분석, 데이터 거버넌스를 하나의 포스트그레스(Postgres) 기반에서 운영하는 AI 데이터 플랫폼 'EDB 포스트그레스 AI(EDB Postgres AI)'를 공개했다. EDB 포스트그레스 AI는 데이터를 별도 플랫폼으로 복제하지 않고 AI 에이전트와 분석 기능을 데이터가 저장된 위치에서 직접 실행한다. 관계형 데이터와 분석 데이터, 벡터 데이터를 하나의 플랫폼에서 처리하며, EDB는 2026년까지 이를 에이전틱 AI 시대를 위한 주권형 AI 운영체제로 발전시킬 계획이다.

 

데이터가 있는 곳에서 AI 에이전트 실행

생성형 AI와 AI 에이전트는 실시간 데이터를 기반으로 의사결정을 수행하기 때문에 데이터를 별도 플랫폼으로 복제하는 방식으로는 응답 속도와 데이터 정확성을 확보하기 어렵다. 규제 데이터와 핵심 데이터를 외부 환경으로 이동하지 않고 활용해야 하는 요구가 커지면서 데이터 주권(Data Sovereignty)도 중요한 요소로 자리 잡고 있다. EDB 포스트그레스 AI는 AI와 분석 기능을 데이터가 저장된 위치에서 직접 실행하도록 설계했다. 데이터를 이동하거나 복제하지 않고 AI 추론과 분석, 자동화를 수행하며, 데이터 접근 정책과 거버넌스도 데이터 레이어에서 함께 적용해 AI 운영과 데이터 통제를 하나의 포스트그레스 기반에서 관리한다.

 

EDB 케빈 댈러스(Kevin Dallas) CEO는 "에이전트 시대에는 인텔리전스를 데이터가 있는 곳으로 가져와야 한다"며 "고객은 자신이 소유한 인프라에서 AI와 데이터, 규칙을 직접 통제할 수 있다"고 밝혔다.

 

에이전틱 데이터베이스가 운영과 튜닝 자동화

EDB 포스트그레스 AI의 에이전틱 데이터베이스는 기존 포스트그레스를 자율 운영 데이터베이스로 전환한다. 시스템은 200개 이상의 운영·성능 지표를 지속적으로 모니터링한 뒤 성능 저하 원인을 분석하고 기업 정책이 허용하는 범위에서 튜닝과 확장, 장애 대응 작업을 자동으로 적용한다. 모든 작업은 감사 로그(Audit Trail)에 기록하며 기업은 자동 실행, 승인 후 실행, 점검 시간 실행 등 운영 정책을 직접 선택할 수 있다.

 

관계형 데이터와 JSON, 시계열, 공간정보(Geospatial), 벡터 데이터를 단일 SQL 인터페이스에서 함께 관리하며 접근 제어도 데이터베이스에서 처리한다. EDB에 따르면 기존에는 DBA가 60~90분 동안 분석하던 성능 문제를 수 분 안에 찾아내고 데이터베이스 최적화와 튜닝 작업을 최대 10배 빠르게 처리한다. 애플리케이션 성능은 최대 8배 높이고 대부분의 성능 문제를 운영 환경에 배포하기 전에 발견하도록 지원한다.

 

EDB 맥스 로마넨코(Max Romanenko) 최고 엔지니어링 책임자는 "대부분의 솔루션은 데이터를 AI가 있는 곳으로 이동시키지만 EDB는 AI를 데이터베이스 안으로 가져왔다"며 "고객 인프라에서 스스로 운영되는 데이터베이스를 구현하는 것이 플랫폼의 핵심"이라고 설명했다.

 

제로 ETL로 운영과 분석 통합

EDB 포스트그레스 AI는 제로 ETL 방식을 적용해 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 복제 없이 활용한다. 데이터 이동 없이 실시간 분석과 장기 이력 분석을 동일한 데이터에서 처리하며 온프레미스와 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 환경을 모두 지원한다. 'EDB PG AI for ClickHouse'는 이벤트와 로그 데이터를 1초 미만으로 분석하고 'EDB PG AI for WarehousePG'는 페타바이트(PB) 규모 데이터 웨어하우스를 기반으로 장기 이력 분석과 복잡한 보고서를 처리한다. GPU 가속 스파크(GPU-Accelerated Spark)로 대규모 분석 작업을 오프로딩해 실시간 분석과 AI 분석을 하나의 플랫폼에서 처리한다.

 

EDB는 내부 테스트 기준 단일 노드에서 최대 30배 빠른 쿼리 성능을 기록했으며, GPU 가속 스파크 활용 시 분석 성능을 최대 99배 높였다고 밝혔다. 대규모 동시 접속 환경에서는 최대 52% 높은 확장 효율을 제공하며 코어(Core) 기반 과금 체계로 분석 환경 총소유비용(TCO)을 최대 58% 절감한다고 밝혔다. 교보문고는 WarehousePG 기반 온프레미스 분석 환경을 구축해 총소유비용 절감을 추진하고 있으며, AI와 벡터 기반 서비스 확대를 위한 주권형 데이터 플랫폼으로 활용하고 있다.

 

AI 검색과 거버넌스를 데이터베이스에서 실행

AI 에이전트는 필요한 정보를 빠르게 검색해야 실제 업무를 수행할 수 있다. EDB 포스트그레스 AI는 벡터 검색(Vector Search)과 정형·비정형 데이터를 하나의 쿼리 레이어에서 통합 처리해 별도 벡터 데이터베이스 없이 AI 에이전트가 필요한 데이터를 즉시 조회하도록 지원한다. 맥나이트 컨설팅 그룹 벤치마크에서는 데이터브릭스 대비 최대 99.4% 낮은 쿼리 지연시간과 MongoDB 대비 최대 93% 낮은 지연시간을 기록했다. 검색 정확도는 Recall@10 기준 0.911을 기록했으며 신규 데이터를 저장한 뒤 12ms 안에 검색 결과를 제공한다.

 

AI 거버넌스는 데이터베이스 자체에서 적용한다. 포스트그레스 역할(Role) 기반 접근 제어와 행 수준 보안(Row-Level Security)을 활용해 AI 에이전트의 권한과 데이터 접근을 관리하며 모든 작업은 세션 단위 감사 기능으로 기록한다. 별도 보안 엔진을 구축하지 않고 데이터가 저장된 위치에서 정책을 적용하도록 설계했으며, EDB는 2026년 하반기 기업 전반의 AI 에이전트 거버넌스로 기능을 확대할 계획이다.

 

일본 통신사 NTT 동일본(NTT East)은 생성형 AI 에이전트를 활용한 네트워크 운영을 위해 EDB 포스트그레스 AI를 도입했으며, 민감한 운영 데이터를 외부로 이동하지 않은 상태에서 장애 탐지와 분석, 대응 체계를 구축하고 있다. EDB 포스트그레스 AI는 델(Dell), IBM, 엔비디아(NVIDIA), 레드햇(Red Hat), 슈퍼마이크로(Supermicro) 등 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 제공된다.

 

IBM 우니크리슈난 라자가팔 글로벌 총괄 디렉터는 "IBM 파워와 EDB 포스트그레스 AI는 데이터 주권을 유지하면서 AI 네이티브 환경을 구축할 수 있는 기반을 제공한다"고 밝혔다.

 

레드햇 사티시 발라크리슈난 총괄 매니저는 "레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼과 EDB 포스트그레스 AI를 결합해 자동화와 고가용성, 엔터프라이즈 보안, 주권형 인프라 구축을 함께 지원한다"고 덧붙였다.

 

 

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