- 에이전틱 레이크하우스·웨어하우스PG 19 로드맵 공개…IBK기업은행·교보문고 등 전환 사례 발표
EDB가 9월 3일 서울 소피텔 앰배서더에서 ‘EDB 포스트그레스 AI 서밋 서울 2026’을 열고 트랜잭션과 데이터 분석, AI 에이전트를 포스트그레스 기반으로 운영하는 기술 로드맵을 공개했다. 행사에는 기업 경영진과 IT 의사결정권자 약 400명이 참석했으며, IBK기업은행과 교보문고, 샵캐스트, 국내 반도체 기업이 오픈소스 데이터베이스 전환과 AI 플랫폼 적용 사례를 발표했다.
트랜잭션·분석·AI를 단일 SQL로 운영
EDB는 글로벌 분석·AI 플랫폼 시장이 2028년 2180억달러 규모로 성장하고, 한국 AI 시장과 AI 에이전트 시장은 각각 연평균 41.2%와 59.1% 성장할 것으로 전망했다. EDB 글로벌 분석·AI 세일즈 엔지니어링 프랭크 시디(Franck Sidi) 부사장은 기업이 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 벡터 데이터베이스 등 4개 이상의 시스템을 연결하면서 데이터가 나뉘어 저장되고, AI 프로젝트의 90% 이상이 지연되거나 실패한다고 분석했다.
시디 부사장은 ‘에이전틱 시프트(The Agentic Shift)’ 기조연설에서 에이전틱 레이크하우스(Agentic Lakehouse)를 제시했다. 운영 데이터베이스와 클릭하우스 기반 실시간 분석, 웨어하우스PG 데이터 웨어하우스, 포스트그레스 분석 가속기(PGAA), 에이전트 팩토리를 단일 SQL 인터페이스와 하나의 보안 모델 아래에서 운영하는 방식이다.
에이전틱 레이크하우스는 아파치 아이스버그와 파케이 형식의 데이터를 별도의 추출·변환·적재(ETL)나 복사 과정 없이 직접 활용한다. 분석 엔진과 AI 에이전트는 운영 시스템에서 발생한 데이터를 같은 포스트그레스 환경에서 사용한다.
웨어하우스PG 19에 그래프·아이스버그 기능 적용
EDB는 포스트그레스 19 기반 데이터 웨어하우스 ‘웨어하우스PG 19(WarehousePG 19)’를 2027년 상반기에 출시할 계획이다. 표준 SQL·PGQ 기반 프로퍼티 그래프를 적용해 별도의 그래프 데이터베이스 없이 이상거래 탐지와 공급망 관계 분석을 수행하는 기능을 제공할 예정이다. 웨어하우스PG 19에는 대규모 스트리밍 데이터를 아파치 아이스버그 형식으로 저장하는 기능과 시스템·쿼리의 작동 상태를 추적하는 옵저버빌리티(Observability) 기능도 들어간다. 현재 웨어하우스PG는 포스트그레스 호환 인터페이스와 대규모 병렬 처리(MPP)를 결합해 여러 노드에서 분석 쿼리를 나눠 실행한다.
지속형 메모리로 토큰 비용 80% 절감
EDB는 AI 에이전트의 대화 이력과 작업 상태를 데이터베이스에 보관하는 지속형 에이전트 메모리(Persistent Agent Memory)를 출시할 예정이다. 지속형 에이전트 메모리는 대화 컨텍스트를 압축해 LLM에 다시 전송하는 토큰을 줄이고, 관계형·벡터·그래프 메모리를 하나의 ACID 데이터베이스에서 관리한다. EDB가 제시한 토큰 비용 절감 폭은 최대 80%다. AI 에이전트 개발·운영 프레임워크인 에이전트 팩토리를 도입한 기업은 프로덕션 진입 기간을 자체 개발 방식의 28주에서 9주로 단축했다. 개발 공수도 67% 줄었다.
IBK기업은행 15개 시스템 전환…교보문고 AI 추천 통합
IBK기업은행은 오라클 기반 시스템의 라이선스 비용과 특정 업체 종속 문제를 줄이기 위해 1년 동안 15개 시스템을 EDB 포스트그레스 기반으로 전환했다. EDB 포스트그레스 어드밴스드 서버(EPAS)의 호환성과 표준 전환 절차를 적용해 여러 시스템을 동시에 이전했다. 고가용성 환경은 스토리지 복제 방식에서 쓰기 선행 로그(WAL) 스트리밍 기반의 EDB 페일오버 매니저(EFM)로 변경했다. IBK기업은행은 남은 시스템을 순차적으로 전환하고 포스트그레스 벡터 확장 기능을 사내 AI 데이터 인프라와 연계할 계획이다. 교보문고는 운영 데이터와 분석, AI 도서 추천 서비스를 하나의 포스트그레스 플랫폼에서 운영하는 데이터베이스 전환 사례를 발표했다. 추천 서비스가 사용하는 데이터도 같은 플랫폼에서 관리한다.
샵캐스트, 정산 배치 40분에서 7분으로 단축
샵캐스트는 연간 70억건의 음악 재생 로그와 분기당 18억건의 저작권 정산 데이터를 처리한다. 기존 상용 데이터베이스와 하둡 환경에서 40분이 걸리던 분기 정산 배치 작업은 EDB 포스트그레스 레이크하우스로 전환한 뒤 7분으로 단축됐다. 샵캐스트는 경영진이 AI 에이전트에 자연어로 질문해 음악 재생과 저작권 정산 데이터를 조회·분석하는 시스템도 구현했다. SQL을 직접 작성하지 않아도 필요한 정보를 확인할 수 있다.
반도체 기업, 상용 MPP·웨어하우스PG 병행 검증
국내 반도체 기업은 사내 서비스형 데이터베이스(DBaaS) 환경에서 기존 상용 MPP 데이터베이스와 웨어하우스PG를 병행하는 방안을 검증했다. 호환성과 성능, 안정성, 운영 등 4개 항목을 평가한 결과 주요 분석 작업에서 기존 제품과 동등한 수준의 성능을 확인했다.
운영 데이터에서 AI 에이전트까지 연결
EDB 코리아 손광락 전무는 온라인 쇼핑몰을 가정한 AI 데이터 플랫폼을 시연했다. PGAA와 PGFS는 운영 데이터를 아파치 아이스버그 형식으로 자동 계층화하고, pgvector와 AIDB는 AI 에이전트가 활용할 지식 데이터를 관리한다. AI 에이전트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 기업 데이터에 접근하고, 자연어 질문에 따라 데이터를 조회·분석했다. EDB 포스트그레스 AI가 포레스터 웨이브의 ‘멀티모델 데이터 플랫폼, 2026년 2분기’ 평가에서 리더로 선정된 결과도 공개했다.
10개 이상 파트너사 참여
행사에는 에티버스와 씨플랫폼, 뉴타닉스, 에스코어, 데이터웍스, 대유넥스티어, 맨텍솔루션, 타임게이트, 펜타시스템테크놀러지 등 10개 이상의 파트너사가 참여했다. 전시 부스와 파트너 세션에서는 데이터베이스 전환 컨설팅부터 실시간 트랜잭션 통합, 모니터링, AI 에이전트 개발까지 관련 기술과 서비스를 선보였다.
EDB 코리아 김희배 지사장은 “오늘 서밋은 상용 DB의 종속성과 높은 비용 부담에서 벗어나, 데이터 주권을 확보하고 AI 시대로 진입하려는 국내 주요 기업들의 뜨거운 열망을 확인한 자리였다”고 밝혔다.
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