데이터 거물의 ‘포스트그레스’ 인수, 원조집 EDB의 대응은?

최근 오픈소스 데이터베이스(DBMS) ‘포스트그레SQL’를 향한 관심이 뜨겁다. 데이터브릭스가 5월 14일 포스트그레SQL 기업 ‘네온’을 10억달러에 인수했고, 스노우플레이크는 6월2일 또 다른 포스트그레SQL 기업 ‘크런치데이터’를 2억5000만달러에 인수할 예정이라고 발표했다.

데이터브릭스와 스노우플레이크는 포스트그레SQL 기업 인수로 단일 데이터레이크하우스 아키텍처에서 트랜잭션 데이터베이스까지 제공하게 됐다. 두 회사의 향후 계획에서 언급은 미묘하게 다르다. 하지만, 기업의 IT 혁신이 생성형 AI와 그 기반의 AI 에이전트 쪽으로 향하고 있다는 점을 감안하면, 양사의 의도는 비슷하다. AI 에이전트를 더 쉽게 구축하고 운영하도록 지원하겠다는 것이다.

데이터 분석 플랫폼 기업의 트랜잭션 데이터베이스 시장 진입 와중에 포스트그레SQL의 원조격인 EDB의 대응이 적극적으로 나오고 있다.

•포스트그레SQL 데이터베이스 위에서 AI 에이전트를

엔터프라이즈급 포스트그레SQL 기술 제공기업 EDB는 차세대 소버린 AI 및 데이터 플랫폼인 ‘EDB 포스트그레스 AI(PG AI)’를 17일 발표했다.

이 플랫폼은 이 데이터의 완전한 주권을 유지하면서도, 전통적인 트랜잭션과 분석 처리뿐 아니라, 생성형 AI와 에이전트 기반 AI 워크로드까지 아우르는 혁신적인 구조를 기반으로 히여, AI 혁신을 빠르게 실현할 수 있다.

‘EDB 포스트그레스 AI’는 기존 데이터베이스 운영 이상의 가치를 제공하며, 기업이 트랜잭션 처리, 분석, AI 워크로드를 하나의 통합된 환경에서 동시에 처리할 수 있도록 설계된 데이터 플랫폼이다. 특히 데이터 보안, 제어권, 확장성 측면에서 엔터프라이즈 요구를 충족하며, 최근 급부상 중인 에이전트 기반 AI에 최적화됐다.

포스트그레스 AI는 기존 데이터베이스를 단순히 확장한 수준이 아니라, AI 중심 데이터 운영을 위한 근본적인 혁신을 목표로 설계된 통합 플랫폼이다. 이 플랫폼은 트랜잭션 처리, 분석, 그리고 생성형 AI까지 하나의 환경 안에서 모두 처리할 수 있도록 통합된 구조를 갖추고 있다. AI 중심 앱 개발의 생산성과 보안성을 동시에 제공한다. 기존 포스트그레스의 안정성과 확장성은 그대로 유지하면서도 주요 기능을 크게 강화했다.

트랜잭션, 분석, AI를 하나의 데이터 플랫폼에 통합함으로써 기존 포스트그레스 기반 트랜잭션 처리에서 나아가, AI 추론과 대화형 응답을 위한 벡터 저장소, 모델 내장 및 확장형 아키텍처를 추가했다.

비전문가도 데이터 기반 챗봇, 자동 문서 응답 시스템, AI 에이전트를 손쉽게 개발할 수 있도록 돕는 로우코드/노코드 인터페이스를 지원한다.

검색증강생성(RAG)과 PG벡터(pgvector)를 통합함으로써 비정형 데이터를 효과적으로 활용하고, 고도화된 검색 기반 생성 AI 기능을 플랫폼 내부에서 바로 구현할 수 있다. 엔비디아 NIM, 레드햇 오픈시프트 AI와 통합으로 AI 모델 배포와 실행 속도를 획기적으로 향상시켰다.

포스트그레스 AI의 핵심은 AI 기능을 조직 내부에 두는 구조다. 모델이 데이터를 외부로 옮기지 않고, 내부에 있는 데이터를 기반으로 AI가 작동하게 만든다. 기업은 데이터 주권을 유지하고, 민감한 정보가 외부로 유출될 걱정 없이 AI를 활용할 수 있다.

오픈시프트 AI를 통해 하이브리드 환경에서도 일관된 운영이 가능하다. 쿠버네티스 기반이라 유연하게 확장할 수 있다. 슈퍼마이크로는 고성능 서버 인프라를 더해, 엣지 환경에서도 빠르게 AI를 배포할 수 있게 했다.

EDB 포스트그레스 AI는 기존 데이터베이스 시스템에 요구됐던 가시성(observability) 기능을 강화했다. 이 기능은 단순한 모니터링을 넘어서, 데이터 흐름 분석, 성능 상태 진단, AI 결과 추적까지 가능하게 한다.

AI 에이전트가 어떤 데이터를 기반으로 어떤 결과를 도출했는지 파악할 수 있어, 설명 가능한 AI 구현에도 기여한다. 이러한 구조는 GDPR과 같은 글로벌 규제에도 자연스럽게 대응할 수 있는 강점을 제공한다.

99.999% 고가용성 SLA를 기준으로 설계돼, 미션 크리티컬한 AI 시스템도 안심하고 운용할 수 있다. 기존 오라클 환경에서 포스트그레스AI로 이전이 원활하도록 오라클 호환성도 유지했다.

•AI 에이전트 시대에 왜 포스트그레SQL인가

전통적으로 기업은 운영계 시스템을 위해 트랜잭션 데이터베이스를 사용하고, 정보계 시스템을 위해 분석 데이터베이스를 사용하는 이원화 전략을 취해왔다.

실시간으로 트랜잭션 데이터베이스에 쌓인 데이터는 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 분석 데이터베이스로 이동한다. 데이터를 조회하고 분석하는 작업이 운영계 시스템의 장애를 일으킬 수 있기 때문이다. 트랜잭션 데이터베이스에서 분석 데이터베이스로 데이터를 이동시키는 작업에 ETL, CDC 같은 데이터 파이프라인 기술이 활용된다. 이 데이터 파이프라인에서 많은 오류가 발생하기 때문에 상당한 고통을 수반한다. 세일즈포스가 ETL과 마스터데이터 관리 솔루션을 보유한 인포매티카를 최근 80억달러나 주고 인수한 배경이다.

데이터의 중요성이 생성형 AI 시대 더욱 중요해졌다. 데이터베이스에 저장된 기업 내부 데이터를 AI 모델에게 학습시키고, 생성형 AI의 답변을 강화하는 용도로 활용할 수 있어야 한다. 데이터를 AI 모델과 AI 에이전트에 연결시키는 일련의 흐름이 강고하게 갖춰져야 한다.

기업은 지금껏 목적에 맞게 애플리케이션과 시스템마다 별도의 데이터베이스를 갖춰왔다. 파편화된 데이터 저장 상황에서 데이터를 통합적으로 활용해야 하는 고통에서 자유로워지는 해법 중 하나가 트랜잭션과 분석을 하나의 데이터베이스로 통합하는 하이브리드 모델이다.

데이터를 옮기면서도 그 속성을 유지하려면 양쪽의 데이터베이스를 통합하는 게 유리하다. 하지만 상용 데이터베이스를 이용해 운영계와 정보계 모두를 구축하고 유지하려면 많은 비용이 든다. 오픈소스 데이터베이스 포스트그레SQL이 인기인 이유다. 포스트그레스SQL은 오라클 데이터베이스와 호환성을 제공할 뿐 아니라, 다양한 확장 기능도 활용할 수 있다.

포스트그레SQL이란 단일 데이터 플랫폼으로 트랜잭션과 분석을 통합하는 방법은 여러가지다. 트랜잭션 데이터베이스의 데이터를 일정 규칙에 따라 복제해 사용하는 방식이나, 테이블 분할이나 인덱스, 구조화된 뷰 같은 방법을 활용할 수 있다. 이로써 ETL 작업을 없애고 실시간성 데이터를 AI 모델에서 즉시 활용하고, 분석 결과를 운영계에 피드백으로 제공해 시스템을 개선시키는 게 가능하다.

생성형 AI뿐 아니라 트랜젝션 데이터와 분석 데이터 모두를 혼용하는 새로운 애플리케이션도 증가하고 있다. 두가지 성격의 데이터를 원활하게 한 애플리케이션에서 활용하려면 단일 데이터 엔진에 기반해야 한다.

스노우플레이크는 그동안 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 모두 다룰 수 있는 ‘유니스토어’란 데이터 엔진을 제공해왔다. 데이터브릭스는 델타레이크에서 트랜잭션 데이터베이스의 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 영속성(Durability)이란 ‘ACID’ 속성을 지원해왔다. 하지만 두 회사의 기대와 달리 기업은 트랜잭션 데이터베이스를 스노우플레이크나 데이터브릭스로 교체하는데 인색했다. 검증되지 않은 플랫폼에 성능과 안정성 민감한 애플리케이션을 올렸다가 입을 잠재적 리스크 때문이다.

데이터브릭스와 스노우플레이크의 포스트그레SQL 인수 관련 설명을 살펴보면, 포스트그레SQL을 사용해온 기업 고객이 기존 시스템 환경을 유지하면서 새로운 AI용 데이터 환경도 도입하길 원한다는 의견을 많이 받았다는 언급이 나온다.

알리 고드시 데이터브릭스 최고경영자(CEO)는 한 인터뷰에서 “고객의 70%는 기존 데이터베이스를 교체하고 싶어하지만 비용 때문에 꺼리고 있고, 포스트그레SQL 인수 계획을 고객과 논의했을 때 모두 매우 긍정적으로 반응했다”고 말했다.

크리스티안 클라이너만 스노우플레이크 제품 총괄 부사장은 작년 8~9월쯤부터 포스트그레스 엔진 호스팅을 논의했는데, 고객과 파트너로부터 포스트그레스 호환성을 제공해달라는 요청을 많이 받았다”며 “우리의 최고 데이터베이스 엔지니어에게 스노우플레이크 엔진 위에서 포스트그레스 API와 시맨틱 계층을 올리는 것에 대한 의견을 물었고, 그의 매우 매우 긴 문서의 답은 왜 하지 않느냐는 것이었다”고 설명했다.

그는 “유니스토어와 하이브리드 테이블에서 한 작업은 훌륭하지만, 포스트그레스와 호환성을 원한다면 단순히 센텐스와 시맨틱만 필요한 게 아니라 포스트그레스 호환성을 제공하려면 포스트그레스가 필요하다는 것”이라며 “고객에게 그 옵션을 제공하기로 결정한 이유는 신중하게 고려된 것이며, 평화를 만든다는 우리의 지침은 명확하다”고 강조했다.

데이터브릭스와 스노우플레이크가 포스트그레SQL 서비스를 본격적으로 제공하려면, 아직 시간이 더 필요하다. 반면, EDB는 기존의 포스트그레SQL 기술 기반에 데이터 분석과, AI 에이전트 지원 역량을 바로 추가함으로써 한발 앞선 위치에 서게 됐다.

EDB는 기존 포스트그레SQL 고객이 이미 축적한 기술 노하우와 통제 가능한 데이터 기반을 활용해서 AI와 에이전트를 원활히 활용할 수 있게 된다는 점을 내세운다. AI 에이전트를 활용하고자 하는 고객의 열망이 지금 당장 폭발하고 있는 지금 이 순간 곧바로 사용가능한 기술과 솔루션을 제공하는 건 EDB 뿐이란 강조와 함께다.

글. 바이라인네트워크

<김우용 기자>yong2@byline.network