EDB, 포스트그레스 기반 ‘에이전틱 레이크하우스’로 기업 DB 시장 확장

• EDB가 기업용 데이터베이스(DB) 사업을 ‘업무 처리용 DB’에서 ‘분석·인공지능까지 품는 통합 플랫폼’으로 넓히겠다고 나섬

  • 5일 서울 삼성동 아셈타워 기자간담회에서 ‘에이전틱 레이크하우스’ 전략을 공개함
  • 기반은 포스트그레스(Postgres) 오픈소스 데이터베이스고, 업무 처리·데이터 분석·인공지능 추론을 한 프로그램에서 처리하는 그림임

• EDB가 찌르는 지점은 명확함. 기업들이 상용 벤더 종속에 꽤 지쳤다는 것

  • 허베 팀싯 EDB 최고수익책임자는 기업들이 “자기 데이터로 다른 회사 인공지능을 학습시킨 뒤 그 결과를 되사는 구조”를 원치 않는다고 말함
  • 오라클, 스노우플레이크처럼 자사 시스템 중심으로 묶는 상용 소프트웨어 구조와 대비해, EDB는 내부 서버·국내 데이터센터·해외 클라우드 어디서든 같은 포스트그레스 기반으로 운영할 수 있다는 점을 강조함

• 기존 기업 데이터 구조에서는 운영 DB와 분석 DB가 따로 놀면서 데이터 복사 시간이 병목이 됨

  • 업무용 DB에서 분석용 DB로 데이터를 복사·이동하는 데만 수 시간이 걸릴 수 있음
  • EDB는 이 구조를 없애고, 원본 데이터가 있는 자리에서 분석과 인공지능 추론을 같이 돌리는 쪽으로 플랫폼을 구성하겠다는 입장임

• 숫자로 가장 세게 나온 사례는 음원 결제업체 샵캐스트임

  • 유튜브·음악 스트리밍 서비스 저작권료 정산 시스템에서 기존에는 한 번 정산하는 데 최대 18시간이 걸렸음
  • EDB 제품으로 바꾼 뒤 정산 처리 시간이 55분으로 줄어 95% 단축됐다고 밝힘
  • 운영 비용은 60% 줄었고, 실시간 집계는 5초 안에 끝난다고 함
  • 인공지능이 잘못된 정산을 사전에 잡아내는 비율은 99.2%, 저작권 분쟁 해결 기간은 21일에서 3일로 줄었다고 제시함

• 국내 대기업 레퍼런스도 꽤 공격적으로 꺼냈음

  • EDB는 국내에서 1000여 개 기업이 포스트그레스를 운영 중이라고 설명함
  • 오픈소스 전환을 완료했거나 추진 중인 대표 사례로 현대자동차, 신한EZ손해보험, IBK기업은행, 교보문고, 카카오를 언급함
  • 팀싯 최고수익책임자는 기술력만큼이나 “이 기술을 써도 안전하다는 믿음”이 선택에 크게 작용한다고 말함

• 교보문고 사례는 ‘DB 두 벌 살림’을 줄인 케이스로 소개됨

  • 기존에는 기간계 업무용 DB와 분석용 DB를 따로 운영했음
  • EDB 전환 뒤 두 시스템을 하나로 합쳤고, 비용은 절반으로 줄었으며 처리 속도는 50% 빨라졌다고 함
  • 김희배 EDB코리아 지사장은 기업이 결국 원하는 건 데이터 통합과 비용 절감이라고 정리함

• 인공지능 도입 의지는 큰데 실제 운영까지 가는 기업은 아직 적다는 수치도 나옴

  • EDB에 따르면 기업 경영진의 95%가 인공지능 시스템을 내부에 구축하려 함
  • 하지만 실제 운영 단계까지 간 기업은 13%에 그침
  • 이유는 데이터 구성이 복잡하고 초기 비용이 크기 때문이라고 봄

• EDB는 이 간극을 ‘시그니처 익스피리언스’라는 통합 패키지로 공략할 계획임

  • 인공지능을 원하는 기업은 많지만, 운영까지 가는 과정의 복잡성이 발목을 잡는다는 설명임
  • EDB는 오는 25일 글로벌 행사에서 10개의 시그니처 익스피리언스 제품을 공개할 예정임

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기술 맥락

• 이번 얘기의 핵심은 데이터베이스를 단순 저장소로 보지 않는다는 점이에요. 예전에는 운영 DB에서 데이터를 뽑아 분석 DB나 데이터 웨어하우스로 옮긴 뒤 리포트나 모델 입력에 쓰는 식이 많았거든요. 그런데 인공지능 에이전트가 실시간 판단을 하려면 그 지연이 바로 품질 문제로 이어져요.

• EDB가 포스트그레스를 앞세우는 이유도 여기 있어요. 기업 입장에서는 오라클 같은 상용 DB를 완전히 버리는 게 무섭지만, 벤더 락인과 비용 압박도 계속 커져요. 포스트그레스 기반이면 기존 트랜잭션 업무를 유지하면서 분석과 인공지능 쪽 확장을 같은 생태계 안에서 가져갈 수 있다는 계산이에요.

• 샵캐스트 사례가 중요한 건 숫자가 꽤 구체적이기 때문이에요. 정산 시간이 18시간에서 55분으로 줄고, 실시간 집계가 5초 안에 끝난다는 건 단순한 비용 절감이 아니라 업무 운영 방식 자체가 바뀐다는 뜻이거든요. 저작권 분쟁 해결 기간이 21일에서 3일로 줄었다는 대목도 데이터 처리 지연이 실제 비즈니스 리스크였다는 걸 보여줘요.

• 다만 이런 통합 플랫폼은 만능 스위치가 아니에요. 운영 DB, 분석 워크로드, 벡터 데이터, 인공지능 추론을 한 플랫폼에서 다루려면 성능 격리와 장애 대응 설계가 더 중요해져요. 그래서 EDB가 국내 대기업 레퍼런스를 계속 강조하는 것도 “포스트그레스로 미션 크리티컬 업무가 되느냐”는 시장의 의심을 먼저 걷어내려는 움직임으로 보면 돼요.