이디비, 포스트그레스 기반 ‘에이전틱 레이크하우스’로 한국 기업 공략

• 이디비가 한국 지사 간담회에서 ‘오픈소스 전환’을 기업 정보기술의 다음 메가트렌드로 밀고 나옴

  • 디지털 전환, 인공지능 전환 다음은 오픈소스 전환이라는 식의 메시지임
  • 무료 소프트웨어를 쓰자는 얘기만이 아니라 개발 속도, 비용 절감, 기술 주권까지 묶어서 설명함
  • 국내에서는 현대자동차, 교보문고, 카카오, 신한, 아이비케이 같은 제조·테크·금융 기업이 포스트그레스 기반 전환을 완료했거나 진행 중이라고 언급됨

• 이디비가 소개한 핵심 제품 방향은 ‘에이전틱 레이크하우스’임

  • 정형, 비정형, 반정형 데이터를 통합 처리하는 레이크하우스에 인공지능 에이전트와 모델 컨텍스트 프로토콜을 결합한 개념으로 설명됨
  • 기업 데이터가 여러 데이터베이스, 분석 플랫폼, 클라우드에 흩어지는 대신 하나의 주권형 오픈 플랫폼에서 관리되도록 하겠다는 구상임
  • 포스트그레스를 중심에 놓고 운영 데이터와 분석, 인공지능 워크로드를 연결하려는 전략에 가까움

• 이디비가 강조한 키워드는 ‘데이터 주권’과 ‘벤더 종속 탈피’임

  • 허베 팀싯 최고수익책임자는 기업의 가장 큰 경쟁 요인은 기술이 아니라 데이터라고 말함
  • 고객 중에는 자기 데이터가 외부 인공지능 학습에 쓰인 뒤 다시 판매되는 구조를 원하지 않는 곳도 있다고 설명함
  • 하드웨어, 소프트웨어, 데이터베이스, 클라우드까지 한 업체에 묶이는 구조에 기업들이 지쳤고, 데이터 개방성과 기술 선택권을 원한다는 게 이디비의 주장임

• 플랫폼 측면에서는 온라인 트랜잭션 처리와 온라인 분석 처리를 한곳에서 다루는 걸 차별점으로 내세움

  • 이디비는 트랜잭션과 분석을 단일 플랫폼에서 처리하면 추출·변환·적재, 네트워크, 컴퓨팅 비용을 동시에 줄일 수 있다고 설명함
  • 인공지능 사용량이 늘어도 비용이 일정한 고정 비용 모델도 차별점으로 언급됨
  • 결국 데이터 복사본을 여기저기 만들지 않고 원본 데이터에 가까운 곳에서 분석과 인공지능을 돌리겠다는 메시지임

• 채드윅 크룩 최고고객책임자는 기업의 인공지능 도입 의지와 실제 구현 사이의 간극을 숫자로 짚음

  • 경영진 95%는 인공지능 플랫폼 구축을 원하지만, 실제 실현 단계까지 간 기업은 13%에 불과하다고 제시함
  • 이디비는 이 격차를 줄이기 위해 단순 마이그레이션 회사가 아니라 경험 중심 플랫폼으로 전환하고 있다고 설명함
  • ‘시그니처 익스피리언스’라는 이름으로 고객 확보, 청사진 수립, 목표 실행, 지속 최적화를 반복하는 엔드투엔드 패키지를 제시함

• 국내 고객 사례로는 교보문고가 가장 구체적으로 언급됨

  • 교보문고는 벤더 종속 탈피와 엔터프라이즈급 분석 성능을 목표로 이디비를 도입했다고 소개됨
  • 결과로 비용 50% 절감, 성능 복원력 50% 개선을 달성했다고 이디비 측이 밝힘
  • 제품 발표 기사에서 흔히 나오는 고객 사례지만, 데이터베이스 현대화가 실제 비용과 운영 안정성 지표로 연결됐다는 점은 볼 만함

• 한국 기업 입장에서는 오픈소스 전환이 비용 절감 프로젝트를 넘어 인공지능 인프라 결정으로 바뀌고 있음
  • 레거시 상용 데이터베이스를 유지할수록 클라우드, 분석, 인공지능 스택까지 특정 벤더에 묶일 가능성이 커짐
  • 반대로 포스트그레스 기반 오픈 플랫폼을 택하면 기술 선택권과 데이터 통제권을 더 넓게 가져갈 수 있다는 논리임
  • 다만 기사에 나온 수치와 사례는 이디비 발표 기반이라, 실제 도입 전에는 워크로드 특성, 마이그레이션 난이도, 운영 역량을 따져봐야 함

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기술 맥락

• 이디비가 말하는 전환은 데이터베이스 교체만이 아니에요. 기존 상용 데이터베이스에서 포스트그레스 기반 플랫폼으로 옮기면서, 운영 데이터와 분석 데이터, 인공지능 워크로드를 같은 흐름 안에 넣으려는 전략이에요.

• 왜 이게 인공지능과 연결되냐면, 에이전트가 고객 응대나 거래 판단을 하려면 오래된 복사본보다 최신 운영 데이터가 필요하기 때문이에요. 데이터를 분석 플랫폼이나 벡터 저장소로 계속 복사하면 지연, 비용, 거버넌스 문제가 같이 커지거든요.

• 레이크하우스는 원래 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 분석 성능을 같이 노리는 구조예요. 이디비는 여기에 인공지능 에이전트와 모델 컨텍스트 프로토콜을 붙여서, 데이터 플랫폼 자체를 에이전트 실행 기반처럼 만들겠다는 방향을 제시하고 있어요.

• 온라인 트랜잭션 처리와 온라인 분석 처리를 같은 플랫폼에서 보겠다는 말도 중요해요. 운영계와 분석계를 분리하면 안정성은 챙기기 쉽지만, 데이터 이동과 비용이 늘어나요. 이디비는 그 경계를 줄여서 추출·변환·적재와 네트워크 비용을 낮추겠다고 주장하는 거예요.

• 한국 기업에 현실적인 이유는 오라클 같은 레거시 자산을 한 번에 버리기 어렵기 때문이에요. 그래서 오픈소스 전환은 이상적인 재구축보다 단계적 마이그레이션, 호환성, 운영 리스크 관리가 핵심이고, 이디비도 그 지점을 강하게 팔고 있어요.