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[유미's 픽] "AI 투자 부담에 가려졌다"…오라클, AI 에이전트 타고 재평가 받을까

오라클이 인공지능(AI) 데이터센터 투자 부담에 가려졌던 데이터 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 시장의 재평가를 받을지 주목된다. AI 에이전트 확산으로 데이터베이스와 전사적자원관리(ERP), 인사·공급망 시스템을 함께 연결하는 역량이 중요해지면서 오라클의 통합 사업 구조가 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 24일 업계에 따르면 미즈호는 오라클에 대해 '매수' 의견을 유지하고 목표주가를 320달러로 제시했다. 오라클이 동종 인프라 기업보다 높은 성장세를 기록하면서도 2027년 예상 실적 기준 주가수익비율(PER)의 약 14배에 거래돼 저평가됐다는 판단에서다. 실제 오라클 주가는 올해 들어 약 40% 하락해 전일 정규장 종가 기준 120.04달러를 기록했다. AI 데이터센터 투자 확대로 부채가 늘고 신용등급이 하향 조정되면서 자금 조달과 수익성에 대한 우려가 커진 영향이다. 하지만 미즈호는 이 같은 인프라 투자 부담이 오라클의 본업 경쟁력까지 가리고 있다고 봤다. 또 AI 인프라 증설로 확보한 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 용량이 매출로 전환되고 자금 조달 우려가 완화되면 주가를 짓눌러 온 요인도 약해질 수 있다고 분석했다. 여기에 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 결합한 데이터 플랫폼 사업의 성장세가 확인될 경우 추가적인 기업가치 재평가도 가능할 것으로 내다봤다.시티 파니그라히 미즈호 애널리스트는 "오라클은 동종 인프라 기업을 웃도는 성장세를 기록하고 있음에도 비교 기업보다 할인된 가격에 거래되고 있다"며 "현재 커버리지 종목 가운데 가장 매력적인 위험 대비 보상 구조를 제공하고 있다"고 말했다. 업계에선 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 함께 보유한 오라클의 사업 구조가 향후 주가 상승을 견인할 주요 요인이 될 것으로 전망했다. 오라클은 기업 핵심 데이터가 저장되는 데이터베이스와 데이터를 활용하는 ERP·인적자원관리(HCM)·공급망관리(SCM)를 함께 보유하고 있다. 업계 관계자는 "글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 최근 AI 에이전트를 앞다퉈 앞세우고 있지만, 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있으면 실제 업무 수행까지 연결하기 어렵다"며 "AI 에이전트가 재무 처리와 인사 관리, 구매 승인, 재고 조정 등을 수행하려면 기업 데이터뿐 아니라 이용자 권한과 업무 절차, 애플리케이션 간 연계가 필요하다"고 지적했다. 그러면서 "오라클은 데이터 저장부터 업무 시스템까지 하나의 플랫폼으로 제공할 수 있다는 점이 다른 SaaS 기업과 차별화되는 요소"라며 "AI 에이전트 확산으로 이 같은 통합 구조의 가치가 높아질 경우 시장의 기업가치 평가도 달라질 수 있다"고 덧붙였다. 오라클은 이런 통합 구조를 바탕으로 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 전반에 AI 기능을 확대하고 있다. 데이터베이스에선 정형 데이터뿐 아니라 문서와 JSON, 벡터 데이터 등을 함께 처리할 수 있도록 기능을 강화해 기업이 AI 서비스를 구축할 때 데이터를 별도 플랫폼으로 옮겨야 하는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ERP와 HCM, SCM을 포함한 퓨전 클라우드 애플리케이션에도 AI 에이전트 기능을 적용하고 있다. 재무 분석과 채용, 구매, 공급망 관리 등 개별 업무에서 정보를 제공하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 규칙, 승인 체계를 활용해 실제 작업을 수행하도록 서비스 범위를 넓히는 방식이다. 이 같은 전략은 기존 데이터베이스 고객을 기업용 애플리케이션과 AI 서비스로 확장하는 데 유리하다. 오라클 데이터베이스를 사용하는 기업이 퓨전 애플리케이션과 AI 에이전트까지 도입하면 고객당 매출과 반복 매출을 함께 늘릴 수 있어 데이터 플랫폼 사업의 수익성도 높아질 수 있다. 멀티클라우드 전략도 고객 기반 확대에 힘을 보태고 있다. 오라클은 마이크로소프트 애저와 구글클라우드, 아마존웹서비스(AWS)에서 자사 데이터베이스를 사용할 수 있도록 지원하며 고객이 기존 클라우드 환경을 유지한 채 오라클 데이터 서비스를 활용할 수 있도록 했다. 이는 고객을 OCI로 전면 이전시키기보다 기업 데이터가 위치한 환경에서 오라클 데이터베이스의 사용 범위를 넓히려는 전략으로 풀이된다. OCI와 외부 클라우드를 함께 활용하는 고객이 늘면 오라클은 인프라 시장 점유율 경쟁에만 의존하지 않고 데이터베이스와 애플리케이션 매출을 동시에 확대할 수 있다. 시장에선 이 같은 사업 구조가 AI 데이터센터 투자 부담을 상쇄할 수 있을지 주목하고 있다. OCI 증설분이 매출로 전환되고 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 성장세가 함께 확인되면 대규모 설비투자가 단순한 비용 증가가 아니라 데이터 플랫폼 사업 확대를 위한 선행 투자로 평가받을 수 있다. 반면 일각에선 인프라 투자 속도에 비해 매출 전환이 늦어지면 부채와 현금흐름에 대한 우려가 이어질 가능성이 있다고 지적했다. 이에 따라 오라클 주가의 재평가 여부는 OCI 성장률과 데이터베이스·기업용 애플리케이션의 교차 판매 성과에 좌우될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "오라클은 AI 인프라와 데이터베이스, 기업용 애플리케이션을 모두 갖추고 있어 투자 효과를 여러 사업에서 동시에 거둘 수 있는 구조"라며 "OCI 증설이 데이터베이스 사용량과 퓨전 애플리케이션 매출 확대로 이어진다는 점이 실적으로 확인되면 현재의 할인 요인도 상당 부분 해소될 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.24 09:40장유미 기자

[기고] 본격적인 AI 시대, 데이터는 저장 자산이 아닌 운영 자산이다

인공지능(AI)은 불과 몇 년 사이 실험적인 기술에서 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다. 개인은 AI를 활용해 정보를 찾고 문서를 작성하며 일정을 관리한다. 기업 역시 AI를 업무에 적극 도입하고 있다. 그러나 현실은 기대만큼 단순하지 않다. 많은 기업이 여전히 시범 사업 단계에 머물러 있으며, 일부 프로젝트는 운영 환경에서 기대한 성과를 내지 못한 채 중단되기도 한다. 이러한 한계는 AI 모델 자체보다 데이터 환경에서 비롯되는 경우가 많다. AI는 방대한 공개 정보를 학습해 뛰어난 성능을 보여주지만 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 기업 내부의 데이터를 정확하고 안정적으로 활용할 수 있어야 한다. 문제는 대부분의 기업 데이터가 여러 시스템과 클라우드 환경에 흩어져 있고 형식도 제 각각이라는 점이다. 이처럼 분산된 데이터를 연결하고 가공하는 과정이 복잡해질 수록 운영 부담은 커지고 성능은 떨어질 수 있다. 무엇보다 AI가 참고하는 정보의 정확성과 최신성을 유지하기 어려워지면서 결과에 대한 신뢰도 역시 낮아질 수 있다. 최근 AI가 에이전틱(Agentic) AI로 진화하고 있다는 점은 이러한 문제를 더욱 중요하게 만들고 있다. 기존 AI가 질문에 답하거나 정보를 요약하는 역할에 머물렀다면 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 거쳐 업무를 수행한다. 다시 말해 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 실제 업무 프로세스 안으로 들어오기 시작한 것이다. 이 변화는 기업 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 앞으로 AI는 단순 검색이나 문서 작성 지원을 넘어 운영 및 고객 서비스, 분석, 의사결정 과정에 직접 참여하게 될 가능성이 높다. 이 과정에서 AI가 활용하는 데이터가 최신 상태가 아니거나 접근 권한이 제대로 관리되지 않는다면 잘못된 판단이나 보안 문제로 이어질 수 있다. 결국 AI 경쟁력은 어떤 모델을 도입했는가 보다 기업 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고, 필요한 순간에 활용 가능한 상태로 관리되고 있는가에 의해 결정될 가능성이 높다. 이 때문에 최근 기업들의 관심도 AI 모델 경쟁에서 데이터 운영 체계와 관리 구조로 이동하고 있다. AI 시대의 데이터는 단순히 저장해 두는 자산이 아니라 실시간으로 활용되는 운영 자산이기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 다양한 데이터를 빠르게 연결하면서도 보안과 통제 체계를 유지할 수 있는 환경이 점점 더 중요해지고 있다. 최근에는 AI 기능을 기존 시스템 외부에 별도로 추가하는 방식보다 데이터 플랫폼 자체에 AI 기능을 통합하려는 접근이 주목받고 있다. 필자가 몸담고 있는 오라클 역시 데이터베이스 플랫폼 안에 AI 기능을 직접 통합하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 이를 통해 기업은 여러 종류의 데이터를 하나의 환경에서 관리하고 활용할 수 있으며, AI가 실제 업무 데이터를 기반으로 보다 신속하고 안정적으로 작동할 수 있도록 지원한다. 보안 역시 같은 맥락에서 새롭게 접근할 필요가 있다. 과거에는 애플리케이션 단위의 접근 통제가 중심이었다면, AI 환경에서는 데이터 자체에 대한 권한과 정책 관리가 더욱 중요해지고 있다. AI는 사람보다 훨씬 많은 요청을 자동으로 생성하고 처리하기 때문이다. 기업이 AI 활용 범위를 넓힐수록 데이터 통제 체계 역시 한층 정교해져야 한다. 또 다른 과제는 확장성이다. 앞으로 기업 내부에는 수많은 AI 에이전트가 직원들과 함께 데이터를 조회하고 업무를 수행하게 될 가능성이 높다. 이는 단순히 새로운 기술이 추가되는 수준이 아니라 데이터 인프라의 역할 자체가 변화한다는 의미다. 실시간 데이터 활용 수요가 급격히 늘어나는 만큼 AI 전략은 곧 데이터 전략이 되고 있다. 한편 기업은 특정 클라우드나 플랫폼에 종속되지 않는 유연성도 중요하게 여기기 시작했다. AI 기술이 빠르게 발전하는 상황에서 특정 모델이나 환경에 지나치게 의존하면 장기적으로 부담이 될 수 있기 때문이다. 데이터를 어디에서 운영하고 어떤 AI를 활용할지 자유롭게 선택할 수 있는 개방성과 유연성이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 결국 앞으로의 AI 경쟁은 누가 더 많은 AI를 도입했는지가 아니라, 누가 더 안정적으로 AI를 운영 환경에 정착시키는가에 달려 있다. 이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 단순하다. "우리의 데이터는 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 상태인가?" AI는 이미 다음 단계로 이동하고 있다. 이제 기업 역시 AI 모델 도입 자체보다 이를 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 데이터 운영 체계와 전략을 함께 재설계해야 할 시점이다.

2026.06.04 17:28나정옥 컬럼니스트

오라클, AI 데이터베이스 '무중단 시대' 선언…초고가용성 강화

오라클이 인공지능(AI) 데이터베이스(DB)의 가용성과 보안 기능을 대폭 강화하며 미션 크리티컬 시장 공략에 박차를 가한다. 증권거래소 수준의 상시 가동 환경과 양자컴퓨팅 시대를 겨냥한 보안 기능까지 앞세워 핵심 업무용 DB 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략이다. 오라클은 오라클 AI DB의 종합 업데이트를 발표하고 미션 크리티컬 워크로드를 위한 새로운 가용성·보안 기준을 제시했다고 14일 밝혔다. 이번 업데이트의 핵심은 고가용성 체계 고도화다. 오라클은 기존 골드 등급 가용성을 넘어 플래티넘 등급과 다이아몬드 등급을 새롭게 강화해 기업이 애플리케이션 변경이나 별도 전문 인력 없이도 더 빠른 장애 복구와 무중단 운영 환경을 구현할 수 있도록 했다. 특히 가장 중요한 워크로드의 경우 증권거래소 수준의 '상시 가동' 환경을 제공할 수 있다는 점을 전면에 내세웠다. 플래티넘 등급 가용성은 오라클 AI DB 26ai와 엑사데이터 환경에서 구현된다. 오라클은 이를 통해 초고처리량 멀티노드 클러스터를 포함한 환경에서도 재해 발생 시 통상 30초 미만 수준의 페일오버를 지원한다고 설명했다. 이는 오라클 DB 19c 대비 최대 4배 빠른 수준이다. 기존 골드 등급을 이용하던 고객은 업그레이드를 통해 추가 비용 없이 플래티넘 등급 기능을 활용할 수 있다. 플래티넘 등급에는 오라클 데이터 가드 페일오버·스위치오버, 오라클 액티브 데이터 가드 원격 데이터 전송, 오라클 RAC 빠른 재시작 복구, 오라클 투명한 애플리케이션 연속성, 오라클 트루 캐시, 오라클 데이터 무손실 자율운영 데이터 가드 등 기능이 포함됐다. 대규모의 복잡한 환경에서도 장애 복구 시간을 줄이고 읽기 성능과 응답 속도를 높이며 소프트웨어(SW) 업데이트나 장애 발생 시에도 서비스 중단을 최소화할 수 있도록 했다. 오라클은 초고가용성을 요구하는 워크로드를 위해 다이아몬드 등급 가용성도 새롭게 제시했다. 이 등급은 오라클 골든게이트 또는 오라클 글로벌 분산형 AI DB 기반 액티브-액티브 구조를 활용해 데이터 손실 없이 통상 3초 미만의 장애 복구 시간을 제공하는 것이 핵심이다. 실시간 카드 결제 처리처럼 지연이나 중단을 사실상 허용할 수 없는 워크로드까지 겨냥한 구조다. 오라클은 이를 통해 증권거래소 수준의 가용성을 구현할 수 있다고 강조했다. 가용성과 함께 보안 기능도 대폭 강화됐다. 오라클은 AI 에이전트와 검색증강생성(RAG) 환경에서 민감 데이터 노출을 줄이기 위한 '오라클 딥 데이터 보안'을 새롭게 제시했다. 사용자 ID와 역할, 맥락을 기준으로 DB 단계에서 세분화된 접근 제어와 데이터 가시성 정책을 중앙집중형으로 적용할 수 있게 한 것이 특징이다. 애플리케이션 코드가 아닌 데이터 소스 단계에서 보안 통제를 수행해 AI 워크플로우 전반의 위험을 줄일 수 있도록 했다. 양자컴퓨팅 시대를 대비한 포스트 양자 암호 기능도 포함됐다. 오라클 AI DB 26ai는 TLS 1.3 기반 양자 내성 하이브리드 키 교환과 AES-256 데이터 암호화, 양자 안전 공개키 알고리즘 기반 인증·디지털 서명을 지원한다. 이는 지금 수집한 암호화 데이터를 미래에 해독하는 '지금 수집하고 나중에 해독' 공격에 대비하기 위한 조치다. 이 밖에도 온프레미스 환경 전반의 보안을 중앙에서 관리하는 DB 보안 센트럴, 실시간 트랜잭션 보호와 불변 백업, 가상 에어갭 기능을 포함한 데이터 무손실 복구 기능도 강화했다. 오라클은 이를 통해 랜섬웨어 대응 복원력과 규제 대응 역량까지 높일 수 있다고 설명했다. 후안 로이자 오라클 AI DB 기술 부문 총괄 부사장은 "엑사데이터 기반 오라클 AI DB 26ai는 재해 발생 시 30초 미만의 페일오버를 지원하는 플래티넘 등급 가용성을 제공한다"며 "가장 중요한 워크로드에는 3초 미만 복구가 가능한 다이아몬드 등급까지 지원해 초고가용 환경을 구현한다"고 말했다. 홀거 뮬러 컨스텔레이션 리서치 부사장 겸 수석 분석가는 "오라클은 다이아몬드 등급 MAA를 통해 데이터 손실 없는 고가용성 기준을 새롭게 제시했다"며 "AI 시대 미션 크리티컬 애플리케이션까지 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 마련했다"고 평가했다.

2026.04.14 16:35한정호 기자

오라클, 에이전틱 AI DB 선언…"데이터 이동 없이 AI 쓴다"

오라클이 기업 데이터와 인공지능(AI)을 통합한 '에이전틱 AI 데이터베이스(DB)' 전략으로 업무 혁신과 보안 대응 강화에 나선다. 오라클은 '오라클 AI DB'에 적용되는 새로운 에이전틱 AI 기능을 발표했다고 25일 밝혔다. 오라클 AI DB는 운영 DB와 분석 레이크하우스를 통합해 에이전틱 AI와 데이터를 함께 설계한 것이 특징이다. 이를 통해 AI 에이전트는 데이터 저장 위치와 관계없이 안전하게 실시간 접근이 가능하며 대규모언어모델(LLM)과 기업 데이터를 결합해 인사이트를 도출할 수 있다는 설명이다. 또 AI 모델과 에이전틱 프레임워크, 데이터 형식, 배포 환경 등을 자유롭게 선택할 수 있도록 지원한다. 멀티클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 동일하게 활용 가능하다. 오라클 엑사데이터를 활용할 경우 대규모 에이전틱 AI 워크로드에 대한 쿼리 성능도 가속화된다. 이번에 공개된 주요 기능으로는 데이터 기반 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 자율운영 AI 벡터 DB와 노코드 기반으로 에이전트를 구축할 수 있는 프라이빗 에이전트 팩토리가 포함됐다. 벡터·JSON·그래프·관계형 등 다양한 데이터 유형을 단일 엔진에서 처리하는 유니파이드 메모리 코어도 함께 제공된다. 데이터 이동 없이 AI를 활용할 수 있도록 설계해 기존 데이터 파이프라인 구축과 유지 부담을 줄이고 복잡성과 보안 리스크를 낮춘 것도 특징이다. 개발자와 기업은 별도의 DB 전환 없이 다양한 데이터 유형을 통합 처리할 수 있다. 보안 기능도 강화됐다. 딥 데이터 시큐리티는 사용자별 접근 권한을 세밀하게 제어해 최소 권한 원칙을 적용하며 프롬프트 인젝션 등 AI 시대 위협에 대응한다. 프라이빗 AI 서비스 컨테이너는 데이터를 외부로 전송하지 않고도 AI 모델을 실행할 수 있도록 지원한다. 또 트러스티드 답변 검색 기능을 통해 AI 응답의 정확성과 검증 가능성을 높이고 LLM 환각 현상을 최소화하도록 구성했다. 개방형 표준 기반의 유연성도 강조됐다. 벡터 온 아이스 기능으로 데이터 레이크와 DB 간 통합 검색을 지원하며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 외부 AI 에이전트와의 연동을 간소화한다. 오라클은 이번 기능을 통해 기업과 개발자가 데이터 이동이나 추가 기술 학습 없이도 AI 애플리케이션을 개발·배포할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 후안 로이자 오라클 데이터베이스 기술 부문 총괄 부사장은 "차세대 기업 AI는 고객이 비즈니스 핵심 운영 시스템에서 AI를 안전하게 활용해 혁신과 인사이트, 생산성을 제공할 수 있는 능력에 의해 정의될 것"이라며 "오라클 AI DB는 데이터를 저장하는 것을 넘어 AI를 위해 데이터를 활성화할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다. 이어 "AI와 데이터를 함께 설계해 클라우드와 온프레미스 전반에서 실시간 기업 데이터를 안전하게 활용하는 자율형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축·운영할 수 있도록 돕겠다"고 덧붙였다.

2026.03.25 16:40한정호 기자

AI 시대 각광받는 '포스트그레SQL'…DB 시장 판 흔든다

인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터베이스(DB) 시장의 판도가 바뀌고 있다. 수십 년간 IT 인프라의 핵심으로 자리 잡아 온 오라클 등 상용 DB 중심 구조가 흔들리는 가운데, 오픈소스 DB인 '포스트그레SQL'이 새로운 데이터 플랫폼 대안으로 떠오르고 있다. 15일 글로벌 데이터베이스 관리시스템(DBMS) 시장 조사 사이트 DB엔진스에 따르면 DB 인기 순위에서 오라클이 1위를 유지한 가운데 마이SQL, 마이크로소프트 SQL 서버에 이어 포스트그레SQL이 4위를 기록 중이다. 최근 주요 상용 DB가 정체와 하락세를 보이는 것과 달리 포스트그레SQL은 관심도와 점수가 꾸준히 상승한 것으로 나타났다. 글로벌 개발자 설문조사에서도 포스트그레SQL은 개발자 채택률 55% 이상을 기록하며 주요 DB 가운데 가장 높은 사용 비율을 보이고 있다. 상용 DB에서 오픈소스 기반 포스트그레SQL로 이동하는 흐름이 가속화되는 것으로 평가된다. 포스트그레SQL이 주목받는 이유는 확장성과 범용성이다. JSON 데이터 처리, 공간정보(GIS), 시계열 데이터 등 다양한 기능을 확장 모듈 형태로 지원하면서 단일 DB 엔진으로 여러 워크로드를 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 이러한 특성 덕분에 기존 상용 DB와 NoSQL, 분석 DB 역할을 동시에 수행할 수 있는 플랫폼으로 평가받는다. 특히 생성형 AI 확산과 함께 DB의 역할도 변화하고 있다. 최근 포스트그레SQL 생태계에서는 벡터 데이터를 저장하고 유사도 검색을 지원하는 'pg벡터' 같은 확장 기능이 등장하면서 AI 데이터 처리 플랫폼으로의 진화를 시도하고 있다. 이를 통해 정형 데이터와 AI 임베딩 데이터를 하나의 DB 환경에서 통합 관리하는 사례도 늘고 있다. 클라우드 환경 역시 포스트그레SQL 확산을 가속화하는 요인으로 꼽힌다. 아마존웹서비스(AWS), 구글, 마이크로소프트 등 주요 클라우드 기업들이 관리형 포스트그레SQL 서비스를 제공하면서 기업들은 별도의 인프라 구축 없이도 오픈소스 DB를 활용할 수 있게 됐다. 클라우드 네이티브 환경에서 포스트그레SQL이 사실상 기본 데이터 플랫폼으로 자리 잡고 있다는 분석도 나온다. 기업들의 '탈(脫) 오라클' 움직임도 DB 시장 재편의 주요 배경이다. 국내에선 대표적으로 카카오그룹이 약 6년에 걸친 프로젝트를 통해 대부분의 시스템에서 오라클 DB를 오픈소스 DB로 전환하며 기술 종속도를 낮추고 유지보수 비용 절감을 추진했다. 공공·금융·제조 부문에서도 신규 시스템 구축이나 일부 업무 영역에서 오픈소스 DB 채택 사례가 확대되는 분위기다. 이같은 흐름 속에서 포스트그레SQL 기반 생태계를 둘러싼 기업들의 움직임도 활발해지고 있다. 글로벌 포스트그레SQL 전문기업 EDB는 오라클 등 레거시 DB를 포스트그레SQL 기반 플랫폼으로 전환하는 사업을 확대하며 AI 데이터 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 국내에선 티맥스티베로가 클라우드 네이티브 DB 플랫폼 '아울DB'를 통해 관리형 DB 운영 시장을 공략하고 있으며 포스트그레SQL 기반 오픈소스 플랫폼 지원도 확대하고 있다. 엔텔스 역시 포스트그레SQL 기반 고가용성 DBMS '타잔DB'를 앞세워 방산·공공 분야 데이터 인프라 구축 사업을 추진하는 등 관련 시장 공략에 나서고 있다. DB 업계에선 이러한 흐름을 데이터 인프라 구조 변화의 신호로 보고 있다. 상용 DB 중심 구조가 유지되던 과거와 달리 최근에는 비용 구조와 기술 자율성을 고려해 오픈소스 기반 DB를 검토하는 기업이 빠르게 늘고 있다는 분석이다. 실제 일부 기업에선 오라클 DB를 오픈소스 기반 플랫폼으로 전환하며 최대 50~80% 수준의 비용 절감 효과를 얻었다는 사례도 나타나고 있다. 다만 시장 전환이 단기간에 이뤄지기는 쉽지 않을 것이라는 전망도 나온다. 기업 내부 데이터베이스 관리자(DBA) 인력 상당수가 여전히 특정 상용 DB 기술을 중심으로 운영 경험을 쌓아온 만큼 조직 차원의 기술 전환에는 일정 시간이 필요하다는 이유에서다. 또 대규모 핵심 시스템의 경우 안정성과 운영 책임 구조에 대한 검증이 충분히 이뤄져야 한다는 점도 현실적인 제약으로 꼽힌다. 그럼에도 포스트그레SQL 확산은 단순한 기술 트렌드가 아닌 데이터 플랫폼 구조 변화의 흐름으로 평가된다. 클라우드와 AI 환경에서 데이터 활용 방식이 달라지면서 보다 유연하고 확장 가능한 DB 플랫폼이 요구되고 있기 때문이다. DB 업계 관계자는 "과거에는 오라클 같은 상용 DB가 사실상 표준처럼 여겨졌지만 지금은 비용 구조와 기술 자율성을 고려해 오픈소스 DB를 검토하는 기업이 크게 늘고 있다"며 "AI 시대 데이터 활용이 확대될수록 포스트그레SQL을 중심으로 한 DB 생태계 변화는 더욱 빨라질 것"이라고 말했다.

2026.03.15 09:13한정호 기자

[현장] 김성하 사장 "오라클은 이제 AI 기업"…고객 AI 수익화 실현

"오라클은 더 이상 데이터베이스 회사가 아닌 인공지능(AI) 기업입니다. 미션 크리티컬 데이터를 가장 잘 다뤄온 오라클의 강점을 바탕으로 고객사가 AI를 통해 실질적인 수익을 창출할 수 있도록 지원하겠습니다." 한국오라클 김성하 사장은 3일 서울 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '오라클 AI 서밋 2026'에서 이같이 말하며, AI를 실제 성과로 연결하기 위한 오라클의 기술 전략과 국내 적용 사례를 소개했다. 김 사장은 국내 기업들이 AI 도입 과정에서 어려움을 겪는 근본적인 원인으로 데이터 사일로 문제를 지목했다. 그는 "많은 기업이 AI 파일럿 단계는 이미 넘었지만, 이를 전사적 성과로 확산시키는 데는 실패하고 있다"며 "AI가 특정 부서나 일부 업무 자동화에는 효과를 내고 있지만, 기업 전체 프로세스를 바꾸는 단계까지는 이르지 못하고 있다"고 말했다. 데이터 사일로화가 반복되는 이유로는 기업 내부 데이터 구조의 한계가 지목됐다. 김 사장은 "부서별로 데이터가 분산돼 있고 전사적자원관리(ERP), 문서, 이미지, 로그 데이터 등 서로 다른 형태의 데이터가 각기 다른 시스템에서 관리되고 있다"며 "이런 환경에서는 AI가 기업 전체를 관통하는 인사이트를 만들기 어렵고 결국 단편적인 자동화 도구로 머무르게 된다"고 진단했다. 데이터가 통합되지 않은 상태에서는 AI 모델을 아무리 고도화해도 실제 비즈니스 성과로 이어지기 어렵다는 설명이다. 오라클은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터, AI 모델, 실행 환경을 하나의 구조로 통합하는 엔터프라이즈 AI 데이터 플랫폼 전략을 추진하고 있다. 데이터가 생성되고 저장되는 위치에서 곧바로 AI를 실행하고, 트랜잭션 데이터와 분석 데이터, 비정형 데이터까지 하나의 데이터 계층에서 처리함으로써 AI 활용 과정에서 발생하는 복잡성과 운영 부담을 줄이겠다는 구상이다. 김 사장은 "AI를 성공적으로 확산하려면 새로운 모델을 도입하는 것보다 데이터 아키텍처를 먼저 재정비하는 것이 중요하다"며 "오라클은 데이터베이스, 클라우드 인프라, AI 기술을 하나의 프레임워크로 제공해 기업들이 파일럿을 넘어 실제 수익과 성과로 이어지는 AI를 구현하도록 지원하고 있다"고 강조했다. 더불어 티르탄카르 라히리 오라클 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 기업 환경에서 데이터를 AI 환경에 맞춰 최적화하기 위한 오라클 AI 데이터베이스 26ai를 소개했다. 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 LLM과 AI 벡터를 데이터베이스 핵심 기능으로 통합한 AI 네이티브 데이터베이스다. 문서, 이미지, 영상, 구조화 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 하나의 데이터 계층에서 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 벡터 검색과 검색증강생성(RAG) 구현 방식을 데이터베이스 내부로 끌어들인 점이 강조됐다. 오라클은 벡터 검색, 문서 결합, LLM 호출 과정을 단일 SQL문으로 구현할 수 있도록 설계했다. 라히리 수석 부사장은 "복잡해 보이는 RAG 파이프라인을 선언형 SQL 하나로 처리할 수 있다"며 "이는 수백 줄의 파이썬 코드와 같은 효과를 낸다"고 설명했다. 한국 시장 전략도 구체화됐다. 오라클은 올해 국내 시장에서 보안과 규제로 인해 퍼블릭 클라우드 AI 활용에 제약이 큰 금융, 제조, 국가 핵심 인프라 산업 진출을 본격화할 방침이다. 김 사장은 "국내 주요 산업은 퍼블릭 클라우드 활용에 한계가 있는 경우가 많다"며 "오라클은 고객 전용 프라이빗 클라우드와 기존 오라클 데이터베이스 환경을 그대로 활용해 AI로 확장할 수 있는 구조를 제공한다"고 말했다. 현재 한국에는 6년 전 구축된 2개 퍼블릭 클라우드 데이터센터가 운영 중이며, 이와 별도로 고객 전용 오라클 전용 리전 클라우드 앳 커스터머(DRCC) 형태의 지원센터도 다수 구축돼 있다. 김 사장은 "국내 추가 데이터센터 구축과 관련해서는 본사 차원에서 전략적으로 검토 중"이라며 "구체적인 일정이나 위치를 밝힐 단계는 아니지만, 한국 시장 수요에 대한 중요성은 본사에서도 명확히 인식하고 있다"고 설명했다. 오픈AI와는 스타게이트 프로젝트의 일환으로 엔터프라이즈 AI 인프라 구축을 진행 중이다. 김 사장은 "오픈AI와의 협력은 데이터센터 구축이나 대규모 AI 인프라 확장과 연계된 글로벌 프로젝트 차원에서 본사가 주도하고 있다"며 "한국 시장 역시 이러한 글로벌 AI 인프라 전략의 영향권에 있다"고 말했다. 업계에서는 오라클이 오픈AI와 협력을 통해 AI 학습과 추론에 최적화된 데이터센터 역량을 지속 확대할 것으로 보고 있다. 김성하 사장은 "올해는 AI 실험 단계를 넘어 실제 수익과 성과를 만들어내는 전환점이 되는 해"라며 "국내 기업이 보안과 규제를 고려하면서도 AI를 전사적으로 확산할 수 있도록 데이터 중심 AI 인프라 구축을 적극 지원하겠다"고 말했다. 이어 "금융, 제조, 공공, 국가 핵심 인프라 등 미션 크리티컬 산업을 중심으로 엔터프라이즈 AI 적용 사례를 빠르게 확대하고 한국 기업이 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 성과를 창출하도록 돕는 것이 올해 핵심 목표"라고 강조했다.

2026.02.03 13:56남혁우 기자

"흩어진 데이터가 혁신 발목"…오라클, 'AX 로드맵' 제시

인공지능(AI) 전환(AX)이 기업 생존 필수조건이 됐지만 정작 수많은 기업은 '데이터 파편화'의 늪에 빠져 혁신 속도를 내지 못하고 있다. 이에 오라클은 AI 혁신 성패를 가를 핵심 열쇠로 '데이터 통합'을 지목했다. 9일 오라클은 데이터·AI 전략 가이드를 발표하며 흩어진 데이터 환경을 단일 플랫폼으로 극복하고 DB 내부에 AI를 심는 '통합 전략'이야말로 기업 미래 경쟁력을 좌우할 승부수라고 역설했다. "데이터 이동이 곧 비용과 위협"…해법은 내장형 A' 오라클이 제시한 해법 핵심은 내장형 AI다. 기업이 AI 학습을 위해 데이터를 별도 저장소로 옮기는 과정에서 발생하는 막대한 비용과 보안 유출 위험을 원천 차단하겠다는 전략이다. 오라클 '통합 데이터 플랫폼'은 데이터가 저장된 데이터베이스 내부에서 기계학습(ML)과 벡터 검색을 직접 수행한다. 이를 통해 내부 데이터를 외부 유출 걱정 없이 안전하게 AI 모델에 적용할 수 있다. 특히 '벡터 검색' 기능은 방대한 문서와 기록을 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환해 생성형 AI 고질적 문제인 환각 현상을 줄이고 정확도를 높이는 검색 증강 생성(RAG) 기술 핵심 기반이 된다. 실제 성과도 증명됐다. 브라질 에듀테크 기업 '에스터다닷컴(Estuda.com)'은 '마이SQL 히트웨이브'를 도입해 흩어진 데이터를 통합하고 실시간 분석 체계를 구축했다. 별도 분석용 DB로 데이터를 복제하는 과정을 없애 데이터 분석 비용을 기존 대비 85% 절감하고 사용자 300만명에게 개인화된 학습 서비스를 실시간으로 제공하는 혁신을 이뤄냈다. 래리 엘리슨 오라클 회장은 지난해 10월 개최한 컨퍼런스 '오라클 클라우드월드' 기조연설에서 "AI는 인류가 컴퓨터와 처음 대화하게 된 순간 이후 세상의 구조 자체를 바꾸고 있다"며 "AI는 철도나 산업혁명보다 더 큰 변화를 만들어낼 것이다"이라고 말했다. 이어 "이제 데이터는 단순히 저장되는 자원이 아니라 스스로 생각하고 판단하는 지능형 시스템의 연료로 변화하고 있다"며 "오라클 AI 데이터 플랫폼이 이러한 변화를 주도할 핵심 기술"이라고 강조했다. 오픈AI도 선택한 인프라…'스타게이트'로 증명한 기술력 오라클의 자신감은 단순한 소프트웨어 기능 확장을 넘어선다. 강력한 물리적 인프라가 뒷받침되고 있기 때문이다. 래리 앨리슨 회장은 "미래 AI 데이터센터는 소형 모듈 원전(SMR) 수기를 가동해야 할 만큼 막대한 전력을 소모하는 거대한 산업 단지가 될 것"이라며 인프라 경쟁력 중요성을 역설한 바 있다. 이 비전은 현실이 되었다. 오라클은 마이크로소프트, 오픈AI와 협력해 1천억 달러(약 135조원) 규모 초대형 AI 슈퍼컴퓨터 구축 프로젝트인 '스타게이트(Stargate)' 핵심 파트너로 참여 중이다. 오라클 관계자는 "오픈AI가 차세대 모델 학습을 위해 오라클 클라우드 인프라(OCI)를 선택했다는 사실은 오라클 네트워킹 기술과 데이터 처리 능력이 전 세계에서 가장 빠르고 효율적인 AI 학습 환경임을 방증한다"며 "스타게이트로 입증된 'AI 클러스터' 인프라 위에 통합 데이터 플랫폼 역량을 결합한 것이 오라클의 차별화된 경쟁력"이라고 강조했다. 이는 오라클 클라우드를 도입하는 일반 기업들 또한 글로벌 최상위 수준 AI 모델을 학습·운영할 수 있는 검증된 인프라 환경을 누릴 수 있다는 의미다. 단순 도입 넘어 'AI 오케스트레이터' 돼야" 오라클은 가이드와 보고서를 통해 성공적인 AX를 위해선 최고정보책임자(CIO)가 전사적 전략가'로 근본적으로 변화해야 한다고 주문했다. 유행하는 AI 툴을 목적 없이 도입하는 백화점식 접근은 오히려 데이터 파편화를 가중시키고 운영 복잡성만 높이는 독이 될 수 있다는 지적이다. 오라클은 CIO들을 위한 구체적인 실행 로드맵으로 ▲비즈니스 앱·데이터·보안·인프라를 아우르는 'AI 지원 IT 스택' 구축 ▲데이터 전문가와 현업 비즈니스 리더가 융합된 'AI 드림팀' 구성 ▲개발자가 자연어로 코딩할 수 있는 생산성 도구 제공 등을 꼽았다. 오라클 측은 "AI 시대 승자는 누가 더 좋은 모델을 쓰느냐가 아니라, 누가 더 데이터를 잘 통합하고 강력한 인프라 위에서 활용하느냐에 달려있다"며 "오라클은 기업이 가장 안전하고 효율적으로 '데이터 중심 AI'를 실현할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.09 15:09남혁우 기자

오라클, "AI가 DB 안으로"…AI 데이터베이스 26ai로 차별화 승부

오라클이 데이터를 밖으로 빼내지 않고 데이터베이스에서 바로 인공지능(AI)을 실행하는 방식을 앞세워 AI 데이터플랫폼 기업으로 거듭나겠다고 선언했다. 한국오라클은 11일 서울 강남구 아셈타워에서 미디어 브리핑을 열고 오라클 AI 월드 2025의 주요 발표 내용을 국내 시장 관점에서 재정리했다. 올해 처음 개최된 오라클 AI 월드는 기존 글로벌 연례 행사였던 '오라클 클라우드월드'의 이름을 바꾼 것으로 클라우드 인프라와 데이터베이스, 애플리케이션 전반을 AI 중심으로 재편하는 전략이 집중적으로 소개된 무대다. 행사에서 나정옥 한국오라클 부사장(클라우드 엔지니어링 총괄)은 AI 전략의 출발점을 'AI를 위한 데이터'가 아니라 '데이터를 위한 AI(AI for Data)'라고 규정했다. 그는 "AI 도입의 성패는 '데이터 이동'을 얼마나 줄이느냐에 달렸다"며 "오라클은 데이터를 AI 모델로 가져가는 비효율을 없애고, 데이터가 저장된 바로 그곳에 AI를 심는 '데이터 중심' 전략으로 시장 판도를 바꾸겠다"고 강조했다. 나 부사장은 "오픈AI가 오라클을 선택한 이유도 타사가 수년 걸릴 대규모 클러스터를 1년이 채 안 되는 기간에 구축할 수 있는 인프라 역량 때문"이라며 "AI를 위해 데이터를 밖으로 빼내지 않는다는 원칙 아래, 데이터가 머무는 자리로 AI를 가져오는 것이 오라클 전략의 핵심"이라고 말했다. 차세대 인프라 전략은 장진호 상무가 설명했다. 그는 오라클 클라우드 인프라(OCI)의 기존 '젠2(Gen 2)' 클라우드 아키텍처를 AI 워크로드에 맞게 재설계한 '엑셀러론(Acceleron)' 기반 인프라를 소개했다. 엑셀러론은 GPU 간 연결 구조와 네트워크, 스토리지를 모두 AI 학습·추론에 맞게 최적화한 구조로, 수십만개의 GPU를 하나의 거대한 클러스터로 묶는 것이 특징이다. 실제로 오라클은 엔비디아 GPU를 최대 80만개까지 단일 클러스터로 연결하는 'OCI 제타스케일10(Zettascale10)' 아키텍처를 공개했으며, 미국 텍사스 애빌린에 오픈AI와 함께 구축 중인 '스타게이트' 슈퍼클러스터의 기반 패브릭으로 적용하고 있다. 장 상무는 "엑셀러론은 단순히 하드웨어를 늘린 것이 아니라, 네트워크와 스토리지까지 전 계층을 AI 워크로드에 맞춰 다시 설계한 인프라"라며 "이미 13만장 규모 GPU 클러스터를 운영 중이고, 제타스케일10을 통해 80만장 수준까지 확장하는 '물리적 체급'의 차이를 보여줄 것"이라고 말했다. 데이터베이스 측면에서는 '오라클 AI 데이터베이스 26ai'가 프레임 전환의 중심에 섰다. 오라클은 기존 '오라클 데이터베이스 23ai'에서 선보였던 AI 벡터 검색, 셀렉트 AI 기능을 발전시켜 26ai에 통합했다. 조경진 상무는 "벡터 검색은 기계가 사람처럼 문맥과 의미를 이해하게 만드는 핵심 기술"이라며 "오라클은 별도 벡터 데이터베이스를 따로 구축하지 않고도, 기존 데이터베이스 안에서 관계형 데이터와 문서, 이미지 같은 비정형 데이터를 함께 벡터로 다루고 검색할 수 있다"고 설명했다. 그는 "개발자는 익숙한 SQL과 JSON, 그래프, 공간 데이터 위에 AI 벡터 검색을 얹어, 복잡한 인프라를 다시 짜지 않고도 LLM, RAG 같은 고급 AI 기능을 구현할 수 있다"고 덧붙였다. 실제 시연에서는 자연어로 "이번 달 배송 지연 건수는?"이라고 묻자, 셀렉트 AI가 데이터베이스 스키마 정보를 바탕으로 SQL을 자동 생성해 결과를 반환하는 화면이 소개됐다. 오라클 셀렉트 AI는 자연어를 SQL로 변환하고, 필요할 경우 기업 문서와 로그를 벡터로 변환해 함께 조회하는 방식으로 '대화하듯 데이터에 질의'하는 경험을 제공한다. 조 상무는 "결국 중요한 것은 LLM이 아니라 기업 고유 데이터"라며 "데이터베이스 안에 AI를 내장해 개발자와 데이터 분석가가 기존 워크플로를 거의 바꾸지 않고도 AI 기능을 쓰게 하는 것이 목표"라고 말했다. 데이터 플랫폼 전략은 김태완 상무가 맡았다. 그는 파편화된 데이터를 하나로 엮는 '오라클 AI 데이터 플랫폼'과 '오픈 데이터 레이크하우스', '제로 ETL(Zero-ETL)' 전략을 함께 제시했다. 김 상무는 "이제 데이터가 어디에 있든 상관없는 '오픈 데이터' 시대"라며 "오라클의 전략은 데이터를 복제하거나 옮기는 작업을 최소화해, 이동에 드는 시간과 비용을 없애는 '제로 ETL'을 실현하는 것"이라고 강조했다. 그는 "AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등과의 멀티클라우드 연동을 통해, 여러 클라우드에 흩어진 데이터를 데이터 사일로 없이 하나의 논리적 플랫폼처럼 다루게 하는 것이 목표"라고 설명했다. 보안과 규제 준수 측면에서 오라클은 '프라이빗 AI'를 핵심 차별점으로 내세웠다. 나정옥 부사장은 "많은 기업이 비싼 GPU를 도입해 놓고도, 데이터 반출과 규제 이슈 때문에 실제 업무에는 쓰지 못하고 있다"며 "오라클은 'AI를 위해 데이터를 밖으로 빼내지 않는다'는 철학 아래, 데이터가 저장된 데이터베이스와 데이터 레이크, 애플리케이션 주변에 AI를 심는 구조를 택했다"고 말했다. 그는 "데이터 주권과 규제가 중요한 금융, 공공, 제조 기업이 기존 보안·거버넌스 체계를 그대로 유지한 상태에서 고성능 AI를 쓸 수 있도록 하는 것이 오라클 프라이빗 AI의 지향점"이라고 부연했다.

2025.12.11 21:50남혁우 기자

오라클 서비스 지원 품질 불만 '상당'…"맞춤 서비스 절실"

오라클이 제공하는 서비스 지원 속도·품질에 대한 고객 불만이 높아졌다는 조사 결과가 나왔다. 4일 리미니스트리트가 공개한 '2025 데이터베이스 운영 전략 및 지원 설문조사'에 따르면 오라클 고객이 높은 비용 부담과 지원 문제, 고급 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 기능 요구에 직면하면서 데이터베이스 운영 전략 재정립에 나선 것으로 나타났다. 유니스피어 리서치가 전 세계 오라클 데이터베이스(DB) 관리자 200여 명을 대상으로 수행한 이번 조사에서 응답자의 63%는 "오라클 DB 지원 비용이 지나치게 높다"고 답했으며, 87%는 "이슈 해결 지연이 다소 문제되거나 매우 심각하다"고 응답했다. 초기 지원 요청 시 배정된 오라클 엔지니어가 "매우 숙련됐다"고 답한 비율은 단 16%에 불과했다. 이런 공급업체 지원·비용 문제를 해결하기 위해 다수 조직이 서드파티 지원을 적극적으로 검토하거나 이미 활용 중인 것으로 나타났다. 응답 기업의 25%가 "현재 3자 유지보수 지원 파트너를 이용 중"이며, 30%는 "이를 고려 중"이라고 답했다. 3자 지원의 가장 큰 기회 영역으로는 클라우드 DB 관리가 37%, 데이터 마이그레이션이 36%, 성능 튜닝은 34%다. 오라클 DB 고객들은 오라클 플랫폼의 높은 비용(58%)과 지원·혁신 격차(31%)로 인해 신규 애플리케이션을 위한 대체 DB 옵션을 모색하고 있다. 그 결과 설문 응답자의 77%가 지난 36개월 동안 오라클 이외의 DB에 새로운 애플리케이션이나 데이터세트를 배포했다고 밝혔다. 또 응답자의 대다수인 52%가 인기 있는 AI·ML 프레임워크와의 통합을 요구하는 것도 전략 확대의 주요 원인이다. 현재 오라클 고객들은 오라클과 함께 SQL Server(59%), MySQL(45%), PostgreSQL(40%), Amazon RDS(28%) 등 다양한 DB를 복수로 사용하고 있다. 응답자의 47%가 거대언어모델(LLM)에 대한 네이티브 지원을 원했지만, 흥미롭게도 많은 이들이 오라클이 이미 버전 19c와 23ai에서 LLM 통합을 구현했다는 사실을 모르고 있었다. 로버트 프리먼 리미니스트리트 오라클 기술 부문 리미니 펠로우는 "기업들은 지능형 자동화를 실현하기 위해 대규모 MS 모델을 빠르게 도입하고 있다"며 "우리의 맞춤화된 오라클 DB 솔루션과 서비스는 고객이 DB 투자의 가치를 극대화하고 AI 혁신을 더욱 자유롭고 유연하게 추진할 수 있도록 지원한다"라고 말했다..

2025.12.04 17:32김미정 기자

오라클, 데이터베이스·AI 통합…차세대 데이터 인프라 방향 제시

[라스베이거스(미국)=남혁우 기자] 오라클이 데이터베이스에 인공지능(AI)을 내재화하는 전략을 본격화하며 차세대 기술 비전인 'AI 중심 데이터 인프라'를 구체화했다. 데이터 저장소와 분석 엔진, 애플리케이션 개발 환경이 분리돼 있던 기존 구조를 AI를 매개로 완전히 통합함으로써 기업이 데이터를 곧바로 지능형 의사결정과 자동화로 연결할 수 있는 토대를 마련한다는 복안이다. 14일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드(Oracle AI World)' 기조연설에서 후안 로이자 데이터베이스(DB) 기술 부문 총괄과 T.K. 아난드 헬스케어·애널리틱스 부문 총괄 부사장은 연달아 무대에 올라 데이터베이스와 데이터 플랫폼 전반에 AI를 내재화한 전략을 발표했다. 두 사람은 "AI는 더 이상 별도의 기술이 아니라 데이터 인프라의 일부로 작동해야 한다"며 오라클의 새로운 AI 혁신 방향을 제시했다. 오라클 AI 데이터베이스 26ai, 데이터베이스 혁신 선언 후안 로이자 총괄은 이날 기조연설에서 AI를 데이터베이스의 중심 엔진에 직접 통합한 신제품 '오라클 AI 데이터베이스 26ai'를 발표했다. 그는 "AI와 데이터를 하나의 구조로 융합해 데이터 관리와 지능형 분석이 동시에 가능한 시대를 열었다"며 "AI는 더 이상 외부 서비스가 아니라 데이터베이스의 핵심 기능으로 작동하게 될 것"이라고 말했다. 로이자 총괄이 공개한 26ai는 기존 '오라클 데이터베이스 23AI'를 완전히 대체하는 차세대 버전으로 오라클이 표방하는 'AI 네이티브 데이터베이스' 전략을 구체화한 결과물이다. 기존 데이터베이스 사용자는 별도 마이그레이션 없이 패치만으로 AI 기능을 활성화할 수 있으며, 클라우드와 온프리미스 환경 모두에서 동일하게 적용된다. 그는 특히 데이터베이스 엔진 내부에서 AI 모델이 직접 작동하는 'AI 벡터' 기술을 핵심으로 소개했다. 텍스트·이미지·문서 등 비정형 데이터를 의미 단위로 수치화해 벡터 형태로 저장하고, 이를 기반으로 유사한 데이터를 실시간으로 탐색하는 구조다. 로이자 총괄은 "SQL 명령만으로 벡터 유사도 검색과 자연어 질의응답(Q&A)을 수행할 수 있다"며 "검색증강생성(RAG) 기능을 데이터베이스 내부에 통합해 AI가 SQL 쿼리를 스스로 이해하고 답을 생성할 수 있게 됐다"고 설명했다. 이어 그는 AI가 단순히 데이터를 읽고 분석하는 수준을 넘어, 데이터베이스 내부에서 스스로 행동할 수 있도록 설계됐다고 강조했다. 오라클이 새롭게 제시한 'AI 에이전트'와 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 기술은 대형 언어모델(LLM)이 데이터베이스의 구조와 메타데이터를 자동 인식해 SQL을 생성하고 실행하는 기능을 구현한다. 로이자는 "MCP는 데이터베이스와 AI를 직접 연결하는 표준 프로토콜로, AI가 온디맨드 SQL 전문가처럼 실시간으로 질의응답을 수행한다"고 말했다. 또한 오라클은 AI 시대의 신뢰성과 보안 강화를 위해 '트러스티드 데이터 API'와 '룰 엔진'을 데이터베이스에 내장했다. 사용자는 자신의 권한 범위 내에서만 데이터에 접근할 수 있으며, AI가 생성한 SQL도 동일한 규칙을 따르도록 설계됐다. 그는 "AI의 신뢰는 데이터의 신뢰에서 비롯된다"며 "데이터 무결성과 접근 제어를 엔진 수준에서 보장하는 것이 오라클의 핵심 철학"이라고 밝혔다. 로이자 총괄는 아울러 기업의 AI 애플리케이션 개발 속도를 높이기 위한 '에이펙스 AI 제너레이터'도 함께 소개했다. 사용자가 자연어로 원하는 애플리케이션 기능을 설명하면 AI가 자동으로 코드와 화면을 생성하는 로우코드 개발 환경이다. '자율형 AI 레이크하우스'와 'AI 프록시 데이터베이스'도 공개했다. 아파치 아이스버그, 델타 레이크 등 오픈 포맷을 지원하는 AI 레이크하우스는 여러 데이터 소스를 하나의 통합된 구조에서 관리할 수 있도록 설계됐다. 'AI 프록시 데이터베이스'는 분산된 데이터베이스를 가상으로 통합 조회하는 기능으로, 멀티클라우드 환경에서도 단일 SQL 명령으로 데이터를 불러올 수 있다. 후안 로이자 총괄는 "오라클 AI 데이터베이스 26AI는 데이터, AI, 개발, 보안을 모두 하나의 엔진으로 결합한 최초의 통합 데이터베이스"라며 "오라클은 AI를 데이터의 일부로 만들고, 신뢰 가능한 AI 혁신의 표준을 제시할 것"이라고 발표를 마무리했다. 오라클 AI 데이터 플랫폼, 데이터와 AI의 실질적 통합 제시 T.K. 아난드 헬스케어·애널리틱스 부문 총괄 부사장은 데이터와 AI를 하나의 생태계로 결합한 '오라클 AI 데이터 플랫폼'을 발표했다. 그는 "AI는 이제 단순히 분석 도구가 아니라, 데이터를 연결하고 해석하며 새로운 인사이트를 만들어내는 핵심 인프라"라며 "기업은 AI와 데이터를 통합한 구조로 경쟁력을 재정의해야 한다"고 말했다. 아난드 부사장은 'AI 데이터 플랫폼'을 "데이터베이스 위에서 AI가 직접 작동하는 통합 환경"이라고 정의했다. 플랫폼은 데이터 저장, 처리, 분석, 예측까지 하나의 파이프라인에서 수행할 수 있으며 정형과 비정형, 실시간 등 모든 데이터 유형을 아우르는 것이 특징이다. 오라클은 이를 위해 오픈 레이크하우스 구조를 채택했다. 아파치 아이스버그, 델타 레이크 등 개방형 포맷을 지원해 클라우드·온프리미스·멀티클라우드 환경에서 동일한 데이터 접근성을 보장한다. 그는 데이터 관리 체계를 '브론즈–실버–골드'의 3계층으로 구분해 설명했다. 브론즈 계층은 원천 데이터를 저장하고, 실버 계층은 이를 정제·표준화하며, 골드 계층에서는 고급 분석과 AI 학습이 이루어진다. 모든 계층은 통합 메타데이터 카탈로그로 관리되며, 데이터 계보와 보안 정책이 자동으로 추적된다. 아난드 부사장은 개발자를 위한 'AI 디벨로퍼 워크벤치'도 공개했다. 이 환경은 SQL, 파이썬, 스칼라, 자바 등 다양한 언어를 지원하며, 깃(Git) 기반 버전 관리와 협업 기능을 갖췄다. 특히 AI 코드 어시스트 기능을 통해 AI가 자동으로 코드 초안을 작성하고, 주석과 문서까지 생성한다. 그는 "AI가 개발자와 함께 일하는 동료처럼 작동해 생산성과 품질을 동시에 높인다"고 강조했다. 실제 사례로 고객 리뷰 데이터를 분석해 감성 분석과 이탈 예측을 수행하는 데모를 선보였다. 고객 피드백과 거래 이력을 결합한 모델은 부정적 반응을 보인 고객군을 자동 탐지하고, 재구매 확률을 실시간으로 예측했다. 아난드 부사장는 "이 과정에서 개발자는 단 한 줄의 SQL로 데이터 정제, 모델 학습, 시각화까지 모두 수행할 수 있다"며 "AI 데이터 플랫폼은 데이터 과학과 비즈니스 분석의 경계를 허물고 있다"고 말했다. 또 오라클이 추구하는 'AI 통합 생태계'의 방향을 설명하며 "AI 데이터베이스가 데이터베이스의 지능화를 이끌었다면, AI 데이터 플랫폼은 그 지능을 전사적 데이터 자산과 연결하는 역할을 한다"고 말했다. 이어 "오라클의 목표는 기업이 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 AI 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것"이라며 "AI는 데이터 위에 얹히는 기술이 아니라, 데이터의 심장부에 내재된 기술이 되어야 한다"고 덧붙였다. T.K.아난드 부사장은 "데이터를 아는 AI, AI로 진화하는 데이터베이스라는 오라클의 전략은 이제 현실이 됐다"며 "AI와 데이터가 완전히 결합된 오라클 생태계는 기업 혁신의 표준이 될 것"이라고 말했다.

2025.10.15 17:21남혁우 기자

오라클 체틴 외즈뷔튠 부사장 "융합형 AI 데이터베이스로 경쟁 우위 확보"

[라스베이거스(미국)=남혁우 기자] 오라클이 관계형·그래프·인공지능(AI) 벡터 검색을 하나로 통합한 융합형 데이터베이스를 바탕으로 경쟁사와 차별화에 나선다. 오라클 체틴 외즈뷔튠 데이터베이스 기술 부문 총괄 부사장은 14일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드' 행사에서 AI 기반 데이터베이스 혁신 전략으로 자율운영 AI 데이터하우스와 오라클 데이터베이스 26ai을 소개했다. 오라클 자율형 AI 레이크하우스는 개방적이고 상호운용이 가능한 데이터 플랫폼으로 오라클 자율형 AI 데이터베이스와 아파치 아이스버그를 결합해 기능적 제약을 해소하고 분석 사일로를 제거하며 AI 및 분석 솔루션 구축 속도를 가속화한다. 체틴 부사장은 "데이터의 위치나 형태에 상관없이 하나의 카탈로그에서 통합 관리할 수 있도록 '카탈로그의 카탈로그(Catalog of Catalogs)' 개념을 도입했다"며 자율운영 AI 레이크하우스'를 AI 시대를 위한 새로운 데이터 플랫폼이라고 소개했다. 이 플랫폼은 특히 데이터가 공유되지 못하고 고립되는 데이터 사일로 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 체틴 부사장은 "각 클라우드에 흩어진 데이터를 별도로 불러올 필요 없이, 외부 카탈로그를 오라클 레이크하우스에 마운트하면 바로 SQL로 접근할 수 있다"며 "사용자는 데이터의 출처를 신경 쓸 필요가 없다. 오라클 환경에서는 모든 데이터가 하나의 체계로 보인다"고 강조했다. 더불어 그는 자율운영 AI 레이크하우스의 특징으로 두 가지 핵심 기능을 새롭게 추가하며 발생한 압도적인 성능 향상을 꼽았다. 먼저 오라클 데이터 레이크 엑셀러레이터는 페타바이트급 데이터를 여러 가상머신(VM)에서 병렬로 처리하도록 설계됐다. 서버리스(Serverless) 구조를 채택해, 쿼리가 실행될 때만 자원을 할당하고 비활성 상태에서는 자동으로 셧다운된다. 그는 "내부 테스트 결과, 기존 대비 최대 5배 빠른 쿼리 성능을 확인했다"며 "또한 VM을 계속 확장할 수 있어 사실상 무한대의 처리 능력을 갖췄다"고 설명했다. 이와 함께 엑사데이터 외부 테이블 캐싱은 반복적으로 조회되는 대규모 데이터를 오라클 엑사데이터 서버에 캐싱해, 매번 외부 저장소를 읽지 않고도 즉시 접근할 수 있도록 지원한다. 체틴 부사장은 "AI 학습이나 대규모 쿼리 환경에서 병목 현상을 제거하고, 반복 조회 성능을 획기적으로 높였다"고 말했다. 오라클의 새로운 AI 내장형 데이터베이스 '오라클 데이터베이스 26ai'도 함께 소개했다. 그는 "26ai는 기존 23ai의 업그레이드가 아닌 자동 업데이트 버전"이라며 "모든 기존 사용자가 별도의 마이그레이션 없이 자동으로 26ai 기능을 사용할 수 있다"고 설명했다. 26ai는 데이터베이스 엔진에 AI 기능을 직접 통합한 것이 특징으로 벡터 인덱싱 기술이 개선돼 유사 데이터 탐색 속도가 빨라졌으며 자연어 질의(SQL 변환) 기능인 셀렉트 AI를 강화해 사용자가 일상 언어로도 데이터를 조회할 수 있다. 또 그래프 쿼리(Graph Query)와 AI 벡터 인덱스를 결합해 관계형 데이터에서도 의미 기반 탐색이 가능해졌다. 그는 "오라클 데이터베이스는 이제 단순한 저장소를 넘어 AI 분석과 실행이 가능한 지능형 엔진이 됐다"며 "AI의 분석 결과가 데이터베이스 내부에서 즉시 활용될 수 있는 구조를 완성했다"고 밝혔다. 오라클은 경쟁사 대비 차별화 포인트로 '통합 데이터베이스' 개념을 강조한다. 체틴 부사장은 "스노유플레이크나 데이터브릭스도 아이스버그를 지원하지만 오라클은 관계형 데이터·그래프·AI 벡터 검색·자연어 질의 등 모든 기능을 단일 플랫폼에서 동시에 실행할 수 있다"고 말했다. 이어 "예를 들어 아이스버그 테이블 위에서 그래프 쿼리를 실행하거나, AI 벡터 인덱스를 만들고, 자연어로 질의하는 셀렉트 AI 기능을 함께 사용할 수 있다"며 "데이터 저장과 분석을 분리한 플랫폼들과 달리 오라클은 AI 분석부터 인사이트 생성, 비즈니스 반영까지 엔드투엔드로 수행한다"고 덧붙였다. 체틴 부사장은 오라클의 AI 전략을 운영형 AI라고 정의했다. AI가 데이터를 분석하고 그 결과를 다시 시스템이 학습하며, 이를 통해 비즈니스가 스스로 작동하는 환경을 제공한다는 것이다. 그는 "AI가 데이터를 분석하는 것을 넘어 결과를 실제 업무와 미션 크리티컬 시스템에 연결해 실질적인 비즈니스 가치로 전환해야 한다"며 "자율운영 AI 레이크하우스는 AI가 만든 인사이트를 실시간으로 업무에 적용할 수 있는 구조를 제공한다"고 설명했다.

2025.10.15 11:25남혁우 기자

오라클, 'AI 데이터베이스 26ai' 공개…모든 데이터에 AI 적용하는 차세대 DB

[라스베이거스(미국)=남혁우 기자] 오라클이 설계 단계부터 인공지능(AI)을 통합한 차세대 데이터베이스(DB)를 공개했다. 이번 신제품은 프라이빗 데이터부터 공개 정보까지 아우르는 AI 워크플로우를 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며 기업의 데이터 활용 방식에 새로운 변화를 예고한다. 또 멀티클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 인사이트·생산성·보안을 동시에 강화하겠다는 오라클의 비전을 반영했다. 15일(현지시간) 오라클은 미국 라스베이거스 베네시안 컨벤션 센터에서 열린 '오라클 AI월드'에서 '오라클 AI 데이터베이스 26ai(이하 26ai)'를 공식 발표했다. 이 제품은 AI를 기존의 데이터베이스 구조 위에 붙이는 방식이 아니라 애초부터 데이터베이스 엔진 설계 단계부터 AI 기능을 내재화한 것이 특징이다. 이를 통해 벡터 검색, AI 기반 관리 기능, AI 기반 데이터 개발, AI 기반 애플리케이션 개발, 분석용 AI 기능을 하나의 데이터베이스 플랫폼 안에서 통합 제공할 수 있는 구조를 지원한다. 핵심 기능으로 꼽히는 '오라클 자율운영 AI 레이크하우스'는 데이터 레이크 기반 환경에서도 엔터프라이즈급 AI 분석을 구현할 수 있도록 설계됐다. 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 오픈 테이블 포맷을 지원해 기업은 오라클 클라우드 인프라(OCI)는 물론 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 주요 하이퍼스케일러 환경에서도 데이터를 자유롭게 다룰 수 있다. 기존에 구축한 데이터브릭스나 스노우플레이크 환경과도 호환되며 엑사데이터(Exadata)의 고성능 아키텍처와 서버리스 확장성을 결합해 유연한 운영이 가능하다. '통합 하이브리드 벡터 검색' 기능은 관계형 데이터, 텍스트, JSON, 지식 그래프, 공간 데이터 등 다양한 데이터 유형을 벡터 검색과 결합해 하나의 쿼리로 통합적으로 처리한다. 문서나 이미지, 오디오, 구조화 데이터까지 동시에 검색할 수 있으며 대형 언어 모델(LLM)과 결합해 검색 증강 생성(RAG) 워크플로우를 손쉽게 구현할 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터베이스 내부에서 직접 AI 검색을 수행하고, 공개·비공개 데이터를 함께 활용해 보다 정확한 답변과 인사이트를 얻을 수 있다. 또한 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 지원을 통해 LLM 기반 AI 에이전트가 데이터베이스와 상호작용하는 방식도 크게 발전했다. 이 기능은 AI가 단순 질의 응답을 넘어 반복적 추론을 수행하며, 필요 시 추가 데이터를 요청하거나 분석 과정을 스스로 조정해 더 정교한 결과를 산출할 수 있도록 돕는다. 보안과 데이터 보호 측면에서도 한층 강화됐다. 26ai는 데이터베이스 내에서 행·열·셀 단위 접근 제어를 지원하며 비인가 데이터는 자동으로 동적 마스킹 처리된다. AI가 SQL이나 API를 통해 데이터베이스에 접근하더라도 민감 정보가 노출되지 않도록 설계됐다. 이러한 데이터 프라이버시 보호 기능은 AI 도입 확산에 따른 보안 리스크를 줄이는 핵심 기반이 된다. 성능 향상을 위해 오라클은 하드웨어와 소프트웨어를 통합 설계한 '엑사데이터 기반 AI 가속' 기능도 적용했다. 벡터 쿼리를 스토리지 계층으로 오프로딩해 처리 속도를 높였으며 엑사데이터 엑사스케일 구조와 연계해 대규모 AI 워크로드의 확장성과 비용 효율성을 동시에 확보했다. 기업이 자체 AI 환경을 안전하게 구축할 수 있도록 지원하는 '프라이빗 AI 서비스 컨테이너'도 눈에 띈다. 이 기능은 고객이 임베딩 모델, 개체명 인식기, 오픈웨이트 LLM(Open-weight LLM) 등 다양한 AI 모델을 직접 실행할 수 있는 검증된 환경을 제공한다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 프라이빗 클라우드나 온프레미스 환경에도 동일하게 배포할 수 있어, 데이터 외부 유출 없이 보안성을 유지한 상태에서 AI 서비스를 운영할 수 있다. 또한 오라클은 엔비디아와 협력해 GPU 기반 AI 가속 기능을 강화했다. 26ai는 엔비디아 네모 리트리버(NVIDIA NeMo Retriever)와 GPU-가속 벡터 검색 라이브러리(CUDA ANN 그래프 기반 알고리즘) 등을 통합해 향후 GPU 가속 환경에서도 AI 성능을 극대화할 수 있도록 설계됐다. AI 애플리케이션 개발 효율성도 대폭 높였다. 데이터 주석 기능을 통해 AI가 데이터의 의미를 스스로 이해하고, 관계형·JSON·그래프 데이터를 하나의 통합 모델로 다룰 수 있도록 했다. 'Select AI 에이전트', 'AI 프라이빗 에이전트 팩토리', 'APEX AI 애플리케이션 생성기' 등의 도구를 통해 개발자는 노코드 환경에서 손쉽게 AI 기반 애플리케이션을 생성하고 배포할 수 있다. 마지막으로 오라클은 미션 크리티컬 업무 환경을 위한 안정성과 복구 기능도 강화했다. '제로 데이터 로스 클라우드 프로텍트'는 온프레미스 데이터베이스를 실시간으로 백업해 데이터 손실과 랜섬웨어 위협으로부터 보호한다. '글로벌 분산형 데이터베이스'는 단일 논리 DB를 여러 노드에 분산해 저장하고, RAFT 기반 복제를 통해 3초 이내 무손실 복구를 구현한다. 여기에 '트루 캐시(True Cache)' 기능으로 트랜잭션 일관성을 자동 보장하며, 'SQL 방화벽'을 통해 비인가 접근과 인젝션 공격을 차단해 데이터베이스 보안을 한층 강화했다. 보안 관점에서도 눈에 띄는 점이 있다. 26ai는 전송 중 데이터 암호화를 위해 NIST(미국 국립표준기술연구소)가 승인한 양자 내성 암호화 알고리즘(ML-KEM)을 구현해 전송구간과 저장구간 모두에서 양자컴퓨터 공격 가능성에 대비한 보안을 제공하려 한다. 회사 측은 기존 데이터 암호화 방식에 더해 네트워크 측 암호화까지 양자 내성 설계로 보호 수준을 높였다고 설명한다. 오라클은 26ai를 장기 지원(LTS) 버전으로 출시하며, 기존 23ai를 대체하는 업그레이드 경로도 마련했다. 2025년 10월 업데이트를 적용하면 23ai에서 26ai 기능으로 전환이 가능하며, 별도의 재인증이나 애플리케이션 재설계 없이 자동으로 최신 기능을 사용할 수 있다고 밝혔다. 벡터 검색 등 고급 AI 기능도 추가 비용 없이 제공될 예정이다. 오라클 후안 로이자 DB 기술 부문 총괄부사장은 "오라클 AI 데이터베이스는 AI와 데이터가 결합된 설계로 '데이터 혁신을 위한 AI'를 익히고 활용하기 쉽도록 한다"며 "오라클은 고객이 운영 시스템, 분석 데이터 레이크를 포함해 여러 위치에 저장된 다양한 데이터에서 신뢰할 수 있는 AI 인사이트, 혁신, 생산성을 손쉽게 얻어낼 수 있도록 지원한다"라고 말했다.

2025.10.14 23:54남혁우 기자

장애 걱정 없는 글로벌 DB…오라클, 차세대 '엑사데이터' 서비스 공개

오라클이 미션 크리티컬 애플리케이션과 에이전틱 인공지능(AI) 워크로드를 전 세계 어디서나 안정적으로 운영할 수 있는 차세대 데이터베이스(DB) 서비스를 선보인다. 오라클은 전 세계 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 리전에서 분산형 애플리케이션 배포를 간소화하는 '글로벌 분산형 엑사데이터 DB'를 공식 출시했다고 11일 밝혔다. 이 서비스는 엑사스케일 인프라를 기반으로 여러 위치에 데이터를 자동 배포·저장·동기화해 특정 리전에 장애가 발생해도 애플리케이션을 계속 가동할 수 있도록 지원한다. 또 각국의 데이터 레지던시 규제를 충족할 수 있도록 돕는다. 특히 유연한 서버리스 아키텍처를 채택해 복잡한 설정이나 관리 없이 워크로드 변화에 맞춰 확장·축소할 수 있다. 이를 통해 실시간 데이터 분석, 대규모 트랜잭션 처리, 에이전틱 AI 모델 실행 등 다양한 분산형 워크로드를 비용 효율적으로 운영할 수 있다는 것이 오라클 측 설명이다. 오라클 웨이 휴 수석 부사장은 "다수 데이터센터와 리전에서 분산형 DB를 운영하는 것은 높은 비용과 복잡성이 따른다"며 "이번 서비스는 모든 규모의 기업이 낮은 비용으로 요구사항을 충족할 수 있도록 설계됐다"고 말했다. 이 서비스는 ▲엑사스케일 기반 대규모 벡터 검색과 분석 ▲RAFT 복제 기반 무중단 페일오버로 데이터 손실 없는 고가용성 ▲자동화된 데이터 배포를 통한 데이터 레지던시 준수 ▲사용량 기반 과금 모델을 통한 비용 절감 등 기능을 제공한다. 특히 금융·의료·제조·유통·통신 등 데이터 처리와 규제가 중요한 산업군에서의 활용이 증가할 전망이다. 컨스텔레이션 리서치의 홀거 뮬러 부사장은 "에이전틱 AI 시대에는 전 세계 분산 애플리케이션에서 벡터 처리를 지원하는 새로운 접근이 필요하다"며 "오라클의 이번 서비스는 AI 처리 성능, 가용성, 비용 효율성을 동시에 제공한다"고 평가했다.

2025.08.11 17:26한정호 기자

오라클, 포스코에 'ADW' 공급…"DB 분석 2.4배 빨라"

오라클이 자율운영 데이터베이스 서비스로 포스코의 데이터 분석 효율과 글로벌 제조 환경을 강화한다. 오라클은 포스코가 '오라클 자율운영 데이터 웨어하우스(ADW)'를 도입했다고 31일 밝혔다. 이를 통해 포스코의 데이터 레이크 내 구조화된 분석 환경을 구성하고, 전사 데이터를 통합 관리하는 체계를 구축할 방침이다. ADW는 머신러닝(ML) 기반 자동화, 확장성, 보안 기능을 갖춘 고가용성 시스템이다. 일관된 데이터 거버넌스로 자동화 기반 의사결정을 돕는 시스템으로 평가받고 있다. 데이터 분석 속도를 평균 2.4배 높여주는 기능도 갖췄다. 포스코는 경쟁력 있는 IT 비용 구조와 빠른 글로벌 시장 대응을 위해 클라우드 기반의 디지털 전환을 지속해 왔다. 앞으로 ADW를 통해 복잡한 분석 환경을 최소한의 수작업으로 운영할 수 있게 됐다. 오라클은 포스코의 유지보수 부담을 줄이고 고급 분석과 AI 업무 중심의 체계를 완성할 수 있도록 지원할 방침이다. 김성하 한국오라클 대표는 "포스코는 데이터 기반 제조 혁신을 통해 국제 경쟁력을 강화하고 있다"며 "우리는 국내 제조업계의 디지털 전환을 적극적으로 지원하겠다"고 밝혔다. 한석희 포스코 DX전략실 리더는 "AI 기반 분석 시스템으로 생산부터 영업까지 전 프로세스를 혁신할 수 있을 것으로 기대한다"며 "ADW로 품질과 효율, 안전성을 모두 향상시킬 것"이라고 말했다.

2025.07.31 14:55김미정 기자

엔텔스, '포그레TS' 출시…DBMS 시장 입지 강화

엔텔스가 오픈소스 데이터베이스(DB) 기술 경쟁력을 앞세워 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 시장 공략에 나섰다. 엔텔스는 포스트그레SQL 통합 기술지원 서비스 '포그레(Pogre)TS'를 정식 출시했다고 22일 밝혔다. PogreTS는 커뮤니티 버전과 주요 벤더 제품 대상으로 설계부터 구축, 운영 전 과정을 포괄하는 기술지원을 제공한다. 엔텔스는 DB 전담 인력 100여 명 바탕으로 고도화된 엔지니어링 체계를 갖췄다. 장애 대응은 연중무휴 24시간 제공되며 상주와 원격 방식 모두 지원 가능하다. 고객 환경에 따라 ▲포그레TS ▲포그레튜닝 ▲포그레컨설팅 서비스로 대응한다. 엔텔스는 "이번 서비스는 아시아 첫 엑사데이터 도입, 국내 첫 버티카 적용, 금융권 최초 데이터 가상화 프로젝트 등 다수 대형 DBMS 구축 경험을 기반으로 이뤄졌다"며 "이 과정에서 확보한 분석 기술과 고급 트러블슈팅 역량을 포그레TS에 적용했다"고 강조했다. 포그레TS는 기존 오라클이나 티베로 사용 고객을 위한 마이그레이션 서비스도 갖췄다. 엔텔스는 전환 컨설팅과 자동화 도구를 함께 제공해 유지보수 비용 절감과 독립적 데이터 운영 환경 구현을 도울 방침이다. 엔텔스 박상우 솔루션센터장은 "포그레TS는 단순한 기술지원을 넘어 실제 운영 이슈를 저비용으로 해결할 수 있는 고품질 솔루션"이라고 밝혔다.

2025.07.22 09:21김미정 기자

티맥스티베로, 한국오라클 출신 명연욱 부사장 영입…유지보수 사업 본격 '강화'

티맥스티베로가 국산 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 생태계 선도와 고객 신뢰 및 기술 지원 역량 강화를 위해 신임 기술본부장을 선임했다. 티맥스티베로는 한국오라클 기술지원 서비스 총괄 출신인 명연욱 부사장을 신임 기술본부장으로 영입했다고 17일 밝혔다. 명 부사장은 삼성전자를 거쳐 한국오라클 등에서 30여 년간 경력을 쌓은 IT 업계 전문가다. 특히 한국오라클에서는 고객 지원 센터 구축, 기술지원 엔지니어 조직 운영, 주요 고객과 전략 고객 지원 등 전사적 기술 지원 체계를 총괄해 왔다. 특히 기업·금융·공공 부문 유지보수 영업 본부장으로 재직 시에는 각 고객사의 시스템 안정화와 수익 증대를 이끌어낸 것으로 평가된다. 명 부사장은 "시장 경쟁력을 높이기 위해서는 제품의 품질뿐만 아니라 고객 환경에 완벽히 밀착한 기술지원 체계가 필수"라며 "다양한 솔루션이 고객 현장에 효과적으로 적용될 수 있도록 지원 조직의 전문성을 대폭 강화하겠다"고 말했다. 구체적으로 명 부사장은 ▲기술지원 프로세스 전면 개편 ▲서비스 요청 프로세스 업그레이드 ▲서포트 센터 구축을 통해 미션 크리티컬 환경에서도 안심할 수 있는 고객 지원 인프라를 제공할 계획이다. 명 부사장은 "패치 정책을 대폭 개선하고 파트너 채널 협력을 확대해 유연한 고객 대응 체계를 마련함으로써 유지보수 사업을 새로운 성장 동력으로 확립하겠다"고 밝혔다. 지난해 티맥스 그룹과 결별한 티맥스티베로는 박경희 대표 단독 체제 하에 대대적인 혁신에 나서고 있다. 내부적으로는 ▲수평적 소통과 협업 ▲기술 리더십 강화 ▲시장 변화에 맞춘 유연한 조직 개편을 통해 의사결정 속도와 실행력을 대폭 끌어올리는 중이다. 외부적으로는 ▲기술지원 프로세스 전면 개편 ▲지식 기반 DB를 연결한 기술 지원 시스템 구축 ▲정기 패치셋 정책 신설 등을 통해 고객 만족 중심의 기술지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 박 대표는 "내외부 혁신을 바탕으로 'K-데이터베이스' 생태계를 선도하는 기업으로 도약시키겠다"며 "명연욱 부사장 영입을 통해 고객과 함께 성장하고 고객이 양질의 제품과 서비스를 체감할 수 있도록 실질적인 성과로 빠르게 이어가겠다"고 말했다.

2025.07.17 16:24한정호 기자

오라클·AWS, '오라클 데이터베이스앳AWS' 출시…韓 리전 도입 계획

오라클이 아마존웹서비스(AWS) 손잡고 오라클 데이터베이스 활용 기업의 마이그레이션 효율성과 인공지능(AI) 활용도를 높였다. 오라클은 AWS와 '오라클 데이터베이스앳AWS' 공식 출시를 10일 발표했다. 이제 AWS클라우드 환경에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라의 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service), 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)를 실행할 수 있다. AWS 고객은 제로 ETL 환경에서 오라클 데이터와 AWS 분석·생성형 AI 서비스를 기존보다 손쉽게 연계할 수 있다. 오라클 데이터베이스앳AWS는 미국 동부 버지니아와 서부 오리건 지역의 AWS 리전에서 이용 가능하다. 향후 한국 서울을 포함한 전 세계 20여 개 AWS 리전에서 추가로 출시될 예정이다. 고객이 오라클 데이터베이스를 클라우드로 이전할 때 오라클 리얼 애플리케이션 클러스터(RAC) 기능과 오라클 데이터베이스 23ai의 AI 벡터 기능 등 최신 기능을 함께 활용할 수 있다. 이를 통해 복잡한 파이프라인 없이 고급 데이터 활용 기반을 마련할 수 있다. 또 AWS 마켓플레이스를 통한 간편한 구매 방식, 기존 라이선스 사용(BYOL), 오라클 서포트 리워드(OSR) 등 다양한 비용 최적화 옵션을 선택할 수 있다. 동시에 '아마존 EC2' 'EKS' 'S3' 클라우드포메이션 등 기존 AWS 서비스와의 통합도 가능하다. 고객은 AWS 관리 콘솔, 명령줄 인터페이스(CLI), API 등 기존 툴셋을 그대로 사용할 수 있다. AWS 신원 및 접근 관리 서비스(IAM), 가상 네트워크 연결 서비스(VPC) 라티스, 이벤트브리지 등과의 통합도 지원돼 보안성과 운영 효율을 확보할 수 있다. 오라클 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 솔루션군인 E-비즈니스 스위트, 피플소프트, JD에드워즈, 리테일 애플리케이션 등도 AWS 내에서 구동 가능해졌다. 이번 출시를 계기로 금융, 통신, 에너지 등 규제가 엄격한 업계에서도 오라클 데이터베이스앳AWS 채택이 확대될 것이란 기대가 이어지고 있다. 피델리티 인베스트먼트, 네이션와이드, SAS 등 글로벌 선도 기업들이 대표 사례로 꼽힌다. 조 프레이저 피델리티 인베스트먼트 아키텍처 책임자는 "오라클 데이터베이스앳AWS를 통해 클라우드 유연성과 엔터프라이즈급 복원력을 모두 확보했다"며 "수백만 고객에게 더 안전하고 빠른 금융 서비스를 제공할 수 있게 됐다"고 말했다.

2025.07.10 15:28김미정 기자

티맥스티베로, 오라클 출신 정순보 부사장 영입…"엔터프라이즈 공략 강화"

티맥스티베로(대표 박경희)가 30년 경력의 글로벌 IT 영업 전문가 정순보 부사장을 기업사업본부장으로 선임하며 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 낸다. 티맥스티베로는 정순보 부사장을 기업사업본부장으로 선임했다고 19일 밝혔다. 정 부사장은 썬 마이크로시스템즈, 한국오라클 등 다수의 글로벌 IT 기업에서 30년 이상 재직한 업계 베테랑이다. 최근 단독 대표 체제로 전환한 박경희 대표의 리더십 아래 빠르게 변화하고 있는 티맥스티베로의 기업 시장 전략을 이끌 적임자로 평가받고 있다. 정 부사장은 한국오라클에서만 16년간 재직하며 대형 고객을 대상으로 한 엔터프라이즈 IT 영업을 주도했다. 단일 계약 기준으로 한국오라클 역사상 최대 규모인 866억원 수주 실적을 기록하며 업계의 주목을 받았다. 이러한 성과는 기술 이해도, 고객 니즈 분석력, 전략적 협상력의 시너지가 만들어낸 결과로 꼽힌다. 정 부사장은 기업 현장의 경험을 바탕으로 국민대학교에 국내 최초로 B2B 영업 과목을 개설하고 겸임교수로 활동하는 등, 산업계와 학계를 아우르는 인재 양성에도 힘써왔다. 티맥스티베로는 올해 제품 완성도와 고객 신뢰 제고를 목표로 반기별 패치셋 배포 정책 도입, 개발 프로세스 전면 개편 등 품질 혁신을 추진하고 있다. 이번 정 부사장 영입은 이러한 기술적 자신감을 바탕으로 엔터프라이즈 시장 공략을 본격화하기 위한 전략적 조치다. 정 부사장은 "20여 년간 축적해 온 데이터베이스 기술력과 1,500여 고객이 입증한 풍부한 레퍼런스를 통해 티맥스티베로의 성장 가능성을 확신하게 됐다"며 "앞으로 SI를 포함한 다양한 파트너들과의 협업을 강화해 공공 중심의 비즈니스에서 벗어나 민간 엔터프라이즈 시장 전반으로 적용 영역을 획기적으로 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "특히 이번 달 출시한 티베로(Tibero) 기반 클라우드 서비스형 데이터베이스(DBaaS) 플랫폼 'OwlDB(아울디비)'를 차세대 성장 동력으로 삼아 국내 중견·중소기업(SMB) 시장은 물론 글로벌 시장까지 매출 기반을 다변화하고 사업 저변을 지속적으로 확장해 나가겠다"고 강조했다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "티베로는 오라클(Oracle) DBMS와 완벽한 호환성을 갖춘 국산 DBMS 솔루션으로 외산 독점 구조를 견제하고 고객에게 실질적인 비용 절감과 강력한 가격 협상력을 제공한다"고 말했다. 이어 "정 부사장이 보유한 폭넓은 산업 경험과 국내 주요 엔터프라이즈 고객들과의 깊이 있는 네트워크는 고객 신뢰를 기반으로 한 협력 관계 형성과 고객 접점 확대에 크게 기여할 것"이라며 "이를 통해 티맥스티베로의 기업 시장 확장에 긍정적인 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2025.06.19 09:32남혁우 기자

오라클 "자연어로 데이터 활용…DB 정보·구조 관리 정교해야"

기업의 데이터베이스(DB) 활용 방식이 변화됐다. 이제 질의문(SQL)이 아닌 인공지능(AI)과 자연어로만 데이터를 조회·활용할 수 있는 시대가 왔다. 다만 AI의 환각 현상 등 오류를 최소화하기 위해 DB 구조를 이루는 스키마·메타데이터 관리가 관건이라는 분석이 나왔다. 한국오라클은 11일 서울 삼성동 아셈타워에 위치한 한국오라클 사무실에서 '셀렉트AI'를 소개하며 기업의 DB 활용 방식 변화를 설명했다. 자연어만으로 데이터 조회가 가능해지면서 개발자뿐 아니라 데이터 분석가, 일반 현업 종사자까지 셀렉트AI 사용자층이 넓어지고 있다고 강조했다. 셀렉트AI는 생성형 AI 기술을 활용해 자연어로 입력한 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환하는 'NL2SQL(Natural Language to SQL)' 기능을 제공한다. 사용자가 "지난 3개월간 매출 추이를 보여줘"라는 문장을 입력하면, 셀렉트AI가 이를 SQL로 바꿔 실행한 뒤 결과를 바로 보여주는 식이다. 특히 셀렉트AI는 기존 데이터 소스와 연결해 연합 쿼리(Confederated Query)를 수행할 수 있도록 설계됐다. 이를 가능하게 하는 구조가 사이드카 아키텍처(Sidecar Architecture)다. 한국오라클 장성우 클라우드사업부 전무는 "이 구조는 셀렉트AI가 오라클 DB뿐 아니라 외부의 다양한 시스템과도 연결돼 작동할 수 있게 돕는다"며 "사용자는 한 인터페이스에서 여러 데이터 출처에 자연어로 질문하고 통합된 결과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 장 전무는 "자연어 기반 데이터 질의 기술을 통해 데이터 분석 진입 장벽을 크게 낮췄다"며 "전문 지식 없이도 누구나 데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있는 환경을 만들었다"고 덧붙였다. "AI가 '말귀' 알아듣게 하려면 스키마·메타데이터 관리 필수" 셀렉트AI를 고도화하려면 스키마와 메타데이터 관리가 필수라는 의견도 나왔다. DB 내 테이블 이름이나 주석이 제대로 관리되지 않으면 AI가 정보를 제대로 인식하지 못해 기능이 제한적일 것이란 설명이다. 스키마는 DB 기본 구조를 정의하는 설계도다. 테이블 이름과 각 열의 구성, 데이터 형식, 테이블 간 관계 등을 기술한 정보다. 데이터가 어떤 틀 안에 저장돼 있는지 보여주는 역할을 한다. 메타데이터는 데이터 설명 정보다. 특정 테이블이나 열이 어떤 의미를 갖는지, 수집 시점이나 단위, 용도 등을 표현한 주석·라벨링이다. 예를 들어 'amt'라는 열이 부가세 포함 매출액이라는 정보를 메타데이터로 제공하면, AI는 이를 '매출'로 이해할 수 있다. 만약 기업 DB의 스키마가 불명확하거나 메타데이터가 누락된 경우 AI는 테이블이나 열의 의미를 정확히 파악할 수 없다. 결과적으로 질의에 대한 잘못된 쿼리를 생성하거나 결과를 틀리게 도출할 수 있다. 셀렉트AI 같은 자연어 기반 쿼리 도구가 제대로 업무를 처리하게 하려면 스키마·메타 정보의 정교한 관리가 필수인 이유다. 한국오라클 조경진 클라우드 엔지니어팀 상무는 "방대한 스키마·메타데이터를 자동 관리할 수 있는 방안을 찾는 것이 과제기도 하다"며 "여전히 해당 정보를 관리자가 직접 생성·수정할 수밖에 없는 부분이 한계"라고 설명했다. 또 그는 "지금으로써는 핵심 데이터부터 메타정보를 정교하게 정리하는 게 급선무"라며 "AI가 생성한 결과 바탕으로 구조를 점진적으로 개선하는 것이 최선"이라고 강조했다. 그러면서 "스키마·메타데이터 관리를 100% 자동화하는 것은 어려울 수 있지만 체계적으로 정비하는 노력은 꾸준해야 한다"고 덧붙였다.

2025.06.12 08:28김미정 기자

오라클-구글클라우드, 데이터베이스 통합 확장 발표

오라클과 구글클라우드가 글로벌 고객의 멀티클라우드 수요에 대응하기 위해 전략적 협력을 강화했다. 오라클과 구글클라우드는 신규 파트너 프로그램 및 오라클 데이터베이스앳구글 클라우드 상의 오라클 베이스 데이터베이스 서비스 제공 계획을 22일 발표했다. 이번 발표로 파트너사는 구글클라우드 마켓플레이스를 통해 오라클 데이터베이스를 재판매할 수 있으며, 오라클 엑사데이터 X11M 기반의 데이터베이스 서비스도 지원된다. 오라클 베이스 데이터베이스 서비스는 자동화된 수명주기 관리, 내장형 로우코드 개발 기능, 종량제 기반 컴퓨팅·스토리지 자원 등으로 구성돼 워크로드 유연성 확보에 최적화됐다. 엑사데이터 X11M은 기존 세대 대비 인공지능(AI), 분석, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 성능이 향상된 인프라다. 온프레미스·하이브리드·멀티클라우드 환경 어디서든 배포 가능하다. 조직별 가상머신 클러스터 구성도 용이해 리소스 분리와 비용 관리가 한층 수월해진다. 신규 파트너 프로그램은 향후 12개월 내 구글클라우드 파트너 어드밴티지와 오라클 파트너 네트워크 소속사에 순차적으로 제공된다. 거래는 구글클라우드 크레딧을 사용하는 방식으로 진행된다. 오라클 베이스 데이터베이스 서비스는 제한된 미리보기 형태로 우선 제공될 방침이다. 오라클 데이터베이스 19c 및 23ai 버전의 엔터프라이즈와 스탠다드 에디션 2가 가상머신에서 실행된다. 오라클 카란 바타 클라우드 인프라스트럭처 수석 부사장은 "해당 서비스는 멀티클라우드 시장의 전환점을 의미한다"며 "이번 협력에 또 하나의 이정표가 될 것"이라고 강조했다. 구글클라우드 앤디 구트만스 데이터베이스 부사장 겸 총괄 매니저는 "파트너 프로그램은 고객에게 더 나은 유연성과 기술적 선택권을 제공하기 위한 노력의 일환"이라고 말했다.

2025.04.22 09:50김미정 기자

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