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'오라클 DB'통합검색 결과 입니다. (19건)

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오라클, AI 생태계 키운다…4년간 10억 달러 투자

오라클이 인공지능(AI) 사업 생태계 확대를 위해 향후 4년간 파트너사에 총 10억 달러를 투자한다. 오라클은 AI 기반 솔루션과 서비스에 대한 기업 고객 수요에 대응하기 위해 파트너 생태계에 10억 달러를 투자한다고 2일 밝혔다. 이번 투자는 파트너사 기술 역량을 높이고 신규 사업 기회를 확대하는 데 초점을 맞췄다. 투자금은 오라클 파트너 네트워크(OPN)를 통해 교육과 인증, 기술 개발, 클라우드 전환 지원, 공동 영업·마케팅 등에 활용된다. 파트너사가 자체 AI 솔루션을 개발하고 이를 실제 사업으로 연결할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 오라클은 파트너 지원을 제품·서비스 개발, 영업 확대, 서비스 제공 역량 강화, 고객 지원 등 4개 영역으로 나눠 추진한다. 우선 파트너사에 개발·테스트 환경과 기술 지침, 통합 검증 서비스를 제공한다. 이를 통해 각 기업이 보유한 산업 전문성과 오라클 기술을 결합해 특화 애플리케이션과 AI 에이전트 등을 개발하도록 지원한다. 사업 확대를 위한 지원도 강화한다. 공동 영업과 마케팅, 시연 환경을 제공하고 일정 자격을 충족하는 사업 기회에 자금과 인센티브를 지원한다. 오라클 마켓플레이스를 통한 솔루션 상용화와 판매 확대도 추진한다. 클라우드 전환과 데이터베이스 현대화 사업에 필요한 교육·자문 서비스도 제공한다. 파트너사가 기업 고객 시스템 구축과 운영을 지원할 수 있도록 기술 역량을 강화하는 취지다. 고객 AI 도입 이후에도 지원이 이뤄지도록 관련 도구와 자원을 확대한다. '오라클 AI 성공 내비게이터' 등을 활용해 신규 기능 도입과 기존 시스템 최적화를 지원할 계획이다. 이번 투자 대상에는 시스템 통합업체와 독립 소프트웨어 공급업체(ISV), 클라우드 서비스 제공업체, 컨설팅 기업 등 다양한 파트너가 포함된다. 오라클은 이들과 협력해 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 데이터베이스, 기업용 애플리케이션 및 AI 서비스 활용 범위를 넓힐 방침이다. 마크 후라 오라클 글로벌 필드 운영 부문 사장은 "파트너들은 당사 영업 범위를 넓히고 서비스 제공 역량을 확대하며 고객이 변화하는 비즈니스 요구 사항을 해결할 수 있도록 자체 혁신과 투자를 더하고 있다"며 "파트너 네트워크를 통해 더 많은 고객에게 다가가고 대규모로 솔루션을 제공하며 혁신과 비즈니스 성과를 가속할 수 있는 역량을 강화하고 있다"고 말했다.

2026.11.02 13:46이나연 기자

기술만 팔던 시대 끝…한국오라클, AI 사업 판 바꾼다

한국오라클이 인공지능(AI) 시대에 맞춰 국내 사업 전략을 고도화한다. 기존 기술·라이선스 판매 중심에서 산업별 고객 문제를 해결하는 방식으로 전환하고, 멀티클라우드와 국내 AI 스타트업 협력을 통해 사업 성과를 확대한다는 방침이다. 김성하 한국오라클 사장은 지난달 28일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026'에서 한국 기자단과 만나 "과거에는 단위 기술로 고객에게 접근했다면 이제 고객이 가진 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 컨설팅 차원에서 접근하고 있다"고 밝혔다. 김 사장은 지난 2024년 초 취임 이후 기술 중심 영업 조직을 산업별 고객 수요와 클라우드·AI 사업에 대응하는 방향으로 개편해 왔다. 오라클 연례 컨퍼런스 명칭이 지난해 '클라우드 월드'에서 'AI 월드'로 바뀐 데 이어 올해는 AI 업무 적용 성과가 구체화되고 있다는 평가다. 김 사장은 "작년에는 우리가 가야 할 방향을 제시했다면 올해는 실질적으로 그 길을 걷고 있다는 것이 가장 큰 변화"라며 "고객이 AI를 도입하는 여정에 동반자 입장에서 함께하는 조직으로 바뀌고 있다"고 설명했다. 이를 위한 핵심 전략은 인프라와 데이터 기술을 기반으로 한 AI 데이터 플랫폼 및 멀티클라우드 사업 강화다. 특히 과거 경쟁 관계였던 글로벌 빅테크와 협력을 확대하면서 국내에서도 구체적인 사업 성과가 나타나고 있다. 김 사장은 "지난 4월부터 아마존웹서비스(AWS)와 멀티클라우드 협력이 가능해졌다"며 "고객들이 실제 작동하는 솔루션인지 의문을 가졌던 단계를 넘어 계약으로 이어지고 있다"고 말했다. 이어 "내년에는 이러한 협력을 강화해 고객 문제를 해결하는 데 집중하겠다"고 덧붙였다. 국내 AI 스타트업 육성도 강화한다. 한국오라클은 신규 스타트업 지원 프로그램을 준비 중이다. 또 선정 기업 솔루션을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 마켓플레이스에 등록하고 글로벌 영업망과 연계해 해외 진출을 지원하는 방안을 구상하고 있다. 나정옥 한국오라클 부사장은 "AI 생태계에서는 한 회사가 모든 것을 구현하기 어렵다"며 "파트너들과 협업해 시장에 나가야 한다"고 강조했다. 사이오닉에이아이와는 오라클 인프라와 자체 AI 솔루션을 결합해 공동 영업하는 방안을 추진하고 있다. 베스핀글로벌과는 국내 금융 고객을 대상으로 AI 프로젝트를 공동 수주해 진행 중이다. 글로벌 주력 사업인 퓨전 클라우드 애플리케이션도 국내에서는 파트너 중심으로 접근한다. 단기간에 사업을 급격히 확대하기보다 한국 기업의 세부 요구에 대응할 수 있는 AI 기업과 협력 기회를 늘리겠다는 목표다. 김 사장은 "AI는 단순한 기술 진화가 아니라 산업혁명과 비슷할 정도로 완전히 판이 바뀌는 것"이라며 "이러한 변화에 뒤처지지 않도록 고객들을 지원할 예정"이라고 말했다.

2026.11.01 12:00이나연 기자

오라클, AI 네트워크 장애 대응 강화…처리 속도 높인다

오라클이 인공지능(AI) 인프라 데이터 처리 성능을 높이고 네트워크 장애에 따른 서비스 중단 위험을 줄이는 기술을 선보였다. 오라클은 28일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드 2026'에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 네트워킹 기술 제품군 '오라클 액셀러론(Oracle Acceleron)' 신규 기능을 공개했다. 이번에 추가된 기능은 AI 데이터 이동과 분산 AI 통신, 멀티테넌트 인프라 보안·확장성 강화에 초점을 맞췄다. 대규모 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 데이터 전송 병목을 줄이고 네트워크 장애에도 안정적으로 작업을 수행하도록 지원하는 것이 핵심이다. 우선 데이터 전송 성능을 개선했다. 액셀러론 고성능 패브릭은 원격직접메모리접근(RDMA) 연결을 통해 AI 추론과 스토리지, 고성능컴퓨팅(HPC) 작업을 지원한다. 베어메탈 서버와 가상머신(VM) 전반에 적용되는 NVMe 블록 스토리지 연결 옵션도 확대해 데이터 집약 작업 성능을 최대 3배 높일 수 있도록 했다. 분산 AI 환경 네트워크 복원력도 강화했다. 새롭게 공개한 '오라클 집합 통신 라이브러리'는 AI 가속기 간 통신 트래픽을 여러 네트워크 경로로 분산한다. 특정 경로에서 혼잡이나 장애가 발생하면 다른 경로로 트래픽을 전환해 AI 작업이 중단되지 않도록 지원한다. 프론트엔드 네트워크에도 다중 평면 네트워킹 기술을 적용했다. 네트워크 상태에 따라 데이터 전송 경로를 자동으로 선택하고 장애 발생 시 경로를 전환하는 기능을 제공한다. RDMA 트래픽 혼잡을 제어해 컴퓨팅 인프라 전반 안정성을 높이는 방식이다. 오라클은 전용 네트워크 패브릭과 통합형 네트워크 인터페이스, 호스트 수준 제로 트러스트 라우팅 등을 결합해 AI 인프라 성능과 보안성을 함께 강화한다는 전략이다. 프라딥 빈센트 OCI 컴퓨팅 및 AI 인프라 부문 총괄 부사장은 "AI 인프라에서는 네트워크상 작은 장애도 심각한 영향을 미칠 수 있다"며 "수천 개 가속기가 함께 작동하는 환경에서는 단일 네트워크 경로 혼잡이나 장애가 하나의 연결을 넘어 광범위한 영향을 미칠 수 있다"고 말했다. 이어 "오라클 액셀러론을 통해 트래픽 경로를 변경하고 장애를 복구하며 고객이 안전하게 확장할 수 있도록 지원하는 네트워크를 구축하고 있다"고 부연했다.

2026.10.29 12:17이나연 기자

오라클, 구글·스노우플레이크와 AI 협력 '광폭 행보'

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 오라클이 오픈AI·엔비디아와 초대형 인공지능(AI) 인프라 협력을 강화하는 동시에 구글 AI 반도체 '텐서처리장치(TPU)'와 스노우플레이크 AI 데이터 플랫폼을 자사 클라우드에 도입한다. 기존 협력 관계를 고도화하고 AI 가속기부터 기업 데이터 분석까지 기술 선택지를 확대해 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 마헤쉬 티아가라얀 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 사업부 사장은 27일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 스포트라이트 세션에서 "우리 목표는 고객에게 최고의 가치를 제공하고 OCI를 컴퓨팅 투자 대비 더 나은 AI 성과를 얻을 수 있는 플랫폼으로 만드는 것"이라고 밝혔다. 스노우플레이크 AI 데이터 플랫폼, OCI서 바로 이용 오라클은 스노우플레이크 'AI 데이터 클라우드'를 OCI 네이티브 퍼스트파티 서비스로 제공할 예정이다. 고객은 OCI에서 스노우플레이크를 직접 구매하고 이용할 수 있으며 기존 오라클 유니버설 크레딧도 사용할 수 있다. 요금과 청구 체계도 오라클을 통해 통합 관리된다. 이번 협력은 기업 내부에 축적된 업무 데이터를 AI 분석에 활용하는 과정을 간소화하는 데 초점을 맞췄다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션과 넷스위트, 자율운영 AI 데이터베이스 등에 저장된 데이터를 스노우플레이크 분석·AI 기능과 연계하도록 지원한다. 클라우드 간 데이터 이동에 따른 비용과 관리 부담도 줄일 수 있다는 설명이다. 크리스티안 클라이너만 스노우플레이크 제품개발 총괄부사장은 고객 선택권 확대를 양사 협력 핵심으로 꼽았다. 기업들이 기존 오라클 시스템을 유지하면서 스노우플레이크 데이터 분석 역량을 활용하도록 하겠다는 취지다. 클라이너만 부사장은 "고객에게 추가 선택권을 제공하는 것이 핵심"이라며 "오라클 기업용 애플리케이션과 데이터베이스를 사용하는 고객이 우리 AI 및 분석 기능을 더 쉽게 활용할 수 있다"고 말했다. 구글 TPU도 OCI서 쓴다…AI 반도체 선택권 확대 AI 컴퓨팅 분야에서는 구글과의 협력이 주목받았다. 오라클은 구글 외부 하이퍼스케일 클라우드 사업자 가운데 처음으로 TPU를 제공할 예정이다. 구글이 자체 AI 모델 학습과 추론에 활용해 온 전용 가속기를 OCI 고객도 이용할 수 있게 되는 셈이다. 서비스 제공 시점은 2027년으로 계획됐다. TPU 도입으로 OCI AI 가속기 포트폴리오도 확대된다. 고객은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 구글 TPU를 활용해 AI 모델 학습과 대규모 추론 작업에 적합한 컴퓨팅 환경을 선택할 수 있다. 오라클은 TPU 운영에 필요한 데이터센터 전력과 냉각, 네트워킹 인프라를 제공한다. 조지 엘리사이오스 구글 클라우드 컴퓨팅 엔진(GCE) 및 AI 인프라 제품개발 부사장은 오라클을 TPU 공급 확대를 위한 협력사로 선택한 배경으로 "오라클 대규모 데이터센터 구축 역량과 기존 클라우드 협력 관계, 양사 공통 고객 기반 등을 고려했다"고 답했다. 엘리사이오스 부사장은 TPU 차별점으로 반도체와 소프트웨어, 네트워크를 함께 설계하는 방식을 제시했다. 이를 통해 대규모 AI 학습·추론 과정에서 전력 효율과 시스템 안정성을 높일 수 있다. 수많은 가속기를 연결하는 환경에서는 개별 칩 성능뿐 아니라 전체 시스템 효율성이 중요하다고 짚었다. 엔비디아·오픈AI 협력 강화…AI 인프라 다변화 기존 핵심 파트너인 엔비디아와 협력도 강화한다. 오라클은 차세대 AI 컴퓨팅 시스템 '베라 루빈 NVL72' 기반 OCI 인프라를 멀티기가와트 규모로 확장할 방침이다. 오픈AI 역시 OCI 대규모 GPU 인프라를 활용하는 주요 고객사로 소개됐다. 이날 티아가라얀 사장과의 대담에 참여한 이안 벅 엔비디아 하이퍼스케일 및 HPC 부사장과 스리칸트 포타니스 오픈AI 컴퓨터 인프라스트럭처 엔지니어링 리더는 초대형 AI 모델 운영에 필요한 인프라 공동 최적화 필요성에 공감했다. GPU 간 연결 구조뿐 아니라 전력 공급과 네트워킹, 시스템 안정성을 고려해야 대규모 AI 학습을 지속할 수 있다는 설명이다. 오라클은 AI 추론 시장을 겨냥한 협력사도 늘리고 있다. 세라브레스와 삼바노바, 포지트론 등 특화 반도체 기업 기술을 OCI에 도입해 작업 유형별 컴퓨팅 선택지를 확대한다. 퀀티넘과의 양자컴퓨팅 협력과 메타 AI 모델 '뮤즈 원더' 제공 계획도 소개됐다. 티아가라얀 사장은 이어진 글로벌 미디어 질의응답에서 구글 TPU 도입이 엔비디아와의 협력 축소를 의미하지는 않는다고 선을 그었다. 엔비디아를 주요 파트너로 유지하면서 AI 작업 특성에 따라 AMD와 구글 TPU, 특화 추론 반도체 등을 함께 제공하겠다는 구상이다. 특히 AI 추론 시장에서는 특정 작업에 최적화된 반도체 역할이 커질 것으로 내다봤다. 오픈AI와 브로드컴이 공동 개발하는 맞춤형 AI 칩 '할라피뇨(Jalapeño)'를 비롯해 다양한 추론 가속기가 등장하면서 고객이 성능과 비용에 따라 인프라를 선택할 수 있는 환경이 확대됐다는 평가다. 티아가라얀 사장은 "서로 다른 AI 작업에는 서로 다른 컴퓨팅 자원이 필요하다"며 "고객이 각 작업 성능과 처리량, 비용에 맞는 인프라를 선택할 수 있도록 해야 한다"고 강조했다.

2026.10.28 08:29이나연 기자

"AI가 모든 것 바꾼다"…오라클이 그린 기업 컴퓨팅 미래

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 오라클이 인공지능(AI) 확산에 따른 기업 컴퓨팅 환경 변화에 대응하기 위해 미디어·보안·인프라·데이터 분야 신기술을 대거 공개했다. AI 기반 콘텐츠 제작부터 기업 시스템 보안, 차세대 AI 가속기와 데이터 활용까지 지원 범위를 넓혀 기업 AI 도입과 운영을 뒷받침한다는 구상이다. 클레이 마고요크 오라클 최고경영자(CEO)는 27일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기조연설에서 신규 기술과 협력 계획을 발표했다. 마고요크 CEO는 "미디어와 보안, 인프라, 데이터 분야에서 AI 덕분에 가능해진 새로운 기술들을 소개하겠다"며 "오늘 발표하는 기술은 AI 도움 없이는 빠르게 개발할 수 없었을 것"이라고 말했다. AI로 영상 만들고 맞춤형 전송…콘텐츠 제작·유통 통합 AI 기반 콘텐츠 제작이 확산하면서 영상 제작부터 저장·관리·전송까지 분산된 작업을 효율적으로 통합할 필요성이 커지고 있다. 오라클은 미디어 기업과 스트리밍 사업자가 여러 시스템을 오가며 콘텐츠를 제작·유통해야 하는 복잡한 운영 환경에 주목했다. 오라클은 이를 지원하는 통합 플랫폼 '오라클 미디어 패브릭(Oracle Media Fabric)'을 공개했다. AI 기반 콘텐츠 제작과 영상 전송 기술을 결합해 제작 비용과 시간을 줄이고 시청자별 맞춤형 콘텐츠를 제공하도록 지원한다. 향후 12개월 내 출시할 예정이다. 미디어 패브릭은 AI 기반 영상 제작 도구 '오라클 크리에이티브 스튜디오', 영상·이미지 생성 및 편집을 지원하는 '오라클 AI 미디어 모델', 대규모 실시간 스트리밍 화질과 지연시간을 관리하는 '오라클 비디오 엣지' 등으로 구성된다. '오라클 어댑티브 미디어 플랫폼'은 콘텐츠 제작과 전송 과정을 연결해 시청자별 맞춤형 광고와 프로그램을 제공하도록 지원한다. 기업은 브랜드 지침과 승인 규칙에 따라 하나의 광고를 여러 버전으로 제작할 수 있다. AI 에이전트 보안 위협 대응…취약점 탐지·수정 지원 AI 에이전트가 기업 내부 자료와 시스템에 접근하면서 새로운 보안 위험도 발생하고 있다. 오라클은 AI가 작성한 코드 신뢰성을 검증하는 동시에 에이전트에 부여되는 접근권한을 엄격하게 통제해야 한다고 강조했다. 오라클은 오픈AI 사이버보안 AI 모델을 활용한 '오라클 AI 시큐리티 메시(Oracle AI Security Mesh)'를 공개했다. 기업 시스템 취약점을 탐지하고 악용 가능성을 검증한 뒤 수정 방안을 제시한다. 수정 사항은 고객 승인을 거쳐 적용하며 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)뿐 아니라 다른 클라우드와 온프레미스 환경에서도 활용할 수 있다. AI 에이전트에는 작업별 고유 신원과 최소 권한을 부여해 허용된 범위에서만 활동하도록 제한한다. 별도 감시 기능을 통해 승인 범위를 벗어난 작업을 탐지하고 중단할 수 있도록 했다. 생체인증 기반 'OCI 아이덴티티 어슈어런스'와 네트워크 접근 통제 기술 'OCI 제로 트러스트 패킷 라우팅'도 소개했다. 결제나 접근권한 변경 등 민감한 작업을 승인하는 사람 신원을 확인하고 네트워크 계층에서 중요 시스템과 데이터에 대한 무단 접근을 차단하도록 지원한다. 엔비디아·구글·세라브레스…AI 인프라 선택지 확대 AI 학습·추론 수요가 급증하면서 컴퓨팅 자원뿐 아니라 네트워크와 전력 운영 중요성도 높아지고 있다. 특히 대규모 AI 시스템 전력 소비가 급격히 변하면 전력망에 부담을 줄 수 있어 안정적인 인프라 운영이 필요하다는 설명이다. 오라클은 엔비디아와 협력해 차세대 AI 시스템 '베라 루빈 NVL72' 기반 OCI 슈퍼클러스터를 멀티기가와트 규모로 확장할 계획이다. 베라 루빈 NVL72와 베라 CPU는 OCI에서 일반 제공하며 8개 루빈 GPU를 탑재한 'HGX 루빈 NVL8' 시스템도 도입하기로 했다. 구글 텐서처리장치(TPU)도 OCI에 도입한다. 구글 외 하이퍼스케일러로는 처음으로 TPU를 제공하는 것으로, 2027년부터 서비스를 시작할 예정이다. 기업은 AI 학습과 추론 작업 성능·비용에 따라 컴퓨팅 자원을 선택할 수 있다. AI 반도체 기업 세라브레스와도 협력해 고속 AI 추론 서비스를 2027년부터 OCI에서 제공할 계획이다. 웨이퍼 단위 프로세서를 활용해 데이터 이동을 줄이고 복잡한 다단계 AI 에이전트 작업 응답 속도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 스노우플레이크 품은 OCI…기업 데이터·AI 앱 개발 연결 기업 AI 활용이 확대되면서 분산된 데이터 업무 맥락을 이해하고 AI가 생성한 애플리케이션을 관리하는 문제가 부각되고 있다. 오라클은 향후 스노우플레이크 'AI 데이터 클라우드'를 OCI에서 네이티브 서비스로 제공한다. 기업은 오라클을 통해 서비스를 직접 구매하고 통합 요금 청구를 받을 수 있으며 기존 오라클 클라우드 크레딧도 활용할 수 있다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션과 넷스위트, 오라클 데이터베이스 등에 저장된 기업 데이터를 스노우플레이크 분석·AI 기능과 연계할 수 있다. 클라우드 간 데이터 이동에 따른 비용과 별도 데이터 처리 과정 부담도 줄일 수 있다. AI 애플리케이션 개발 도구 '오라클 앱 컴포저(Oracle App Composer)'도 공개했다. 오픈AI 코딩 도구 '코덱스'를 활용해 별도 코딩 전문지식 없이 기업용 애플리케이션을 개발하도록 지원한다. 마고요크 CEO는 기조연설을 마무리하며 이날 공개한 신기술과 활용 사례가 AI 산업 전반에 걸친 변화를 보여준다고 강조했다. AI가 기업 업무 방식과 제품·서비스 개발에 미치는 영향은 더 확대되리라는 전망이다. 그는 "크고 작은 여러 사례를 통해 AI가 산업 전반을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봤다"며 "앞으로 어떤 변화가 일어날지 정말 기대된다"고 말했다.

2026.10.28 07:12이나연 기자

오라클 "SW 조작은 AI…사람은 업무 집중"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] "사람이 하루 종일 소프트웨어를 조작하는 대신 이제는 소프트웨어가 사람을 위해 일하게 됩니다." 마이크 시실리아 오라클 최고경영자(CEO)는 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기조연설에서 인공지능(AI)이 기업 업무를 직접 수행하는 새로운 소프트웨어 운영 방식에 대해 이같이 밝혔다. 시실리아 CEO는 기업용 AI 구현을 위한 핵심 요소로 안전한 데이터 접근, 비즈니스 맥락 이해, 고성능 인프라, 애플리케이션 내 업무 실행 등 네 가지를 제시했다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 AI 데이터베이스, AI 데이터 플랫폼, 기업용 애플리케이션을 연결해 이를 구현한다는 것이다. 시실리아 CEO는 AI가 업무 상황을 먼저 파악하고 필요한 조치를 제안하거나 실행하면 직원들은 여러 시스템을 직접 조작하지 않고 본연 업무에 집중할 수 있다고 설명했다. 이날 기조연설에서는 물류 운송과 인사(HR), 외식업, 응급의료 등 다양한 분야 AI 활용 사례가 각각 발표됐다. 물류 분야에서는 AI가 배송 주문과 차량 적재량, 운송 일정 등을 종합 분석해 운송 계획을 최적화했다. 시연에서는 차량 활용률을 61%에서 88%로 높이고 운송비 5만 8000달러를 절감할 수 있는 것으로 분석됐다. 이를 담당자가 승인하면 AI가 운송 계획을 실행하고 작업 내역과 승인 기록을 남겨 사후 검증까지 지원한다. 미국 통신기업 차터 커뮤니케이션스는 자사 브랜드 '스펙트럼' 인사 업무에 AI를 적용한 사례를 소개했다. 미국 45개 주에 분포한 10만 명 이상 직원에게 적용되는 서로 다른 규정과 인사 정보를 AI가 분석해 휴가 신청부터 관리자 승인, 근무 일정 조정까지 연결한다. 직원이 여러 시스템을 거치지 않고 '애스크HR'에서 업무를 처리하도록 지원하는 방식이다. 외식업 분야에서는 유럽에서 버거킹 등 여러 브랜드를 운영하는 QSRP가 AI 기반 매장 관리 기술을 선보였다. AI가 여러 매장 주문 오류를 분석해 공통 원인을 찾아내고 담당자 승인 후 수정 사항을 일괄 적용하는 방식이다. 음식 출고 사진과 고객이 제기한 배달 문제도 비교 분석해 주문 분쟁 책임 소재를 판단하도록 지원한다. 응급의료 분야에서는 시실리아 CEO가 직접 응급실 의사 역할을 맡았다. 구급차에서 측정한 환자 생체 정보와 병원 진료기록을 실시간으로 연계해 의료진이 환자 도착 전 상태를 파악하고 처치를 준비하는 과정을 시연했다. 구급차 사물인터넷(IoT) 기기로 수집한 정보는 OCI를 거쳐 오라클 AI 데이터베이스에 저장된다. AI는 복잡한 의료기록을 요약해 제공한다. 의료진은 이를 실시간으로 전달된 생체 정보와 함께 확인해 환자 상태를 신속하게 판단할 수 있다. 오라클은 복잡한 업무를 자동 실행하는 '퓨전 클로' 기반 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'과 자연어로 업무를 요청·관리하는 '퓨전 컴패니언'과 '퓨전 에이전틱 홈', 기업용 소프트웨어 설정을 자동화하는 '퓨전 셋업 및 구성 레지스트리(FSCR)'도 공개했다. 오라클은 글로벌 시장에서 사업 기반이 넓은 기업용 애플리케이션을 중심으로 AI 기능을 확대하고 있다. 클라우드 인프라부터 데이터 관리, 기업용 애플리케이션까지 AI를 통합하는 전략의 일환이다. 시실리아 CEO는 AI 업무 수행 범위가 넓어질수록 보안과 권한 통제가 중요해진다고 강조했다. 특히 개인정보 처리나 구매 승인 등 민감한 업무에서는 사람 책임과 판단이 유지돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI가 더 많은 지능을 갖춘다고 해서 통제가 줄어들어서는 안 된다"며 "인간 판단이 필요한 결정은 반드시 책임 있는 사람이 내려야 한다"고 말했다.

2026.10.27 05:41이나연 기자

F1 레드불, 오라클 클라우드로 160억 번 달린다

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 세계 최고 권위 자동차 경주대회 포뮬러원(F1)과 국제 요트 경주 리그 세일GP에서 인공지능(AI)이 경기 전략 수립과 장비 관리에 활용되고 있다. 방대한 경기 데이터를 분석해 돌발 상황에 대응하고 장비 고장을 사전에 예측하는 등 스포츠 현장에서 AI 활용 범위가 넓어지는 모습이다. 25일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 글로벌 기자간담회에서 레드불 레이싱과 세일GP 관계자들은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 활용한 스포츠 분야 AI 도입 성과를 소개했다. 잭 해링턴 레드불 레이싱·레드불 테크놀로지 기술 및 성과 파트너십 총괄 책임자는 F1 경주차 한 대에서 주행 세션마다 약 2테라바이트(TB) 데이터가 생성된다고 설명했다. 레드불 레이싱은 이를 바탕으로 타이어 마모와 피트스톱 시점, 경쟁 팀 움직임 등 다양한 변수를 분석해 경기 전략을 수립하고 있다. 레드불 레이싱은 경기 전 약 80억 회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한다. 이는 다양한 변수를 반복 적용해 경기 결과를 예측하는 방식이다. 연습 주행에서 확보한 데이터를 반영해 추가로 80억 회를 실행하며 경기 도중 발생할 수 있는 돌발 상황까지 예측한다. OCI 도입 이후 레드불 레이싱 시뮬레이션 수행량은 25% 증가했다. 해링턴 책임자는 "2021년부터 우리가 내린 모든 승리 전략 의사결정은 OCI에서 이뤄졌다"며 "시뮬레이션을 더 많이 수행할수록 실제 경기에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대비할 수 있다"고 말했다. 레드불 레이싱은 올해 경기 현장에 AI 에이전트도 도입했다. 경기 규정과 과거 판정 사례 등을 AI에 입력해 엔지니어가 경기 중 필요한 규정을 자연어로 확인하도록 지원한다. AI가 관련 규정과 대응 방안을 제시하면 엔지니어가 이를 검토해 의사결정에 활용하는 방식이다. AI 활용 범위는 차세대 드라이버 발굴로도 확대될 전망이다. 레드불 레이싱은 기존 F4·F3·F2 등 주요 주니어 대회뿐 아니라 다양한 모터스포츠 경기 데이터를 분석해 유망주를 찾는 AI 프로젝트를 진행하고 있다. 아직 초기 개발 단계로, 스카우트 담당자와 AI 활용 방안을 논의 중이다. 매튜 로드 세일GP 그룹 기술 이사는 13개 팀이 참가하는 요트 경주 리그에서 OCI를 활용해 경기 데이터를 공유하고 있다고 설명했다. 참가 팀은 OCI와 오라클 로코드 개발 도구 '에이팩스(APEX)' 기반 대시보드를 통해 선박 속도와 항로, 경기 조건 등을 비교 분석한다. 세일GP는 센서 데이터를 분석해 펌프와 밸브 등 주요 부품 이상 징후도 사전에 탐지한다. 경기 전 고장 가능성이 있는 부품을 교체해 장비 운영 안정성을 높이는 방식이다. 로드 이사는 "매 경기에서 한두 가지 우려되는 부분을 발견해 부품 교체 여부를 검토하고 있다"며 "앞으로 경기 중에도 실시간으로 이상 징후를 탐지할 수 있도록 발전시킬 계획"이라고 설명했다. 세일GP는 AI 기반 풍속 예측과 자연어 질의응답 기능도 개발하고 있다. 선수와 코치가 방대한 데이터를 직접 분석하지 않고도 경기 상황에 맞는 정보를 신속하게 확보하도록 지원한다는 목표다. 로드 이사는 바람 방향과 속도에 따라 경기 결과가 크게 달라지는 요트 경주 특성상 기상 데이터 분석이 중요하다고 강조했다. 세일GP는 경기장에 설치한 풍속 센서와 선박 운항 데이터를 결합해 바람 변화를 예측하는 기술을 개발 중이다. 그는 "경기 중 풍속 데이터와 선박 원격 측정 데이터를 결합해 선수들이 현재 상황을 이해하고 앞으로 바람이 어떻게 변할지 예측할 수 있도록 할 계획"이라며 "야간에 수행하는 이상 탐지 기능도 경기 중 실시간으로 활용할 수 있도록 확대하려 한다"고 말했다.

2026.10.26 14:08이나연 기자

오라클 AI 월드 2026, 25일 개막…AI 사업 성과 입증 나선다

오라클이 연례 글로벌 기술 컨퍼런스 '오라클 AI 월드 2026'에서 인공지능(AI)을 실제 기업 성과로 연결하기 위한 기술 전략과 글로벌 고객 사례를 공개한다. 오라클은 25일부터 28일(현지시간)까지 미국 라스베이거스 베네시안 컨벤션 & 엑스포 센터에서 '오라클 AI 월드 2026'을 개최한다. 올해 행사는 기업의 AI 신뢰성 확보와 사업 성과 입증에 초점을 맞춘다. 클라우드 인프라와 데이터베이스(DB), 기업용 애플리케이션 등 주요 사업 전반에 AI를 적용하는 기술과 실제 활용 사례를 소개할 예정이다. 마이크 시실리아와 클레이 마고요크 오라클 공동 최고경영자(CEO)는 26일 '오라클: AI가 비즈니스를 이끄는 곳'을 주제로 기조연설에 나선다. AI 기술을 실제 업무에 적용하고 측정 가능한 성과를 창출하기 위한 접근 방식을 공유한다. 기조연설에는 글로벌 고객사 QSRP와 스펙트럼 등이 참여한다. 오라클은 기술 시연과 고객 사례를 통해 AI 활용 방식과 사업 성과를 구체적으로 제시할 예정이다. 27일에는 클레이 마고요크 CEO가 'AI, 앞으로 어떻게 활용할 것인가'를 주제로 발표한다. 개발과 데이터, 보안, 인프라 등 기업 정보기술(IT) 환경 전반으로 AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 지켜야 할 핵심 원칙과 향후 기술 활용 방향을 선보인다. 같은 날 오후에는 '오라클의 비전과 전략' 기조연설을 통해 향후 AI 사업 방향과 기술 혁신 전략을 소개한다. 주요 사업 부문 경영진이 참여하는 '스포트라이트 세션'도 마련된다. 데이터 관리와 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 오라클 퓨전 애플리케이션, AI 데이터 플랫폼 등을 중심으로 최신 기술 전략과 신제품을 공개할 예정이다. 국내 AI 스타트업도 행사에 참여한다. 오라클과 협력해 AI 프로젝트를 추진 중인 국내 스타트업 7개사가 '오라클 AI 허브' 전시에 참가해 기술과 서비스를 소개할 예정이다. 올해 행사에는 전 세계 기업 고객과 파트너, 개발자, IT 전문가 등 약 2만 명이 참석할 것으로 예상된다. 오라클 측은 "이번 행사는 AI 기술 자체 발전을 넘어 기업이 AI를 실제 업무와 비즈니스에 적용하고 구체적인 성과로 연결하기 위한 전략과 혁신 사례를 확인할 수 있는 자리가 될 전망"이라고 말했다.

2026.10.25 08:01이나연 기자

AWS, 데이터베이스 전환에 AI 투입…코드 변환·검증까지 자동화

사람 손이 많이 필요했던 데이터베이스 전환 작업을 인공지능(AI)이 빠르게 자동화하고 있다. 코드 변환뿐 아니라 실제 데이터를 활용한 검증까지 자동으로 처리한다. 장동훈 아마존웹서비스(AWS) 시니어 데이터베이스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처 테크 컨퍼런스에서 오라클 데이터베이스 전환을 돕는 '오라클 모더나이제이션 액셀러레이터(OMA)'를 소개했다. 장 아키텍트는 데이터베이스 전환을 기업 데이터팀이 부담스러워하는 작업 중 하나로 꼽았다. 데이터만 옮기는 게 아니라 기존 구조와 코드까지 새 시스템에 맞게 손봐야 하기 때문이다. 그는 "수백·수천 개의 SQL 코드와 데이터베이스 안에 저장된 수백 개 작업 절차를 새 시스템에 맞게 바꿔야 한다고 하면 데이터팀에서는 한숨부터 나올 수밖에 없다"고 말했다. 데이터베이스를 바꾸려면 데이터만 옮겨서는 안 된다. 기존 오라클 환경에서 사용하던 데이터베이스 질의 언어(SQL)와 애플리케이션 코드도 새 시스템에 맞춰 다시 손봐야 한다. 장 아키텍트는 전체 전환 작업의 약 68%가 이 같은 코드 변환에 들어간다고 밝혔다. OMA는 이 작업을 줄이기 위해 개발됐다. 먼저 기존 방식으로 바꿀 수 있는 코드는 정해진 규칙에 따라 자동 변환하고 이 방법으로 처리하기 어려운 부분은 AI 에이전트가 맡는다. 애플리케이션에서 사용하는 SQL도 AI가 새 데이터베이스에 맞게 바꾼다. 여기서 끝나지 않고 기존 데이터베이스와 새 데이터베이스에 실제 데이터를 넣어 같은 결과가 나오는지도 확인한다. 장 아키텍트는 "단순히 코드를 전환하는 데서 그치지 않고 소스와 타깃의 실제 데이터를 기반으로 단위 테스트까지 진행하고 결과를 제공한다"고 말했다. 장 아키텍트는 OMA를 실제 데이터베이스 전환에 적용한 기업 사례도 소개했다. 한 물류기업은 높은 오라클 라이선스 비용과 확장성 문제로 오픈소스 기반 데이터베이스로 옮기려 했지만 기존 시스템에 쌓인 데이터베이스 구조와 애플리케이션 코드를 새 환경에 맞게 손보는 데 많은 인력과 시간이 필요했다. 이 기업은 OMA를 활용해 데이터베이스 구조와 SQL 변환, 변환 결과 검증을 자동화했다. 그 결과 수작업으로 진행할 때보다 전환에 필요한 작업량을 크게 줄였고 현재 다른 시스템에도 OMA 적용을 검토하고 있다. B2C 애플리케이션을 운영하는 또 다른 기업은 기존 시스템에 1만 개가 넘는 SQL이 쌓여 있어 이를 일일이 새 데이터베이스에 맞게 고쳐야 했다. 코드 양이 워낙 많아 전환 자체를 쉽게 시작하기 어려웠지만 OMA가 SQL을 분석해 새 환경에 맞게 변환하고 실제 데이터를 이용해 결과가 같은지도 확인했다. 장 아키텍트는 이 과정을 통해 예상했던 전환 작업량을 크게 줄였고 복잡하고 규모가 큰 오라클 시스템도 AI를 활용하면 전환할 수 있다는 가능성을 확인했다고 설명했다. 인력과 비용이 부족했던 다른 기업은 우선 규모가 작은 시스템부터 OMA를 시험했다. 데이터베이스 구조와 애플리케이션 코드를 바꾸는 작업을 한 사람이 약 이틀 만에 마쳤다. 이 기업은 첫 전환 결과를 바탕으로 OMA를 다른 시스템으로 확대 적용할 계획이다. 장 아키텍트는 "OMA는 많은 노력이 필요한 데이터베이스 전환 업무를 AI 기반으로 자동화하고 변환한 결과의 검증까지 수행한다"며 "보다 쉽고 빠르게, 위험을 줄이면서 데이터베이스를 전환할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

2026.10.07 18:13김동원 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

[AI 리더스] "AI를 DB 안으로"…오라클, AI 도입 공식 뒤집는다

오라클이 기업 현장의 인공지능(AI) 도입 공식을 정면으로 뒤집고 있다. 데이터를 AI 플랫폼으로 옮기는 기존 방식 대신, AI를 데이터가 있는 곳으로 끌어오는 역방향 전략을 내세우면서다. 벡터 검색·자연어 질의·에이전틱 프레임워크까지 핵심 AI 기능을 데이터베이스(DB) 안에 직접 내재화하는 방식으로, 데이터 이동 없이 기업 AI 도입의 속도와 보안을 동시에 잡겠다는 구상이다. 하산 리즈비 오라클 DB 엔지니어링 부문 총괄 부사장은 16일 서울 송파구 롯데타워에서 열린 '오라클 AI 익스피리언스' 행사에서 지디넷코리아와 만나 "챗GPT나 클로드 같은 모델은 퍼블릭 데이터로 학습돼 있지만 기업이 AI에서 실질적인 가치를 얻으려면 내부의 프라이빗 데이터에 AI를 적용해야 한다"며 "데이터를 이동시키는 순간 속도와 보안 두 가지 문제가 동시에 발생한다"고 강조했다. 기업이 보유한 자체 데이터를 기반으로 AI를 도입할 때 가장 흔한 접근은 데이터를 AI 플랫폼으로 옮기는 것이다. 그러나 이 과정에서 보안 취약점이 생기고 이관 작업에 수개월이 소요되는 현상이 반복됐다. 오라클의 'AI 데이터베이스 26ai'는 이런 문제의식에서 나왔다. 지난해 출시된 AI 데이터베이스 26ai는 벡터 검색 기능을 데이터베이스에 직접 탑재해 외부 벡터DB로의 데이터 이동을 없앴다. 자연어 질의 기능 셀렉트 AI도 DB 내부에서 처리한다. 기존엔 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 별도 구축해야 했던 작업이다. 리즈비 부사장은 "GPT든 클로드든 제미나이든 어떤 AI 모델을 쓸지는 고객이 정한다"며 "고객에게 선택권을 주지 않는 벤더가 오히려 도태될 것"이라고 강조했다. 또 AI 데이터베이스 26ai 출시 이후 시장 반응에 대해선 "멀티클라우드 도입 속도가 특히 빠르다"며 "강한 채택세를 보이고 있다"고 덧붙였다. 에이전틱 AI 역시 같은 방향으로 수렴하고 있다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들은 단순 질의응답을 넘어 여러 시스템을 자율적으로 오가며 작업을 수행하는 AI 에이전트 도입에 속도를 내고 있다. 오라클은 지난달 에이전트를 구축·배포하는 '프라이빗 에이전트 팩토리'와 에이전트 간 컨텍스트를 저장·관리하는 '유니파이드 메모리 코어'를 DB에 통합했다. 리즈비 부사장은 "데이터 집약 애플리케이션이라면 에이전트를 DB 안에 위치시키는 것이 가장 빠르고 안전하다"며 "데이터를 여기저기 옮길 필요가 없어 속도와 보안을 확보할 수 있다"고 설명했다. 개방성도 회사 전략의 한 축이다. '오라클 자율운영 AI 레이크하우스'는 오픈소스 기반 테이블 형식 데이터레이크 솔루션인 아파치 아이스버그 표준을 채택해 데이터브릭스와 스노우플레이크 등 80여 개 데이터 저장소와 연동된다. 배포 환경도 온프레미스부터 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)·아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트 애저·구글 클라우드까지 모두 동일한 엑사데이터 엔진 위에서 구동된다. 리즈비 부사장은 "어떤 환경을 선택하든 같은 엔진 위에서 워크로드를 자유롭게 이동할 수 있다"며 "한쪽에 종속되지 않는 유연성이 핵심"이라고 피력했다. 보안 역시 중요한 요소로 꼽힌다. 앤트로픽의 신규 AI 모델 '클로드 미토스 프리뷰' 등 AI 모델의 사이버 공격 역량이 급격히 고도화되며 각국 정부가 긴급 대응에 나선 가운데, 오라클은 AI 에이전트 시대의 보안 위협을 데이터베이스 단에서 원천 차단하는 방식으로 맞서고 있다. 오라클이 새롭게 공개한 '딥 데이터 시큐리티'는 데이터 접근 정책을 애플리케이션 단이 아닌 DB 단에 직접 구현해 AI 에이전트가 다른 사용자 데이터에 접근하는 것 자체를 원천 차단한다. 리즈비 부사장은 "AI 프로젝트 성공의 가장 큰 장애물은 보안"이라며 "주요 AI 연구소 및 파트너들과 긴밀히 협력해 오라클 제품이 지속적인 테스트와 품질 관리를 받도록 하는 것이 기본 전략"이라고 말했다. 각국의 데이터 주권 규제 강화도 오라클이 주목하는 시장 변수다. 주요국 정부가 자국 데이터의 해외 반출을 제한하는 정책을 잇달아 강화하면서 데이터 현지화 요건을 충족할 수 있는 인프라 역량이 클라우드 선택의 새로운 기준으로 부상하고 있다. 오라클은 소버린 리전, 클라우드 앳 커스터머(DRCC), 글로벌 분산형 AI 데이터베이스 등 다층적 선택지로 이 수요에 대응하고 있다. 특히 글로벌 분산형 AI 데이터베이스는 단일 DB이지만 국가별로 데이터를 분리 저장할 수 있어 국가마다 다른 데이터 현지화 요건을 애플리케이션 변경 없이 DB 단에서 자동 충족할 수 있다. 리즈비 부사장은 "어떤 벤더보다 데이터 주권 요구사항을 잘 충족한다"고 자신했다. 최근 한국 정부는 AI 시대에 대응하는 차원에서 모든 정부부처 및 공공기관이 보유한 AI 학습용 데이터 전수조사에 착수했다. 학습 가능성이 높은 데이터 100종을 선정해 산업계에 제공한다는 계획이다. 다만 업계에선 데이터 품질과 거버넌스 체계 미비 등이 AI 학습용 데이터의 실질적인 활용을 가로막는 병목으로 지목돼 왔다. 리즈비 부사장은 기존 체계를 그대로 활용하되 AI를 얹는 방식을 해법으로 제시했다. 그는 "기존 거버넌스와 정책 체계를 그대로 활용하는 것이 핵심"이라며 "새로운 프레임워크를 처음부터 만들면 프로젝트가 느려질 수밖에 없다"고 말했다.

2026.04.17 09:29이나연 기자

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

[AI 리더스] 박경희 티맥스티베로 대표 "AI·클라우드 전략 시동…글로벌 성장 이끈다"

"고객 신뢰 강화를 위해 제품 안정성을 근본부터 재정비했습니다. 클라우드와 인공지능(AI)을 결합한 차세대 데이터베이스(DB) 경쟁력을 앞세워 앞으로 글로벌 시장에서 업계 표준이 되겠습니다." 박경희 티맥스티베로 대표는 지난 달 26일 경기도 성남시 본사에서 지디넷코리아와 만나 올해 사업 비전에 대해 이같이 강조했다. 제품 안정화와 기술지원 체계 재정비를 기반으로 클라우드·AI 중심 전략을 본격화한다는 목표다. 박 대표는 2024년 9월 티맥스티베로에 합류한 이후 내부 개발·운영 프로세스를 다시 세우고 외부적으로는 고객 신뢰 회복을 최우선 과제로 잡았다. 오랜 기간 오라클에서 기술지원서비스 조직을 총괄했던 경험을 토대로 기능 확장보다 제품 안정성과 기술지원 체계 고도화가 먼저라는 전략 방향을 제시했고 올해부터는 이를 토대로 클라우드 전환, AI DB 개발, 글로벌 공략에 박차를 가할 계획이다. "제품이 달라졌다"…안정화·프로세스 재정비로 신뢰 회복 박 대표는 취임 직후 가장 먼저 손댄 과제로 제품 안정화를 꼽았다. 기술 경쟁력이나 시장 확장 이전에 고객이 믿고 운영할 수 있는 수준의 안정성이 확보돼야 한다는 판단에서다. 이와 관련해 박 대표는 글로벌 소프트웨어(SW) 기업과 국내 기업의 가장 큰 차이를 인재가 아닌 시스템과 프로세스에서 찾았다. 국내에도 뛰어난 인력이 많지만 개발부터 배포·운영·기술지원까지 이어지는 과정이 체계적으로 갖춰지지 않으면 글로벌 수준의 안정성과 서비스를 유지하기 어렵다는 것이다. 이에 맞춰 티맥스티베로는 단순 버그 수정을 넘어 ▲제품 모듈화 ▲패치 제작·버전 관리 체계 ▲고객별 배포 정책 등 제품을 지속 운영 가능한 서비스로 유지하기 위한 기본 설계부터 재정비했다. 박 대표는 "정책뿐 아니라 제품을 어떻게 만들고 모듈화를 통해 프로세스를 만들지, 패치를 어떻게 만들고 고객에게 어떻게 배포할지까지 셋업했다"고 설명했다. 개발 방향도 바뀌었다. 기존 오라클 DB 사용 고객이 실제 현장에서 가장 많이 쓰는 핵심 기능과 애로사항을 중심으로 우선순위를 새로 잡았다. 앞서 티맥스그룹 분할 전 당시 진행된 일부 개발 과제는 중단했고 핵심 기능 안정화에 자원을 재배치했다. 박 대표는 2년 전 제품과는 완전히 다른 안정되고 한 차원 높은 솔루션이라고 강조했다. 운영 안정성은 장애 대응 속도까지 체감될 수 있도록 강화했다. 장애가 발생했을 때 빠르게 원인을 추적할 수 있도록 에러 메시지를 상세화하고, 모듈 단위로 문제 지점을 식별할 수 있는 구조를 구축했다. 이같은 변화는 대형 프로젝트 성과로도 이어지고 있다. 박 대표는 "기존에는 상대적으로 낮은 중요도 시스템 중심 사업을 수행했다면, 최근엔 중요도 1급 시스템에서도 기술검증(PoC) 성과가 나오고 있다"고 밝혔다. 클라우드 '아울DB'로 전환 가속…하이브리드까지 포섭 올해 티맥스티베로의 핵심 공략 시장은 클라우드다. 박 대표는 "단순히 기존 DB를 클라우드에 이미지 형태로 올리는 수준을 넘어 UI 기반으로 누구나 쉽게 운영하고 스케일 인·아웃이 가능한 클라우드 네이티브 DB 형태로 '아울DB'를 출시해 서비스 중"이라고 말했다. 아울DB는 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 애저를 포함해 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 환경까지 확장하는 전략으로 추진되고 있다. 박 대표는 "해외와 국내 클라우드 기반 서비스를 비롯해 온프레미스 버전의 아울DB도 개발 중"이라며 "오는 6월이면 오픈소스 버전과 온프레미스까지 UI 버전으로 공개될 것"이라고 설명했다. 특히 국내에 온프레미스를 고객이 많은 현실을 반영해 하이브리드 클라우드 전략도 병행한다. 일반 운영은 온프레미스로 유지하면서도 백업과 재해복구(DR)를 클라우드로 이관하는 방식으로 전환 장벽을 낮추겠다는 구상이다. 고객들이 온프레미스 기반의 강력한 보안을 갖춰 DB를 사용하되, 백업은 클라우드에 하는 하이브리드 전략으로 전방위적인 DB 솔루션 확산에 나선다는 방침이다. AI 시대, 승부수 '벡터 DB'…데이터가 곧 경쟁력 아울러 박 대표는 AI 시대를 겨냥한 핵심 제품으로 '벡터 DB'를 제시했다. 티맥스티베로는 현재 텍스트·이미지·오디오 등 비정형 데이터를 AI 학습에 특화된 벡터 임베딩으로 변환·저장·관리하는 고도화된 벡터 DB 솔루션을 개발 중이며 올해 6월 출시를 목표로 하고 있다. 박 대표는 "현재 시장에 상용화된 벡터 DB는 많지 않은 상황"이라며 "벡터 DB를 출시해 글로벌 시장 공략에도 나서겠다"고 밝혔다. AI 전략은 DB 엔진 개발에만 머물지 않는다. 박 대표는 공공 영역을 중심으로 티베로가 축적해온 한글 데이터 기반이 AI 시대 경쟁력이 될 수 있다고도 봤다. 그는 "티베로 DB 안에는 이미 공공에서 축적한 한글 데이터가 많고 그 기반 위에서 벡터 DB와 대화형 질의(T2S) 모델까지 결합하면, 티베로가 가장 적합한 AI DB가 될 수 있을 것"이라고 전망했다. 또 티맥스티베로는 특정 산업 과제에서도 AI 상용화 경험을 쌓고 있다. 비정형 데이터 분석이 필수인 김 품질 분석 프로젝트 등을 추진하며 관련 인재를 채용해 고객 요구가 본격화되기 전 AI 기반 이미지 데이터 처리 역량을 선제적으로 확보하고 있다는 설명이다. 이뿐만 아니라 티맥스티베로는 오라클 '엑사데이터'와 같은 하드웨어·DB 어플라이언스 솔루션 '제타데이터' 고도화에도 속도를 내고 있다. 이를 통해 DB와 스토리지 서버를 통합한 엔터프라이즈급 데이터 확장성을 보장하고, 나아가 고객 맞춤형 프라이빗 클라우드 전환·구축에서도 사업 기회를 모색한다는 방침이다. 현재는 티베로 상용 DB와 티베로에서 제공하는 오픈소스 DB의 벡터 DB를 연계한 솔루션을 제공 중이다. 박 대표는 "AI 전략을 앞세운다고 해도 아직은 고객의 프로젝트 요구가 명확하지 않은 경우도 많을 것"이라며 "이에 어떤 요구가 생기든 대응할 수 있도록 상용 DB와 오픈 DB를 연계한 다양한 인프라를 미리 구축 중"이라고 강조했다. 'GTS'로 글로벌 기술지원 체계 완성…해외 공략 박차 최근 기술지원을 직접 수행하는 체계를 갖춘 티맥스티베로는 글로벌 시장 공략에도 속도를 낼 방침이다. 박 대표는 "이전에는 티맥스소프트가 보유한 글로벌 법인을 통해 우리 DB 서비스를 판매했지만 이제는 지원 체계를 구축해 직접 판매할 수 있는 환경을 확보했다"고 설명했다. 이를 위한 핵심 체계는 티맥스티베로의 글로벌 기술지원 포털인 '글로벌 테크니컬 서포트(GTS)'다. 박 대표는 "글로벌 비즈니스를 위해선 클라우드와 원격으로 고객 서비스를 도울 수 있는 기술지원 시스템이 필수"라며 "오라클 '마이 오라클 서포트(MOS)'와 같은 구조를 갖춘 GTS를 지난해 12월 1일 오픈했고 이후부터 고객 문의와 요청을 받고 있다"고 말했다. GTS는 시스템 요청사항 접수부터 기술 문서, 장애 해결 가이드, 패치·릴리즈 정보까지 단일 플랫폼으로 제공하는 구조로 설계됐다. AI 기반 기술 검색 기능도 포함해 반복적인 기술 문의 대응 시간을 줄이는 것이 목표다. 티맥스티베로는 GTS를 통해 기존 기술지원 방식을 사후 대응이 아닌 사전 예방 중심으로 전환한다는 전략이다. 박 대표는 "그동안 부재했던 글로벌 기술지원 체계를 GTS로 갖췄기에 우리가 축적한 제품 안정성과 지식 DB 역량을 바탕으로 해외 시장 진출에 적극 나설 것"이라고 밝혔다. 우선 확장할 시장으로는 동남아시아를 꼽았다. 인도네시아 국세청 프로젝트에 LG CNS가 티베로의 다중화 기술(TAC)을 적용해 6노드 액티브-액티브 기반 솔루션을 구축·운영한 사례를 레퍼런스로 확보한 만큼, 이를 바탕으로 태국과 베트남 등으로 서비스를 확산한다는 구상이다. 오라클 백업을 티베로로…DR 시장에서 '전환 교두보' 만든다 박 대표는 올해 DR·백업 분야도 핵심 전략으로 내세웠다. 그는 "지난해 국가정보자원관리원 화재 이후 정부가 백업 시스템 강화를 지시하면서 오라클 DB의 백업을 티베로 시스템으로 이관받는 방안이 주목받고 있다"고 설명했다. 기존 오라클 운영 환경을 유지하면서도 티베로 기반 DR·백업 체계를 구축해 향후 본격적인 전환의 디딤돌을 만들겠다는 전략이다. 특히 자체 개발한 통합 이중화 아키텍처 솔루션 '액티브 데이터 리플리케이터(ADR)'를 앞세워 오라클 고객의 전환 수요 공략에 더욱 속도를 낸다. 박 대표는 "백업 역할부터 시작해 장차 오라클 고객들의 DB 전환 수요를 티베로 DB로 가져올 계획"이라며 "ADR 포 오라클, ADR 포 티베로 형태로 서비스를 확대 중"이라고 말했다. 아울러 상용 DB뿐 아니라 오픈소스 DB 영역에도 지속 투자하는 투트랙 전략을 펼친다. 박 대표는 "오라클을 대체하기 위해 여러 DB를 혼용했던 고객들이 운영 복잡성 때문에 단순화하려는 흐름을 보이고 있다"며 "우리가 지원하는 오픈SQL까지 기술지원을 포함한 패키지로 제공해 고객의 DB 선택 고민을 줄일 것"이라고 강조했다. 이어 "고객이 오라클+티베로 전략을 추진할 수도 있고 티베로+오픈SQL로 구축할 수 있다"며 "우리는 두 옵션 모두를 지원하는 회사가 되겠다"고 덧붙였다. 끝으로 박 대표는 국산 DB 생태계 활성화 필요성도 함께 언급했다. 그는 "공공 영역에선 국산 DB 활용을 보다 적극적으로 확대할 필요가 있다"며 "국가 간 기술 경쟁이 심화되고 소버린 AI가 중요한 화두로 떠오른 만큼, 국내에도 글로벌 DB와 기능적으로 큰 차이가 없는 제품들이 있는 상황에서 비용과 자립 관점에서 국산 기술을 더 폭넓게 검토할 시점"이라고 제언했다. 박 대표는 "고객 IT 시스템을 끝까지 책임지고 무중단 비즈니스가 가능하도록 지원하는 대표 기업이 될 것"이라며 "클라우드와 AI 시대에 글로벌 경쟁력을 갖춘 데이터 혁신 기업으로 도약할 수 있도록 기술과 서비스를 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.

2026.02.03 07:00장유미 기자

KT 핵심 시스템, '티베로'로 DB 전환…티맥스 기술력 통했다

티맥스티베로가 자사 솔루션과 기술 역량을 앞세워 성공적인 데이터베이스(DB) 전환 사례를 창출했다. 티맥스티베로는 KT의 핵심 업무 시스템인 '통합고객정보시스템(ICIS-TR)'의 현대화 프로젝트를 성공적으로 완료했다고 26일 밝혔다. ICIS-TR은 KT의 3대 핵심 시스템 중 하나로 2천만 고객 정보, 서비스 개통·해지, 청구 및 결제 처리 등 KT 유선 서비스 운영의 핵심 역할을 수행하는 대형 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 시스템이다. KT는 급변하는 디지털 환경에 대응하고 고객 중심의 서비스를 강화하기 위해 약 3년에 걸쳐 대규모 현대화 프로젝트를 수행했다. 이번 사업의 핵심은 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반의 유연한 시스템 구조 도입 ▲오라클에서 티베로로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 전환 ▲무중단 운영을 위한 고가용성(HA) 환경 구축 ▲데이터 실시간 동기화를 위한 변경 데이터 캡처(CDC) 솔루션 도입 등이다. 특히 티맥스티베로는 DBMS 메모리 튜너 기능을 통해 각 업무에 최적화된 메모리 자원을 자동으로 할당·조정함으로써 시스템 자원 효율성을 높였다. 또 공유 디스크 기반의 액티브·액티브 클러스터링(TAC)을 적용해 무중단 운영 환경을 구현함으로써 가용성과 안정성을 극대화했다. 이번 프로젝트에는 티맥스티베로의 CDC 솔루션인 '프로싱크'도 적용됐다. 이를 통해 ICIS-TR 운영 DB와 데이터 허브 간의 고객 정보·주문·해지 등의 트랜잭션 데이터를 실시간으로 동기화할 수 있어 DBMS 부하 없이 데이터 일관성과 업무 연결성을 유지할 수 있게 됐다. 이에 따라 전체 업무 프로세스의 응답 속도는 더욱 향상되고 처리 시간은 단축됐다. 티맥스티베로는 앞으로도 미션 크리티컬 환경에서 요구되는 고성능·고가용 DBMS 기술을 지속적으로 개발하고 고객 중심의 기술 혁신을 통해 시장에서의 입지를 더욱 강화한다는 목표다. KT 관계자는 "ICIS-TR 시스템 현대화 이후 임직원과 고객이 필요한 정보를 실시간으로 조회·납부할 수 있게 되면서 고객 만족도와 업무 효율성이 크게 개선됐다"며 "최근 신규 가입자 급증 상황에서도 문제없이 서비스가 지속되고 있다"고 평가했다. 이어 "이번 사업은 단순한 시스템 전환이 아니라 티맥스티베로와 우리의 기술 협업 역량이 결합된 대표적 성공 사례"라며 "3개월 간의 대규모 통합 검증 테스트와 20만개 이상 오라클 SQL문과의 호환성 검증, 고객 맞춤 기능 개선 등을 통해 고성능과 안정성을 확보할 수 있었다"고 덧붙였다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "이번 프로젝트는 티베로가 기존 오라클 환경에서 발생하던 운영 비효율과 관리 복잡성을 효과적으로 해소할 수 있음을 입증한 사례"라며 "오라클 19c에서 제공하는 주요 기능과 성능을 티베로에서 성공적으로 구현함으로써 자체 기술력과 제품 안정성에 대한 시장의 신뢰를 재확인한 계기가 됐다"고 강조했다.

2025.06.26 14:45한정호 기자

오라클도 주목한 DB 전문가…굿어스데이터 박영민 과장, '에이스' 선정

굿어스데이터가 오라클이 인정한 국내 유일 데이터베이스(DB) 전문가를 배출했다. 굿어스데이터는 자사 박영민 과장이 오라클의 글로벌 기술 전문가 인증 프로그램인 '오라클 에이스(프로)'로 공식 선정됐다고 25일 밝혔다. 박영민 과장이 선정된 오라클 에이스 프로그램은 오라클 기술 분야에서 전문성과 커뮤니티 기여도를 기준으로 생태계 발전에 기여한 글로벌 전문가들에게 수여되는 공식 인증 프로그램이다. 현재 전 세계적으로 400여 명의 전문가들이 활동 중이며 국내에서는 이번 선정이 드문 사례로 업계의 주목을 받고 있다. 특히 국내 보유자는 단 3명에 불과하며 이 중에서도 DB 분야에서는 박영민 과장이 국내 유일 수상자다. 박 과장은 2016년부터 오라클 기술 블로그 '내맘대로긍정'을 운영하며 오라클 DB 관련 기능 테스트, 성능 튜닝, 문제 해결 사례 등을 다뤄 왔다. 해당 블로그는 오라클 DB 관련 다양한 기술 문제를 실무적으로 해결할 수 있는 정보를 담고 있어 오라클 기술 커뮤니티 내 엔지니어들에게 실질적인 도움을 주는 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 특히 최근 출시된 '오라클 23ai' 버전에 대한 심층 분석과 실습 콘텐츠를 통해 국내 DB 관리자와 개발자들이 최신 기술을 빠르게 이해하고 현업에 적용할 수 있도록 지원하고 있다. 이번 선정의 주된 이유로는 박 과장이 오랜 기간 이어온 지속적인 기술 공유와 실무 중심의 커뮤니티 기여 활동은 물론, 지식 확산과 글로벌 기술 트렌드의 국내 정착에 기여한 긍정적인 영향력이 높이 평가된 것으로 알려졌다. 이번 선정은 국내 오라클 기술 커뮤니티의 전문성 강화와 생태계 성장에 있어 상징적인 의미를 지닌다. 굿어스데이터 박영민 과장은 "이번에 오라클 에이스로 선정돼 매우 영광스럽게 생각하며 오랜 시간 쌓아온 오라클 기술 경험을 바탕으로 앞으로도 기술 지식과 인사이트를 적극 나누며 커뮤니티와 함께 성장하고 싶다"며 "지식은 간직하는 것이 아니라 나누는 것이라는 신념처럼 이번 선정이 굿어스데이터의 기술력과 커뮤니티 활동이 글로벌 수준에서 인정받은 계기가 되길 바란다"고 밝혔다.

2025.06.25 14:07한정호 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

[현장] EDB "불확실성 시대, 오픈소스가 돌파구…DB 전환으로 비용 80% 절감"

"오픈소스는 검토의 대상이 아닌 경제 불황을 타개하고 인공지능(AI) 혁신을 가속화하는 실질적인 방안입니다." 김희배 EDB코리아 지사장은 29일 한국정보산업연합회(FKII)가 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 '한국CIO포럼 조찬회'에서 AI 시대 IT 전략에 대해 이같이 강조했다. EDB는 오픈소스 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)인 '포스트그레SQL' 기반 DB 솔루션을 지원하는 기업이다. 글로벌 오픈소스 커뮤니티에서 포스트그레SQL 프로젝트를 주도하며 전문 기술 지원 서비스를 제공 중이다. 김 지사장은 최근 경제 불황을 타개하기 위한 기업들의 IT 비용 절감 및 효율성 제고 방안을 언급하며 오픈소스 도입의 중요성을 강조했다. 김 지사장은 "이미 전 세계 모든 소프트웨어(SW)의 70~80%가 오픈소스를 활용해 개발되고 있는 상황"이라며 "생성형 AI와 같은 새로운 혁신도 오픈소스 기술을 기반으로 일어나고 있다"고 말했다. 이어 "이 가운데 포스트그레SQL은 글로벌 SQL 표준에 가장 근접한 오픈소스 DB로 주목받고 있다"고 덧붙였다. EDB가 서비스하는 포스트그레SQL은 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)와 온라인 분석 처리(OLAP), 나아가 AI 활용 증강을 위한 벡터DB 기능까지 지원한다. 이같은 오픈소스 DB 솔루션을 바탕으로 EDB는 기업의 벤더 종속성 탈피를 지원하고 이를 통한 비용 절감과 효율성 증대를 돕겠다는 목표다. 또 단일 DB를 넘어 통합 서비스를 지원하는 엔터프라이즈 플랫폼의 역할을 토대로 AI와 빅데이터 등 혁신을 가속화한다는 방침이다. 특히 EDB는 기존 레거시 시스템에서 주로 활용돼 온 오라클 DB의 전환 수요를 공략하고 있다. 김 지사장은 "최근 DB 시장에서는 IT 주도권 확보와 경제적 불확실성 해소를 위한 '탈(脫) 오라클' 수요가 증가하고 있다"며 "오라클 DB를 우리의 포스트그레SQL 기반 솔루션으로 전환하는 것만으로 라이선스 비용을 50~80% 절감할 수 있다"고 강조했다. 이어 "기존 사용 중인 오라클 DB와의 호환성도 제공해 프로젝트 기간을 40~60% 단축하는 등 비용과 리스크를 최소화할 수 있다"고 덧붙였다. 더불어 EDB는 기업들의 AI 도입 수요에 맞춰 온프레미스와 클라우드 인프라를 모두 아우르는 DB, 분석 시스템, AI 서비스, 모니터링 솔루션 등 전반을 다양하게 공급 중이다. 김 지사장은 "우리는 포스트그레SQL을 단순 배포·판매하는 업체와 다르다"며 "기술 지원과 패치, 긴급 장애 대응 체계를 제공하는 유일한 전문기업"이라고 강조했다. 이어 EDB코리아 이태윤 에반젤리스트는 2020년 카카오 부사장으로 재직할 당시 기간계 시스템의 오라클 DB를 EDB의 솔루션으로 전환해 얻은 효용을 소개했다. 이 에반젤리스트는 "카카오의 기간계 전체에서 오라클 DB를 EDB의 포스트그레SQL로 전환함으로써, 추가 라이선스 구입비와 유지보수 비용 등을 감축할 수 있었다"며 "이를 통해 신규 연구개발(R&D)과 기술 조직 신설 등에 투자할 수 있는 성과를 거뒀다"고 말했다. 이어 "최근에는 다양한 기술들이 오픈소스로 등장하고 있으며 이 운영 환경을 구축하고 관리해 주는 파트너사들도 굉장히 많아졌다"며 "오픈소스에 친숙한 개발자들도 많아진 만큼, 과거와 달리 이제는 오픈소스로의 전환을 망설일 이유가 없다"고 덧붙였다. 또 그는 "오픈소스 전환 프로젝트에서 가장 중요한 것은 기술적 자신감"이라며 "우리는 고객 프로젝트의 성공을 위한 구체적인 지원을 해나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.05.29 10:40한정호 기자

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