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'오라클 DB'통합검색 결과 입니다. (9건)

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[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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