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[현장] "상용 DB 종속 낮춘다"…EDB, 운영·분석·AI 통합 전략 제시

EDB가 운영 데이터베이스(DB)부터 실시간 분석, 데이터웨어하우스, 인공지능(AI)까지 하나의 포스트그레스 기반 플랫폼으로 연결하는 전략을 앞세워 국내 오픈소스 DB 시장 공략을 강화한다. 특정 클라우드나 상용 DB에 종속되지 않고 기업이 원하는 환경에서 데이터를 운영하면서 AI까지 확장할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 김희배 EDB코리아 지사장은 3일 서울 잠실 소피텔 앰배서더에서 열린 'EDB 포스트그레스 AI 서밋 서울 2026' 기조연설에서 국내 사업 전략을 이같이 밝혔다. 김 지사장은 운영 DB와 분석, AI 영역을 하나로 묶는 '유니파이드 데이터 플랫폼(Unified Data Platform)' 전략을 제시했다. 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)를 중심으로 한 운영 영역과 실시간 분석, 대용량 데이터웨어하우스, AI 워크로드를 하나의 데이터 플랫폼 안에서 지원할 방침이다. 김 지사장은 "엔터프라이즈 오픈소스 전환에서 가장 중요한 요소는 안정적인 운영"이라며 "단순히 제품을 판매하는 사업자보다 제품 개발과 기술 지원을 직접 책임질 수 있는 벤더 역할이 중요하다"고 강조했다. EDB는 기업에서 데이터가 생성된 후 거래 처리와 이상거래 탐지, 실시간 처리, 장기 분석, AI 활용까지 이어지는 데이터 흐름 전체를 통합 제품군으로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 운영계부터 분석계, AI 영역까지 각각 다른 DB를 구축하는 대신 포스트그레스 중심으로 데이터 인프라를 통합해 데이터 이동과 시스템 복잡성 줄이는 데 초점 맞췄다. 운영 영역에서는 EDB 포스트그레스와 PGD를 활용해 핵심 거래를 처리하고, 초고속 실시간 분석에는 클릭하우스, 대용량 데이터웨어하우스에는 웨어하우스PG를 활용하는 구조다. AI 영역에서는 포스트그레스 확장 기능인 pg벡터 등을 적용해 기존 데이터 인프라에 AI 기능을 추가할 수 있도록 지원한다. 김 지사장은 "플랫폼 핵심 거래 처리 영역에서는 99.999% 수준 고가용성을 지원할 수 있다"며 "장기 분석 영역에서는 페타바이트(PB)급 데이터까지 처리할 수 있다"고 설명했다. 이어 "AI 기능도 별도 DB를 새로 도입해 새로운 데이터 사일로를 만드는 것이 아니라 기존 데이터 인프라에 필요한 확장 기능을 추가해 활용할 수 있다"고 강조했다. EDB는 이 같은 통합 전략을 '에이전틱 레이크하우스(Agentic Lakehouse)'로도 확장하고 있다. 프랭크 시디 EDB 세일즈 엔지니어링 부사장은 이날 기조연설에서 운영 DB와 실시간 분석, 대용량 데이터웨어하우스, 분석 가속 엔진, AI 에이전트를 하나의 SQL 인터페이스와 보안 체계에 연결하는 에이전틱 레이크하우스 비전을 공개했다. 시디 부사장은 "기업이 AI를 도입할 때 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템으로 복제하거나 이동하는 과정을 줄일 수 있다"며 "아파치 아이스버그 같은 오픈 테이블 포맷을 활용해 데이터 이동 과정에서 발생하는 비용과 보안 부담을 낮출 수 있다"고 설명했다. EDB는 오는 2027년 상반기 정식 출시 예정인 차세대 데이터웨어하우스 엔진 '웨어하우스PG 19'도 공개했다. 웨어하우스PG 19에는 별도 그래프 DB 없이 SQL 기반으로 이상거래 탐지와 네트워크 분석을 수행할 수 있는 프로퍼티 그래프 기능과 대규모 스트리밍 데이터 처리, 관찰 가능성 기능 등이 추가될 예정이다. 회사는 생성형 AI 비용 절감을 위한 기술도 준비하고 있다. 대화 이력을 효율적으로 압축하고 관계형·벡터·그래프 형태 메모리를 하나의 ACID 데이터베이스에서 통합 관리하는 '지속형 에이전트 메모리(Persistent Agent Memory)'를 선보일 계획이다. 김 지사장은 특정 인프라에 종속되지 않는 배포 선택권도 차별점으로 내세웠다. EDB는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스와 베어메탈, 하이브리드 환경에서도 데이터 인프라를 구축할 수 있도록 지원한다. EDB는 국내 시장에서 제품 공급뿐 아니라 컨설팅과 전환, 운영, AI 활용까지 연결하는 파트너 생태계도 확대할 방침이다. 현재 에스코어와 에티버스, 씨플랫폼 등 국내외 파트너사와 협력해 기업별 시스템 환경과 비용 구조에 맞는 오픈소스 전환을 지원한다. 김 지사장은 "상용 DB 종속성과 높은 비용 부담에서 벗어나 데이터 주권을 확보하고 AI 시대로 진입하려는 국내 기업들의 수요가 커지고 있다"며 "포스트그레스 기술력과 글로벌 노하우, 국내 파트너 생태계를 바탕으로 한국 기업 오픈소스 전환과 AI 데이터 플랫폼 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.03 14:57김미정 기자

EDB, PB급 데이터웨어하우스 재해복구 기능 출시…복구 시간 최대 180배 단축

EDB가 포스트그레SQL 기반 대규모 병렬처리(MPP) 데이터웨어하우스 '웨어하우스PG'에 재해복구(DR) 기능을 추가했다. 금융권과 공공기관 등 대규모 분석 데이터를 운영하는 기업이 재해 발생 시 복구 시간을 획기적으로 단축하고 데이터 주권을 유지할 수 있도록 지원하기 위함이다. EDB는 '웨어하우스PG 재해복구(Disaster Recovery for WarehousePG)'를 공개하고 페타바이트(PB)급 데이터 환경에서도 안정적인 복구 체계를 구축할 수 있도록 지원한다고 28일 밝혔다. 이번 기능은 EDB의 포스트그레SQL 기반 데이터·AI 플랫폼인 'EDB 포스트그레스 AI(EDB Postgres AI)'의 분석 환경에 복원력(Resilience)을 강화한 것이 특징이다. 기업은 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드 등 다양한 환경에 복구 클러스터를 구축하고 필요 시 직접 운영 환경으로 전환할 수 있다. 최근 기업들이 AI 에이전트, 데이터 분석, 실시간 의사결정 시스템을 확대하면서 데이터웨어하우스는 단순 보고용 시스템을 넘어 핵심 비즈니스 인프라로 자리 잡고 있다. 그러나 PB급 환경에서는 기존 논리적 백업과 복구 방식이 수일 이상 소요되는 경우가 많아 장애 발생 시 사업 연속성 확보에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 웨어하우스PG 재해복구 기능은 별도 대기 클러스터를 유지하면서 특정 시점 기준으로 전체 분산 클러스터를 일관된 상태로 복구할 수 있도록 설계됐다. 기업은 복구 지점 생성 주기와 운영 전환 시점을 직접 제어할 수 있으며, 복구 환경의 위치와 관할권도 선택할 수 있다. EDB에 따르면 실제 한 금융기관은 수백 테라바이트 규모 데이터를 운영하는 과정에서 기존 논리적 백업 체계의 한계를 경험했다. 전체 백업과 복구에 각각 약 2일이 소요됐지만, 웨어하우스PG 재해복구 기능 도입 후 복구 지점 재생 시간은 평균 16분으로 단축됐다. 이에 따라 복구 속도는 기존 대비 약 180배 향상됐으며, 전체 백업 시간은 44시간에서 11시간으로 줄었다. 물리적 백업 방식을 적용해 쿼리 잠금 시간도 약 99% 감소한 것으로 나타났다. 이번 기능은 오픈소스 백업 솔루션 '바맨(Barman)'과 포스트그레SQL의 WAL(write-Ahead Log)을 활용해 구현됐다. 코디네이터와 모든 세그먼트를 동일 시점으로 복구함으로써 전체 데이터웨어하우스를 일관된 상태로 복원할 수 있다는 설명이다. EDB는 재해복구 기능 외에도 이를 활용해 클라우드 마이그레이션, 특정 시점 복구, 대규모 분석 테스트 환경 구축 등 다양한 활용이 가능하다고 강조했다. 웨어하우스PG는 포스트그레SQL 기반 MPP 데이터웨어하우스로 PB급 분석과 대규모 동시 처리 환경을 지원한다. EDB 포스트그레스 AI는 여기에 실시간 데이터 수집, 벡터 검색, 데이터베이스 내 AI·머신러닝, 레이크하우스 연동, 고가용성 기능 등을 제공해 기업의 AI 및 데이터 분석 환경 구축을 지원하고 있다. 맥스 로마넨코 EDB 최고엔지니어링책임자(CEO)는 "페타바이트 규모 환경에서 복구에 며칠이 걸린다면 이는 복구 전략이 아니라 비즈니스 리스크"라며 "웨어하우스PG는 운영 성능 저하 없이 전체 분산 클러스터를 특정 시점 상태로 복구할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.08.28 16:32남혁우 기자

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