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.
