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[AI는 지금] 데이터브릭스가 제시한 AI 시대 '레이크하우스' 역할은

데이터브릭스가 데이터 저장·분석 플랫폼에 머물던 레이크하우스를 인공지능(AI) 에이전트 개발·운영 인프라로 키우고 있다. 기업이 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 실행·통제하기 위한 수단으로 레이크하우스를 활용하기 시작한 셈이다. 16일 IT 업계에 따르면 데이터브릭스는 최근 미국에서 개최한 '데이터+AI 서밋 2026'에서 레이크하우스를 AI 에이전트 공동 운영 기반으로 키우기 위한 전략을 공개했다. 레이크하우스는 기업이 정형·비정형 데이터를 원본 형태 그대로 대규모로 저장하는 데이터 저장소 역할을 한다. 기존 데이터베이스(DB)처럼 미리 구조를 정하지 않아도 로그, 문서, 이미지, 거래 데이터 등을 한곳에 모아 분석과 AI 학습에 활용할 수 있다. 데이터브릭스는 이번에 레이크하우스 역할을 더 확장했다. 데이터 맥락, 실시간성, 보안, 권한, 비용 통제 기능을 한 플랫폼에 묶어 AI 에이전트가 기업 데이터를 읽고 판단하며 업무 흐름을 실행하는 과정을 관리할 수 있게 한 것이다. 가장 큰 변화는 데이터 처리 아키텍처다. 이번 행사에서 발표된 '엘탭(LTAP)'은 레이크 내 단일 데이터 사본에서 온라인분석처리(OLAP)와 온라인거래처리(OLTP)를 통합한 구조다. 기존처럼 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템에 두고 ETL이나 복제 파이프라인으로 연결하는 방식을 줄이는 데 초점 맞췄다. 엘탭은 레이크베이스 기반으로 작동한다. 레이크베이스는 오픈 오브젝트 스토리지 기반 서버리스 포스트그레스(Postgres)다. 레이크하우스와 동일한 스토리지 계층 위에서 작동한다. 데이터브릭스에 따르면 레이크베이스는 현재 수천 곳 고객에게 제공되고 있으며 플랫폼 전반에서 하루 1200만 건 DB 실행을 처리하고 있다. 데이터브릭스는 엘탭으로 운영·분석·스트리밍 데이터를 단일 거버넌스 모델과 단일 진실 공급원 아래 묶겠다고 밝혔다. AI 에이전트가 오래되거나 복제된 데이터가 아니라 최신 데이터에 기반해 판단하고 실행하도록 하기 위한 전략이다. 실시간 데이터 분석도 레이크하우스에 통합됐다. 데이터브릭스는 '레이크하우스//RT'를 공개하고 거버넌스된 델타 레이크와 아파치 아이스버그 테이블 위에서 별도 서빙 시스템 없이 밀리초 단위 분석을 지원한다고 밝혔다. 이 기능은 신규 컴퓨트 엔진 '레이든' 기반으로 작동한다. 데이터브릭스는 레이크하우스//RT가 수만 명의 동시 사용자와 AI 에이전트를 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 고객들은 기존 실시간 서빙 스택 대비 최대 16배 성능 향상을 확인했으며, 소규모 데이터셋에서는 10밀리초 수준 응답 시간, 대규모 데이터셋에서는 100밀리초 미만 성능을 기록했다고 밝혔다. 업계에서는 이번 신규 기능이 AI 에이전트 운영에서 중요한 의미를 가질 것으로 보고 있다. 보통 사람이 보는 대시보드는 몇 시간 전 데이터라도 의사결정 과정에서 보완할 수 있지만, 에이전트는 실시간으로 데이터를 읽고 이를 실행에 옮기기 때문이다. 데이터가 오래됐거나 여러 시스템에 중복돼 있으면 잘못된 추천이나 업무 실행으로 이어질 수 있다. 레이크하우스로 비즈니스 자동화 강화 데이터브릭스는 이번 행사에서 레이크하우스로 비즈니스 업무 자동화를 높이기 위한 전략도 제시했다. 데이터브릭스는 에이전트형 고객데이터플랫폼(CDP) '커스터머레이크'를 공개했다. 커스터머레이크는 고객 데이터를 비롯한 AI 모델, 에이전트, 신원 해석, 오디언스 구축, 캠페인 자동화, 활성화를 레이크하우스에 통합하는 서비스다. 기존 CDP는 고객 데이터를 별도 시스템에 모아 캠페인을 실행하는 식으로 작동했다. 반면 커스터머레이크는 고객 데이터와 AI 모델, 에이전트를 같은 데이터 기반 위에 둔다. 이를 통해 마케터가 일회성 캠페인을 설계하는 방식에서 벗어나 에이전트로 고객 맥락을 실시간 분석하고 자동으로 실시간 대응할 수 있게 됐다. 데이터브릭스는 기업 내부 업무 자동화를 위한 에이전트 제품도 강화했다. 이번 행사에서 에이전트형 컴패니언 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 마케팅, 재무, 영업 등 비즈니스 팀이 정형·비정형 데이터, 분석·운영 데이터, 데이터브릭스 안팎 데이터 기반으로 업무를 자동화하고 조율할 수 있게 돕는다. 지니 원 핵심 기능은 '지니 온톨로지'다. 지니 온톨로지는 기업 내부 데이터를 비롯한 문서, 태그, 콘텐츠, 애플리케이션, 내부 직원 지식을 연결해 AI가 기업 맥락을 이해하도록 돕는 계층이다. AI가 단절된 문서 바탕으로 업무를 추측하는 것이 아니라, 거버넌스된 기업 데이터로 답하고 다음 행동을 수행할 수 있는 셈이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트가 업무를 수행하려면 단순히 데이터에 접근하는 것만으로는 부족하다"며 "어떤 지표가 무엇을 의미하는지, 어떤 데이터가 신뢰 가능한지, 어떤 권한과 정책 안에서 행동해야 하는지까지 이해해야 한다"고 강조했다. 업계에서도 에이전트가 활용할 데이터와 맥락, 권한, 보안, 비용 통제가 기업 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 글로벌 경영컨설팅 업체 베인앤컴퍼니는 "레이크하우스는 기업 AI 에이전트 운영 핵심 인프라로 부상할 것"이라고 분석했다.

2026.06.26 10:40김미정 기자

"밀리초 단위 분석"…데이터브릭스, '레이크하우스 RT' 베타 출시

데이터브릭스가 실시간 데이터 분석 기능을 레이크하우스에 통합해 인공지능(AI) 에이전트 활용 환경을 개선했다. 데이터브릭스는 레이크하우스 실시간 버전 '레이크하우스 RT(Real-time)'를 베타 버전으로 공개했다고 18일 밝혔다. 해당 서비스는 거버넌스가 적용된 델타 레이크와 아파치 아이스버그 테이블에서 직접 실시간 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 레이크하우스 RT는 새로운 컴퓨팅 엔진 '레이든' 기반으로 동작한다. 수만 명의 동시 사용자와 AI 에이전트를 지원하면서도 밀리초 단위 응답 속도를 제공하는 것이 특징이다. 기존에는 높은 동시성과 낮은 지연 시간이 필요한 환경에서 레이크하우스와 별도로 실시간 서빙 레이어를 구축해야 했다. 이 과정에서 데이터 복제와 추가 인프라 구축, 거버넌스 분산, 벤더 종속성 등 문제가 발생했다. 데이터브릭스는 레이크하우스 RT가 이를 해소한다고 설명했다. 사용자는 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 레이크하우스 내 최신 데이터를 직접 조회할 수 있으며 별도 동기화나 변경 데이터 캡처(CDC) 파이프라인도 구축할 필요가 없다. 레이크하우스 RT는 초당 1만 2000건 쿼리를 처리하는 상황에서도 100밀리초 미만 지연 시간을 기록했다. 고객사들은 기존 실시간 서빙 스택 대비 최대 16배 높은 성능을 확인했다. 레이든 엔진은 완전 비동기식 실행 구조를 적용했다. 소규모 데이터셋에서는 최저 10밀리초 수준 응답 속도를 제공하며 대규모 데이터셋에서도 100밀리초 미만 성능을 유지하도록 설계됐다. 모든 쿼리는 유니티 카탈로그 거버넌스 프레임워크 안에서 실행된다. 정책과 권한, 감사 기능을 별도 시스템 없이 적용할 수 있어 실시간 분석 환경에서도 데이터 통제를 유지할 수 있다. 레이크하우스 RT는 델타와 아이스버그 테이블을 직접 조회하는 방식도 지원한다. 별도 데이터 포맷 변환이나 데이터 수집 파이프라인 구축 없이 기존 테이블을 실시간 분석 환경에 활용할 수 있다. 데이터브릭스는 이번 출시가 AI 에이전트 시대를 겨냥한 전략이라고 설명했다. AI 에이전트는 반복적으로 데이터를 조회하고 추론을 수행해야 하는 만큼 빠른 응답 속도와 최신 데이터 접근성이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 판단이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "레이크하우스 RT는 엔진 전체 스펙트럼을 완성해 사람들이 원하고 에이전트가 필요로 하는 밀리초 단위 속도 레이어를 제공한다"며 "우리가 가장 뛰어난 실시간 분석 엔진을 갖췄다는 점을 증명할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.18 11:04김미정 기자

[르포] 공장과 밭을 넘나든 대동 운반로봇…"올해 매출 50억 목표"

작업자가 스마트폰 화면에서 버튼을 누르자 공장 밖에 서 있던 RT100 운반로봇이 천천히 움직이기 시작했다. 로봇 뒤 트레일러에는 작업 공구가 실려 있었다. 목적지는 공장 안 작업 공간. 로봇은 게이트 앞에 다가서자 속도를 줄이고 멈춰 섰다. 잠시 뒤 문이 열리자 다시 움직여 지정된 위치로 향했다. 작업을 마친 뒤에는 스스로 방향을 틀어 왔던 길을 되돌아갔다. 29일 대구 달성군 대동 S팩토리. 대동의 인공지능(AI) 로봇 전문 계열사 대동로보틱스가 농업 로봇 개발 로드맵을 발표하고 현재 개발 중인 제품들을 시연했다. 이날 현장에는 운반로봇을 비롯해 예초·방제 로봇, 음성인식 기능을 탑재한 로봇 플랫폼 등이 차례로 등장했다. 가장 먼저 선보인 것은 실내외를 오가는 운반로봇이었다. 일반적인 자율주행 로봇은 실내와 실외 환경이 바뀌면 위치 인식과 경로 설정에서 한계를 보이는 경우가 많다. 대동로보틱스는 실내에서는 라이다 기반 맵을, 실외에서는 GPS를 활용해 공장 안팎을 끊김 없이 오갈 수 있도록 했다. 강성철 대동로보틱스 대표는 “운반로봇은 실외뿐 아니라 물류창고, 공장, 창고를 보유한 농가 등 실내 환경에서도 필요하다는 요구가 많았다”며 “실내는 라이다 맵을, 실외는 GPS 기능을 활용해 두 환경을 끊기지 않게 연결한 것이 핵심 경쟁력”이라고 설명했다. 공장 밖 시연장에서는 올 상반기 출시 예정인 예초 로봇도 모습을 드러냈다. 잡초가 무성한 잔디밭 위로 로봇이 지나가자 자란 풀들이 일정한 높이로 잘려 나갔다. 로봇은 넓은 벌판 위에 설정된 라인을 따라 자율주행하며 예초 작업을 수행했다. 그 뒤로는 방제 로봇이 따라붙어 약재를 살포했다. 예초 로봇은 과수 농가에서 여름철 반복적으로 해야 하는 풀베기 작업 부담을 줄이기 위해 개발됐다. 운반로봇 플랫폼에 예초 작업기를 부착해 활용하는 방식이다. 같은 플랫폼에 어떤 작업기를 결합하느냐에 따라 운반, 예초, 방제 등 서로 다른 작업을 수행할 수 있다. AI 음성인식 기능을 더한 로봇도 공개됐다. 복잡한 조작 없이 말로 로봇을 제어할 수 있는 제품이다. 작업자가 “오늘 제초 작업할 건데 날씨 어때”라고 묻자 로봇은 날씨와 작업 상황에 맞는 매뉴얼을 답했다. 로봇 앞쪽에 장착된 와이어를 당기면 작업자가 직접 방향과 속도를 조절할 수도 있다. 후진 기능도 지원한다. 해당 제품들은 모두 올 상반기 출시될 예정이다. 대동로보틱스는 2030년까지 소형·중형·대형 전동 자율주행 플랫폼을 구축하고, 여기에 운반·예초·방제·예찰·수확 등 다양한 하드웨어를 결합하는 다목적 농업 로봇 전략을 추진한다. 농업 현장뿐 아니라 골프장 디봇 보수 등 다양한 산업 현장으로 적용 범위도 넓힐 계획이다. 수확 분야에서는 해외 실증도 진행 중이다. 대동로보틱스는 최근 스페인 베리 농장에서 RT100 실증을 마쳤으며, 내년에는 북미 등지에서도 실증을 진행해 해외 시장 진출을 준비할 방침이다. 회사는 비정형 농업 환경에 최적화된 자율주행 AI 기술을 고도화하기 위해 실제 농가 현장을 돌며 데이터를 축적해 왔다. 오르막과 내리막, 평지, 험지 등 다양한 지형에서 주행 성능과 내구성을 검증했고, 자율주행 경로 오차에 대한 정밀 테스트도 병행했다. 지난해에는 1000시간 이상 반복 자율주행을 통해 총 360만장의 데이터를 확보했다. 향후 운반로봇에 추가 센서를 적용해 지형 인식 성능을 높이고, RGB 카메라 기반 360도 장애물 감지 등 연구개발도 이어갈 계획이다. 강 대표는 “농업과 공장을 넘나드는 범용 로봇 플랫폼을 구축해 스마트 농업에서 제조, 건설 등 필드 산업으로 확장하는 방향성을 갖고 있다”며 “데이터 기반 정밀농업과 서비스형 로봇(RaaS) 모델을 활용해 고객 생산성을 높이고, 하드웨어와 솔루션을 묶어 매출을 만드는 구조를 만들어가겠다”고 말했다. 대동로보틱스는 지난해 약 25억원의 매출을 기록했다. 올해 목표는 두 배 수준인 50억원이다. 아직 시장이 초기 단계인 만큼 농가 대상 B2C보다는 정부·기업 중심의 B2G·B2B 시장을 우선 공략하고 있다. 강 대표는 농업용 휴머노이드 개발 계획도 밝혔다. 그는 “정밀한 손기술이 필요한 농업용 휴머노이드 개발도 준비 중”이라며 “두 발로 걷는 휴머노이드가 아니라 수확 등 실제 농작업을 수행하는 휴머노이드를 개발하기 위해 조직도 확대하고 있다”고 말했다.

2026.04.30 08:07류은주 기자