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[유미's 픽] 오픈AI도 갈아탔다…클릭하우스, 데이터독 아성 흔드나

인공지능(AI) 에이전트 확산으로 기업이 처리해야 할 로그와 이벤트 데이터가 급증하면서 실시간 분석 데이터베이스(DB) 업체 클릭하우스가 빠르게 존재감을 키우고 있다. 대규모 데이터 처리 성능과 비용 경쟁력을 앞세워 기존 데이터 플랫폼 시장을 넘어 데이터독이 강세를 보여온 옵저버빌리티 영역까지 사업을 넓히며 AI 시대 데이터 인프라 경쟁의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 26일 디인포메이션에 따르면 클릭하우스의 연간반복매출(ARR)은 최근 3억5000만 달러(약 4838억원)를 넘어섰다. 지난 5월 2억5000만 달러 수준에서 약 40% 증가한 수치로, AI 에이전트가 기업 시스템과 데이터를 직접 호출하는 일이 늘면서 대규모 로그와 이벤트 데이터를 빠르게 저장·분석하려는 수요가 확대된 것이 주효했다. 클릭하우스는 대용량 데이터를 실시간에 가깝게 분석하는 오픈소스 기반 컬럼형 DB다. 2009년 러시아 인터넷 기업의 내부 프로젝트로 시작해 2016년 오픈소스로 공개됐으며 2021년 미국에서 별도 법인으로 분사했다. 현재 오픈소스 소프트웨어와 유료 클라우드 서비스를 함께 제공하고 있다. 최근에는 AI 서비스 운영 과정에서 쏟아지는 대규모 로그와 이벤트 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 점을 앞세워 AI 기업들의 인프라로 영역을 넓히고 있다. 실제 AI 기업들의 사용량도 빠르게 늘고 있다. 디인포메이션에 따르면 오픈AI의 클릭하우스 사용량은 최근 1년간 약 10배 늘었으며 현재 하루 30페타바이트 이상의 데이터를 처리하는 것으로 전해졌다. 오픈AI는 모델과 서비스 운영 과정에서 발생하는 대규모 로그와 이벤트 데이터를 분석하는 데 클릭하우스를 활용하고 있다. 특히 오픈AI가 데이터독에서 처리하던 로그 관리 업무 일부를 클릭하우스로 옮긴 것으로 알려지면서 두 회사의 경쟁에도 관심이 쏠리고 있다. JP모건의 마크 머피 애널리스트는 지난 5월 오픈AI가 일부 로그 관리 워크로드를 데이터독에서 클릭하우스로 이전하고 있다고 언급했다. 대규모 데이터를 처리하는 AI 기업들이 비용과 성능을 따져 로그 관리 인프라를 재편하고 있다는 의미다. 이 같은 움직임은 최근 데이터독의 실적과도 연결된다. 데이터독은 이달 초 최대 고객의 지출이 줄었다고 밝힌 뒤 주가가 하루 만에 19% 급락했다. 데이터독은 해당 고객을 공개하지 않았지만, 오픈AI가 데이터독의 최대 고객으로 알려졌던 상태다. 데이터독은 서버와 네트워크, 애플리케이션에서 발생하는 데이터를 수집·분석해 장애와 성능 저하, 보안 위협 등을 찾아주는 대표적인 옵저버빌리티 업체다. 로그 관리와 애플리케이션성능관리(APM), 클라우드 보안 등을 하나의 플랫폼에서 제공하며 시장을 확대해왔다. 업계 관계자는 "AI 확산은 데이터독에도 강한 성장 동력이 되고 있다"며 "AI 애플리케이션과 에이전트가 늘면서 이를 모니터링하고 보호하려는 수요가 커진 것이 실적에 긍정적으로 작용하고 있다"고 분석했다. 실제 데이터독의 올해 2분기 매출은 11억2000만 달러로 전년 동기보다 36% 늘었다. ARR 10만 달러 이상 고객은 4720곳으로 1년 전보다 23% 증가했다. 다만 AI 에이전트가 만들어내는 데이터가 많아질수록 대형 고객의 비용 부담이 커질 수 있다는 점은 변수다. 데이터독은 데이터 처리량과 사용량에 따라 요금이 늘어나는 구조여서 AI 사용 증가가 매출 확대에 유리하다. 반대로 하루 수십 페타바이트를 처리하는 대형 고객에게는 로그 저장·분석 비용이 서비스 선택을 좌우하는 요소가 될 수 있다. 이에 클릭하우스는 비용 부담을 느끼고 있는 기업 수요를 공략하고 있다. 이곳은 작은 데이터를 빈번하게 적재하면서 동시에 많은 쿼리를 처리해야 하는 환경에서 높은 처리 성능과 비용 효율성을 강점으로 내세우고 있다. 특히 AI 서비스처럼 방대한 이벤트가 지속적으로 발생하고 이를 낮은 지연시간으로 분석해야 하는 환경을 주요 시장으로 보고 있다. 사업 영역도 DB에 머물지 않고 있다. 클릭하우스는 풀스택 옵저버빌리티 솔루션 '클릭스택'을 제공하고 있으며 올해 초 대규모언어모델(LLM) 관측 도구 업체 랭퓨즈도 인수했다. 이를 통해 AI 애플리케이션과 에이전트의 호출 과정, 오류, 성능, 비용 등을 추적하는 영역까지 사업 범위를 넓히고 있다. 이 같은 확장은 클릭하우스가 데이터독과 직접 경쟁하는 영역을 넓히는 요인이 되고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 생성되는 데이터 규모가 커지면서 기업들이 DB와 로그 분석, 서비스 상태 추적 기능을 함께 고려하는 경우가 늘고 있기 때문이다. 또 데이터 플랫폼과 옵저버빌리티 시장의 경계도 점차 흐려지는 모습이다. 다만 아직 시장 규모와 사업 범위에선 데이터독이 앞서 있다. 데이터독은 인프라 모니터링과 로그 관리, 애플리케이션성능관리(APM), 보안까지 폭넓은 제품군을 갖춘 반면, 클릭하우스는 실시간 분석 DB를 기반으로 옵저버빌리티 영역을 넓혀가는 단계다. 데이터독 역시 AI 애플리케이션과 에이전트를 겨냥한 관측·보안 기능을 강화하고 있어 양측의 경쟁은 앞으로 더 치열해질 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "AI 에이전트 확산으로 로그와 이벤트 데이터가 빠르게 늘면서 기업들이 옵저버빌리티 도구를 선택할 때 성능뿐 아니라 비용 효율성까지 더 중요하게 따지기 시작했다"며 "이런 변화가 클릭하우스 같은 실시간 분석 DB 업체에 새로운 기회를 열어주고 있다"고 말했다.

2026.08.26 15:30장유미 기자

데이터브릭스 수석 부사장 방한…서울서 'CIO 포럼' 연다

데이터브릭스 주요 임원이 방한해 국내 기업의 인공지능(AI)과 데이터 플랫폼 생태계 파악에 나선다. 25일 IT 업계에 따르면 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석 부사장이 26일 서울 소재 컨퍼런스장에서 한국 기업 CIO 대상으로 포럼을 연다. 행사에는 국내 주요 기업 CIO를 비롯한 IT 관계자 100여명이 참석할 예정인 것으로 전해졌다. 마이어 부사장은 포럼에서 국내 CIO들과 만나 AI 도입과 데이터 활용에 필요한 제품 수요를 확인할 계획이다. 그는 "한국 CIO 요구가 다른 국가 기업과 어떤 차이를 보이는지 파악하는 데 주력할 것"이라며 "제품을 총괄하는 입장에서 한국 기업이 미국과 달리 무엇을 필요로 하는지 이해하는 것은 매우 중요하다"고 지디넷코리아에 밝혔다. 데이터브릭스는 최근 기업가치 1900억 달러를 인정받고 50억 달러 규모 추가 투자를 유치한 바 있다. 2026 회계연도 2분기 연환산 매출은 70억 달러(약 9조 6800억원)를 넘어 전년 동기 대비 80% 이상 오른 것으로 나타났다. 회사는 지난 6월 미국 샌프란시스코에서 열린 '데이터+AI 서밋 2026'에서 업무용 AI 에이전트 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 기업 내외부 정형·비정형 데이터를 활용해 재무와 영업·마케팅 등 업무를 자동화하고 여러 작업을 조율하는 제품이다. 기업용 AI 에이전트 개발 도구 '에이전트 브릭스'도 종합 에이전트 플랫폼으로 확장됐다. 데이터와 AI 운영 상태를 감시하고 장애 원인을 분석해 수정안을 제시하는 '지니 제로옵스'도 공개됐다. 데이터브릭스 기업공개(IPO)는 당분간 미뤄질 것으로 전해지고 있다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 지난 6월 "올해는 상장하기에 좋지 않은 시기로 평가한다"며 구체적인 상장 시기와 추진 일정은 공개하지 않았다 데이터브릭스 제품 총괄 부사장은 "한국 시장은 매우 빠르게 성장하고 있다"며 "지금은 한국 CIO들이 세계 다른 지역 CIO들과 달리 무엇을 필요로 하는지 이해해야 할 매우 중요한 시점"이라고 강조했다.

2026.08.25 14:21김미정 기자

몽고DB, 데이터 기반 AI 검색 개선…"에이전트 컨텍스트 정확도↑"

몽고DB가 데이터 검색과 에이전트 연결 기능을 아틀라스에 통합하며 인공지능(AI) 애플리케이션용 데이터 인프라 강화에 나섰다. 몽고BD는 '몽고DB 닷로컬 빌드 페스트'에서 아틀라스 오토메이티드 임베딩과 임베딩·리랭킹 응용프로그램 인터페이스(API), '보이지 코드 4', 스트림 프로세싱 벡터 서치 등을 공개했다고 19일 밝혔다. AI 코딩 도구와 아틀라스를 연결하는 완전 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버도 선보였다. 아틀라스 오토메이티드 임베딩은 보이지 AI 모델 기반으로 새로 입력된 문서를 자동으로 임베딩하고 검색 인덱스에 반영한다. 기존 문서가 변경되면 다시 임베딩하기 때문에 개발자가 별도 작업을 실행하거나 데이터 동기화 일정을 관리할 필요가 없다. 아틀라스 임베딩·리랭킹 API는 몽고DB 외부에서 구동되는 애플리케이션도 보이지 AI의 임베딩·리랭킹 모델을 이용할 수 있도록 단일 접점을 제공한다. 몽고DB에 따르면 보이지 AI 임베딩 모델은 검색 임베딩 벤치마크인 '알티이비'에서 1위를 기록하고 있다. 새로 공개된 '보이지 코드 4'는 코딩 에이전트 코드 검색에 특화된 모델이다. 일반 임베딩 모델보다 코드와 관련 정보를 정밀하게 연결하면서 검색 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 아틀라스 스트림 프로세싱 벡터 서치는 이동 중인 실시간 데이터에도 벡터 검색을 적용한다. 에이전트가 정적인 데이터뿐 아니라 몇 초 전에 발생한 이벤트까지 검색할 수 있어 현재 비즈니스 상황을 반영한 컨텍스트를 확보할 수 있다는 설명이다. 몽고DB는 AI 코딩 도구가 아틀라스의 실시간 운영 데이터에 직접 접근할 수 있도록 '아틀라스 매니지드 MCP 서버'도 공개했다. 개발자는 별도 인프라를 구축하지 않고 클로드 코드와 코덱스, 그록 빌드, 데빈을 아틀라스에 연결할 수 있다. 연결된 AI 도구는 몽고DB의 컬렉션과 인덱스를 조회하고 데이터를 질의·집계하거나 스키마를 점검할 수 있다. 권한이 부여된 경우에는 컬렉션을 생성하거나 인덱스를 관리하는 작업도 수행할 수 있다. 아틀라스 매니지드 MCP 서버는 아틀라스 내부에서 원격 서비스 형태로 실행된다. 기존 아틀라스 자격 증명과 접근 제어 체계를 그대로 활용해 관리자가 에이전트의 운영 데이터 접근 권한을 한곳에서 관리할 수 있다. 짐 샤프 몽고DB 최고기술책임자(CTO)는 "우리 제품은 처음부터 운영 플랫폼으로 설계됐다"며 "검색과 메모리가 동일한 실시간 데이터 상에서 작동하며 별도 동기화 없이 에이전트가 지금 벌어지고 있는 일에 즉각 대응할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 13:34김미정 기자

몽고DB, BC카드 AI 데이터 플랫폼 고도화…"검색·맞춤 추천 강화"

몽고DB가 BC카드 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 강화에 나섰다. 몽고DB는 지난 28일 서울 중구 BC카드 본사에서 'AI 서비스 경쟁력 강화를 위한 데이터 플랫폼 고도화' 업무협약을 체결했다고 29일 밝혔다. 협약식에는 오성수 BC카드 AI데이터본부장과 장정욱 몽고DB코리아 지사장 등 양사 관계자들이 참석했다. 두 기업은 AI 전용 데이터 인프라를 구축하고 자연어 검색과 AI 추천 서비스를 구현한다. 기존 AI 서비스를 개선하고 신규 서비스 연결에 필요한 공통 데이터 기반도 마련한다. 몽고DB는 실시간 데이터베이스(DB)와 전체 문서 검색, 벡터 검색 기능을 하나의 플랫폼에서 제공한다. AI 에이전트 운영에 필요한 메모리와 임베딩, 검색 결과 순위를 조정하는 리랭커 모델도 지원한다. BC카드는 몽고DB 문서 기반 데이터 플랫폼을 활용해 텍스트와 이미지·상품 정보 등 다양한 데이터를 저장·관리할 계획이다. 정해진 형식이 없는 비정형 데이터도 AI 서비스에서 효율적으로 활용할 수 있는 환경을 구축한다. 몽고DB 기술은 BC카드 상권 분석 플랫폼 '잇플'에 우선 적용된다. 이를 통해 매출 데이터와 가맹점 정보 기반으로 고객이 원하는 내용을 자연어로 검색하고 상세 정보를 확인하는 기능을 고도화할 방침이다. BC카드는 AI 기반 쇼핑 큐레이션 서비스 'AI 핫딜'에도 몽고DB 데이터 플랫폼을 적용한다. 핫딜 정보를 자동 요약하고 이용자 관심사에 맞는 상품 추천과 키워드 알림 기능을 강화한다. 양사는 여러 AI 서비스에서 사용하는 데이터를 통합 관리할 수 있는 공통 기반도 구축한다. 이를 통해 신규 서비스 개발 속도를 높이고 서비스 간 데이터 연계를 강화해 BC카드의 AI 네이티브 기업 전환을 지원할 방침이다. 장정욱 몽고DB코리아 지사장은 "프로덕션 환경에서 AI를 구축할 때 어려운 부분은 모델이 아닌 데이터 계층"이라며 "이번 협력으로 아키텍처 복잡성을 해소함으로써 지능적이고 유연함을 갖춘 AI 서비스를 수백만 고객에게 원활하게 확장할 수 있는 기반을 갖추게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.29 15:13김미정 기자

국산 DB·클라우드 '동맹'…티베로-오케스트로 클라우드, 공공 AX 협력

티맥스티베로가 오케스트로 클라우드와 함께 국산 데이터 플랫폼, 클라우드 인프라를 결합해 공공 인공지능(AI) 인프라 시장 공략과 생태계 활성화에 나선다. 티베로는 오케스트로 클라우드와 AI·클라우드 시장 경쟁력 강화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 공공 시스템 구축 사업을 중심으로 공동 사업을 확대한다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스 확산과 공공부문 클라우드 전환에 대응하기 위해 추진됐다. 양사 핵심 기술과 사업 역량을 결합하고 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라를 아우르는 통합 경쟁력을 확보한다는 목표다. 양사는 오케스트로 클라우드의 풀스택 AI 인프라 소프트웨어와 대규모 인프라 구축·운영 역량, 티베로의 데이터베이스(DB) 기술을 결합해 AI 워크로드를 안정적으로 지원하는 통합 환경을 제공할 계획이다. 이를 기반으로 공공과 엔터프라이즈 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴한다는 방침이다. 협약에 따라 티베로 상용 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) '티베로 DB'와 포스트그레SQL 기반 오픈소스 DBMS '오픈SQL', 오케스트로 클라우드의 클라우드 네이티브 전문성 및 컨설팅·설계·구축·운영 역량을 연계한 공동 비즈니스를 추진한다. 공동 영업과 마케팅은 물론 사업 제안, 고객 대응, 제품 공급, 기술지원 및 유지보수 등 전반적인 사업 영역에서 협력을 강화할 예정이다. 또 클라우드 서비스 상품화와 매니지드 서비스 공동 개발, 기술검증(PoC) 및 성능검증(BMT), AI 서비스 구축을 위한 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라 사업 발굴도 함께 추진할 계획이다. DB부터 클라우드 인프라까지 통합 환경을 제공하고 공공 시스템의 안정성과 운영 효율성을 높인다는 목표다. 유경호 티베로 공공사업본부장은 "AI 서비스 경쟁력은 클라우드 인프라와 데이터 플랫폼이 유기적으로 연계될 때 완성된다"며 "오케스트로 클라우드와 협력해 공공 차세대 시스템과 AI 인프라 구축 사업에서 양사 기술 경쟁력을 바탕으로 실질적인 사업 성과를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 클라우드 인프라와 데이터 플랫폼을 결합해 고객에게 더욱 안정적이고 효율적인 AI·클라우드 환경을 제공하기 위한 협력의 출발점"이라며 "양사가 보유한 기술력과 사업 역량을 바탕으로 공공기관이 요구하는 안정성과 확장성을 갖춘 국산 클라우드 환경을 제공하고 국내 생태계 경쟁력 강화에도 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.23 14:36한정호 기자

[ZD SW 투데이] 한컴이노스트림, AI 인재 양성 체계 구축 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆한컴이노스트림, AI 인재 양성 체계 구축 한컴이노스트림이 한림대와 AI·디지털 혁신 인재 양성을 위해 협약을 체결했다. 이번 협약은 대학 교육과 산업 현장을 연계해 AI 교육부터 기업 프로젝트, 진로·취업까지 이어지는 실무형 AI 인재 양성 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 양 기관은 오는 8월 '엔비디아 DLI' 글로벌 인증교육을 공동 운영할 방침이다. ◆바이브컴퍼니, AI 에이전트로 장기요양 돌봄 인력배치 바이브컴퍼니가 지난 21일 서울시복지재단, 엔젤노인복지센터와 '인력배치 지원 AI 에이전트 개발 및 시범도입' 업무협약을 맺었다. 이번 협약에 따라 바이브컴퍼니는 장기요양서비스 대상자와 요양보호사 간 매칭 및 인력배치 관리를 지원하는 AI 에이전트 설계·개발·검증·기술지원을 전담한다. 서울시복지재단은 사업 총괄 및 성과관리를, 엔젤노인복지센터는 현장 업무절차 제공과 사용자 테스트를 맡아 3개 기관이 역할을 나눠 협력한다. ◆칵테일아이오, 중소기업 클라우드 심화 컨설팅 지원 칵테일아이오가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026년 중소기업 클라우드 서비스 보급·확산 사업' 심화 컨설팅 부문 공급기업으로 선정됐다. 칵테일아이오는 그동안 축적해 온 인프라 최적화 노하우 바탕으로 컨설팅부터 솔루션 구축, 운영 관리까지 연계하는 전주기 클라우드 서비스를 제공할 예정이다. 이를 통해 각 기업별 환경에 최적화된 실행 중심의 클라우드 전환을 밀착 지원한다는 전략이다. ◆니어솔루션, '2026 AI 코리아 대전' 3년 연속 수상 니어솔루션이 '2026 4차 산업혁명 AI 코리아 대전'에서 스마트 AI 물류 플랫폼상을 수상했다. 수상은 올해 3번째다. 니어솔루션 대표 솔루션 '니어WES(NearWES)'는 작업 우선순위, 설비 연동, 인력·로봇 자원 배분을 실시간 조율해 물류센터 실행을 최적화한다. '니어고(NearGo)'는 태블릿 기반 피킹·분류 작업을 현장에서 실행할 수 있도록 즉시 실행한다. ◆유앤피플, 통합 DB 표준 플랫폼 'U-DB 프로' 출시 유앤피플이 DB를 통합적으로 관리할 수 있는 서버 설치형 솔루션 'U-DB 프로'를 출시했다. 이번에 출시된 U-DB 프로는 기관이 보유한 여러 시스템과 DB를 한 플랫폼에서 등록·관리할 수 있도록 설계됐다. 등록할 수 있는 시스템과 DB 수에 제한이 없어 본청은 물론 산하기관·사업소 단위 DB 관리도 가능하다. U-DB 프로는 등록된 모든 DB를 매일 새벽 자동으로 점검해 표준을 벗어난 항목을 10가지 유형으로 자동 분류해 담당자에게 제시한다. 컬럼명과 표준용어의 불일치, 물리명과 코멘트 불일치 등을 담당자가 일일이 들여다보지 않아도 시스템이 먼저 찾아 알려준다.

2026.07.22 17:36김미정 기자

몽고DB, 애플리케이션 AI 검색 강화…규제 산업 공략

몽고DB가 기업 인공지능(AI) 애플리케이션 검색 정확도와 컴플라이언스 문제를 동시에 해결하기 위해 데이터 플랫폼 기능을 확대했다. 몽고DB는 닷로컬 벵갈루루 행사에서 '보이지 콘텍스트 4'를 비롯한 '하이브리드 서치' '네이티브 리랭킹' 등 신규 기능을 공개했다고 2일 밝혔다. 이번 기능은 엔터프라이즈 AI 프로젝트가 실제 운영 환경에 들어가기 전 겪는 검색 정확도와 인프라 규제 문제를 겨냥했다. 보이지 콘텍스트 4는 장문 문서를 위한 임베딩 모델이다. 복잡한 기업 문서를 단순 조각 단위가 아니라 전체 맥락 속에서 파악해 검색 정확도를 높일 수 있다. 몽고DB 하이브리드 서치는 운영 데이터베이스(DB) 안에서 풀텍스트 검색과 벡터 검색을 단일 쿼리로 결합한다. 별도 시스템이나 복잡한 쿼리 로직 없이 최신 운영 데이터를 기반으로 검색 결과를 제공하는 것이 특징이다. 몽고DB 아틀라스 내 네이티브 리랭킹은 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공된다. 이 기능은 외부 응용프로그램인터페이스(API)나 별도 왕복 통신 없이 데이터베이스 내부에서 검색 품질을 최대 30% 높이는 것으로 알려졌다. 몽고DB는 서치와 벡터 서치를 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드와 커뮤니티 에디션에서도 정식 제공한다. 그동안 몽고DB 아틀라스 고객이 활용하던 검색 기능을 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 로컬 환경에서도 사용할 수 있게 한 것이다. 회사는 이번 조치를 통해 규제 산업을 공략할 방침이다. 데이터 레지던시와 데이터 주권, 컴플라이언스 요건 때문에 퍼블릭 클라우드 활용이 어려운 기업도 방화벽 내부에서 AI 검색 기능을 운영할 수 있어서다. 커뮤니티 에디션에서도 서치와 벡터 서치가 제공되면서 개발자는 로컬 환경에서 풀텍스트 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색을 무료로 구현할 수 있다. 이후 확장이 필요하면 아키텍처를 다시 설계하지 않고 아틀라스나 엔터프라이즈 어드밴스드로 이전할 수 있다. 이번 행사에서 몽고DB는 아틀라스 스트림 프로세싱 아파치 아이스버그 지원, 아마존웹서비스(AWS) 기반 2세대 몽고DB 아틀라스 전용 클러스터, 멀티 리전 아틀라스 클러스터용 비대칭형 서치 노드 배포도 함께 공개했다. 비대칭형 서치 노드는 리전별 검색 트래픽에 맞춰 용량을 설정해 멀티 리전 클러스터의 전체 서치 노드 비용을 25~40% 이상 줄일 수 있는 것으로 전해졌다. 벤 세팔로 몽고DB 수석 부사장 겸 핵심 제품 부문 최고제품책임자(CPO)는 "프로덕션 환경에서 대규모로 엔터프라이즈 AI를 운영할 때 가장 큰 장벽은 LLM이 아니라 메모리, 검색, 정확도, 컴플라이언스"라며 "우리는 데이터가 있는 모든 곳에서 동일한 프로덕션급 검색 기능을 제공한다"고 밝혔다.

2026.07.02 12:16김미정 기자

NHN클라우드·두레이, DB증권 AX 이끈다…금융 특화 인프라 지원

NHN클라우드와 NHN두레이가 DB증권이 전사 디지털 워크플레이스 구축에 나선다. 금융권 보안 요구사항을 충족하는 전용 클라우드 인프라와 생성형 인공지능(AI) 협업 플랫폼을 결합해 업무 혁신을 가속화하고 디지털 전환(DX) 경쟁력을 강화한다는 목표다. NHN클라우드와 NHN두레이, DB증권은 디지털 워크플레이스 구축을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 30일 밝혔다. 협약식에는 곽봉석 DB증권 대표와 나홍석 NHN클라우드 전무, 백창열 NHN두레이 대표 등 주요 경영진이 참석해 AI 기반 업무 혁신과 차세대 업무 환경 구축 방안을 논의했다. 이번 협약에 따라 DB증권은 메일·메신저·프로젝트·전자결재·근무관리 등을 통합 제공하는 올인원 AI 협업 플랫폼 '두레이(Dooray!)'를 전사 도입할 계획이다. 구축 사업은 올 하반기 착수해 연내 오픈을 목표로 추진되며 두레이와 전사 AI 서비스를 기반으로 효율적이고 유연한 업무 환경을 구현할 계획이다. 구독형 AI 서비스인 '두레이 AI'도 함께 적용된다. 두레이 AI는 메일·메신저·위키 등 협업 기능에 AI를 결합한 서비스로, 챗GPT·제미나이·클로드 등 다양한 거대언어모델(LLM)을 지원해 고객사 보안 정책과 업무 환경에 맞는 AI 활용 환경을 제공한다. 특히 이번 프로젝트에는 엄격한 금융권 보안과 규제 요구사항을 충족하기 위해 고객사 전용 환경을 제공하는 전용 인프라 분리 서비스가 적용된다. NHN클라우드는 금융 보안 가이드라인을 준수하면서도 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 유연성과 확장성을 함께 제공해 금융권에 최적화된 업무 환경을 구현한다는 방침이다. 두레이는 2020년 클라우드 보안인증(CSAP) SaaS 인증을 획득한 이후 공공시장에 진출해 현재 4000여 개 민간 기업·기관과 150여 개 공공기관을 고객으로 확보했다. 또 금융위원회 혁신금융서비스 지정과 금융보안원의 CSP 안전성 평가 및 SaaS 제공자 평가를 모두 통과하며 금융권 도입에 필요한 보안 검증도 완료했다. NHN은 이번 DB증권 사례를 계기로 금융권 SaaS 시장 공략을 확대할 계획이다. 3사는 이번 협력을 계기로 디지털 워크플레이스 구축을 넘어 중장기 DX 전략 수립과 AI 기반 업무 혁신 체계 구축, 클라우드 기반 업무 환경 고도화, 디지털 역량 내재화, 신규 클라우드·DX 비즈니스 모델 발굴 등으로 협력 범위를 확대해 나갈 예정이다. DB증권 관계자는 "DX는 금융사의 지속 가능한 성장과 미래 경쟁력 확보를 위한 핵심 과제"라며 "NHN의 선진적인 클라우드 인프라와 협업 플랫폼, AI 역량을 바탕으로 한층 더 효율적이고 스마트한 업무 환경을 구축해 나갈 것"이라고 말했다. NHN클라우드 관계자는 "이번 사업은 전용 인프라와 협업툴을 함께 제공해 까다로운 금융권 보안 요구사항과 유연한 SaaS 활용 니즈를 동시에 충족하는 통합 서비스"라며 "앞으로도 금융사들이 규제와 보안에 철저히 대응하면서도 클라우드와 SaaS의 강점을 100% 누릴 수 있는 표준 서비스를 지속적으로 마련해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.30 10:27한정호 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

"DB 튜닝도 AI로"…티맥스티베로, 국산 DBMS 경쟁력 높인다

티맥스티베로가 인공지능(AI) 기반 데이터베이스관리시스템(DBMS) 튜닝 자동화 역량을 앞세워 국산 DBMS 시장 공략에 나선다. DBMS 자체 성능 경쟁을 넘어 운영 비용 절감과 성능 안정화까지 지원하는 방식으로 고객 접점을 넓히겠다는 전략이다. 티맥스티베로는 데이터베이스 컨설팅 및 솔루션 전문 기업 오픈메이드컨설팅과 데이터베이스 및 AI 기반 튜닝 자동화 사업 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 티맥스티베로의 DBMS '티베로'에 오픈메이드컨설팅의 AI 기반 구조화 질의어(SQL) 튜닝 솔루션 '쿼리메딕'을 연계하는 것이 골자다. 양사는 티베로 고객을 대상으로 AI 튜닝 서비스를 제공하고 공동 영업·마케팅을 추진할 계획이다. DBMS 시장에서는 안정성, 성능, 호환성뿐 아니라 운영 편의성과 유지보수 비용 절감 역량이 주요 경쟁 요소로 부상하고 있다. 특히 SQL 튜닝은 전문 인력 의존도가 높고 작업 시간이 많이 드는 분야다. 이에 티맥스티베로는 쿼리메딕을 통해 티베로 고객의 SQL 성능 저하 원인을 빠르게 진단하고 개선할 수 있도록 지원할 방침이다. 이를 통해 고객사는 튜닝 작업에 투입되는 인력 부담을 줄이고 하드웨어 리소스 사용량을 낮춰 전반적인 DBMS 운영 원가를 절감할 수 있다. DB 성능 안정화와 장애 대응 시간 단축 효과도 기대된다. 이번 협력은 AI 활용 범위가 생성형 AI 서비스 개발을 넘어 기존 IT 인프라 운영 최적화 영역으로 확산되고 있다는 점에서도 주목된다. 기업들은 AI 도입 효과를 신규 서비스뿐 아니라 비용 절감, 시스템 안정성 개선, 운영 자동화 등 실질적 성과로 확인하려는 수요가 커지고 있다. 티맥스티베로는 AI 튜닝 자동화를 앞세워 공공·금융·제조 등 국산 DBMS 수요가 높은 시장에서 영업 경쟁력을 강화할 수 있게 됐다. DBMS 교체나 신규 도입 과정에서 고객이 우려하는 운영 부담을 낮출 수 있다는 점은 티베로의 차별화 요소가 될 수 있다. 이번 협약은 티맥스티베로가 독자 DBMS 판매 중심 구조에서 벗어나 컨설팅·튜닝·운영 자동화 솔루션 기업과의 생태계형 사업 모델을 강화하려는 행보로도 읽힌다. 티베로 DBMS를 중심으로 외부 전문 솔루션을 결합하면 고객사별 운영 환경에 맞춘 패키지형 제안이 가능해진다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "이번 협력을 통해 혁신적인 AI 튜닝 기술을 더함으로써 데이터베이스 시장에서 한 차원 높은 기술 경쟁력을 확보하게 됐다"며 "고객들에게 더욱 지능화되고 최적화된 데이터 관리 경험을 제공해 시장을 선도해 나갈 것"이라고 말했다. 최영철 오픈메이드컨설팅 대표는 "자사의 AI 기반 튜닝 기술이 뛰어난 성능의 티베로와 결합해 강력한 시너지를 낼 것으로 기대한다"며 "성공적인 비즈니스 모델 창출을 위해 적극 협력하겠다"고 밝혔다.

2026.05.28 11:28장유미 기자

"보안산업 역사 30년…분야별 레거시 솔루션 30종"

"보안 산업은 새로운 기술이 나온다고 해서 급격하게 달라지고 있는 것이 아닙니다. 보안 기술과 제품들이 단일 기능으로 사용되거나 복합적으로 사용되면서 점차 진화하고 있는 것입니다. 제로트러스트, 인공지능(AI) 보안 등 신기술 보안에서도 레거시 보안 기술이 사용되고 있습니다." 최영철 한국정보보호산업협회(KISIA) 수석부회장(SGA솔루션즈 대표)은 27일 오전 11시 개최한 KISIA 기자간담회에서 이같이 설명했다. 이날 KISIA는 기자간담회를 개최하고, 비전공자에게 어려울 수 있는 보안 솔루션에 대한 전반적인 이해를 돕기 위해 최 부회장의 강연을 마련했다. 최 부회장은 정보보안 체계를 구성하는 ▲엔드포인트 보안 ▲시스템 보안 ▲네트워크 보안 ▲애플리케이션 보안 ▲보안 관제 ▲보안 컨설팅·모의해킹·사이버 위협 인텔리전스(CTI) 솔루션의 원리에 대해 상세히 설명했다. 이어 제로트러스트, AI 보안, 클라우드 보안 등 차세대 보안 체계도 강의했다. 최 부회장은 "정보보안 분야가 산업화되기 시작한 시점은 지금으로부터 30년 전, 1990년대 중후반 사이다. 체크포인트에서 방화벽을 처음으로 출시를 했고, 이 시점부터 보안 산업이 발전했다"면서 "각 분야별 레거시 보안 솔루션을 모두 합치면 30개 정도가 된다. 국내 보안 상장사도 28곳 정도가 되는 것으로 알고 있는데 각 솔루션별로 마켓플레이스를 형성하고, 그 시장에서 1위를 하면 상장하는 형태로 보안 시장이 갖춰졌다"고 설명했다. 그는 "보안을 위한 AI 역시 레거시 보안과 연계된다. 네트워크, 엔드포인트, 애플리케이션 등 각각의 영역에 거대 언어 모델(LLM)을 이용해 보안 수준을 강화시킨다는 개념이다"라며 "예를 들어 IPS(침입 방지 시스템) 기능인 시그니처 패턴을 LLM을 붙여 학습시키고 고도화하면 알려지지 않은 공격도 잡을 가능성이 높아지는 식"이라고 레거시 보안 체계의 중요성에 대해 강조했다. 아울러 최 부회장은 "제로트러스트 역시 정책 결정을 할 때 sLLM, LLM과 결합하면 그 판단을 더 빠르게 할 수 있다"며 "차세대 보안이라고 하는 클라우드, 제로트러스트, AI 등 신기술 보안이 결국은 레거시 보안 기술에서 연결되는 구조임을 기억해야 한다"고 밝혔다. 다만 최 부회장은 회사 DB와 네트워크를 넘나들며 자율적으로 의사결정을 하는 에이전틱 AI는 새로운 프레임워크를 정착시킬 필요가 있다고 부연했다. 그는 "에이전틱 AI 등장으로 기업 내부 시스템에 직접 접근하는 시대가 현실화된 만큼 에이전틱 AI를 인증·통제할 새로운 보안 프레임워크를 구축해야 하는데 아직 부재한 상태"라며 "제로트러스트 보안이 기본적으로 적용이 된 보안 체계 아래 에이전틱 AI를 통제하는 방법론이 필요해 보인다"고 말했다.

2026.05.27 19:09김기찬 기자

[영상] "데이터 유출 90%, 개발 환경서 발생"...느슨한 테스트 환경 원인

인공지능(AI) 확산으로 기업 데이터 활용이 늘면서 개인정보 유출 위험도 함께 커지고 있다. 특히 운영 서버보다 상대적으로 보안이 느슨한 개발·테스트 환경이 새로운 보안 사각지대로 떠오르고 있다는 지적이다. 26일 인젠트 김은수 책임은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 복잡해진 AI·클라우드 환경에서의 DB 보안 트렌드와 현장의 애로사항을 진단했다. 복잡해진 DB 구조와 내부자 실수가 부르는 보안 위협 김 책임은 기업이 보안에 대규모 투자를 단행함에도 유출 사고가 지속되는 이유는 디지털 전환과 해킹 기술의 발전 속도가 방어 시스템 구축보다 빠르기 때문이라고 설명했다. AI와 클라우드 도입으로 IT 시스템이 복잡해졌고 단일 시스템 내에 업무별 관계형데이터베이스(RDB)와 AI용 DB 등 다양한 종류의 데이터베이스가 혼재되면서 관리해야 할 보안 포인트가 급증했기 때문이다. 특히 위협의 상당수는 외부 공격보다 내부 실수에서 비롯된다. 시스템 장애를 재현하거나 신규 서비스 검증을 위해 운영 데이터를 개발 환경으로 복제하는 과정에서 민감정보가 함께 넘어가고, 이 과정에서 설정 오류나 관리 소홀로 유출 사고가 발생한다. 김 책임은 "전체 데이터 유출 사례의 약 90%는 운영 서버가 아닌 개발 및 테스트 환경에서 발생한다"며 "외부 공격 외에도 내부자의 관리 소홀이나 설정 오류 등 사람에 의한 사고 비중이 높다"고 설명했다. 이어 "운영 환경은 보안이 강하지만 개발 환경은 상대적으로 열려 있는 경우가 많다"며 "실제로 클릭 한 번 잘못하거나 스크립트 처리 과정에서 개인정보가 그대로 노출되는 사례가 적지 않다"고 덧붙였다. 문제는 개발 환경에서도 실제 운영 데이터와 동일한 형태의 데이터가 필요하다는 점이다. 단순 암호화만 적용하면 데이터 형식 자체가 깨져 테스트가 어려워진다. 주민등록번호나 계좌번호처럼 형식 검증이 필요한 데이터는 암호화 후 시스템이 정상적으로 인식하지 못하는 경우도 많다. 인젠트의 엑스퍼DB TDM은 이러한 한계를 극복하기 위해 원본 데이터의 구조, 패턴, 관계는 그대로 유지하되 데이터 값만 완전히 다른 가짜 정보로 바꾸는 '가명화' 기술을 제공한다. 설령 데이터가 외부로 유출되더라도 개인정보로서의 가치가 0에 수렴하기 때문에 기업 이미지 실추와 법적 리스크를 원천 차단하는 최소한의 안전장치 역할을 한다. 그는 "엑스퍼DB TDM은 운영 DB 내 이름, 주소, 주민등록번호 등 특정 패턴의 민감정보를 자동으로 검출하고, 변환부터 이관 후 삭제까지의 전체 데이터 관리 사이클을 자동화한다"며 "하나의 컬럼에 여러 포맷이 섞여 있어도 유형별 정책 적용이 가능하며, 정기적으로 변환 키를 교체해 역추적을 통한 원본 데이터 유추를 원천 방어한다"고 소개했다. 금융·공공 등 전 산업 확산…오픈소스 기반 확장성 강점 이러한 솔루션이 우선 요구되는 분야로는 민감한 데이터를 다루는 공공·금융권이 대표적이다. 실제로 개인정보보호법 및 금융감독원 규정에 따르면 운영 데이터를 테스트에 쓸 때 익명화 등의 통제 방안을 강구하고 완료 후 즉시 삭제해야 한다. 이 때문에 1금융권은 물론이고 시스템 구축과 검증이 빈번한 이커머스, 배달 앱, 병원 및 공공기관까지 TDM 솔루션 도입을 적극적으로 검토하는 추세다. 인젠트는 이러한 수요에 대응해 TDM뿐 아니라 데이터베이스 플랫폼 경쟁력도 함께 강화하고 있다. 오픈소스 DB인 포스트그레SQL(PostgreSQL) 기반의 솔루션 '엑스퍼DB'를 패키지 형태로 최적화해 안정성을 극대화했다. 자체 개발한 백업, 모니터링 툴, 이중화 로직을 결합해 외산 제품 대비 비용을 낮추면서도 높은 안정성을 제공한다. 김 책임은 "포스트그레SQL은 유연성과 확장성이 뛰어나 향후 AI 도입 시 벡터(Vector)나 그래프(Graph) 익스텐션을 레고처럼 붙여 유기적으로 연동할 수 있어 2~3년 뒤의 AI 확장을 준비하는 중견·중소기업 및 정부 사업의 제안이 늘고 있다"고 설명했다. 이어 "TDM은 보안뿐 아니라 복잡한 이관(ETL) 과정을 대체하는 유연한 데이터 기술"이라며 "인젠트는 오픈소스 기반을 넘어 코어 개발까지 함께하는 인젠트만의 독자적인 포크(Fork) DB 출시를 준비하고 있는 만큼, 안정적인 성능과 비용 절감을 동시에 원하는 기업들의 든든한 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.26 15:45남혁우 기자

몽고DB, AI 검색·메모리·성능 한 플랫폼으로 통합

몽고DB가 기업 인공지능(AI) 에이전트 상용 운영을 지원하는 통합 데이터 기반을 강화했다. 몽고DB는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 운영하는 데 필요한 요소를 단일 플랫폼으로 지원하는 신규 기능을 내놨다고 19일 밝혔다. 실시간 데이터베이스(DB)를 비롯한 풀텍스트·벡터 검색, 메모리, 임베딩, 리랭커 모델 등 여러 시스템을 직접 연결하고 대규모 운영 가능성을 따로 검토해야 했던 기업 데이터 인프라 부담을 줄이겠다는 취지다. 이번 업데이트 핵심은 에이전트가 필요한 정보를 더 정확하고 빠르게 찾도록 돕는 검색 체계다. 퍼블릭 프리뷰로 제공되는 '몽고DB 벡터 서치용 보이지 AI 자동 임베딩'은 데이터가 기록되거나 바뀔 때 임베딩을 자동 생성해 에이전트가 최신 컨텍스트를 실시간으로 활용할 수 있게 돕는다. 몽고DB는 이 기능이 시맨틱 검색 인프라 구축 시간을 크게 단축할 것이라고 밝혔다. 기존에는 수 주 걸리던 검색 인프라 준비 과정을 몇 분 수준으로 줄여서다. 개발자가 별도 파이프라인을 구축하지 않아도 정확한 AI 검색 환경을 마련할 수 있다는 설명이다. 몽고DB는 에이전트 기억을 유지하는 기능도 강화했다. 정식 출시된 '랭그래프.js 장기 메모리 스토어'는 자바스크립트와 타입스크립트 개발자에게 대화 간 지속되는 장기 메모리를 제공한다. 몽고DB 아틀라스를 단일 백엔드로 활용해 별도 DB 없이 작동한다. 대규모 운영을 위한 처리 성능도 높였다. 몽고DB 8.3은 몽고DB 8.0 대비 읽기 성능을 최대 45%, 쓰기 성능을 최대 35%, 에이시드 트랜잭션 성능을 최대 15%, 복잡한 작업 성능을 최대 30% 개선한 것으로 나타났다. 이를 통해 고부하 환경에서 에이전트 워크로드를 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 몽고DB는 실시간성이 중요한 AI 서비스 운영에 필요한 기반으로 몽고DB 아틀라스를 제시했다. 회사는 100밀리초 미만 검색, 1초 미만 컨텍스트 업데이트, 무중단 운영이 필요한 환경에 대응할 수 있도록 아틀라스를 설계했다고 밝혔다. 배포 환경 선택권도 넓혔다. 몽고DB는 아마존웹서비스(AWS)와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 온프레미스, 하이브리드 환경에서 동일한 DB와 응용프로그램 인터페이스, 기술 역량을 제공한다고 설명했다. 특히 은행, 의료기관, 정부기관처럼 데이터 레지던시 요구가 큰 조직이 환경 제약 없이 AI 인프라를 구성할 수 있도록 지원할 방침이다. 보안성과 지역 간 확장성도 강화했다. 정식 출시된 'AWS 프라이빗링크 크로스 리전 연결'은 서로 다른 AWS 리전에 있는 몽고DB 아틀라스 클러스터 간 DB 트래픽이 공용 인터넷을 거치지 않고 프라이빗 네트워크 안에서 이동하도록 지원한다. 이를 통해 보안팀은 컴플라이언스와 글로벌 확장성 사이에서 선택 부담을 줄일 수 있다. 씨제이 데사이 몽고DB 사장 겸 최고경영자(CEO)는 "프로덕션 환경에서 에이전트를 운영할 때 가장 까다로운 부분은 모델 자체가 아니라 그 근간을 이루는 데이터 레이어"라며 "대규모로 운영되는 에이전트를 신뢰하기 위해서 에이전트는 올바른 컨텍스트를 검색하고 세션 간 메모리를 유지하며 기업이 필요로 하는 어느 곳에서든 기계와 같은 속도로 작동해야 한다"고 밝혔다.

2026.05.19 10:08김미정 기자

SAS "벤치마크 등 기술 지표만으로는 AI 예산 확보 못해"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "정확도나 벤치마크 점수만으로는 AI 투자에 대한 경영진 승인을 얻기 어렵습니다. 최고재무책임자(CFO)를 비롯한 경영진이 보고 싶은 것은 시간 절감, 비용 절감, 손실 방지 같은 실질적인 비즈니스 성과입니다." 마리넬라 프로피 SAS 글로벌 생성형 AI 및 에이전틱 AI 전략 책임자는 최근 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'에서 이같이 말하며 투자수익률(ROI)를 입증할 수 있는 운영 전략이 필요하다고 강조했다. 이를 위해선 거창한 전사적 AI 에이전트 도입에 앞서 탄탄한 데이터 거버넌스를 구축하고 작고 반복적인 업무부터 시작해 명확한 성과를 증명해야 성공적인 AI도입이 한다고 조언했다. F-스코어 대신 비즈니스 성과로…작고 구체적인 성공사례 제시해야 마리넬라 프로피 책임자는 폭발적인 AI 열풍과 달리 많은 기업 AI 프로젝트가 실험 단계에만 머무르며 'ROI 장벽'에 부딪혀 어려움을 겪고 있다고 밝혔다. 이어 이를 극복하기 위한 핵심 열쇠로 '산업별 관점(Industry lens)'을 꼽았다. 그는 "모델의 정확도나 벤치마크 점수인 F-스코어(F-score)가 높다는 데이터 과학 지표만으로는 경영진을 설득할 수 없다"며 "금융권의 사기 탐지 적발률, 제조업의 수요 예측을 통한 재고 절감, 공급망 최적화 등 특정 산업과 사용 사례에 완벽히 맞춰 성과를 증명해야 한다"고 설명했다. 초기 도입 전략으로는 거창한 전사적 AI 에이전트 구축을 경계했다. 대신 "일주일에 10번 반복되는 결정과 같이 매우 구체적이고 작은 사용 사례부터 시작하라"고 조언했다. 기존에 해당 업무를 처리하는 데 투입됐던 소요 시간과 인력 등의 데이터를 AI 도입 후와 비교해 명확한 핵심성과지표(KPI)로 입증해야 한다는 것이다. 또한 성공적인 AI 도입을 위해서는 모델 자체보다 '데이터의 질'이 우선되어야 함을 강조했다. 이런 맞춤형 도입으로 뚜렷한 실질적 성과를 거둔 대표 사례로 DB손해보험을 언급했다. DB손해보험은 SAS의 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 시스템을 도입해 기존에 수 시간씩 걸리던 조직적 공모 의심 건 분석을 2분 이내로 단축하고 분석 정확도를 99%까지 끌어올리며 명확한 비즈니스 가치(ROI)를 입증해 냈다. 프로피 책임자는 "데이터 품질 문제, 거버넌스 부재, 데이터 사일로 현상을 먼저 해결하지 않은 채 무분별하게 시작된 실험은 결국 책임 소재 문제에 부딪혀 취소되고 만다"고 지적했다. 창의성 죽이는 건 AI가 아냐…'게으른 사용'이 문제 프로피 책임자는 마케팅을 비롯해 창의성이 중요한 영역에서의 AI 활용 방식에 대해서도 조언했다. 최근 많은 기업이 AI를 경쟁사 분석, 콘텐츠 기획, 브랜드 메시지 초안 작성 등에 적극 활용하고 있지만 그만큼 광고 카피와 캠페인 메시지가 서로 비슷해지는 '동질화(Sameness)' 현상도 나타나고 있다는 지적이다. 그는 이런 현상의 원인을 AI 자체보다 사용자의 활용 방식에서 찾았다. 생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 결과물을 빠르게 제시하는 데 강점이 있지만 비슷한 프롬프트와 유사한 맥락이 반복되면 출력 역시 평균화되기 쉽다는 설명이다. 프로피 책임자는 "AI는 훌륭한 아이디어 생성기이지만 사용자 고유한 '관점(Perspective)'까지 모방할 수는 없다"며 "결과물이 비슷해지는 이유는 결국 사용자가 유사한 프롬프트에만 의존하기 때문"이라고 지적했다. 이어 "AI는 이 세상에 없는 완전히 새로운 것을 발명하는 것이 아니라 기존 데이터를 다르게 재조합하는 데 가깝다"며 "AI가 창의성을 죽이는 것이 아니라 AI를 게으르게 사용하는 것(Lazy use of AI)이 창의성을 죽인다"고 강조했다. 프로피 책임자는 "우리가 AI에게 아이디어를 얻는 것을 넘어 '생각' 자체를 위임해 버리면 스스로 실수하고 실패하며 성장할 수 있는 소중한 기회를 잃게 된다"고 말했다. 이어 "최고의 아이디어는 혼자 컴퓨터 앞에 앉아 있을 때가 아니라 사람과 사람이 관점을 부딪치는 과정에서 탄생한다"며 "AI를 유용한 도구로 적극 활용하되 자신만의 독창적인 목소리와 관점은 끝까지 지켜야 한다"고 당부했다.

2026.05.04 12:12남혁우 기자

KT클라우드, 공공 AI 문턱 낮춘다…'AI 파운드리' 생태계 확장

KT클라우드가 공공 클라우드 환경에서 생성형 인공지능(AI) 활용을 지원하며 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 보안 인증과 공공 전용 서비스를 앞세워 공공기관 AI 도입 장벽을 낮추고 실무 적용을 확대한다는 전략이다. KT클라우드는 엔드투엔드 AI 플랫폼 'AI 파운드리' 공공 클라우드 상품을 출시하고 공공 AX 시장 공략을 본격화한다고 21일 밝혔다. 회사는 지난해 민간 클라우드 존에서 AI 파운드리를 선보인 데 이어 이번에는 공공 클라우드 존으로 서비스를 확장했다. 공공기관과 지방자치단체도 민간과 동일한 수준의 AI 서비스를 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 특히 AI 파운드리 핵심 서비스인 'RAG 스위트'와 '벡터DB'가 클라우드 보안인증(CSAP) 중등급을 획득하면서 공공기관이 보안 우려 없이 클라우드 환경에서 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 공공 도입 절차 간소화에도 나선다. KT클라우드는 이달 중 RAG 스위트와 벡터DB를 한국지능정보사회진흥원(NIA) '디지털서비스 전문계약제도'에 등록해 공공기관 계약 절차를 단축하고 AI 서비스 도입 기간을 줄일 계획이다. 기술 측면에서도 공공 특화 기능을 강화했다. 회사 측에 따르면 RAG 스위트를 활용해 PDF와 워드 문서 등 비정형 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 손쉽게 변환할 수 있다. 또 KT 자체 모델 '믿음(Mi:dm) 2.0'과 업스테이지 '솔라 프로 2', '솔라 미니' 등 한국어 특화 대형언어모델(LLM)을 유연하게 활용할 수 있다. 별도 인프라 구축 없이 API 호출만으로 RAG 파이프라인도 구성할 수 있다. 이를 통해 정책 정보 조회나 민원 상담 챗봇 등 공공 서비스 구현을 빠르게 지원한다는 목표다. 오는 23일에는 'RAG 스위트 2.0'도 출시한다. 해당 버전엔 개인정보 탐지 및 마스킹 기능, AI 응답 가드레일, 한글 문서 파서, 검색 결과 재정렬(리랭크) 기능 등이 추가돼 보안성과 답변 정확도를 동시에 강화했다. 아울러 KT클라우드는 단순 제품 공급을 넘어 AX 컨설팅 조직을 기반으로 공공기관 AI 도입 전략 수립도 지원할 계획이다. AX 성숙도 진단 모델을 통해 기관별 수준을 분석하고 맞춤형 AI 도입 로드맵과 아키텍처 설계를 제공할 방침이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "이번 AI 파운드리 공공존 출시와 CSAP 인증은 공공기관이 보안 우려 없이 생성형 AI를 실무에 적용할 수 있는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "앞으로도 공공 업무 환경에 최적화된 AI 플랫폼을 지속적으로 고도화해 국내 AX 혁신을 이끌어가겠다"고 강조했다.

2026.04.21 09:41한정호 기자

[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

韓 기업, 기술 격차 확대…"레거시 못 버리면 AI 실패 50%↑'

기업이 오래된 IT 시스템을 방치할 경우 내년 인공지능(AI) 프로젝트 실패율이 50% 더 높아질 것이란 경고가 나왔다. 14일 몽고DB가 의뢰한 인포브리프 보고서에 따르면 국내 기업은 레거시 아키텍처로 인해 AI 도입에 제약 받고 있는 것으로 나타났다. 특히 보고서는 기업이 기술 부채를 해소하지 못할 경우 2027년까지 AI 프로젝트 실패율이 50% 더 높아질 것으로 예측했다. 현재 아시아태평양 지역 기업 43%는 기존 아키텍처가 경직되고 비용이 높아 새로운 애플리케이션 구축이 어렵다고 답했다. 반면 국내는 20% 수준에 그쳐 상대적으로 현대화가 진전된 것으로 나타났다. 기업 간 성과 격차는 뚜렷한 것으로 보였다. 국내 선도 기업은 전략적 현대화에 투자하며 70%의 디지털 수익을 창출한 것으로 집계됐다. 이는 일반 기업 24% 대비 약 3배 높은 수준이다. 보고서는 데이터 계층 문제도 지적했다. 국내 기업은 데이터 관리와 품질 문제와 노후 데이터베이스 기술, 보안 내재화 30%를 주요 과제로 꼽았다. 국내 기업은 AI 도입 목적이 분명한 것으로 나타났다. 기업 40%는 데이터베이스와 애플리케이션 현대화 이유로 신규 AI 이니셔티브 지원을 선택한 것으로 확인됐다. 다만 실행 단계에서는 한계가 드러났다. 응답 기업 96%가 현대화 과정에서 실패를 경험했으며 데이터 사일로와 낮은 데이터 품질이 주요 장애물로 지목됐다. 보고서는 기업들이 AI 준비 격차를 줄이기 위해 데이터 품질과 거버넌스 확보, 레거시 아키텍처 현대화, 클라우드 기반 하이브리드 운영 구축 역량 강화에 집중해야 한다고 제시했다. 톨스튼 발터 몽고DB 어드바이저 매니징 디렉터는 "AI로 인해 기술 부채가 기업 최우선 과제로 떠올랐다"며 "레거시 시스템을 벗어난 기업이 AI 기반 성과를 빠르게 만들어내고 있다"고 밝혔다.

2026.04.14 17:26김미정 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

몽고DB, 아태 파트너 프로그램 출시…"AI 전환 격차 해소"

몽고DB가 아시아태평양 지역 파트너 전략을 강화해 인공지능(AI) 도입 확산에 나섰다. 몽고DB는 아태 지역을 대상으로 전략적 파트너 프로그램을 출시했다고 31일 밝혔다. 이번 프로그램은 일부 선별된 파트너를 중심으로 운영되며 고객의 AI 도입과 비즈니스 전환을 지원하는 데 초점이 맞춰졌다. 이번 프로그램은 초대 전용 방식으로 운영된다. 아키텍처 전문성과 지역 이해도를 갖춘 파트너에 집중 투자해 협력 밀도를 높이는 구조다. 현재 지거를 비롯한 소프트웨어원, 아이씨에스, 컴퓨트 등이 초기 파트너로 참여했다. 몽고DB는 이들과 함께 고객 프로젝트 수행 역량을 강화하고 AI 전환 속도를 높일 계획이다. 몽고DB는 아태 지역 파트너 조직 규모도 확대한다. 회계연도 말까지 관련 인력을 늘리고 전략적 협력 파트너 수를 4배 수준으로 확대하는 것이 목표다. 이번 전략은 비정형 데이터 처리와 AI 구현을 동시에 지원하는 플랫폼 경쟁력과 연결된다. 도큐먼트 모델 기반 구조에 벡터 검색과 임베딩 모델을 결합해 생성형 AI와 시멘틱 검색을 운영 데이터에 직접 적용할 수 있도록 설계됐다. 파트너 지원 프로그램도 함께 강화된다. 기술 교육과 인증 제공, 지역별 규제 대응 역량 확보, 현대화 전략 지원, 공동 영업, 마케팅 등 전방위 지원 체계를 갖춘 것이 특징이다. 비단 로이 몽고DB 아태 파트너 부사장은 "우리는 아태 지역 전반에 걸쳐 최고 수준 파트너 생태계를 구축해 왔다"며 "이번 프로그램은 생성형 AI 도입과 레거시 현대화 과정에서 필요한 전략적 협력을 강화하고 고객의 위험을 줄이며 제품 출시 속도를 높이는 데 목적이 있다"고 밝혔다.

2026.03.31 10:40김미정 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

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