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"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

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

EDB, 비투엔과 소버린 AI 데이터 분석 시장 공략 '맞손'

EDB가 국내 인공지능(AI)·빅데이터 기업과 협력해 기업용 AI 분석 시장 공략에 박차를 가한다. EDB는 비투엔과 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 협력은 EDB코리아가 추진하는 파트너 생태계 확대 전략의 일환으로, 양사는 각자 기술 역량을 결합해 '소버린 포스트그레스' 기반의 AI 데이터 환경을 국내 기업에 제공할 계획이다. 비투엔은 데이터 설계·활용·분석 등 데이터 전주기 컨설팅 역량을 갖춘 국내 AI·빅데이터 전문 기업이다. AI 학습 데이터 품질 관리와 정형·비정형 데이터 통합 분석 기술을 바탕으로 공공·금융·제조 등 다양한 산업에서 900건 이상의 프로젝트를 수행해왔다. 양사는 이번 파트너십을 통해 소버린 AI 분석 환경 구축, AI 학습 데이터 품질 고도화, 벡터 데이터 기반 분석 기능 강화 등 분야에서 협력할 예정이다. 먼저 'EDB 포스트그레스 AI(EDB PG AI)' 플랫폼을 기반으로 금융·공공 등 규제가 엄격한 산업에서도 온프레미스와 클라우드, 하이브리드 환경을 아우르는 AI 분석 환경을 제공할 계획이다. 보안성과 확장성을 갖춘 데이터 분석 인프라를 구축한다는 목표다. 또 비투엔의 데이터 품질 관리 기술을 EDB PG AI 플랫폼과 연계해 거대언어모델(LLM) 학습과 분석 환경을 강화하고 기업용 AI 결과의 정확성과 신뢰성을 높일 방침이다. 아울러 EDB PG AI의 벡터 데이터베이스(DB) 기능을 활용해 기업 내 정형·비정형 데이터를 실시간 분석하고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 환경도 구축한다. 양사는 이러한 협력을 통해 DB 내부에서 머신러닝 모델 학습과 예측을 수행할 수 있는 통합 분석 환경을 제공하고 기업이 별도의 복잡한 데이터 파이프라인 없이 AI 분석을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 김희배 EDB코리아 지사장은 "국내 최고의 데이터 컨설팅 및 AI 구현 역량을 갖춘 비투엔과 협력하게 돼 기쁘다"며 "기업이 데이터를 완전히 제어하면서도 AI 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는 실질적인 소버린 AI 생태계 구축의 중요한 전환점이 될 것"이라고 말했다. 이정훈 비투엔 대표는 "포스트그레스 시장 글로벌 리더인 EDB와의 협력은 우리 역량을 한 단계 높이는 계기가 될 것"이라며 "우리가 보유한 데이터 거버넌스와 품질 관리 역량을 EDB 플랫폼과 결합해 고객이 신뢰할 수 있는 데이터 기반 AI 혁신을 실현할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.03.04 19:36한정호 기자

DB하이텍, 8인치 파운드리 호황…"올해 가동률 98% 전망"

DB하이텍은 2025년 연결기준 매출액 1조 3972억원, 영업이익이 2773억원으로 잠정 집계됐다고 5일 공시를 통해 밝혔다. 전년 대비 매출액은 24%, 영업이익은 45% 증가했다. 영업이익률은 20%다. AI 확산에 따른 전력반도체 수요 증가와 산업 및 자동차향 매출 증가가 실적에 긍정적인 영향을 미쳤다. DB하이텍 관계자는 “전력반도체에서의 기술 고도화와 차별화를 통해 기술 초격차를 유지하는 한편, 차세대 전력반도체 개발·양산, 해외 사업 확대 등을 통해 지속가능한 성장기반을 구축해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 국내 최초 시스템반도체 파운드리 전문기업인 DB하이텍은 전세계 순수 파운드리 수익률 2위를 유지하고 있으며, 미국, 유럽, 중국, 대만, 일본 등에 400여 개 고객사를 둔 국내 대표적인 강소기업이다. 주력 제품인 전력반도체를 중심으로 모바일, 가전, 컴퓨터 등의 응용분야 외에도 AI 데이터센터, 로봇, 자동차 등으로 사업 영역을 지속 확장하고 있다. 올해 전망 역시 긍정적으로 내다봤다. DB하이텍의 지난해 연간 파운드리 가동률은 96% 수준으로, 올해에는 연간 98%의 가동률을 기록할 것으로 분석했다. 평균판매가격(ASP)는 고부가 제품군 확대로 전년 대비 1~2%p 상승이 예상된다. 한편 DB하이텍은 2월 5일부터 6일까지 국내 기관 투자자를 대상으로 2025년 4분기 경영실적 발표 기업설명회를 진행할 예정이다.

2026.02.05 12:57장경윤 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

'몸값 1340억 달러' 데이터브릭스, 올해 승부수는 에이전트 AI·차세대 DB

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 구축하는 속도 경쟁에서 벗어나 AI 신뢰성 강화로 현장 불확실성을 제거하겠다는 포부다. 데이터브릭스는 올해 '에이전트 브릭스'와 '레이크베이스'를 핵심 주력 사업으로 제시했다고 밝혔다. 이를 통해 기업이 AI 에이전트를 더 빠르고 안정적으로 구축·배포할 수 있는 환경을 지원할 계획이다. 에이전트 브릭스는 기업 데이터로 고품질 에이전트를 설계·확장할 수 있게 지원하는 AI 서비스다. 업무 현장에서 반복적으로 발생하는 정확성, 품질 문제를 해결하는 데 초점 맞췄다. 해당 서비스는 작업별 맞춤형 평가 체계와 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI 에이전트 품질을 체계적으로 측정한다. 단순 응답 품질을 넘어 정확성을 비롯한 일관성, 재현성 등 작업 환경서 요구되는 기준 중심으로 성능을 검증하는 식이다. 에이전트 학습 과정서는 합성 데이터를 생성해 실제 데이터만으로 확보하기 어려운 오류 상황과 케이스까지 보완한다. 또 고객이 에이전트 성능 수준과 운영 비용 간 균형을 고려해 최적의 지점을 선택할 수 있도록 설계됐다. 고품질을 우선할지, 비용 효율성을 중시할지에 따라 에이전트 운영 전략을 조정할 수 있는 셈이다. 데이터브릭스는 에이전트 브릭스에 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프가 배포 판단 핵심 기준으로 작동한다고 강조했다. 산업·업무별 성능을 반복 검증하고 개선 결과를 다시 반영하는 구조를 통해 기업이 신뢰를 갖고 에이전트를 배포할 수 있는 근거를 제공하는 식이다. 지난해 에이전트 브릭스를 통한 고객 사례도 나왔다. 아스트라제네카는 에이전트 브릭스로 40만 건 넘는 임상 시험 문서를 분석하고 구조화된 데이터 포인트를 추출했다. 별도 코드 작성 없이 60분 내 비정형 데이터를 분석 가능한 형태로 전환할 수 있었다. 아디다스는 150개국 이상에서 수집된 200만 건 넘는 제품 리뷰를 실시간 인사이트로 전환했다. 비기술 조직도 챗봇을 통해 즉각적인 분석 결과에 접근하며 의사결정 속도를 높였다는 평가를 받기도 했다. 데이터브릭스는 해당 서비스로 기업 에이전트 상용화 장벽을 허물 방침이다. 크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄은 "여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다"며 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라고 지난 10월 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 이같이 밝혔다. 이어 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 봤다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 와일리 총괄은 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 설명했다. 그는 "앞으로 엔터프라이즈 환경은 AI 개발에서 평가 중심으로 이동할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. "레이크베이스, AI 시대 데이터 처리 툭화" 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. 레이크베이스는 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스' 플랫폼과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스로 설계됐다. 이 서비스는 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조로 이뤄졌다. 이에 추가 설정 없이 빠른 데이터 처리 속도와 낮은 지연 시간을 제공할 수 있다. 트랜잭션 데이터를 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 분석과 AI 환경에 바로 활용할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산으로 트랜잭션 데이터 생성량이 급증하고 있다고 봤다. 최근 인수한 네온 분석 보고서에 따르면 새로 생성된 데이터베이스(DB) 80% 이상이 AI 에이전트로 만들어진 것으로 나타났다. 데이터브릭스는 "전통적인 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) DB는 수십 년 된 아키텍처 위에서 구동돼 관리가 어렵고 비용이 많이 든다"며 "벤더 락인에도 취약하다"고 지적했다. 이어 "에이전트와 앱, 워크플로는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 필요로 한다"며 "우리는 레이크베이스를 통해 AI를 위한 트랜젝션 DB를 재창조할 것"이라고 자신했다.

2026.01.26 14:55김미정 기자

HPE, DB생명에 통합 AI 인프라 구축…"금융권 소버린 AI 확산"

HPE가 국내 금융권의 소버린 인공지능(AI) 기반 차세대 서비스 고도화를 지원하기 위해 앞장선다. HPE는 DB생명이 직원 생산성 향상, 고객 응대 자동화 및 운영 효율성 강화를 위한 AI 전환(AX) 파트너로 자사를 선정했다고 22일 밝혔다. DB생명은 HPE와 협력해 차세대 AI 기반 챗봇 서비스를 도입하고 HPE 그린레이크 플렉스 솔루션을 활용한 확장형 대규모언어모델 운영(LLMOps) 플랫폼을 구축했다. 이 솔루션은 컴퓨팅·스토리지·네트워킹·AI 소프트웨어(SW)를 유연한 종량제 모델로 결합한 모듈식 서비스형 인프라다. 기업이 통제·보안·데이터 주권을 유지하면서 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있도록 지원한다. 이는 직원들의 정보 접근과 활용 방식을 개선하고 응답 시간을 단축하며 보다 정확하고 개인화된 고객 상담을 제공하도록 설계됐다. 전 세계 금융 서비스 기관들이 운영 효율성과 고객 참여 강화를 위해 생성형 AI 도입을 확대하고 있는 가운데, DB생명은 이번 기술 도입을 통해 혁신과 고객 중심 전략을 본격화했다. DB생명 민효식 디지털혁신본부장은 "HPE는 우리가 고객 서비스를 재정립하는 과정에서 과감한 도약을 할 수 있도록 지원했다"며 "HPE의 AI 솔루션과 서비스를 도입함으로써 인프라와 정보에 대한 완전한 통제권과 주권을 확보할 수 있었다"고 밝혔다. 이어 "생성형 AI를 신뢰하고 활용할 수 있는 환경을 마련했으며 직원들은 보다 빠르고 정확한 정보에 접근할 수 있게 됐다"며 "또 응답 시간 단축과 함께 더욱 매끄럽고 개인화된 경험을 창출해 차세대 디지털 금융 서비스를 선도할 수 있는 경쟁력을 갖추게 됐다"고 덧붙였다. 이번 구축에서 HPE는 자문 중심 접근 방식과 서비스형 모델을 결합해 엄격한 국내 규제와 소버린 AI 요건을 충족하는 통합 솔루션을 제공했다. HPE 그린레이크 플렉스 솔루션을 비롯해 HPE 데이터 패브릭 SW, HPE 심플리비티 가상화 기술을 통합해 리소스 사용을 최적화하고 DB생명 환경 내에서 안전한 구축을 구현했다. 솔루션의 핵심은 한국어에 최적화된 LLM옵스 플랫폼으로, 이는 검색증강생성(RAG)을 자동화하고 이를 LLM과 보안이 강화된 에어갭 환경에서 통합한다. 이를 통해 DB생명은 수천 건의 기존 문서에서 데이터를 추출해 검색 가능한 포맷으로 변환하고 이를 LLM 추론 역량과 결합해 맥락을 파악한 응답을 제공할 수 있게 됐다. HPE는 이번에 구축한 확장형 플랫폼 사례를 향후 국내 디지털 금융 서비스 분야에서 확장과 차별화를 위한 기반으로 활용한다는 방침이다. 김영채 한국 HPE 대표는 "오늘날 금융기관들은 복잡한 규제 환경 속에서도 더 빠르고 스마트하며 개인화된 서비스를 제공해야 하는 압박을 받고 있다"며 "이번 DB생명과의 협업은 생성형 AI를 안전하고 효과적으로 활용해 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있음을 보여준 사례"라고 강조했다. 이어 "엔터프라이즈 기술과 산업 전문성, 서비스형 제공 모델을 통해 DB생명이 생산성과 고객 경험을 의미 있게 향상시키는 AI 기반 미래를 구축하도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.22 17:38한정호 기자

메가존클라우드, DB아이엔씨와 금융권 AX 확산 '맞손'

메가존클라우드가 DB아이엔씨와 손잡고 금융권 고객 인공지능 전환(AX) 지원 사업 확대에 나선다. 메가존클라우드는 DB아이엔씨와 지난 21일 서울 삼성동 DB아이엔씨 본사에서 금융 산업 AX 가속화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 체결식에는 DB아이엔씨 김성경 부사장과 메가존클라우드 황인철 최고매출책임자(CRO) 등 양사 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약에 따라 양사는 온프레미스와 클라우드 역량을 결합해 보안과 안정성이 중요한 금융권 환경에 맞춰 AI 도입·구축·운영까지 전 과정에서 협력키로 했다. DB아이엔씨는 금융부문에서 축적한 역량과 온프레미스 솔루션 기반 AI 플랫폼을 기반으로 하이브리드 환경에서의 안정적인 시스템 구축과 AI 적용을 지원한다. 메가존클라우드는 AI 서비스에 필요한 클라우드 환경을 구축하고 운영 관리와 모니터링·최적화 지원을 제공한다. DB아이엔씨 김성경 부사장은 "이번 협력을 통해 금융 IT 분야 전문성과 AX 역량을 메가존클라우드의 클라우드·AI 기술과 결합해 금융권 고객 AX를 보다 안정적이고 빠르게 지원할 수 있을 것으로 기대한다"며 "금융권 고객이 신뢰할 수 있는 AX 모델을 제시하고 실질적인 성과를 만들어가겠다"고 말했다. 메가존클라우드 황인철 CRO는 "금융권은 규제 대응과 데이터 보안이 중요한 만큼 클라우드와 온프레미스를 아우르는 하이브리드 전략이 필수적"이라며 "DB아이엔씨와의 협업을 통해 금융 고객이 복잡한 IT 환경 속에서도 효율적으로 AI를 활용할 수 있도록 맞춤형 기술 지원을 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.01.22 17:07한정호 기자

韓 토종 AI, 세계 무대서 통했다…다큐브, 국제 기술 벤치마크 1위 달성

국내 토종 인공지능(AI) 스타트업 다큐브가 세계 최고 권위 기술 평가 무대에서 1위에 오르며 고난도 추론 능력을 입증했다. 다큐브는 국제 텍스트-투-SQL 성능 평가 지표인 '스파이더 2.0' 라이트 부문에서 세계 1위를 기록했다고 20일 밝혔다. 이는 지난해 7월 DBT 부문 1위에 이은 두 번째 성과로, 국내 기업 최초로 국제 무대에서 두 개 부문 정상을 차지했다. 미국 예일대학교 연구진과 글로벌 산업 파트너들이 공동 개발한 스파이더 2.0은 AI가 사람의 언어를 데이터베이스(DB) 언어로 얼마나 정확하게 변환하는지를 측정하는 지표다. 실제 기업 환경과 유사한 복잡한 데이터 구조를 다루기에 글로벌 빅테크 기업과 유수 연구기관들이 기술력을 검증받는 핵심 지표로 활용되고 있다. 다큐브가 이번에 1위를 차지한 라이트 부문은 지난 2년간 전 세계 AI 기업들이 치열하게 기술력을 겨뤄온 분야다. 다큐브는 이 평가에서 65.81점을 기록하며 스노우플레이크·삼성SDS·칭화대 등 주요 기업·기관을 넘어 가장 높은 기술 완성도를 인정받았다. 특히 이번 성과는 다큐브가 특정 DB 환경에 국한되지 않고 빅쿼리와 스노우플레이크 등 다양한 글로벌 상용 DB를 아우르는 범용성과 고난도 추론 능력을 갖췄음을 증명했다. 다큐브는 창립 후 약 4년간 NL2SQL 분야 기술에 집중 투자해왔다. 독자적인 자연어 처리 엔진과 AI 에이전트 구조를 고도화해 서비스에 적용했으며 금융과 회계, 데이터 플랫폼 전반으로 적용 범위를 넓히고 있다. 다큐브 김하정 최고기술책임자(CTO)는 "문제 해결, 결과 검증, 실패 분석을 담당하는 AI 에이전트를 병렬로 운용해 학습 효율과 처리 속도를 끌어올렸다"며 "거대언어모델(LLM)에 대한 이해와 AI 에이전트 설계 역량이 결합된 결과"라고 설명했다. 윤예지 다큐브 대표는 "DBT 부문이 신설 트랙이었다면 라이트 부문은 지난 2년간 글로벌 빅테크와 유수 연구기관이 경쟁해온 핵심 부문"이라며 "모든 문제 해결 과정을 AI 에이전트로 자동화한 구조가 반복적인 성과를 가능케 했다"고 말했다. 이어 "다큐브의 텍스트-투-SQL 솔루션 'QUVI'는 특정 DB에 종속되지 않고 다양한 환경에 즉시 적용 가능하다는 강점이 있다"며 "남은 스노우 트랙까지 도전해 스파이더 전 부문 1위 기록을 목표로 하겠다"고 덧붙였다.

2026.01.20 18:27한정호 기자

몽고DB, '몽고DB 포 스타트업' 확대…스타트업 생태계 지원

몽고DB가 인공지능(AI) 스타트업 기술 부담을 낮추기 위한 생태계 전략을 강화했다. 몽고DB는 '몽고DB 포 스타트업' 프로그램을 확대했다고 20일 밝혔다. 초기 파트너로 파이어웍스AI와 템포럴을 새로 포함했다. 몽고DB는 이번 확장을 통해 초기 단계 스타트업이 첫날부터 운영 환경에 바로 적용 가능한 데이터 기반과 통합 스택을 활용하도록 지원한다. 현재 해당 프로그램 참여 기업들의 합산 기업 가치는 2천억 달러를 넘어섰다. 프로그램은 초기 인프라 선택 과정에서 발생할 수 있는 구조적 위험과 장기적인 AI 부채를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 몽고DB는 엄선된 파트너 생태계를 통해 매칭 크레딧 제공, 연계 온보딩, 기술 지원 콘텐츠, 공동 이벤트도 운영한다. 이를 통해 스타트업은 여러 기술을 반복적으로 재작업하지 않고도 확장 가능한 스택을 선택할 수 있다. 몽고DB는 운영 데이터, 검색, 실시간 분석, AI 기반 데이터 검색 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 제공한다. 몽고DB 포 스타트업 참여 기업은 옵트인 방식으로 설계된 환경을 통해 인프라 조합과 유지보수 부담을 줄일 수 있다. 파이어웍스 AI, 템포럴을 포함한 파트너 기업들이 제공하는 매칭 크레딧 혜택도 함께 제공된다. 몽고DB는 미국 뉴욕에 본사를 둔 글로벌 소프트웨어 기업으로, 전 세계 수백만 명 개발자와 6만 개 이상의 고객을 확보하고 있다. 포춘 100대 기업 가운데 75%가 핵심 애플리케이션에 몽고DB를 활용하고 있다. 수라지 파텔 몽고DB 벤처스 및 기업 개발 담당 부사장은 "AI 시대에 제품을 구축하는 스타트업들은 초기 인프라 구축 오류를 해결하느라 시간을 낭비할 여유가 없다"며 "사업 초기부터 즉시 현업에 적용 가능하고, 비즈니스 확장에 유연하게 대응할 수 있는 견고한 데이터 기반이 필요하다"고 밝혔다.

2026.01.20 10:02김미정 기자

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