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'EDB 포스트그레스 AI'통합검색 결과 입니다. (3건)

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"AWS보다 3배 더 빨라"…EDB, 'AI 팩토리'로 개발 효율 강화

"기업이 인공지능(AI) 애플리케이션을 개발하는 데만 수개월 투자합니다. '포스트그레스 AI 팩토리'는 이 작업을 수주 내 끝냅니다. 수십 개 기능을 일일이 조합해야 하는 타사 제품과 달리 플랫폼 하나로 앱 구축을 신속히 처리하는 서비스입니다. EDB 데이브 스톤 AI·애널리틱스 기술 제품 마케팅 디렉터는 2일 양재 엘타워에서 열린 'EDB 포스트그레스 AI 데이 서울 2025'에서 최근 출시한 포스트그레스 AI 팩토리 경쟁력을 이같이 밝혔다. EDB는 올해 6월 포스트그레스 AI 팩토리를 출시했다. 이 서비스는 기업이 복잡한 통합 과정 없이도 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 새로운 플랫폼이다. 해당 플랫폼은 크게 다섯 가지 기능을 제공한다. 우선 개발자는 젠AI 빌더로 로우코드 소프트웨어 개발 키트(SDK)로 애플리케이션을 만들 수 있다. 마우스 클릭만으로 손쉽게 도구를 활용할 수 있다. 스톤 디렉터는 "민감 데이터는 포스트그레스 내부에서 관리된다"며 "보안과 정확성도을 놓치지 않는다"고 강조했다. 그는 에이전트 스튜디오 기능도 설명했다. 사용자는 이 기능으로 자율적으로 업무하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 여기서 에이전트는 반복적인 업무를 처리하거나 데이터를 분석해 인사이트를 도출하는 역할을 맡는다. 이를 위해 사용자는 기존 오픈소스 템플릿을 에이전트에 탑재하거나 직접 맞춤형 워크플로를 설계할 수도 있다. AI 파이프라인 기능은 코드 몇 줄로 데이터와 임베딩을 자동 동기화하는 기능이다. 이를 통해 기업은 최신 지식베이스를 유지할 수 있다. 개발자는 번거로운 관리 작업을 줄일 수 있어 더 중요한 일에 집중할 수 있다. AI 팩토리는 벡터 엔진을 탑재했다. 기업 데이터와 AI 데이터를 포스트그레스 안에서 통합 관리할 수 있다. 고객은 외부로 데이터를 옮길 필요가 없어 보안 위험을 줄일 수 있고, 빠른 시맨틱 검색도 가능하다. 스톤 디렉터는 "해당 방식으로 데이터 주권을 완전히 보장할 수 있다"고 강조했다. 또 고객은 모델 서빙을 통해 특정 벤더에 묶이지 않는다. 필요할 때마다 원하는 모델을 바로 교체할 수 있다. 또 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 자원을 최적화해 비용 효율성도 높일 수 있다. EDB는 올해 말 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 AI 에이전트 서비스 개발에 필요한 기능을 추가 탑재할 예정이다. 스톤 디렉터는 "AI 팩토리는 이 다섯가지 기능만으로 몇 달 걸리던 고객 앱 개발 프로젝트를 몇 주 만에 현실화할 수 있는 도구"라며 "속도와 보안을 동시에 확보할 수 있다는 점에서 기업의 AI 도입 전략에 중요한 역할을 할 것"이라고 강조했다. "AWS 개발 방식 복잡...EDB, 더 단순하고 저렴" 스톤 디렉터는 AI 팩토리가 AWS의 클라우드 기반 개발 방식과 뚜렷한 차별성을 갖췄다고 재차 주장했다. 그는 "보통 AWS에서 AI 앱을 구축하려면 40개 이상의 서비스를 조합해야 한다"며 "결국 프로젝트는 6개월에서 12개월 이상 길어져 실제 프로덕션까지 도달하기 어려워진다"고 지적했다. AWS의 수많은 오픈소스와 실시간 분석, 카프카(Kafka), 포스트그레스 등을 동시에 관리해야 하는 복잡성 때문에 개발 과정이 오히려 더 길어진다는 설명이다. 그는 AI 팩토리가 동일한 작업을 단일 플랫폼에서 수주 내 끝낸다고 강조했다. 그는 "우리 플랫폼은 수십 개 서비스를 따로 통합할 필요가 없다"며 "적은 인력과 기술 자원만으로도 충분하다"고 말했다. 그러면서 "AI 팩토리 사용 기업은 인력 부담을 줄이면서도 빠르게 프로덕션 과정을 밟을 수 있는 것"이라고 덧붙였다. 실제 맥나이트와 에베레스트분석 기관이 진행한 비교 연구에 따르면 EDB의 AI 팩토리는 AWS 대비 구축 속도가 3배 빠른 것으로 나타났다. 유지보수 복잡성은 38% 낮고, 개발 복잡성도 67% 줄어든 것으로 분석됐다. 비용 측면에서도 총소유비용(TCO)이 AWS 개발 방식이 약 900만 달러(약 125억2천800만원)인 데 비해, EDB 플랫폼은 300만 달러(약 41억7천만원) 수준에 그쳤다는 결과다. 스톤 디렉터는 "개발 속도·비용·복잡성 면에서 AWS 대비 EDB가 뚜렷한 우위를 보이고 있다"며 "우리는 데이터 주권을 유지하면서도 실질적인 투자수익률(ROI)를 얻으려는 기업에 최적의 대안이 될 수 있다"고 강조했다.

2025.09.02 13:35김미정

EDB, '포스트그레스 AI'로 기업용 생성형 AI 공략…"소버린 데이터의 교두보"

EDB가 차세대 인공지능(AI)·데이터 통합 전략을 공개하며 포스트그레스(Postgres)의 역할을 '소버린 플랫폼'으로 확대하겠다는 의지를 드러냈다. EDB는 17일 온라인 글로벌 웨비나를 열고 'AI-레디 포스트그레스'와 'EDB 포스트그레스 AI'를 전 세계에 공개했다. 이 플랫폼은 데이터 처리, 분석, 생성형 AI 워크로드까지 단일 환경에서 통합 처리할 수 있도록 설계됐다. 이 회사는 '포스트그레스 AI' 플랫폼을 '업계 최초의 소버린 데이터 및 AI 플랫폼'으로 규정하고 AI 중심 데이터 운영을 위한 구조적 전환점을 제시했다. 특히 AI 모델이 데이터를 외부로 옮기지 않고 내부에서 작동하는 설계를 통해 보안과 통제력을 강화한 점을 강조했다. 데이터를 외부로 옮기지 않고 AI 기능을 데이터가 저장된 내부 시스템 안으로 가져온다는 것이다. 캐빈 댈러스 EDB 최고경영자(CEO)는 이날 웨비나에서 직접 등장해 "AI는 산업혁명만큼 거대한 변화로, 모든 기업과 국가는 데이터를 중심으로 AI 전략을 구축해야 한다"며 "'포스트그레스'를 기반으로 한 EDB의 플랫폼은 AI와 데이터를 하나의 주권형 환경에 통합해 기업이 보안성과 확장성, 거버넌스를 모두 확보할 수 있도록 돕는다"고 말했다. 'EDB 포스트그레스' AI는 다섯 단계로 구성된 로우코드 AI 개발·운영 체계를 갖췄다. 사용자는 먼저 기존 포스트그레스 기반 정형 데이터와 오브젝트 스토리지 기반 비정형 데이터를 지식베이스 형태로 통합 구성한다. 이후 서드파티 데이터 접근 설정, 거대언어모델(LLM)의 실행 규칙 지정, 외부 툴 연동 설정 등을 마친 뒤 챗봇 에이전트를 생성하고 다양한 언어모델을 적용해 튜닝한다. 생성된 AI는 슬랙, 젠데스크 등의 환경에 배포 가능하며 동일한 보안 정책이 유지된다. 통합 플랫폼 아키텍처에는 ▲피지벡터(pgvector) 기반 벡터 데이터 저장소 ▲검색증강생성(RAG) 구현 모듈 ▲다중 언어모델 연동 엔진 ▲GPT·라마·코히어 등 외부 모델 선택 인터페이스가 포함돼 있다. 생성형 챗봇 외에도 문서 응답형 시스템, 자동화된 고객 지원, 내부 전사적 자원관리(ERP) 연동형 AI 비서 개발까지 지원하는 구조다. 관찰 가능성(Observability) 기능도 고도화됐다. 이에 따라 모든 쿼리, 토큰 사용, 응답 지연, 사용자별 인터랙션 로그 등이 실시간으로 수집되며 AI 결과에 대한 근거 추적도 가능하다. 이를 통해 AI가 어떤 데이터에 기반해 어떤 응답을 생성했는지를 시각화하고 규제 요건에도 대응할 수 있도록 설계돼 있다. 운영자는 정책 기반으로 접근권한을 제어할 수 있고 다양한 LLM 응답을 사후 분석하거나 리랭킹 설정을 조정할 수도 있다. 플랫폼 배포 구조는 완전 컨테이너 기반으로, 퍼블릭 클라우드·프라이빗 데이터센터·에어갭 엣지 환경 어디든 설치 가능하다. 특히 쿠버네티스 환경에서 동작하도록 최적화됐으며 오픈시프트(OpenShift)와 통합돼 하이브리드 배포가 용이하다. 여기서 레드햇은 오픈소스 생태계를 통한 신뢰성과 확장성 확보를, 슈퍼마이크로는 그래픽처리장치(GPU) 기반 연산 최적화와 엣지 환경 대응을 각각 맡는다. 슈퍼마이크로는 이번 플랫폼을 위해 라마·GPT 기반 추론과 벡터 연산을 최적화한 전용 서버 구성을 제공하며 AI 워크로드용 레퍼런스 아키텍처도 함께 배포한다. EDB는 특히 산업별 유즈케이스를 정조준하고 있다. 금융권에는 데이터 일관성과 AI 기반 문서 응답 시스템, 제조·통신 분야에는 실시간 분석 기반의 자동화 에이전트, 공공부문에는 자체 데이터 기반 주권형 LLM 시스템이 핵심 수요로 꼽힌다. 김희배 EDB코리아 지사장은 "우리와 MIT 테크놀로지 리뷰가 공동으로 조사한 바에 따르면 전 세계 대기업 68%가 자체 AI·데이터 플랫폼을 구축할 계획을 갖고 있다"며 "'포스트그레스 AI'는 기술 자립성과 데이터 통제를 동시에 추구하려는 조직에 매우 현실적인 대안"이라고 말했다.

2025.06.17 14:25조이환

EDB, AI 워크로드용 DB 'EDB 포스트그레스 AI' 발표

EDB는 트랜잭션과 분석, AI 워크로드를 위한 오픈소스 DB인 포스트그레스 기반 지능형 DB관리 플랫폼인 'EDB 포스트그레스 AI'를 출시한다고 24일 밝혔다. 이 플랫폼은 클라우드, 온프레미스, 물리적 어플라이언스 환경에서 AI, 분석 및 머신러닝(ML) 애플리케이션을 위한 독보적인 데이터 처리 기능을 제공한다. 'EDB 포스트그레스 AI'는 업계 최초로 클라우드, 소프트웨어 또는 물리적 어플라이언스 형태로 배포될 수 있는 플랫폼으로, 모두 동일한 오픈소스 DB 엔진인 포스트그레스(포스트그레SQL과 혼용)로 구동된다. EDB는 이번 출시와 함께 새로운 기업 아이덴티티도 공개했으며, 포스트그레스가 AI 시대의 복잡한 데이터 과제를 해결할 수 있는 잠재력을 강조했다. 새로운 시대를 맞아 포스트그레스와 EDB는 고객이 엔터프라이즈 급 보안, 규정 준수 및 가용성을 갖출 수 있도록, 어디서나 모든 클라우드에서 데이터 사일로를 없애고 새로운 AI 이니셔티브를 시작할 수 있도록 지원한다. EDB 포스트그레스 AI는 트랜잭션 데이터에 대한 신속한 분석을 배포하는 동시에 코어부터 엣지까지 평소와 같이 비즈니스를 유지할 수 있다. 데이터 소스로 바로 이동하여 필요 시에 즉시 온디맨드 분석 클러스터를 가동할 수 있다. EDB 포스트그레스 레이크하우스 기능을 사용하면 운영 데이터를 열 형식으로 저장해 초고속 분석에 최적화할 수 있다. 단일 인터페이스 세트를 사용해 온프레미스 및 클라우드 데이터베이스를 모두 관리할 수 있다. 데이터 정보 인사이트를 관리하고 운영하는 방식을 조직의 가치 자산으로 전환할 수 있다. 새로운 방식으로 강화된 엔터프라이즈 지원, 보안, 고가용성, 규정 준수에 대한 신뢰와 함께 벡터 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 확장 기능인 'pgvector'를 활용할 수 있다. 데이터를 벡터화해 생성형AI 애플리케이션과 LLM을 지원하는 동시에 데이터를 잘 관리되는 자산에 보관할 수 있다. 최대 99.999%의 가동 시간과 가장 노련한 포스트그레스 전문가와 연중무휴 24시간 연결 가능해 고가용성의 기준을 재정의할 수 있다. 강화된 보안, 지원 및 규정 준수 도구를 활용해 포스트그레스틑 소규도 도입 수준에서 필수적인 수준으로 끌어올려 전사적으로 포스트그레스를 표준화할 수 있다. 가장 포괄적인 오라클 호환 모드로 레거시 시스템을 고도화하여, 고객이 기존 애플리케이션을 트랜잭션, 분석 및 AI 워크로드를 위한 최신 솔루션으로 다시 플랫폼화할 수 있도록 지원한다. EDB의 오라클 마이그레이션 코파일럿은 AI를 활용해 마이그레이션 경로에서 장애물을 예측한다. EDB는 오늘 'EDB 포스트그레스 AI' 발표와 함께 카라소프트, 뉴타닉스, 사다, 슈퍼마이크로, 레드햇 등을 포함한 주요 기업과의 전략적 제휴 네트워크 확장도 발표했다. EDB는 지난해에 전 마이크로소프트 임원이자 윈드리버의 CEO였던 케빈 댈러스를 새로운 CEO로 임명한 이후, EDB의 분석 기능 강화에 기반이 되었던 빅데이터 분석 플랫폼 기업인 '스플릿그래프'를 인수하는 등 대용량 데이터처리 및 AI 관련 비즈니스 확대 전략을 추진하고 있다. 케빈 댈러스 EDB CEO는 "미국 기업의 거의 75%가 AI를 도입했지만, 여전히 빠르고 쉽게 데이터에 접근하여 AI를 완전히 활용할 수 있는 기반 기술이 부족하다"며 "EDB는 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 아우르는 포스트그레스의 민첩성을 활용해, 온프레미스, 클라우드, 특정 장소 및 물리적 어플라이언스 등 고객이 있는 모든 곳에서 사용할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

2024.05.24 14:45김우용