• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'EDB 포스트그레스 AI'통합검색 결과 입니다. (3건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

[현장] "상용 DB 종속 낮춘다"…EDB, 운영·분석·AI 통합 전략 제시

EDB가 운영 데이터베이스(DB)부터 실시간 분석, 데이터웨어하우스, 인공지능(AI)까지 하나의 포스트그레스 기반 플랫폼으로 연결하는 전략을 앞세워 국내 오픈소스 DB 시장 공략을 강화한다. 특정 클라우드나 상용 DB에 종속되지 않고 기업이 원하는 환경에서 데이터를 운영하면서 AI까지 확장할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 김희배 EDB코리아 지사장은 3일 서울 잠실 소피텔 앰배서더에서 열린 'EDB 포스트그레스 AI 서밋 서울 2026' 기조연설에서 국내 사업 전략을 이같이 밝혔다. 김 지사장은 운영 DB와 분석, AI 영역을 하나로 묶는 '유니파이드 데이터 플랫폼(Unified Data Platform)' 전략을 제시했다. 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)를 중심으로 한 운영 영역과 실시간 분석, 대용량 데이터웨어하우스, AI 워크로드를 하나의 데이터 플랫폼 안에서 지원할 방침이다. 김 지사장은 "엔터프라이즈 오픈소스 전환에서 가장 중요한 요소는 안정적인 운영"이라며 "단순히 제품을 판매하는 사업자보다 제품 개발과 기술 지원을 직접 책임질 수 있는 벤더 역할이 중요하다"고 강조했다. EDB는 기업에서 데이터가 생성된 후 거래 처리와 이상거래 탐지, 실시간 처리, 장기 분석, AI 활용까지 이어지는 데이터 흐름 전체를 통합 제품군으로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 운영계부터 분석계, AI 영역까지 각각 다른 DB를 구축하는 대신 포스트그레스 중심으로 데이터 인프라를 통합해 데이터 이동과 시스템 복잡성 줄이는 데 초점 맞췄다. 운영 영역에서는 EDB 포스트그레스와 PGD를 활용해 핵심 거래를 처리하고, 초고속 실시간 분석에는 클릭하우스, 대용량 데이터웨어하우스에는 웨어하우스PG를 활용하는 구조다. AI 영역에서는 포스트그레스 확장 기능인 pg벡터 등을 적용해 기존 데이터 인프라에 AI 기능을 추가할 수 있도록 지원한다. 김 지사장은 "플랫폼 핵심 거래 처리 영역에서는 99.999% 수준 고가용성을 지원할 수 있다"며 "장기 분석 영역에서는 페타바이트(PB)급 데이터까지 처리할 수 있다"고 설명했다. 이어 "AI 기능도 별도 DB를 새로 도입해 새로운 데이터 사일로를 만드는 것이 아니라 기존 데이터 인프라에 필요한 확장 기능을 추가해 활용할 수 있다"고 강조했다. EDB는 이 같은 통합 전략을 '에이전틱 레이크하우스(Agentic Lakehouse)'로도 확장하고 있다. 프랭크 시디 EDB 세일즈 엔지니어링 부사장은 이날 기조연설에서 운영 DB와 실시간 분석, 대용량 데이터웨어하우스, 분석 가속 엔진, AI 에이전트를 하나의 SQL 인터페이스와 보안 체계에 연결하는 에이전틱 레이크하우스 비전을 공개했다. 시디 부사장은 "기업이 AI를 도입할 때 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템으로 복제하거나 이동하는 과정을 줄일 수 있다"며 "아파치 아이스버그 같은 오픈 테이블 포맷을 활용해 데이터 이동 과정에서 발생하는 비용과 보안 부담을 낮출 수 있다"고 설명했다. EDB는 오는 2027년 상반기 정식 출시 예정인 차세대 데이터웨어하우스 엔진 '웨어하우스PG 19'도 공개했다. 웨어하우스PG 19에는 별도 그래프 DB 없이 SQL 기반으로 이상거래 탐지와 네트워크 분석을 수행할 수 있는 프로퍼티 그래프 기능과 대규모 스트리밍 데이터 처리, 관찰 가능성 기능 등이 추가될 예정이다. 회사는 생성형 AI 비용 절감을 위한 기술도 준비하고 있다. 대화 이력을 효율적으로 압축하고 관계형·벡터·그래프 형태 메모리를 하나의 ACID 데이터베이스에서 통합 관리하는 '지속형 에이전트 메모리(Persistent Agent Memory)'를 선보일 계획이다. 김 지사장은 특정 인프라에 종속되지 않는 배포 선택권도 차별점으로 내세웠다. EDB는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스와 베어메탈, 하이브리드 환경에서도 데이터 인프라를 구축할 수 있도록 지원한다. EDB는 국내 시장에서 제품 공급뿐 아니라 컨설팅과 전환, 운영, AI 활용까지 연결하는 파트너 생태계도 확대할 방침이다. 현재 에스코어와 에티버스, 씨플랫폼 등 국내외 파트너사와 협력해 기업별 시스템 환경과 비용 구조에 맞는 오픈소스 전환을 지원한다. 김 지사장은 "상용 DB 종속성과 높은 비용 부담에서 벗어나 데이터 주권을 확보하고 AI 시대로 진입하려는 국내 기업들의 수요가 커지고 있다"며 "포스트그레스 기술력과 글로벌 노하우, 국내 파트너 생태계를 바탕으로 한국 기업 오픈소스 전환과 AI 데이터 플랫폼 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.03 14:57김미정 기자

"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 기자

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 기자

  Prev 1 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

[단독] 디센트 월렛 자산유출 110건으로 늘어…전문가 "개인키 난수생성 문제"

피지컬 AI, 너 내 동료가 돼라…HD현대가 그리는 미래 조선소

"AI 배차 정말 편할까"…1일 '부릉 라이더' 되어보니

美 반도체 투자 확대 요구에...이 대통령 "기업 판단·국익 고려"

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.