"클라우드·AI 시장서 알티베이스 DB 역할 더 커질 것"
"내년 1분기까지 알티베이스 윈도 2026(Altibase Windows 2026)과 알티베이스 샤딩3(Altibase Sharding 3), 알티베이스 8.1(Altibase 8.1)을 순차적으로 출시할 예정입니다." 이승원 알티베이스 연구개발본부장(CTO)은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 "AI, 클라우드, 분산 처리 기술을 중심으로 제품 혁신에 나서고 있다"며 이 같이 밝혔다. 알티베이스는 하이브리드 DMBS 국내 개척자다. 하이브리드 DBMS는 인메모리 테이블(메모리에 상주시켜 빠른 처리)과 디스크 기반(on-disk) 테이블을 단일 인터페이스에서 같이 사용하는 아키텍처를 말한다. 이승원 CTO는 "인메모리 DBMS와 온디스크 DBMS를 하나의 엔진에서 통합한 세계 최초의 상용 하이브리드 DBMS를 출시한 회사가 알티베이스"라면서 "초고속 성능과 대용량 데이터 처리를 가능하게 해주며, 클라우드 환경에서 성능을 더욱 강화했다"고 강조했다. 이어 “우리가 자체 수행한 벤치마크 테스트(BMT) 결과, 레거시 DB인 타사 제품 대비 최대 4~5배 빠른 성능을 기록했다”면서 “특히 대용량 트랜잭션 처리와 복잡한 쿼리 환경에서도 일관된 고성능을 유지하며, 데이터 적재 및 조회 속도 모두에서 경쟁사 대비 뚜렷한 우위를 기록했다. 이는 인메모리 기반 아키텍처와 최적화된 하이브리드 DBMS 구조간 결합으로 달성한 성과다. 금융, 통신 등 대규모 실시간 데이터 처리가 요구되는 환경에서 상당한 성능 개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 전망한다”고 짚었다. 최근 국내 IT 업체 및 일부 DBMS 제품에서 보안 취약점이 연이어 발생, 업계 전반의 우려가 높아지고 있다. 이런 상황에서 알티베이스는 선제적인 보안 강화와 관리체계 고도화를 통해 제품의 안정성과 신뢰성 확보에 집중하고 있다. 이 CTO는 “특히 내년 출시 예정인 '알티베이스 백업 매니저'를 통해 백업 파일 암호화 기능을 제공하고, 암호화된 패스워드 파일을 활용해 비밀번호 직접 노출을 방지하는 보안 기능을 지원할 계획”이라고 전했다. 앞서 알티베이스는 지난 7월 향후 3년간의 단계별 기술 로드맵을 발표, 시선을 모았다. 오는 2027년까지 진행하는 이 로드맵은 ▲인메모리 대용량 고성능 기술 구현 ▲클라우드 네이티브 데이터베이스 ▲AI 에이전트 및 벡터 데이터베이스 기능 ▲분산 클러스터 기술 등 크게 4 분야로 구성됐다. 아래는 이승원 알티베이스 CTO와 인터뷰 일문일답. -알티베이스는 어떤 회사인가? "하이브리드 DBMS를 세계 최초로 개발한 회사다. 데이터베이스(DB)의 초고속, 대용량 데이터 처리가 가능하다. 최신 버전은 'ALTIBASE V7.3'이다. 클라우드 환경에서 성능을 더욱 강화했다. 특히 'ALTIBASE V7.3'은 글로벌 금융 및 통신 기업들의 미션 크리티컬 시스템에 잇달아 공급, 국산 DBMS의 글로벌 경쟁력을 입증한 제품이기도하다." -주력 제품인 하이브리드 DBMS의 주요 기능이나 특장점을 말해달라 "여러 경쟁우위 요소가 있다. 첫째, 세계 최초의 하이브리드 파티션(Hybrid Partition) 기능이다. 알티베이스 7.3의 하이브리드 파티션 기술은 인메모리 DB와 디스크 기반 DB 엔진을 하나의 플랫폼으로 통합한 독창적인 아키텍처를 갖고 있다. 데이터 특성에 따라 단일 테이블 내에서 메모리 파티션과 디스크 파티션을 자동 또는 선택적으로 운용할 수 있어, 인메모리 DB의 초고속 처리 성능과 디스크 DB의 대용량 저장 능력을 하나의 논리 테이블(Logical Table) 단위에서 효율적으로 관리할 수 있다. 이 기술은 실시간 트랜잭션 처리와 안정적인 대용량 데이터 저장이라는 상반된 요구를 동시에 만족시키며, 비용 효율성과 기술적 독창성 면에서 세계적으로도 드문 혁신 사례로 평가된다. 둘째, 획기적인 성능 향상이다. '알티베이스 7.3'은 전 버전에 비해 최대 490% 이상 향상된 성능을 구현했다. 이는 단순히 하드웨어 성능에 의존한 결과가 아니라, 트랜잭션 처리의 핵심인 커밋(Commit) 알고리즘과 로깅(Log) 처리 과정의 병목을 근본적으로 개선한 데에서 비롯된 성과다. 이러한 성능 혁신은 통신·금융 등 초고속 트랜잭션 처리가 필수적인 산업 현장에서 요구되는 극대화된 처리량을 안정적으로 지원한다. 셋째, 클라우드 환경 최적화와 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 확장성이다. '알티베이스 7.3'은 클라우드 환경에 특화된 유틸리티 AKU(Altibase Kubernetes Utilities)를 제공해 오토 스케일 아웃과 스케일인(Auto Scale-Out/Scale-In)을 자동으로 수행할 수 있다. 이를 통해 급격한 트래픽 변동에도 탄력적으로 대응할 수 있으며, 노드 증가 시 병렬 복제 기능을 지원해 확장 속도 또한 대폭 개선됐다. 넷째, 글로벌 이중화와 DDL(Data Definition Language) 동기화 기술이다. 복제 데이터에 고속 무손실 압축 기술을 적용해 글로벌 이중화 성능을 크게 향상시켰다. 덕분에 로스앤젤레스~뉴욕(약 4500km)과 같은 장거리 광대역 통신망(WAN) 환경에서도 대용량 데이터를 실시간으로 안정적으로 전송할 수 있어, 글로벌 기업의 분산 시스템 구축에 최적화된 역량을 제공한다. 특히 Replication DDL 동기화 기술은 알티베이스만의 독자적인 기능으로, 모든 노드에서 DDL 작업의 원자성을 보장한다. 기존 DBMS에서 흔히 발생하는 마스터·슬레이브 간 구조 불일치 문제를 원천 차단, 관리자는 별도의 복잡한 조치 없이 안전하게 스키마 변경을 수행할 수 있다. 다섯째, 강화된 호환성과 사용자 편의성이다. 사용자 친화적 설계에 집중했다. PostgreSQL 전용 마이그레이션 센터 툴을 제공해 기존 PostgreSQL 환경에서 알티베이스로의 이전을 손쉽게 지원하며, 범용 DB 관리 툴인 DBeaver용 플러그인도 함께 제공해 데이터베이스 구축·관리·쿼리 작성 등 다양한 작업을 직관적인 그래픽 환경에서 처리할 수 있다.” -주요 고객사가 궁금하다? "공공과 금융, 통신, 제조 등 다양한 산업군에서 많은 고객사가 있다. 공공 분야 대표적 고객사는 행정안전부, 기획재정부, 해양수산부, 국토교통부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 국민안전처, 고용노동부, 식품의약품안전처, 공정거래위원회, 인사혁신처, 한국사회보장정보원, 한국공항공사, 한국철도시설공단, 근로복지공단, 한국교통안전공단, 인천국제공항공사, LH, 코레일, 대한송유관공사, 서울교통공사 등이다. 금융은 우리은행을 비롯해 미래에셋증권, 신한은행, 한국거래소, 카카오페이증권, 삼성화재, 한국투자증권, 유진투자증권, 유안타증권, 대신증권, 국민은행, 키움증권, 신영증권, KB증권, NH투자증권, 동부증권, 교보증권, 하나캐피탈, 부국증권 등이 우리 제품을 쓰고 있다. 통신 분야는 대형 통신 3사인 SKT, KT, LGU+가 다 우리 고객사다. 제조는 삼성디스플레이를 비롯해 에스오일, LS전선, HP, LG전자, 동원F&B, 삼성SDS, 삼성SDI, SK실트론, CJ, SK하이닉스 등이 고객사다. 해외는 AT&T, Telus, MobiCom, HP, Digi, TELUS, NOMURA, InnoCaption 등이 고객사다." -V7.3의 슬로건이 'Mission-Critical Succeed'다. 무슨 뜻인가? "고객인 기업의 핵심적인 중요 업무(Mission-Critical)를 알티베이스 기술로 성공적으로 완수(Succeed)하겠다는 의미다. 알티베이스의 인메모리 DBMS 기술이 금융 결제나 항공 관제처럼 결코 멈춰서는 안될 중요 시스템의 안정적인 운영과 빠른 처리에 크게 기여한다는 점을 강조한 슬로건이다. 이 슬로건은 세 가지 핵심 가치를 내포하고 있다. 첫째, 기업의 중요한 업무가 중단 없이 성공적으로 이뤄져야 한다는 점, 둘째 알티베이스의 인메모리 DBMS 기술이 매우 빠른 데이터 처리 속도를 제공해 이러한 핵심 업무를 효과적으로 지원한다는 점, 마지막으로 급변하는 IT 환경에서 알티베이스 기술을 통해 기업고객이 빠르고 효율적으로 대량의 데이터를 처리, 경쟁 우위를 확보하고 비즈니스에서 성공하도록 이끌겠다는 우리의 고객 지향적 약속이다." -지난 7월말 3개년(2025~2027년) 기술 로드맵을 발표했다. 어떤 내용? "올해를 포함해 오는 2027년까지의 3년간 단계별 고도화 기술을 구현하겠다는 우리의 의지를 담았다. 글로벌 시장 공략에 본격 나서겠다는 선언이기도 하다. 국내외 시장의 급변하는 요구사항과 AI 기술 발전 추세를 반영해 수립했다. 4대 핵심 기술인 인메모리 대용량 고성능 기술, 클라우드 네이티브 데이터베이스, AI 에이전트 및 벡터 데이터베이스 기능, 그리고 분산 클러스터 기술 등으로 구성됐다. 먼저, 내년 1분기까지 Altibase Windows 2026, Altibase Sharding 3, 그리고 Altibase 8.1을 순차적으로 선보일 예정이다. 동시에 AI, 클라우드, 분산 기술 분야 연구개발을 강화해 제품 경쟁력을 높여가고 있다. 특히, 2027년 하반기에는 실시간 분산 클러스터 기술을 본격 적용한 차세대 제품을 출시, 고객들에게 한층 더 빠른 성능과 확장성을 제공할 예정이다." -최근 AI 분야에서 벡터 데이터베이스가 화두다. 알티베이스는 어떤 준비를 하고 있나? "기존 AI 서비스에서 대규모 데이터를 처리할 때는 레디스(Redis) 같은 NoSQL 분산 메모리 DB를 이용해 데이터를 분산, 저장했다. 하지만 인덱싱과 벡터 연산을 지원하는 전문 벡터 데이터베이스들이 등장, 주목 받고 있다. 아직 표준이 없어 각 제품마다 개발 인터페이스가 다르고 사용법도 복잡해 개발자들이 활용하기 쉽지 않은 문제가 있다. 알티베이스는 이런 문제를 해결하기 위해 기존의 SQL 기반으로 벡터 연산과 인덱싱을 지원하는 기술을 연구 중이다. 차세대 알티베이스에서는 벡터 연산을 표준 SQL 문법과 ODBC(Open Database Connectivity)와 JDBC(Java Database Connectivity)같은 익숙한 인터페이스를 통해 사용할 수 있게 하고, 또 개발자들이 별도 학습 없이도 AI와 벡터 검색 기능을 쉽게 활용할 수 있게 할 계획이다." -내년 출시 예정인 '알티베이스 샤딩3(Altibase Sharding)'에 대해 설명해달라 "AI, 빅데이터, IoT 시대를 맞아 데이터가 급격히 늘고 있다. 특히 센서 데이터처럼 실시간 처리가 필요한 경우가 많다. 기존에는 레디스(Redis) 같은 NoSQL 메모리 DB로 데이터를 분산해 실시간성을 확보했다. 하지만 이는 복잡한 연산 처리나 정합성 관리에 한계가 있다. 알티베이스는 메모리 DBMS로 NoSQL보다 빠른 성능과 SQL 호환성을 제공한다. 하지만, 메모리 용량 한계 때문에 대규모 데이터를 담기 어렵다는 제약이 있었다. 여기에 고객사들이 “분산 환경에서도 알티베이스를 쓰고 싶다”는 요구를 많이 했다. 기존에도 알티베이스는 분산 샤딩 기능이 있었지만, 노드 확장시 갱신연산이 중단되는 경우가 있었다. 이번 Altibase Sharding 3는 이러한 문제를 해결했다. 온라인 중에 노드를 확장 가능할 수 있는 분산 샤딩이 가능하다. 특히 내년 1월 출시하는 'Altibase Sharding 3'는 데이터가 늘더라도 자유롭게 노드를 확장할 수 있어 대규모 서비스 환경에서도 안정성과 성능을 동시에 제공한다." ■ 기존 알티베이스 제품과 차원이 다른 'AS3' - AS3(Altibase Sharding3)은 기존 알티베이스 제품과 구체적으로 어떻게 다른가? "기존 알티베이스(Altibase)는 주로 수직 확장을 통해 성능을 끌어올리는 구조였다. 하지만 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 늘면서 수평 확장 필요성이 커졌다. 기존 알티베이스의 샤딩은 '메타노드'라는 스페셜 노드가 존재해 모든 커넥션이 이 메타노드로 접속해야 했고, 이로인해 부하가 집중되는 문제가 있었다. 'AS3'은 모든 노드가 동일한 역할을 수행하는 구조(No special node)를 채택, 이런 문제를 해결했다. 샤드 키 기반 데이터 분산과 온라인 리샤딩을 지원한다. 덕분에 단순히 노드를 추가하는 것만으로도 성능을 거의 선형적으로 확장할 수 있다. 특정 노드에 데이터가 몰리는 문제도 해소할 수 있다. 장애 발생 시에도 다른 노드들이 즉시 역할을 이어받기 때문에 SPOF(Single Point of Failure) 없이 안정적인 서비스를 제공할 수 있다." -알티베이스가 'AS3'를 통해 샤딩 기능을 포함한 클러스터를 출시하는 이유는? "샤딩은 급격히 늘어나는 데이터와 트래픽을 효율적으로 관리하기 위한 핵심 기술이다. 데이터를 여러 노드에 분산하면 성능 저하와 병목을 방지할 수 있고, 필요할 때 서버를 증설해 선형적으로 확장이 가능하다. 동시에 특정 노드 장애가 전체 서비스 중단으로 이어지지 않아 비즈니스 연속성이 강화된다. 비용 측면에서도 '샤딩'은 이점이 크다. 디스크 공유형 클러스터보다 적은 비용으로 서버를 추가할 수 있어 TCO 절감 효과를 기대할 수 있다. 실제로 국내 주요 대기업들은 대용량 트랜잭션 처리와 실시간 분석을 위해 꾸준히 샤딩을 요청해왔다. 해외에서는 중동 및 동남아시아 지역 파트너들이 몽고DB(MongoDB), 레디스(Redis)와 유사한 키 기반 데이터 분산 구조를 요청했는데, 'AS3'은 이러한 국내외 수요를 반영해 개발한 솔루션이다. IoT·빅데이터·AI 환경에서 필수적인 데이터 인프라로 자리매김했으면 한다." -AS3 샤딩 방식의 구체적인 특징을 말해준다면 "AS3의 가장 큰 차별점은 모든 노드가 동등한 기능을 수행한다는 점이다. 별도의 코디네이터 노드가 없어도 SPOF((Single Point of Failure)가 발생하지 않으며, 장애가 발생해도 자동 재접속 기능을 통해 서비스 연속성을 보장한다. 확장성 측면에서도 강력하다. 노드를 추가할 때마다 용량이 선형적으로 증가하며, 실제 테스트에서도 이를 입증했다. 데이터 분산은 샤드 키 기반으로 해시와 레인지 방식을 지원하며, 온라인 리샤딩 기능을 통해 운영 중에도 중단 없이 데이터를 재분배할 수 있다. 개발자 친화적인 점도 장점이다. SQL은 물론 ODBC(Open Database Connectivity), JDBC(Java Database Connectivity 등 기존 DBMS 인터페이스를 그대로 지원하기 때문에 기존 애플리케이션을 최소한의 변경으로 마이그레이션할 수 있다. 기업이 새로운 기술을 도입하면서도 운영 리스크를 최소화할 수 있다." -'AS3'을 도입할 기업이 준비해야 할 건 뭔가? "우선 기존 시스템과의 호환성 검토가 필요하다. 데이터 마이그레이션 계획, 운영 인프라 점검도 요청된다. 특히 샤딩 구조에서는 어떤 값을 샤드 키로 지정할지에 따라 성능이 크게 달라지므로 데이터 모델링과 분산 쿼리 최적화에 대한 이해가 필수다. 알티베이스는 이러한 부분에서 고객이 어려움을 겪지 않도록, 사전 컨설팅부터 마이그레이션 지원, 교육 프로그램, 운영 가이드까지 엔드 투 엔드(end-to-end) 서비스를 제공할 계획이다. 이를 통해 고객은 도입 초기의 시행착오를 줄이고, 빠르게 안정적인 운영 체계를 구축할 수 있다." ■ 클라우드 전략...차세대 Altibase8.1에서 JSON 기본 지원 -알티베이스의 클라우드 대응도 궁금하다. 클라우드 환경에 최적화된 DBMS를 제공하기 위해 어떤 노력을 하고 있나 "클라우드 핵심은 '사용한 만큼만 비용을 지불하는 유연성'이다. 이를 위해 알티베이스는 'Altibase Kubernetes Utility(AKU)'를 통해 클라우드 환경에서도 노드를 손쉽게 확장·축소할 수 있게 지원한다. 사용량이 늘면 노드가 확장되는데 이 때 자동으로 데이터를 복제해 준다. 그리고, 부하가 줄면 다시 노드를 제거하는 방식으로 운영 효율성을 제공한다. 또, 기존 클라우드 RDBMS들이 흔히 쓰는 디스크 공유 방식은 읽기 연산은 분산되지만 갱신 연산 분산에는 한계가 있다. 우리는 이를 개선해 서비스 중단없이 온라인으로 데이터 재배치가 가능한 리샤딩(Re-sharding) 기술을 개발했고, 2026년 출시하는 AS3 버전에 탑재했다. 마지막으로, 클라우드·빅데이터 환경에서는 정형과 비정형 데이터가 함께 발생하고, 스키마 변화가 잦다는 특성이 있다. 이를 반영해 차세대 Altibase8.1에서는 JSON을 기본(네이티브)으로 지원한다. JSON(Javascript Object Notation)은 데이터를 저장하거나 주고받을 때 쓰는 경량 데이터 교환 형식이다. 특히 자체 개발한 바이너리 JSON을 탑재해 저장 용량을 줄이고, 문서 내 검색 처리 성능과 문서 유효성 검사 속도를 크게 높였다. 이를 통해 다양한 클라우드 애플리케이션에서 더 빠르고 안정적인 데이터 처리가 가능하다." -최근 '카프카 커넥터(Kafka Connector)'를 개발했다고 하던데, 알티베이스의 기술 로드맵과 이번 Kafka Connector는 어떤 연관이 있나 "현재 3개년 기술 로드맵(2025~2027)을 통해 클라우드 네이티브 DBMS, AI 및 벡터 DB, 분산 클러스터, 인메모리 고성능 기술 등의 4대 축을 제시, 제품을 고도화하고 있다. 이번 Kafka Connector는 그중에서도 클라우드 및 빅데이터 환경과의 연동성 강화라는 측면에서 큰 의미가 있다. 클라우드와 IoT, AI 서비스 환경에서는 실시간 데이터 스트리밍이 핵심인데, Kafka는 사실상 업계 표준으로 자리잡고 있다. 알티베이스가 Kafka와의 연동을 공식적으로 지원한다는 것은, 앞으로 클라우드·AI·빅데이터 생태계 속에서 알티베이스의 활용 폭이 더욱 넓어진다는 것을 의미한다." ■ '알티베이스 윈도 2026(AW 2026)'에 쏠리는 시선 -올해 말 출시할 'Altibase Windows 2026(AW 2026)'은 어떤 배경에서 기획한 건가? "제조 장비, 의료기기, 군수·철도 시스템 같은 임베디드 환경에서는 서버와 클라이언트가 한 장비 안에서 동시에 동작해야 하는 경우가 많다. 예를 들어 MRI 장비나 POS 단말은 외부 서버와의 연결 없이도 자체적으로 데이터를 처리·저장하고, 필요 시 중앙 서버와 동기화해야 한다. 이런 구조에서는 운영체제(OS)가 윈도(Windows)인 경우가 많다. 서버 자체를 윈도 환경에서 직접 구동할 수 있게 지원해 달라는 요구가 많아 개발하게 됐다." -윈도(Windows) 환경에서 알티베이스(Altibase)를 사용하면 어떤 장점이 있나 "하나의 장비에 서버와 클라이언트를 함께 두면 단말 일체형 솔루션을 구축할 수 있다. 즉, 데이터 저장·처리와 사용자 애플리케이션이 한 시스템 안에서 이뤄져 응답 속도가 빨라지고, 네트워크 지연이나 장애가 발생해도 로컬에서 안정적으로 데이터를 처리·보관할 수 있다. 예를 들어, 의료장비에서는 환자 데이터를 즉시 분석하고 저장할 수 있으며, 제조 산업 현장의 기계 시스템에서는 설비 센서 데이터를 실시간으로 수집·분석해 장비 상태를 즉시 제어할 수 있다." -지원되는 OS와 기술 특징을 소개해 달라 "'AW 2026'은 Windows Server 2022, Windows Server 2025, 그리고 Windows 11을 공식 지원한다. 기존 알티베이스 강점인 메모리·디스크 하이브리드 구조를 그대로 제공, 메모리 자원이 제한된 임베디드 장비에서도 안정적으로 운영할 수 있다. 또 수백에서 수천 대 규모의 장비 간 이중화 및 데이터 복제를 지원한다. 이를 통해 다수의 임베디드 장비가 항상 서버와 연결돼 있지 않아도, 로컬에서 데이터를 처리한 후 서버와 연결될 때 자동으로 동기화할 수 있다." -'Altibase Windows 2026' 출시가 가지는 의미는? "우리는 오랫동안 유닉스와 리눅스 기반 시장에서 성능과 하이브리드 DBMS의 특징을 토대로 경쟁력을 쌓아왔다. 하지만 그동안 윈도(Windows) 서버에서는 사용할 수 없었다. 이번 릴리즈를 계기로 윈도 서버(Windows Server)를 공식 지원, 고객은 OS를 바꾸지 않고도 알티베이스를 도입해 고성능 하이브리드 DBMS의 혁신을 경험할 수 있다. 이는 더 많은 산업 현장에서 알티베이스를 활용할 수 있다는 의미이며, 특히 미션 크리티컬한 업무를 수행하는 윈도 환경의 산업 분야에 새로운 선택지를 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다." ■ 글로벌 시장 확장 추진...싱가포르 등에 법인 -알티베이스의 글로벌 시장 진출도 궁금하다. 동남아시아 시장 진출을 위해 어떤 전략을 추진하고 있나 "올 1월 싱가포르에 'ALTIBASE SEA' 법인을 설립하며 동남아시아 시장 공략을 본격화했다. 현재 인도네시아와 태국을 중심으로 동남아시아 시장 공략에 나서고 있으며, 현지 정부 및 공공기관을 대상으로 한 개념검증(PoC) 프로젝트를 추진 중이며, 태국에서는 공공기관에서 첫 사업수주를 완료했다. 또 ERP, 지불결제시스템 및 학교 관리 시스템 등 핵심 솔루션 기업들과의 협력 방안도 적극 모색, 현지 시장에서 본격적인 사업 확장을 기대하고 있다." -해외 기업들과는 어떤 협력 관계를 구축하고 있나 "아시아태평양(APAC) 지역에 본부를 둔 글로벌 정보기술(IT) 기업들과 '인메모리(In-Memory) 데이터베이스 어플라이언스 개발 공동 프로젝트'를 진행 중이다. 최근에는 IBM의 메인프레임 기반 시스템인 LinuxONE 환경에서도 ALTIBASE 7.3을 구동할 수 있도록 포팅을 완료했다. 해외 ISV(Independent Software Vendor), SI(system integration), 컨설팅 업체들과의 협력 체계를 확장함과 동시에 알티베이스는 IBM의 공식 ISV로 인정받아 인도네시아, 필리핀, 싱가폴, 홍콩에서 열린 IBM 파트너 프로그램에 참여하는 등 글로벌 파트너십을 확대하고 있다." -글로벌 고객사 및 성공사례를 말해달라 "알티베이스는 IBM의 엄격한 기준을 충족시키며 안정성과 신뢰성 면에서 공식 인정받았고, 이는 이미 확보한 700여 고객사와 8000여 레퍼런스를 대폭 확장할 수 있는 기반이 될 것이다." -글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하기 위한 차별화 전략은? "국내 공공 및 기업 시장에서의 강점을 기반으로 글로벌 시장 확장과 AI 시대 기술 혁신의 청사진을 제시할 예정이다. 특히 AI가 기업 경쟁력의 핵심이 되는 시대에 알티베이스는 초고속, 확장성, 안정성이 보장된 데이터 인프라로 기업들의 AI 전환을 지원할 계획이다. 또 완전 관리형 클라우드, NoSQL, AI 기술을 포함한 최신 트렌드에 발맞춰 고객들의 다양한 요구를 충족시키며 데이터베이스 기술의 새로운 가능성을 열어갈 예정이다." ■ 최신 동향 및 시장 내 위치 -국내 DBMS 시장에서 알티베이스의 현재 위치와 강점은? "알티베이스는 국내 인메모리 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 선두업체로 자리매김하고 있다. 국내 대형 시중은행의 AI 보이스피싱 실시간 모니터링 시스템에 우리 기술을 성공적으로 적용, 금융 범죄 예방에 기여하고 있는데, 이는 AI 실제 응용에서 효과적으로 활용된 대표적 성과다. 또 서울교통공사, 공정거래위원회, 대구정부통합전산센터 등 주요 공공기관 시스템을 성공적으로 운영하며 국산 DBMS의 기술 우수성을 입증해왔다." -AI 시대다. 어떤 기술 비전을 가지고 있나 "AI시대를 맞아 데이터 인프라 혁신을 겨냥한 기술 비전을 공개할 계획이다. 오랜 DBMS 개발 경험과 데이터 솔루션 서비스 노하우를 바탕으로 AI와 반도체 기술 발전에 따른 데이터 중요성이 부각되고 있다. 이런 트렌드를 반영한 데이터 중심 AI비전을 제시할 계획이다. 향후 AI 시대를 대비해 벡터 데이터 타입 및 실시간 분산 클러스터를 지원하고 빠른 검색 성능을 목표로 연구 중이다. 또 외부 데이터 연동과 다양한 고객 요구를 수용하는 고성능 멀티모델 통합 DBMS로 고도화할 계획을 갖고 있다. 비정형 데이터에 대한 벡터 데이터베이스 연동을 위한 전용 커넥터도 제공하고, 데이터베이스 AI 에이전트를 통한 프라이빗·퍼블릭 모델 연동 기술도 함께 제공할 예정이다." -향후 주요 기술 트렌드 중 알티베이스가 주목하는 것은? "앞으로 에이전트형 AI, 생성형 AI 기업 확산, 추론 AI 모델 활용 확대 등 AI를 중심으로 한 혁신적인 기술들이 IT 업계를 주도할 것으로 전망된다. 알티베이스는 이러한 AI 기술 트렌드에 발맞춰 AI 애플리케이션에 최적화된 데이터베이스 환경을 제공하는 전략을 추진하고 있다. 그 뿐 아니라, 특히 생성형 AI 시대의 대규모 언어 모델(LLM)에 발맞춘 전략적 기술 개발에 집중하고 박차를 가하고 있다." -오는 2027년 '실시간 분산 클러스터 고도화' 버전을 출시할 계획이다.이를 통해 어떤 경쟁 우위를 확보하려 하나? "2027년 하반기 출시 예정인 ' 실시간 분산 클러스터 고도화' 버전은 인메모리 대용량 데이터를 초고속으로 처리할 수 있다. 특히 기존 NoSQL과 document DB에서 지원이 불가능한 트랜잭션을 지원, '복잡한 SQL문'까지 고속으로 처리할 수 있다는 점이 핵심 차별화 포인트다. 알티베이스는 이를 통해 현재 글로벌 시장을 장악하고 있는 레디스(Redis)와 몽고DB(MongoDB)에 정면 도전하겠다는 전략을 갖고 있다." -알티베이스가 글로벌 시장에서 신뢰받는 데이터베이스 솔루션 제공자로 자리매김하기 위한 계획은? "초고성능 인메모리 컴퓨팅 기반 하이브리드 DBMS 기술을 통해 글로벌 시장에서 신뢰받는 데이터베이스 솔루션 제공자로 자리매김하겠다. 급변하는 데이터베이스 시장에서 기술 경쟁력을 한층 강화하고, 글로벌 시장 입지를 확고히 하기 위한 전략적 청사진을 제시하며 해외 시장에서도 차별화된 경쟁력을 선보이겠다." -급변하는 데이터베이스 시장 변화에 어떻게 대응하고 있나? "최신 버전인 'ALTIBASE V7.3'을 통해 클라우드 환경에서 성능을 더욱 강화했으며, 향후 AI 시대를 대비해 벡터 데이터 타입 및 실시간 분산 클러스터를 지원하고 빠른 검색 성능을 목표로 연구 중이다. 또 외부 데이터 연동과 다양한 고객 요구를 수용하는 고성능 멀티모델 통합 DBMS로 고도화 및 발전시킬 계획이다."
