싱글스토어가 7일 서울 양재 엘타워에서 'SingleStore AI NOW 2026'을 개최하고 실시간 데이터를 기반으로 한 엔터프라이즈 AI 전략과 차세대 플랫폼 'Aura AI'를 공개했다. 행사에서는 AI 에이전트 시대를 위한 데이터 인프라와 HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing), 벡터 검색, Graph RAG, Zero-ETL 전략 등이 핵심 화두로 제시됐다.
행사 개막 연설에 나선 한정희 싱글스토어코리아 대표는 “과거 스마트폰이 여러 개의 단일 목적 기기를 하나로 통합했던 것처럼 AI 시대의 데이터 플랫폼도 하나의 엔진에서 모든 워크로드를 처리해야 한다”고 말했다.
한 대표는 여러 데이터베이스를 조합해 사용하는 기존 구조에서는 ETL과 CDC 등 데이터 이동이 반복되면서 병목 현상이 발생한다며, 싱글스토어의 단일 엔진 기반 아키텍처가 이러한 문제를 해결할 수 있다고 강조했다.
이어 발표한 나딤 아스가르(Nadeem Asghar) 싱글스토어 CTO는 “AI 경쟁력은 더 큰 모델이 아니라 더 나은 컨텍스트(Better Context)”라며 실시간 데이터 활용의 중요성을 강조했다.
그는 “AI 에이전트는 현재의 데이터와 이벤트, 권한, 비즈니스 로직을 실시간으로 활용할 수 있어야 한다”며 “트랜잭션과 분석을 하나의 엔진에서 동시에 처리하는 HTAP 구조가 Agentic AI 구현의 핵심 기반”이라고 설명했다.
싱글스토어는 이날 실시간 데이터 컨텍스트 기반 AI 플랫폼 'Aura AI'도 함께 선보였다. Aura AI는 Copilot과 임베디드 AI, AI 에이전트 개발을 지원하는 플랫폼으로, Iceberg 기반 데이터 레이크하우스를 위한 'Speed Layer'를 통해 데이터를 별도로 이동하지 않고 실시간 분석을 수행하는 Zero-ETL 구조를 제공한다.
또 OpenAI, Claude, Gemini 등 다양한 대규모언어모델(LLM)과 연동 가능한 개방형 플랫폼을 지원해 특정 AI 모델에 종속되지 않는 환경을 제공하는 것이 특징이다.
오후 세션에서는 국내 기업들의 싱글스토어DB 활용 사례도 소개됐다.
케이뱅크는 싱글스토어 기반 초저지연 AI 이상거래탐지(FDS)를 구축해 수 밀리초(ms) 단위로 거래 데이터를 분석하고 AI 기반 탐지 모델을 운영하고 있다고 밝혔다. 벡터 검색을 활용한 텔레그램 사기 계정 탐지와 장기 거래 이력 분석을 통해 금융 사기 탐지 정확도를 높인 사례도 공개했다.
카카오는 Full Text Search(FTS), BM25, 벡터 검색, RRF(Reciprocal Rank Fusion)를 하나의 SQL 쿼리로 결합한 하이브리드 검색 구조를 소개했다. 이를 통해 키워드 검색의 정확도와 의미 기반 검색의 재현율을 동시에 확보하고, 대규모 벡터 데이터의 검색 성능과 운영 효율성을 높였다고 설명했다.
이 밖에도 AI-SPERA는 글로벌 위협 인텔리전스 기반 보안 서비스를, 파일러(Pyler)는 실시간 비디오 이해 기반 광고 분석 플랫폼을 소개했다. 파일러는 싱글스토어DB 도입 이후 AI 분석 응답 시간을 수 분에서 1~2초 수준으로 단축하고 운영 비용을 약 70% 절감했다고 밝혔다.
효성인포메이션시스템은 싱글스토어DB를 활용한 온프레미스 AI 플랫폼과 Sovereign AI 전략을 발표했으며, 퀀텟시스템즈는 PuppyGraph와 싱글스토어를 결합한 Zero-ETL 기반 Graph RAG 아키텍처를 소개했다.
싱글스토어는 이번 행사를 통해 AI 경쟁력의 핵심이 모델 성능이 아닌 실시간 데이터 활용 능력으로 이동하고 있다고 강조했다. 업계에서는 HTAP와 벡터 검색, Graph RAG, Agentic AI를 하나의 플랫폼에서 지원하는 데이터 아키텍처가 향후 기업 AI 도입 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망했다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com