EDB가 오픈소스 기반의 데이터베이스(DB) 영역을 넘어, 트랜잭션(OLTP)과 초고속 분석, AI 워크로드를 하나의 단일 엔진으로 통합한 데이터·AI 플랫폼 시장으로 사업 영역을 본격 확장한다.
그동안 스노우플레이크, 데이터브릭스 등 상용 레이크하우스 사업자가 주도해온 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 시장에 정면으로 도전장을 던진 것이다. 생성형 AI 도입 기업이 가장 크게 체감하는 'LLM 토큰 비용 폭증' 문제를 해결하는 자체 기술을 전격 공개하며, 데이터 파편화 해소와 AI 비용 절감을 핵심 경쟁력으로 내세웠다.
◇트랜잭션·분석·AI를 하나로… 통합 데이터 플랫폼 '에이전틱 레이크하우스'
EDB는 3일 서울 소피텔 앰배서더 서울에서 국내 최대 규모 PostgreSQL 콘퍼런스 'EDB 포스트그레스 AI 서밋 서울 2026'을 개최했다. 이날 메인 키노트 연사로 나선 프랭크 시디 EDB 글로벌 Analytics & AI 세일즈 엔지니어링 부사장은 '에이전틱 시프트'를 주제로 기조연설을 진행했다.
시디 부사장은 글로벌 분석 및 AI 플랫폼 시장이 2028년까지 2180억 달러 규모로 성장하고 있으나, 대다수 기업이 운영 DB, 데이터 웨어하우스(DW), 레이크, 벡터 DB, ETL 파이프라인 등 최소 4개 이상의 서로 다른 시스템을 복잡하게 연결하는 '분석 스프롤' 상태에 놓여 있다고 진단했다. 이로 인해 전체 AI 프로젝트의 90% 이상이 데이터가 고립되는 '사일로 현상'으로 지연되거나 실패하고 있다고 분석했다.
이러한 난제를 해결하기 위해 해법으로 '에이전틱 레이크하우스' 아키텍처를 제시했다. 단일 오픈 포스트그레스 엔진 기반 위에서 작동하는 이 플랫폼은 다섯 가지 핵심 기능을 하나의 SQL 인터페이스와 단일 보안 체계 아래 유기적으로 결합했다. 핵심 영역 업무를 처리하는 '운영 데이터베이스'를 중심으로, 실시간 텔레메트리와 로그 데이터에 대한 초단위 분석 처리를 수행하는 '클릭하우스 OLAP'이 연동된다.
이와 함께 스노우플레이크와 그린플럼 등을 대체하는 페타바이트(PB) 규모의 오픈 대규모 병렬 처리(MPP) 데이터 웨어하우스인 '웨어하우스PG(WHPG)'가 In-데이터베이스 ML 기능을 지원하며 대용량 분석을 주도한다.
또한, 아파치 아이스버그 및 파케이 오픈 테이블 포맷 데이터를 기존 포스트그레스 대비 3.5배에서 최대 5배까지 빠르게 조회할 수 있도록 돕는 분석 가속 엔진인 'PGAA 및 PGFS'가 뒷받침한다. 기업이 손쉽게 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있도록 'AI 에이전트 프레임워크'까지 제공한다.
별도의 복잡한 데이터 파이프라인이나 복제 과정(ETL) 없이 오픈 테이블 포맷을 직접 활용하기 때문에, 데이터를 옮기는 데 드는 비용과 보안 리스크를 근본적으로 없애는 것이 가장 큰 강점이다.
특히 EDB는 이날 대용량 분석을 담당하는 차세대 데이터 웨어하우스 엔진 '웨어하우스PG 19'를 2027년 상반기(H1)에 정식 출시(GA)한다는 로드맵을 공개했다. 별도의 그래프 데이터베이스 도입 없이 표준 SQL/PGQ만으로 금융 사기 탐지(FDS)나 공급망 분석을 수행할 수 있는 '프로퍼티 그래프' 기능과 아이스버그 스트리밍 쓰기 기술 등을 탑재해 상용 제품과 정면 승부를 펼친다.
◇LLM 토큰 비용 80% 줄인다
시디 부사장은 AI 모델 이용 시 매 대화마다 전체 컨텍스트를 다시 전송해야 하는 구조적 한계 때문에 AI 서비스 규모가 커질수록 운영 비용이 기하급수적으로 폭증하는 '토큰 에코노믹스'를 모든 기업의 현안으로 짚었다.
그러면서 EDB의 '지속형 에이전트 메모리' 기술을 대안으로 공개했다. 대화 이력을 효율적으로 압축하고 관계형·벡터·그래프 메모리를 단일 ACID 데이터베이스 안에서 통합 관리하는 기술로 LLM 토큰 비용을 80% 이상 절감할 수 있다고 설명했다.
AI 에이전트의 데이터 상태는 데이터베이스 내 '독립된 보안 경계' 안에서 안전하게 보호된다. 실제로 EDB의 AI 에이전트 구축·운영 프레임워크인 '에이전트 팩토리'를 도입한 기업은 자체 구축(DIY) 방식 대비 프로덕션 진입 기간을 기존 28주에서 9주로 대폭 단축했고, 개발 공수를 67% 감축했다는 실증 수치를 기록하며 토큰 비용 절감이 곧바로 상용화 속도로 이어진다는 점을 증명했다.
◇ IBK기업은행·교보문고·샵캐스트 등 선도 기업 성과 증명
이날 행사에서는 국내외 주요 대기업 및 금융권의 실무 책임자가 오픈소스 전환(OX)과 AI 플랫폼 구축 성공 사례를 공유했다. IBK기업은행은 오라클 운영 과정에서 직면한 라이선스 비용 압박, 벤더 종속성, 확장성 한계를 극복하기 위해 EPAS 기반으로 1년 만에 15개 시스템을 병렬 전환했다.
스토리지 복제 방식 대신 WAL 스트리밍 기반의 EFM HA 체계로 전환하여 장애 전환 시간을 단축했으며, 향후 포스트그레스 벡터 확장 기능을 활용한 사내 AI 데이터 인프라 연계 계획을 밝혔다.
교보문고는 엔터프라이즈 DB 현대화 전략을 바탕으로 성공적인 오픈소스 DB 마이그레이션을 수행하고, 하나의 포스트그레스 플랫폼 위에서 운영·분석·AI 도서 추천 서비스를 통합 구축한 노하우를 공유했다.
음악 스트리밍 및 저작권 정산 플랫폼 샵캐스트는 연간 70억건의 음악 재생 로그와 분기당 18억건의 저작권 정산 데이터를 처리하는 과정을 발표했다. 기존 상용 DB와 하둡 기반 환경에서 40분 걸리던 분기 정산 배치를 EDB 포스트그레스 레이크하우스로 전환한 뒤 7분으로 단축했으며, SQL을 모르는 경영진이 AI 에이전트에 자연어로 직접 데이터를 질의하는 단계까지 구현했다고 밝혔다.
국내 반도체 그룹은 사내 DBaaS 플랫폼 안에서 기존 상용 MPP DB를 유지하면서 웨어하우스PG를 새로운 선택지로 추가하는 공존 전략을 소개했다. 호환성·성능·안정성·운영 4개 축의 엄격한 기술 검증(PoC)을 거쳐 주요 분석 워크로드에서 상용 제품 동등 수준의 성능을 확인했다고 전했다.
김희배 EDB코리아 지사장은 “EDB는 트랜잭션과 분석, AI 영역을 하나로 아우르는 유니파이드 데이터 플랫폼을 제공하는 국내 유일, 나아가 글로벌 유일의 벤더”라며 “클라우드든 베어메탈이든, 하이브리드든 서버리스든 고객이 원하는 어떤 환경에서도 데이터 인프라를 자유롭게 구성할 수 있게 하는 것이 저희가 말씀드리는 엔터프라이즈 오픈소스 전환(OX)의 핵심”이라고 말했다.
최호 기자 snoop@etnews.com
