ISV의 성공을 이끄는 EDB Postgres AI: 도입 효과와 실제 성공 사례
Dave Stone
2025년 3월 26일
EDB Postgres AI로 혁신을 가속화하고 있는 ISV들의 실제 성공 사례
이 블로그는 Greg Walker와 David Stone이 공동 집필했습니다.
산업 전반의 독립 소프트웨어 벤더(ISV)들과 만나면서 제가 계속해서 듣는 공통된 이야기가 있습니다. 바로 “애플리케이션을 구동하는 데이터베이스가 비즈니스를 앞당길 수도, 발목을 잡을 수도 있다”는 점입니다. 올바른 데이터 플랫폼이 소프트웨어 기업의 도전을 경쟁 우위로 바꿔주는 모습을 저는 수없이 목격해왔습니다.
빠른 혁신과 비용 절감이라는 두 가지 과제를 동시에 해결해야 하는 상황, 익숙하시죠? 고객들은 이제 GenAI 기반 기능, 뛰어난 성능, 그리고 견고한 안정성을 당연하게 기대합니다. 그 와중에 치열한 시장 속에서 차별화를 꾀해야 하니 부담은 점점 커집니다.
그래서 저희는 ISV를 위한 통합 솔루션으로 EDB Postgres AI를 개발했습니다. 이번 글에서는 ISV 고객들이 이 플랫폼을 어떻게 활용해 운영 효율을 높이고, 혁신을 앞당기며, 수익을 성장시키고 시장을 선도하고 있는지를 소개하고자 합니다.
ISV 운영 효율 혁신: EDB Postgres AI로 비용 절감과 성능 확보
제가 만난 대부분의 ISV들은 성능을 희생하지 않으면서 운영 비용을 줄이는 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 특히 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 각각 별도로 운영하고 있다면 데이터베이스 인프라 비용은 눈덩이처럼 불어납니다.
예를 들어, 약 2만 개의 부동산 중개사무소, 30개 프랜차이즈, 150만 명의 중개인에게 전략적 인사이트를 제공하는 Lone Wolf Technologies는, BrokerMetrics라는 데이터 중심 분석 도구를 운영하며 막대한 Oracle 라이선스 비용 문제에 직면했습니다.
이들은 **EDB Postgres Advanced Server(EPAS)**를 EDB Postgres AI 환경으로 마이그레이션하면서 데이터베이스 라이선스 비용을 약 90%, 즉 약 100만 달러에서 10만 달러로 절감했고, 동시에 데이터 관리 기능도 향상시켰습니다.
Lone Wolf의 엔지니어링 디렉터 Vladimir Sanchez는 이렇게 말했습니다.
“EDB는 다른 벤더들과는 달리 훨씬 경제적인 방식으로 데이터베이스를 운영할 수 있게 해줍니다. 그 점이 EDB를 선택한 이유입니다.”
더 인상적인 점은, 이들의 기존 Oracle 데이터베이스에서 치명적인 장애가 발생했을 때, EPAS가 회사를 구했다는 점입니다.
“Oracle과 EDB 양쪽에 데이터를 병렬로 적재해두지 않았더라면 회사는 파산했을 겁니다. EDB가 우리 회사를 구해줬어요.” – Vladimir Sanchez
또한 유럽 고객사 Zucchetti는 트랜잭션과 분석 워크로드를 단일 Postgres 환경으로 통합함으로써 별도의 전문 시스템이 필요 없게 되었고, 인프라 비용을 약 30% 절감하면서 기술 스택도 단순화할 수 있었습니다.
EDB가 운영 효율을 높이는 방식
- 워크로드 통합 플랫폼: 트랜잭션, 분석, AI를 단일 환경에서 처리하며, 일반 Postgres보다 최대 30배 빠른 분석 쿼리 지원
- 유연한 클라우드 배포: 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 어디서든 90% 더 높은 비용 효율
- 관리 자동화: 자동화 도구와 전문 지원으로 운영팀의 관리 부담 감소
ISV에게 있어 EDB Postgres AI는 고객의 CFO들이 관심 가질 만한 실질적인 비용 절감을 제공합니다. Lone Wolf 사례처럼, 성능은 향상시키면서 비용은 90% 절감한 이야기는 임원진의 귀를 사로잡습니다.
애플리케이션에 EDB Postgres AI를 탑재하면 즉각적인 비용 절감과 장기적 운영 효율을 모두 실현하는 전략적 솔루션으로 포지셔닝할 수 있습니다.
ISV 혁신 전략: EDB Postgres AI로 시장 출시 속도 가속화
빠르게 기능을 개발하고 시장에 출시하는 속도는 경쟁 우위를 결정짓습니다. 하지만 데이터베이스가 병목이 된다면 더 민첩한 경쟁자들에게 시장을 뺏기기 십상입니다.
advact는 이메일 보안 전문 업체로, Postgres와 Kubernetes를 모두 지원할 수 있는 고성능 데이터베이스가 필요했습니다. 이들은 애플리케이션 현대화 이후 CloudNativePG로의 마이그레이션을 EDB의 도움을 받아 6개월 이내에 완료했고, 클라우드 네이티브 인프라와 완벽하게 정렬된 데이터베이스 전략을 구축해 향후 성장 기반까지 마련했습니다.
Florida Blue는 AI 애플리케이션을 위해 기존 Postgres를 확장하여 pgvector를 도입, 환자 문서 검색 기능을 구현했습니다. 별도의 벡터 DB 없이 단일 데이터 소스를 유지한 채 고급 AI 기능을 추가한 사례입니다.
EDB가 혁신을 앞당기는 방법
- 복잡성 없는 AI 통합: 별도의 특수 데이터베이스 없이 벡터 검색, RAG 패턴 등 GenAI 기능을 바로 구현
- 간편한 현대화 경로: Lone Wolf의 표현을 빌리자면 “Oracle을 벗어나는 가장 유연한 경로”를 제공
- 유연한 개발 환경: GKN Powder Metallurgy 사례처럼 다양한 Postgres 모듈과 확장 기능 활용 가능
오늘날 시장에서 출시 속도는 경쟁력의 핵심 지표입니다. advact처럼 6개월 앞당긴 출시 일정을 EDB로 실현한다면, 고객 애플리케이션은 경쟁자를 앞설 전략 자산이 됩니다. 이는 IT가 아닌 성장 중심의 경영 전략으로 인식될 수 있습니다.
ISV 수익 성장 사례: EDB Postgres AI가 여는 비즈니스 기회
기술 선택은 결국 비즈니스 성장을 이끌어야 합니다. 적절한 데이터베이스 플랫폼은 새로운 수익원을 열고, 시장 범위를 넓히는 데 기여합니다.
예를 들어, Meridian은 20년 이상 키오스크, 스마트 락커, 디지털 사이니지, 셀프서비스 소프트웨어를 제공해온 기업입니다. 이들은 SOC 2 인증 요건 충족을 위해 데이터 보호 및 복구 능력을 강화해야 했고, 그 파트너로 EDB를 선택했습니다.
EDB의 도움으로 핫 페일오버, 백업 및 모니터링 기능이 포함된 클러스터 구성을 구현했고, 이는 SOC 2 요건을 충족하는 핵심이 되었습니다.
“EDB 소프트웨어 덕분에 SOC 2 요건을 충족하는 시스템을 갖출 수 있었습니다.” – Chris Gilder, Meridian 창립자 겸 CEO
그 결과 Meridian은 업계 유일의 SOC 2 인증 키오스크 관리자가 되었고, Firestone, HP, Panasonic, Walmart 등 대형 고객사를 새롭게 확보하게 되었습니다.
“EDB 덕분에 우리는 데이터베이스 구조 관리가 아닌, 고객을 위한 솔루션 개발에 집중할 수 있었습니다.” – Chris Gilder
또한 많은 금융 서비스 분야 ISV들이 분석, AI 에이전트, 업종별 데이터 서비스를 활용해 프리미엄 요금제를 구성, 운영 비용을 크게 늘리지 않고도 수익을 증대하고 있습니다.
EDB를 통해 수익을 성장시키는 방법
- 프리미엄 구독 모델: 고급 분석 및 GenAI 기능으로 부가가치 높은 요금제 제공
- 미션 크리티컬 가용성: 최대 99.999% SLA 보장으로 신뢰성 확보
- 유연한 아키텍처: 인프라 복잡성 증가 없이 새로운 기능 론칭 가능
Meridian처럼 EDB를 활용해 고가용성과 컴플라이언스를 실현하면 기존에 접근하기 어려웠던 대형 고객사를 공략할 수 있습니다. 이는 고객사의 수익 확장 전략을 직접 지원하는 역할을 합니다.
ISV 시장 리더십 확보: Postgres AI로 제품 차별화 실현
치열한 시장에서 성공하려면, 고객에게 완성도 높고 통합된 솔루션을 제공해야 합니다. 그리고 어떤 데이터베이스를 선택하느냐가, 고객이 여러분의 제품을 어떻게 인식하는지를 크게 좌우합니다.
DBS Bank와 Mastercard는 EDB Postgres AI를 도입해 지역 간 99.999% 고가용성을 실현하면서도 데이터 주권 요건을 충족함으로써, 글로벌 고객들에게 안정적으로 서비스를 제공하고, 각국의 규제를 철저히 준수할 수 있었습니다.
GKN Powder Metallurgy는 Oracle에서 EPAS로 전환한 후, 비용 절감 이상의 혜택을 얻었습니다.
“새 시스템이 성능 면에서 더 낫다는 걸 체감하고 있습니다. Postgres 기능 덕분에 훨씬 유연해졌고, 미래의 과제에도 더 잘 대비할 수 있을 거라 기대합니다.”
– Roman Jaeger, GKN 데이터베이스 관리자
EDB를 활용해 시장 리더십을 구축하는 방법
- 고객 데이터 통합: 플랫폼 간 일관성을 유지하며, 360도 고객 뷰를 실현
- 데이터 주권 대응: 지역 규제를 준수하면서도 AI 기능 활용 가능
- 확장성 확보: 글로벌 금융기관들도 신뢰하는 플랫폼으로 대규모 워크로드 지원
시장 리더십에 집중하는 경영진 입장에서는, 지속적인 경쟁 우위 확보가 핵심 과제입니다. EDB Postgres AI를 기반으로 솔루션을 구축하면, DBS Bank와 Mastercard처럼 규제를 충족하면서도 탁월한 성능을 제공하는 시장 선도자가 될 수 있습니다. 이는 고객사의 이사회 차원에서도 장기적 시장 경쟁력 확보 방안으로 인식될 수 있습니다.
ISV를 위한 EDB Postgres AI의 강점
EDB Postgres AI가 ISV에게 적합한 플랫폼인 이유
- 통합 워크로드 관리: 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 하나의 플랫폼에서 처리
- 멀티모델 데이터 관리: 관계형, JSON, 시계열, 벡터, 컬럼형 데이터까지 지원
- 하이브리드 배포 유연성: 소프트웨어, 클라우드, 하드웨어 통합 솔루션 간 일관된 사용자 경험
- 엔터프라이즈급 보안 및 가시성: 까다로운 요구사항도 충족 가능한 종합 도구 제공
이러한 기능 조합은 ISV가 차세대 소프트웨어의 기반으로 삼기에 이상적인 플랫폼입니다. 오픈소스의 유연함은 유지하면서도, 기업 수준의 보안, 안정성, 지원을 함께 누릴 수 있습니다.
EDB Postgres AI 시작하기
EDB Postgres AI가 여러분의 소프트웨어 비즈니스에 어떤 가치를 줄 수 있는지 알아보기 위해 고려해야 할 단계들
- 현재 데이터베이스 비용 분석: 현재 솔루션 대비 절감 가능성을 저희 팀이 도와드립니다.
- AI 통합 기회 파악: 어떤 AI 기능이 제품 가치를 높일 수 있을지 함께 검토해드립니다.
- 마이그레이션 전략 수립: 귀사의 애플리케이션 전환을 위한 맞춤형 전략을 설계해드립니다.
저희는 Lone Wolf, advact, Meridian과 같은 ISV들이 데이터베이스 과제를 실질적인 경쟁 우위로 전환할 수 있도록 도왔으며, 귀사도 그렇게 하실 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.
결론
지금 여러분이 선택하는 데이터베이스는, 향후 몇 년간의 혁신 속도, 비용 통제, 수익 창출 능력에 결정적인 영향을 미칩니다. GenAI 기능이 소프트웨어의 기본 요구사항이 되고 있는 만큼, 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 한 번에 처리할 수 있는 통합 플랫폼은 큰 경쟁 우위가 됩니다.
“Postgres가 많은 기업들에서 얼마나 성공적인지 직접 봤어요.
제가 직접 경험한 Postgres의 가능성은 정말 놀라웠습니다.
Postgres를 통해 제가 지원한 팀들, 구축한 애플리케이션, 그리고 뒷받침한 매출…
모두 그 덕분이었죠.”
– Vladimir Sanchez, Lone Wolf Technologies
여러분의 소프트웨어 비즈니스 성장을 위한 촉매로 EDB Postgres AI를 어떻게 활용할 수 있을지, 저희 ISV 파트너십 팀과 함께 논의해보시길 권합니다. 데이터베이스 과제를 다음 성장 단계로 이끄는 기회로 바꿔보세요.
원문: Empowering ISVs to Thrive: How EDB Postgres AI Creates New Opportunities
