EDB Postgres AI Factory: 소버린 AI 애플리케이션을 가장 빠르고 안전하게 구축, 테스트 및 출시하는 방법
Dave Stone
2025년 6월 16일
공동 저자: Jack Christie, Dave Stone
EDB Postgres AI Factory는 복잡성의 함정을 벗어나 단 몇 주 만에 AI 이니셔티브를 개념에서 프로덕션으로 전환하는 통합 GenAI 추론 및 에이전트 플랫폼입니다.
AI 도입의 역설: 높아진 기대, 커지는 복잡성
기업들은 점점 더 많은 GenAI 성과를 요구받고 있지만, 실제 구축은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 몇 주면 충분할 작업이 몇 달로 늘어나고, 팀을 도와야 할 시스템이 오히려 병목을 만들며, 혁신을 주도해야 할 AI는 통합 문제 속에 묻혀버립니다.
EDB Postgres AI Factory는 GenAI 애플리케이션 구축 방식을 근본부터 바꿉니다. 단일 추론 및 에이전트 플랫폼으로 복잡성을 제거하고, 완전한 데이터 주권과 거버넌스를 유지하면서 몇 주 내 프로덕션 환경 구축을 가능하게 합니다.
GenAI 통합 복잡성의 함정: 가치는 지연되고 리스크는 증가한다
기업들은 다양한 벤더의 AI 구성 요소를 조합하면서 기술적으로 복잡하고 운영적으로 위험한 환경을 만들게 됩니다. 데이터는 외부에 분산되어 보안과 거버넌스가 약화되고, AI 개발자는 전체 시간의 50~ 80%를 통합 작업에 소비하며, 프로젝트는 6~12개월로 지연됩니다.
많은 기업이 이로 인해 상당한 투자를 하고도 프로덕션에 도달하지 못한 채 프로젝트를 중단하게 됩니다. EDB 내부에서도 전사적인 AI 도입 가속화를 시도했지만, 기존 접근법은 너무 느리고 비효율적이었습니다.
기업은 보통 두 가지 문제적 선택지를 갖습니다:
- 내부에서 40개 이상의 서비스를 통합하며 자체 구축
- 단순함을 위해 외부 벤더에 전적으로 의존하며 통제권과 거버넌스 포기
하지만 두 방법 모두 성과 지연과 좌절로 이어집니다. McKnight Consulting Group의 분석에 따르면, DIY 클라우드 접근법은 통합형 플랫폼 대비 개발 복잡도 67%, 유지보수 복잡도 38% 더 높습니다.
몇 달이 아닌, 몇 주만에 AI를: EDB Postgres AI Factory
AI Factory는 벡터 데이터베이스, 임베딩 파이프라인, 모델 추론, 모니터링, 에이전트 오케스트레이션을 단일 플랫폼에 통합하여 복잡성을 제거하고, 몇 주 만에 프로덕션 환경을 구현할 수 있게 합니다.
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3가지 핵심 비즈니스 요구를 동시에 해결
- 단순한 아키텍처: 데이터 분산을 줄이고 구현 시간을 몇 달에서 몇 주로 단축
- 범용 접근성: 개발자와 비즈니스 사용자 모두를 위한 로우코드/노코드 인터페이스
- 강력한 보안: 외부 전송 없이 Postgres 내에서만 데이터 처리 → 데이터 주권과 거버넌스 유지
이 플랫폼은 단순히 빠른 개발을 넘어, AI 혁신 접근 방식을 전환합니다.
주요 기능: Postgres 기반 통합 GenAI 추론 플랫폼
GenAI Builder
- 개발자용 로우코드 SDK + 비즈니스 사용자용 클릭 인터페이스
- 커스텀 지식베이스, 정책, 소버린 배포로 민감 데이터 보호
- DIY 대비 3배 빠른 개발 속도
Agent Studio
- 자동화된 태스크 수행 및 의사결정을 지원하는 AI 에이전트 생성
- 오픈소스 템플릿 또는 맞춤형 워크플로우 구성 가능
AI Pipeline
- 코드 5줄로 구성 가능한 AI 파이프라인
- 임베딩을 소스 데이터와 자동 동기화 → 최신 지식베이스 유지
Vector Engine
- 비즈니스와 AI 데이터를 Postgres 내 단일 공간에서 처리
- pgvector 기반 시맨틱 검색 + 유사도 자동 계산기 포함
Model Serving
- 온프레미스 모델 배포로 벤더 종속 제거
- NVIDIA, Supermicro 등 최적화된 스케일링으로 리소스 활용 극대화
고객 활용 사례
에이전트 기반 앱 현대화
레거시 소프트웨어를 교체 없이 연장 운영. 사용자에게는 슬랙 등 익숙한 인터페이스 제공, 백엔드에서는 AI 에이전트가 레거시 시스템과 상호작용. 대규모 마이그레이션 없이도 지속적인 비즈니스 가치 실현.
Agentic Analytics
실시간 데이터 분석 및 조치를 수행하는 지능형 에이전트를 통해 수동 쿼리와 대시보드 의존 없이 AI가 자동 최적화 수행. Iceberg, Delta 테이블 등도 Lakehouse Connector로 통합 가능.
Unified Query Engine
Postgres를 기반으로 AI, 분석, 트랜잭션 워크로드를 통합 처리. 별도 시스템 유지 없이, 30배 빠른 쿼리 속도 및 에이전트 기반 액션 제공. 실시간 처리가 가능한 단일 쿼리 플랫폼 구축 가능.
실제 성과: 내부 도입으로 입증된 ROI
EDB 내부에서 기존 방식으로 1년간 개발하던 GenAI 프로젝트를 AI Factory로 몇 시간 만에 프로토타입 개발, 몇 주 내 완성. 엔지니어링 팀도 이에 동참해 전환을 가속화.
“AI Factory 도입 후 1년 걸리던 일이 몇 주 만에 완료됩니다. 빠르고 안전하며 확장 가능한 방식으로 GenAI를 실현하고 있습니다.”
— Dan Merzlyak, EDB 글로벌 데이터/AI 총괄
TCO 분석 결과:
- 3년간 총소유비용 51% 절감
- 개발 복잡도 67% 감소, 유지보수 복잡도 38% 감소
- 소규모 팀 운영 가능, 보안/컴플라이언스 리스크 감소, 인프라 비용 예측 가능
AI의 미래는 소버린, 안전하고, 모두에게 열려 있어야 한다
기존 Postgres 환경에 AI 기능을 추가하든, 클라우드 종속을 벗어나든, 처음 GenAI를 시작하든, AI Factory는 비즈니스 성장에 맞춰 확장 가능한 소버린 AI 혁신의 기반이 됩니다.
👉 [데모 요청]을 통해 복잡성을 제거하고 보안과 거버넌스를 유지하면서 AI 프로젝트를 가속화하는 방법을 확인해보세요.
📌 EDB Postgres AI의 최신 기능은 [Q2 릴리즈 블로그]에서 확인하세요.
