벡터 데이터베이스의 딜레마 해결: 단일 플랫폼으로 4배의 성능 향상, 68% 더 빠른 AI 배포

Purnima Phansalkar / 2025년 11월 13일

많은 기업이 생성형 AI(GenAI)를 프로덕션에 도입하면서 ‘벡터 데이터베이스‘라는 새로운 과제에 직면했습니다. 데이터 사일로, 보안 문제, 운영 복잡성 없이 AI 워크로드를 효율적으로 확장하는 것은 IT 실무진의 핵심 고민입니다.

EDB의 새로운 백서, “벡터 데이터베이스의 딜레마 해결: 단일 플랫폼으로 4배의 성능 향상, 68% 더 빠른 AI 배포“에서는 기업이 신뢰할 수 있는 Postgres 기반 위에서 EDB Postgres® AI를 통해 GenAI 아키텍처를 통합하고, 획기적인 성능과 더 빠른 프로덕션 전환 시간을 달성하는 방법을 탐구합니다.

이 백서가 중요한 이유: 벡터 DB의 복잡성 해결

벡터 임베딩은 시맨틱 검색, 추천 시스템, 지능형 어시스턴트를 구동하는 최신 AI의 핵심입니다. 그러나 이를 독립형 벡터 데이터베이스(standalone vector database)에서 관리하면 동기화 문제, 툴의 무분별한 확장, 운영 복잡성이 발생합니다.

EDB Postgres® AI(EDB PG AI)는 pgvector를 확장하여 트랜잭션, 분석 및 벡터 워크로드를 단일 환경에 결합하는 통합된 엔터프라이즈급 플랫폼을 제공함으로써 이러한 문제점들을 제거합니다.

EDB Postgres AI 도입 시 기대 효과:

최적화된 인덱싱 및 지능형 쿼리 오케스트레이션을 통한 4.22배 더 빠른 벡터 쿼리
압축 및 오브젝트 스토리지 통합으로 18배 더 높은 스토리지 효율성
자동화된 파이프라인 및 로우코드(low-code) GenAI 빌더 툴을 사용한 68% 더 빠른 AI 배포
하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸친 완전한 데이터 주권 및 거버넌스

백서 주요 내용: 특수 DB vs Postgres 네이티브 솔루션

이 백서는 다음 내용을 심도 있게 다룹니다:

특수 벡터 데이터베이스와 Postgres 네이티브 솔루션 간의 아키텍처적 장단점
pgvector가 Postgres 내에서 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 유사성 검색을 지원하는 방법
EDB PG AI가 AI Factory와 통합되어 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션을 위한 자동화, 오케스트레이션 및 관찰 가능성을 제공하는 방식
금융, 의료, 제조 분야의 실제 사용 사례를 통해 더 빠른 GenAI 배포 및 운영 효율성을 입증

모든 AI 워크로드를 위한 단일 플랫폼: EDB Postgres AI

EDB Postgres® AI는 Postgres를 GenAI 애플리케이션의 오케스트레이션, 구축, 배포를 위한 단일 플랫폼, 즉 통합된 AI 팩토리로 전환시킵니다. 이는 정형 데이터와 비정형 데이터를 연결하여 기존 데이터 경계 내에서 원활한 RAG(검색 증강 생성), AI 에이전트, 에이전틱 분석(agentic analytics)을 지원합니다.