당신의 AI 스택이 망가진 이유 – 그리고 하나의 데이터베이스 플랫폼으로 해결하는 법
작성자: Dave Stone
2025년 7월 2일
공동 작성자: Neel Chopra
EDB Postgres AI를 통해 Postgres로 중앙화하는 것이 GenAI 애플리케이션을 경쟁사보다 빠르게 제공하는 열쇠인 이유를 알아보세요.
헤더: AI 프로젝트가 완주하지 못하는 이유는?
당신의 AI 프로젝트가 결승선을 넘지 못하는 모습을 지켜보는 데 지치셨나요? 당신만 그런 것이 아닙니다. 많은 조직이 AI의 가능성을 실질적인 결과로 전환하는 데 어려움을 겪고 있으며, 그 핵심 원인은 모델 자체 아래에 숨어 있는 데이터에 있습니다. 특히 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션의 강점은 데이터의 품질과 접근성에 직접적으로 연결되어 있습니다. 이 같은 인식은 투자를 촉진하고 있으며, Menlo Ventures는 2024년 GenAI 지원을 위한 데이터 및 인프라 투자가 2023년에 비해 8배 증가했다고 보고했습니다.
AI 모델 뒤에 있는 데이터의 가치가 이토록 중요한 상황에서, 이 데이터를 어떻게 저장하고 접근할 것인지는 성공의 핵심입니다. 그러나 선택지는 너무나 많습니다. AWS, Databricks, Snowflake 같은 클라우드 데이터 플랫폼이 있고, Pinecone, Milvus 같은 벡터 데이터베이스, pgvector 확장이 가능한 오픈소스 Postgres, MongoDB와 Redis 같은 NoSQL 데이터베이스까지 다양한 옵션이 존재합니다.
하지만 대부분의 기업은 이들을 조합해 사용하는 혼란스러운 구조로 귀결됩니다. 이 분산된 접근은 팀으로 하여금 새로운 기술을 배워야 하고, 엄청난 양의 정보를 분석하며, 복잡한 데이터 관리를 수행하느라 시간을 허비하게 만들고, 이로 인해 개발 주기가 늘어나고 가치 실현까지의 시간(Time-to-Value)이 지연됩니다.
이제 이 분산의 문제를 더 깊이 들여다보고, EDB Postgres AI가 어떻게 이를 해결하는지 알아보겠습니다.
단일 목적 데이터 스토어의 확산이 혁신을 막는 이유
현재 데이터는 400개 이상의 다양한 출처에서 유입되고 있으며, 그 양은 매달 60% 이상 증가하고 있습니다. 이처럼 복잡한 데이터 환경에서 데이터 관리의 복잡성은 GenAI 애플리케이션 개발에서 가장 큰 병목 현상 중 하나입니다.
개발 팀은 본연의 AI 혁신이 아니라, 다음과 같은 통합 작업에 많은 자원을 소모하고 있습니다.
- 커스텀 커넥터 구축
- 다양한 포맷 정규화
- 사일로화된 시스템 간 데이터 이동
이러한 운영 오버헤드는 ROI를 제한하고, 시장 출시까지의 시간을 늦추며, AI 프로젝트가 확장될수록 유지 관리가 점점 더 어려워지는 복잡한 지점 간 통합 구조로 이어집니다.
예를 들어 McKnight Consulting Group의 연구에 따르면, 클라우드 기반 조각 솔루션으로 GenAI를 구축한 조직은 단일 데이터베이스 기반보다 개발 복잡성이 3배, 유지 관리 복잡성이 1.6배 더 높습니다.
그렇다면 AI 관점에서 이러한 데이터 관리의 복잡성이 구체적으로 어떤 문제를 초래할까요?
AI 개발에서 마주하는 두 가지 주요 데이터 과제
AI에 대해 이야기할 때, 우리는 정말로 같은 것을 이야기하고 있는 걸까요?
“AI”는 전 세계 회의실과 테크 컨퍼런스에서 만능 해결책처럼 언급되지만, 그 이면에는 AI를 제대로 구현하는 데 장애가 되는 기본적인 혼동이 자리하고 있습니다. 실제로 우리는 AI라는 단어 아래 두 가지 서로 다른 목표를 이야기하고 있으며, 이들은 매우 다른 인프라 접근 방식을 요구합니다.
학습(Training) vs. 추론(Inference)
과제 1: AI 모델 학습을 위한 데이터 저장 및 접근
첫 번째 과제는 모델 학습에 필요한 대규모 데이터셋의 준비입니다. 다양한 형식과 대규모 데이터를 수용할 수 있는 강력한 인프라가 필요하며, 이는 정확한 패턴 인식과 예측, 문맥 이해의 기반이 됩니다.
과제 2: GenAI 추론을 통한 실시간 액션
두 번째 과제는 대중이 관심을 가지는 OpenAI 등의 사례처럼, 학습된 모델을 활용하여 실시간 애플리케이션에서 콘텐츠 생성, 추천, 자동화 등을 수행하는 부분입니다.
이 두 과제는 완전히 다른 인프라가 필요하므로, 기존 데이터 관리 기법만으로는 대응이 어려워집니다. 결과적으로 데이터 및 벤더 단편화가 심화되며, Gartner에 따르면 GenAI 프로젝트의 30%가 PoC 이후 중단됩니다.
이 문제를 어떻게 극복할 수 있을까요?
모든 저장 및 접근 요구를 미래 지향적으로 대응할 수 있는 통합 데이터베이스 전략이 해답입니다.
- 추론 관점에서는 EDB Postgres AI Factory를 통해 GenAI 개발을 가속화할 수 있으며,
- 학습 관점에서는 지금부터 설명할 EDB Postgres AI Database가 훈련용 소스 데이터 저장과 접근을 어떻게 간소화하는지 확인해보세요.
AI 시대의 데이터 관리를 간소화하는 EDB Postgres AI
EDB Postgres AI는 단일 데이터 저장소를 기반으로 하여 데이터 관리 복잡성을 줄이고, AI 개발을 가속화합니다.
기존에는 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비가 매우 복잡하고 리소스를 많이 요구했습니다. 개발자들은 데이터를 찾고, 정리하고, 전송하는 데 많은 시간을 소비했습니다.
그러나 EDB Postgres AI는 다음을 중앙화함으로써 이 과정을 간소화합니다:
- 구조화된 데이터 (예: 테이블)
- 비정형 데이터 (예: 이미지)
- 반정형 데이터 (예: JSON)
이렇게 함으로써 AI 모델과 학습 데이터 간의 연결을 단순화하고, 사전 작업을 최소화하며 전체 학습 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
통합 쿼리 엔진 활용하기
EDB Postgres AI는 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 모두 처리할 수 있도록 단일 데이터 저장소를 제공합니다. 하지만 데이터를 어떻게 접근할 수 있을까요?
바로 통합 쿼리 엔진이 필요합니다.
대부분의 조직은 여러 소스에서 데이터를 가져오기 위해 다양한 API와 언어를 사용합니다. EDB Postgres AI의 통합 쿼리 엔진은 이를 하나의 인터페이스로 단순화합니다.
이 엔진은 다음의 세 가지 핵심 구성 요소로 구성되어 있습니다:
- Postgres 쿼리 엔진: 트랜잭션 및 핵심 데이터 관리를 위한 기본 기능
- 분석 엔진: 데이터 레이크 포함 대규모 분석 워크로드를 위한 고성능 쿼리 처리
- Agentic Search: 자연어 기반의 AI 인터페이스로, 모든 데이터 소스에 대해 질의를 수행하고 문맥 기반의 답변 생성
이러한 통합 쿼리 엔진은 데이터 사일로를 제거하고, 데이터 주권을 유지하며, 벡터 유사도 계산까지 자동 처리하는 AI 지식베이스를 제공합니다. 결과적으로, 효율성과 확장성이 뛰어난 AI 애플리케이션 개발이 가능해집니다.
Oracle에서 Postgres로 전환해 GenAI 개발 가속화
EDB Postgres AI는 트랜잭션 워크로드와 GenAI 애플리케이션 개발을 위한 통합 데이터 저장소로서 Oracle에서 Postgres로의 전환을 지원합니다.
Oracle 사용자는 종종 다음과 같은 문제에 직면합니다:
- 높은 라이선스 비용
- 유연하지 못한 데이터 모델 지원
AI 애플리케이션은 다양한 데이터 타입을 필요로 하며, 하나의 플랫폼에서 이를 모두 처리할 수 있어야 합니다. 통합된 플랫폼은 더 포괄적인 AI 모델을 훈련하고, 크로스 데이터셋 분석을 수행하며, 복잡한 통합 없이 다양한 기능을 사용할 수 있게 합니다.
사례: 미국 농림청(USDA Forest Service)
Oracle이 지리공간 데이터 지원을 중단하자, 이 조직은 이를 대체할 수 있는 데이터베이스가 필요했습니다. EDB Postgres AI의 PostGIS 확장을 통해 해당 문제를 해결했으며,
- 성능 70% 향상,
- 비용 30% 절감이라는 성과를 거뒀습니다.
지금 당신의 AI 개발을 전환하세요
당신의 AI 스택은 더 이상 망가져 있을 필요가 없습니다. 현재 대부분 조직이 겪고 있는 분산된 데이터 관리 접근은 복잡성을 증가시키고, 비용을 올리며, 혁신 속도를 늦춥니다.
하지만 EDB Postgres AI를 중심으로 데이터 인프라를 통합하면:
- 병목 현상을 제거하고,
- 개발자가 복잡한 통합 대신 핵심 AI/데이터 작업에 집중할 수 있으며,
- 프로젝트의 생산화까지 시간을 단축할 수 있습니다.
결과는 분명합니다:
통합 데이터 플랫폼을 사용하는 조직은 개발 복잡성이 67% 낮고, 유지 관리 복잡성도 38% 낮습니다.
지금 AI 스택을 바로잡을 준비가 되셨나요?
➡ EDB Postgres AI를 통해 데이터 관리를 단순화하고 GenAI 개발을 가속화하는 방법을 확인해 보세요.
➡ Migration Handbook에서 어떻게 분산 시스템에서 AI 준비된 인프라로 전환할 수 있는지도 살펴보세요.
➡ 또는 전문가와의 상담을 통해 귀사의 AI 데이터 과제를 해결하는 방법을 알아보세요.
