EDB Postgres® AI Q4 릴리스: 교보문고가 선택한 데이터 주권과 비용 절감의 해법
Maeve Sullivan
December 16, 2025
성공적인 기업 인프라의 핵심은 **’진정한 데이터 주권(True Sovereignty)’**에 있습니다. 이는 단순히 데이터를 내부에 두는 것을 넘어, 데이터와 AI 자산에 대한 통제권, 재무적 예측 가능성, 그리고 벤더 종속성(Lock-in)으로부터의 자유를 의미합니다.
이번 분기 EDB는 트랜잭션, 분석, AI 워크로드 전반에 걸쳐 고객이 더 강력한 통제권을 가질 수 있도록 돕는 핵심 기능들을 발표했습니다. 특히, 대한민국의 교보문고(Kyobo Book Centre) 사례는 이번 업데이트의 가치를 증명하는 강력한 증거입니다.
[핵심 사례] 교보문고: 클라우드 비용 절감과 데이터 주권 확보
대한민국 최대 서점 체인인 **교보문고(Kyobo Book Centre)**는 데이터 현대화 과정에서 많은 기업이 겪는 공통적인 딜레마에 직면해 있었습니다.
- The Challenge (과제): 약 **50TB 규모의 클라우드 데이터 웨어하우스(DW)**를 운영하면서 쿼리 비용이 감당하기 힘들 정도로 치솟았습니다(Runaway costs). 동시에 엄격한 데이터 거버넌스 규정을 준수해야 했습니다.
- The Solution (해법): 교보문고는 EDB Postgres AI와 WarehousePG를 선택했습니다.
- The Result (결과): 클라우드 비용을 통제 가능한 수준으로 낮추는 동시에, 더 뛰어난 쿼리 성능을 확보하고 데이터 주권을 완벽하게 실현할 수 있게 되었습니다.
“우리는 50TB 규모의 클라우드 데이터 웨어하우스 쿼리 비용 급증으로 큰 어려움을 겪었습니다. EDB Postgres AI와 WarehousePG는 뛰어난 성능으로 비용을 통제할 수 있는 방법을 제시해 주었으며, 무엇보다 ‘완전한 데이터 주권’을 실현할 수 있게 되었습니다.”
— 교보문고 (Kyobo Book Centre)
1. WarehousePG: 레거시/클라우드 DW의 한계를 넘어서다
데이터 웨어하우스(DW)는 현대화하기 가장 까다로운 인프라 중 하나입니다. 많은 기업이 클라우드 DW의 치솟는 비용과 경직된 벤더 정책으로 혁신의 속도를 늦추고 있습니다.
EDB PG AI for WarehousePG는 이러한 문제를 근본적으로 해결합니다. 교보문고는 50TB 규모의 클라우드 데이터 웨어하우스 비용 급증 문제를 해결하기 위해 EDB를 선택했습니다. 이를 통해 비용을 통제하면서도 뛰어난 성능을 확보하고, 완전한 데이터 주권을 실현했습니다.
[그림 1 설명] EDB PG AI for WarehousePG는 EDB만이 제공할 수 있는 엔터프라이즈 신뢰성, 마이그레이션 전문성, Postgres 혈통을 바탕으로 최신 오픈소스 데이터 웨어하우스의 성능을 제공합니다. MPP(Massively Parallel Processing) 아키텍처를 활용하여 페타바이트급 성능을 제공하며, 네이티브 머신러닝(ML) 통합 기능을 갖추고 벡터(Vector), JSON, Parquet, 지리공간(Geospatial) 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다.
- 비용 효율성: 사용량 기반의 불투명한 과금 대신, 코어(Core) 당 과금 모델을 채택하여 고성능 동시성 작업에서 클라우드 DW 대비 최대 62%의 비용 절감 효과를 보입니다.
- 기술적 우위: 클라우드 DW 대비 최대 63% 더 높은 확장 효율성을 제공하며, 수개월이 아닌 수 시간 내에 현대화를 가능하게 하는 빠른 마이그레이션 경로를 제공합니다.
2. Azure Kubernetes Service (AKS) 상에서의 하이브리드 매니저
유연성은 데이터 주권의 초석입니다. EDB는 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 EDB PG AI Hybrid Manager를 Azure Kubernetes Service(AKS)에서 공식 지원합니다. 이제 오픈소스 표준인 CloudNativePG(CNPG)의 운영 우수성을 Azure 환경에서도 그대로 누릴 수 있습니다.
[그림 2 설명] EDB PG AI for Microsoft Azure는 클라우드, 멀티 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경 전반에서 Postgres 클러스터를 프로비저닝, 운영 및 모니터링할 수 있는 일관되고 통합된 방법을 제공합니다. 하이브리드 매니저는 엔드 투 엔드 데이터 워크플로우를 지원하며, 고객이 선호하는 Kubernetes 환경에서 데이터 및 AI 주권을 실현하도록 돕습니다.
3. No-Code 도구로 데이터 및 AI 관리 간소화
복잡한 코딩 없이 클릭만으로 고도화된 작업을 수행할 수 있는 시각화 도구(Visual Tools)가 대거 추가되어 사용자 편의성을 극대화했습니다.
Visual Designer for AI Pipelines
RAG(검색 증강 생성) 구축을 위한 데이터 파이프라인 개발이 더 이상 개발자만의 영역이 아닙니다.
[그림 3 설명] 비주얼 AI 파이프라인 디자이너는 데이터 소스 정의부터 요약(Summarization), 청킹(Chunking), 텍스트 임베딩(Text Embedding)과 같은 단계 구성에 이르기까지 복잡한 AI 데이터 파이프라인을 구성할 수 있는 포인트 앤 클릭(Point-and-click) 인터페이스를 제공합니다.
Visual Configuration for Tiered Tables
분석 데이터와 운영 데이터의 효율적인 관리를 위해 스토리지 계층화를 시각적으로 설정할 수 있습니다.
[그림 4 설명] EDB PG AI 하이브리드 매니저의 시각적 인터페이스는 계층화된 테이블(Tiered Tables)의 구성 및 관찰 가능성을 단순화하여, 최적의 비용 효율성과 성능을 위해 핫(Hot)/콜드(Cold) 데이터를 자동으로 관리할 수 있게 해줍니다.
능동적 보안 권장 사항 (Proactive Security Recommendations)
데이터 주권 확보를 위해서는 보안이 필수입니다. 이제 시스템이 자동으로 취약점을 찾아줍니다.
[그림 5 설명] EDB PG AI 하이브리드 매니저의 상세 보기 화면은 보안 및 구성 권장 사항을 제공하며, Postgres 모범 사례(Best Practices)와 자동으로 대조하여 점검하고 간단하게 적용할 수 있는 변경 사항을 제안하여 리스크를 사전에 완화합니다.
향상된 마이그레이션 UI 및 자동화
엔터프라이즈급 대규모 이관 프로젝트의 가시성을 확보했습니다.
[그림 6 설명] EDB PG AI 하이브리드 매니저는 마이그레이션 진행률, 총 마이그레이션 수, 전송 속도, 행(Row) 수와 같은 향상된 테이블 세부 정보를 통해 대량 마이그레이션(Bulk Migrations)을 지원합니다. 로그를 일일이 확인할 필요 없이 실시간으로 전송 현황을 추적할 수 있습니다.
4. Postgres v18 기반의 혁신
EDB는 PostgreSQL 커뮤니티의 핵심 기여자로, 최신 혁신을 엔터프라이즈 환경에 가장 빠르게 제공합니다. EDB PG AI Database는 이제 Postgres v18을 완벽하게 지원하며, 최신 오픈소스 기능을 엔터프라이즈급 보안, 가용성, 기술 지원과 함께 사용할 수 있도록 합니다.
결론: 데이터 전략의 주도권 확보
이번 Q4 릴리스를 통해 EDB는 인프라의 복잡성을 제거하고, 비용 구조를 투명하게 만들며, 기업이 원하는 방식으로 AI와 분석을 수행할 수 있는 기반을 마련했습니다. 교보문고, MNTN, Euronext FX와 같은 선도 기업들은 이미 EDB를 통해 벤더 종속에서 벗어나 자체적인 데이터 경쟁력을 확보하고 있습니다.
[Next Step for You] 현재 운영 중인 클라우드 DW(Snowflake, BigQuery 등)의 비용이 부담되거나, 교보문고와 유사한 비용 절감 아키텍처를 검토하고 싶으신가요?
‘EDB WarehousePG 비용 절감 진단 세션’을 신청해 주십시오. 귀사의 워크로드를 분석하여 구체적인 TCO 절감 효과와 마이그레이션 로드맵을 제시해 드립니다.
메일: salesinquiry@enterprisedb.com
