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AI에이전트

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2026-04-02 / Last updated : 2026-04-02 Grace EDB Lab

에이전트의 혼란: 내가 Postgres 컨트롤 플레인을 결정론적으로 유지하는 이유

작성자: Chris Chiappone 작성일: 2026년 3월 31일 우리는 ‘에이전트 시대’에 살고 있습니다. 매주 새로운 프레임워크가 등장합니다. 이들은 인프라를 자율적인 지능 계층으로 감싸주겠다고 약속합니다. 그 제안은 꽤 매력적입니다. 스크립트 작성은 멈추고 목표만 설정하라는 것입니다. ‘어떻게’ 할지는 AI가 알아서 하도록 놔두라고 말합니다. 하지만 최근 저는 장벽에 부딪혔습니다. Hybrid Manager로 관리되는 EDB Postgres AI 환경의 자동화를 설계하던 중이었습니다. 부하에 따라 클러스터를 자율적으로 확장하는 ‘에이전틱 DB(Agentic DB)’ 아키텍처를 구상하고 있었습니다. 그때 무언가 잘못되었다는 것을 깨달았습니다. 실제 요구사항을 들여다볼수록 ‘에이전트’ 패턴은 문제에 대한 억지 해결책처럼 느껴졌습니다. 핵심 데이터베이스 운영에 있어서는 오히려 퇴보하는 것 같았습니다. 이 글은 제가 왜 그 방향을 철회했는지에 대한 이야기입니다. 또한 Postgres를 위한 가장 강력한 아키텍처가 “모든 것을 에이전트에게 맡기는 것”이 아니라, […]

2026-04-02 / Last updated : 2026-04-02 Grace EDB Lab

EDB Postgres AI Factory 차세대 버전: 에이전트(Agent) 시대를 위한 완벽한 대비

작성자: Jack Christie 작성일: 2026년 3월 31일 매주 새로운 AI 에이전트 데모가 쏟아져 나오지만, 실제 프로덕션 환경에 배포되는 경우는 극히 드뭅니다. 가능성 있는 프로토타입이 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 에이전트로 안착하지 못하는 이 간극(Gap)에서 수많은 AI 프로젝트들이 좌초됩니다. 그리고 그 원인은 대부분 ‘데이터’에 있습니다. 오늘 EDB는 조직이 직접 통제할 수 있는 데이터를 기반으로 생성형 AI(GenAI) 추론(Inferencing) 환경을 구축하고자 하는 기업들을 위해, 이러한 간극을 완벽히 메워줄 차세대 EDB Postgres AI Factory를 선보입니다. 이러한 변화는 우연이 아닙니다. 시장은 이미 변곡점에 도달했으며, 앞서가는 기업들은 하나의 공통된 특징을 보입니다. 바로 AI를 단순한 ‘프로젝트’가 아닌 핵심 ‘인프라(Infrastructure)’로 다루기 시작했다는 점입니다. 현실화된 위협, 그리고 갈수록 벌어지는 격차 13개국 2,050명의 엔터프라이즈 리더를 대상으로 한 글로벌 연구 결과는 현재의 […]

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