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[연예뉴스][AI×소프트웨이브 2025] 오픈메이드컨설팅, AI 기반 SQL 자동 튜닝의 새로운 지평을 열다

온카뱅크관리자

2025-11-18 18:57:47

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 <img alt="오픈메이드컨설팅 'Query-Medic'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118185748625jmml.png" data-org-width="335" dmcf-mid="YtsQ9Tmjwl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/18/etimesi/20251118185748625jmml.png" width="658">
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 오픈메이드컨설팅 'Query-Medic'
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 LLM을 활용한 ‘SQL 튜닝 자동화’로 획기적인 DB 성능 최적화 및 운영비용 절감 효과 기대 인력개입 없이 SQL 자동으로 “추출→튜닝→검증, 인덱스 튜닝 영향도 분석까지 DB 전문 컨설팅 기업 오픈메이드컨설팅(대표 최영철)이 AI 기반의 SQL 자동튜닝 솔루션 'Query-Medic(쿼리메딕)'을 출시했다. 12월 3일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열리는 'AI×소프트웨이브 2025' 에서 선보인다.
 'Query-Medic'은 대규모 언어모델(LLM)의 추론 능력과 오픈메이드컨설팅의 SQL 튜닝 경험 자산을 결합하여 개발된 솔루션이다. 24시간 365일 인력 개입 없이 성능 저하 SQL과 DB 자원 과다 사용 SQL을 자동으로 탐지하고, 튜닝부터 그 결과에 대한 검증까지 전 과정을 자동화한다.
 특히, 'Query-Medic'은 인덱스 튜닝 시 해당 테이블을 사용하는 관련 SQL의 성능 변화 영향도까지 분석하여, 성능 관리자가 인덱스 적용 여부를 신속하게 판단할 수 있도록 지원한다. 이로써 DB 성능 저하를 예방하고, 효율적인 자원 운용을 통한 비용 절감 효과를 동시에 기대할 수 있다.
 'Query-Medic'의 핵심 기능 및 특징은 다음과 같다.
 End to End SQL 튜닝 자동화 : 개발·테스트·검증·운영 전 과정에서 24시간 365일 상시 성능 저하 및 자원 과다 사용 SQL을 수동 선정 또는 자동탐지→자동튜닝→튜닝결과 자동 검증까지 일관되게 수행.
 튜닝 SQL 결과 검증 : SQL 튜닝 전·후 성능개선 효과 및 튜닝 된 SQL의 실행 결과(데이터 동일성)가 검증된 SQL만 튜닝 요청자 또는 성능 관리자에게 제공.
 인덱스 영향도 분석 : 인덱스 튜닝 시 해당 인덱스를 사용하는 모든 SQL의 성능 변화 영향도를 분석하여 인덱스 적용 여부에 관한 판단을 지원.
 DB 자원 절감 효과 분석 : 'Query-Medic' 적용 후 DB 자원의 부하 및 사용량 절감 효과를 제공.
 운영 안전성 : 출시 전 다수의 고객사에 적용/검증을 통해 운영 안전성 검증 완료.
 사용 편리성 : 개발 DB부터 운영 DB까지 간단한 등록만으로 SQL 튜닝이 가능하고, SQL 튜닝 관리에 필요한 다양한 옵션 설정 기능을 제공.
 'Query-Medic'의 기대 효과는 다음과 같다.
 성능 안정화: 상시 SQL 자동 튜닝으로 애플리케이션(App) 응답 속도 개선 및 DB 성능 장애 사전 예방
 비용 절감: SQL 성능 최적화로 DB 리소스 사용 효율을 높여 DB 자원 증설 비용 및 클라우드 사용 비용 절감.
 운영 효율화: SQL 튜닝 업무를 자동화하여 성능 관리자의 업무 부담을 줄이고 가치 중심적인 업무에 집중할 수 있도록 도움
 보안 강화: 온프레미스/프라이빗 환경에서 작동하므로 API 기반 LLM 의존을 줄여 DB 관련 정보의 외부 유출 위험을 낮출 수 있음.
 경쟁력 강화: 애플리케이션 속도 개선은 사용자 불만을 감소시키고, 이는 곧 고객 이탈 방지 및 비즈니스 경쟁력 강화로 이어짐.
 오픈메이드컨설팅 솔루션 개발 담당자는 “Query-Medic의 활용은 정보시스템 서비스 과정에서 반복적으로 발생하는 애플리케이션 서비스 지연 및 DB 성능 장애 이슈를 선제적으로 해결할 좋은 기회가 될 것”이며, “SI/SM 과정에서 개발되는 부적절한 SQL의 생산을 근본적으로 해결할 수 있는 최상의 방안이 될 것”이라고 강조했다.
 최영철 대표는“Query-Medic 출시 이후 대규모 튜닝 사례 데이터셋과 튜닝 노하우를 활용한 학습 고도화를 통해 SQL 튜닝에 특화된 sLLM으로 발전시킬 계획”이라며, “2026년에는 해외 시장 진출과 함께 오픈소스 DB까지 튜닝 지원 범위를 확대하고, 2027년부터는 클라우드 환경에서 SaaS 서비스를 제공할 계획”이라고 밝혔다.
 정동수 기자 dschung@etnews.com
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