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[IT뉴스]"OX 없인 AX도 없다"…EDB, 웨어하우스PG·에이전트 팩토리로 전환 지원

온카뱅크관리자

2026-09-03 15:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 스택 밑단 오픈소스, 통합 플랫폼으로 사일로화 막아야 
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 [디지털데일리 박재현기자] 디지털 전환(DX)을 거쳐 AI 전환(AX)을 준비하는 기업들에게 오픈소스 트랜스포메이션(OX)이 새로운 전제조건으로 떠올랐다. 벤더 종속에서 벗어나 총소유비용(TCO)을 절감하고, 그렇게 확보한 재원을 AI 인프라 투자로 돌려야 할 수 있다는 이유에서다.
 EDB코리아는 3일 서울 잠실 소피텔 앰배서더 서울에서 개최한 'EDB 포스트그레 AI 서밋 서울 2026'에서 오픈소스 전환이 AI 전환의 필수 전제조건이라고 밝혔다.
 이날 행사에는 EDB 허베 팀싯(Hervé Timsit) CRO도 참석했다. 허베 팀싯 CRO는 오픈소스와 혁신이 AI·분석 시장 전반에 미치는 영향도를 짚었다. 그는 "AI와 분석을 중심으로 DB 업계가 새로운 국면에 들어섰고, 이 속도의 혁신을 구현할 수 있는 유일한 방법이 오픈소스다. 지금이 EDB에 중대한 전환점이다"라고 말했다.
 ◆벤더 종속의 대가…오픈소스가 AI 스택 전체를 떠받치는 구조
 본격적으로 진행된 세션발표에서는 벤더 종속이 기업의 통제권 상실로 이어진다는 점이 강조됐다. 서승환 에스코어 사업부장은 '오픈소스가 여는 미래를 위한 판을 바꾸는 DB 트렌드'를 주제로 발표를 진행했다.
 서 사업부장은 벤더 종속의 구체적 대가를 세 가지 사례로 설명했다. 먼저 상용 소프트웨어 라이선스 정책이 바뀌면서 연간 비용이 증가한다는 점이다. 서 부장에 따르면, 최대 6배까지 뛴 사례도 나왔다. 클라우드는 사용량이 늘수록 비용이 기하급수로 불어났고, 데이터를 꺼내오는 데도 막대한 비용이 들었다. 온프레미스로 다시 옮기려 해도 호환되는 소프트웨어 아키텍처가 없어 개발을 처음부터 다시 해야 하는 경우도 있었다.
 오픈소스는 이런 종속 위험이 구조적으로 낮다. 벤더가 일방적으로 정책을 바꾸면 커뮤니티가 곧바로 반발하고, 필요하면 새 프로젝트로 포크해 견제하는 구조이기 때문이다.
 특히 오픈소스 생태계는 AI 스택 전 영역을 떠받치고 있는 상황이다. 공개된 거대언어모델(LLM)의 성능을 오픈소스 LLM이 빠르게 따라잡고 있고, 에이전트 연동 프레임워크와 AI에 최적화된 DB 역시 오픈소스 진영이 주도하고 있다. 리눅스 파운데이션 통계에 따르면 기업 90% 이상이 이미 핵심 워크로드에 오픈소스를 도입해 활용 중이다.
 서 사업부장은 오픈소스 전환의 실익으로 TCO 60~80% 절감을 제시했다. 특히 AI 전환 예산이 토큰 비용으로 하루 만에 소진돼 개발이 막히는 사례가 잦은데, 오픈소스로 전환하며 절감한 비용을 AI 투자 재원으로 돌려야 한다는 설명이다.
 데이터가 오픈소스 데이터베이스에 있어 접근·이동 현황을 투명하게 파악할 수 있다는 점도 데이터 주권 확보 측면에서 강조했다.
 이어 발표를 맡은 김희배 EDB코리아 지사장은 이런 전환의 중심에 오픈소스 DB인 포스트그레SQL이 있다고 강조했다. 포스트그레SQL은 플러그인 구조를 통해 트랜잭션 중심의 기존 DX, 벡터 DB가 핵심인 AX, 임베디드 시스템 기반의 로보틱스 트랜스포메이션(RX)까지 단일 엔진으로 지원한다.
 ◆ "데이터 아키텍처가 사일로화되면 AI도 사일로화 된다"
 이어진 세션에서는 데이터 아키텍처 재설계가 AI 전환의 선결 과제로 제시됐다. 프랭크 시디(Franck Sidi) EDB 글로벌 애널리틱스 &amp; AI 세일즈 엔지니어링 부사장은 기업이 지금 던져야 할 질문의 초점이 모델 선택에서 데이터 아키텍처로 옮겨가야 한다고 진단했다.
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 시디 부사장은 기존 방식의 한계를 지적했다. 트랜잭션에는 OLTP DB, 이력 분석에는 별도 DB, AI 검색에는 벡터 DB를 따로 고르는 게 지금까지 관행이었다. 이렇게 시스템을 나눠 연동하다 보면 여러 벤더·여러 계약이 쌓이고, 보안 노출면도 그만큼 넓어진다.
 특히 한국은 AI 도입에서 앞서가면서도 데이터 위치·접근 권한·AI 실행 환경에 대한 통제를 요구하는 규제 압력이 커지고 있다.
 시디 부사장은 대화형 AI 특유의 '토큰 이코노믹스' 문제도 짚었다. 에이전트와의 대화는 상태를 유지하지 않는 구조라, 매 상호작용마다 이전 대화 내용을 토큰으로 다시 불러와야 한다. 이런 구조를 수십 차례 상호작용, 수천~수백만 건 규모로 곱하면 더 이상 AI 문제가 아니라 인프라 문제가 된다.
 EDB는 이러한 문제를 4분기 출시 예정인 '지속성 에이전트 메모리(Persistent Agent Memory)' 기능으로 해결한다는 계획이다. 대화 전체를 매번 재전송하지 않고 정보를 저장소에 축적해두는 방식으로, 토큰 소비량을 80% 낮추는 것이 목표라고 설명했다.
 시디 부사장은 이날 자신이 직접 개발을 주도해온 웨어하우스PG(WarehousePG)의 차기 버전 로드맵도 공개했다. 차기 버전은 아직 출시되지 않은 포스트그레스 19를 기반으로 개발 중이다. 프로퍼티 그래프(Property Graphs) 기능을 탑재해 별도 그래프 DB 없이 SQL만으로 그래프 질의가 가능해지고, 몽고DB에서 이전하려는 고객을 위한 도큐먼트DB 호환 기능도 함께 지원할 예정이다.
 AI 생산성 기능도 소개됐다. 개발자의 쿼리 튜닝을 돕는 DBA 코파일럿, 유사도 검색과 전문검색·지리정보 검색을 결합하는 기능이 대표적이다. pg벡터는 2021년 출시돼 벡터 임베딩을 지원한 최초의 DB 확장 기능이지만 확장성에 한계가 있었는데, 이를 개선한 신규 확장 기능 '벡터 플러스(Vector Plus)'가 다음 달 출시된다. 벡터 규모를 1억 개까지 확장하고 인덱스 생성 속도를 80% 높였다는 설명이다.
 에이전트 구축 프레임워크인 에이전트 팩토리(Agent Factory)도 강조했다. 에이전트 팩토리는 모델 제공사에 구애받지 않는 모듈형 구조를 갖췄다. 랭플로우 등 오픈소스 도구로 에이전트를 설계하고 문서 처리·임베딩·저장까지 하나의 플랫폼 안에서 처리해 개발 공수를 줄일 수 있다.
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