[디지털데일리 이안나 기자] 전 산업 인공지능(AI) 열풍이 불며 기업 내 능동적 대응 움직임이 빨라지고 있다. 새로운 기술의 등장은 기존 IT인프라에도 영향을 주는데, 대표적인 것이 데이터베이스(DB)다.

AI 보급으로 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하면서 필요한 데이터를 즉시 활용·분석하는 데이터베이스(DB) 중요성 역시 커졌다. 무엇보다 AI를 위해 선행되어야 하는 것이 데이터인데 이러한 데이터를 저장, 관리하는 것이 DB다. 여러 업무에 필요한 데이터를 유기적으로 결합해 저장한 집합체이기 때문에 내·외부 데이터 통합과 활용을 위한 데이터 플랫폼에 대한 기능과 요구가 크게 확산하는 이유다.

실제 AI와 DB가 만나면서 ‘벡터검색’이 가능해졌다. DB를 검색했을 때 결과를 단순 키워드가 아닌 맥락과 유사성을 기반으로 보여줄 수 있는 기능이다. 이를 활용하면 사용자가 무엇을 찾고 있는지 정확히 모를 때도 관련성 있는 결과를 제공할 수 있다. 몽고DB에선 정형·비정형 데이터를 뛰어넘는 머신러닝 기반 검색이 가능하도록 지원한다.

기업 IT 환경이 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스가 혼재하는 하이브리드 인프라로 진화하는 과정에서 DB 활용성 증대도 큰 화두다. 여전히 오라클이 전 세계 DB시장 1위를 지키고 있지만 오픈소스 DB 약진도 두드러진다. 2013년 오픈DB와 상용DB 인지도는 35.53 대 64.47이었지만 10년이 지난 2023년엔 50.31 대 49.69로 전세가 역전됐다.

오픈소스DB로 전환할 때 기업들은 생소함과 부담감으로 어려움에 직면한다. 인젠트는 포스트그레SQL을 소스 수정 없이 그대로 도입해 활용하도록 ‘엑스퍼DB’를 운영한다. 실제 홈쇼핑이나 이커머스 기업들은 대량 트래픽에도 장애가 발생하지 않도록 유연한 확장 및 부하분산이 가능한 클라우드 인프라를 선택하는 추세다.

한편 DB는 여러 시스템에 독립적으로 분산돼 있어 각각의 사일로(Silo)를 형성하고 있다. AI 시대 유연하게 대비하기 위해선 사일로를 제거해 모든 데이터와 워크로드를 한 플랫폼에 통합하는 게 유리하다. AI 사전 지식이 없어도 모든 사용자가 기업 데이터를 쉽게 이용해야 할 필요도 높아졌다.

이런 과제 해결을 위해 스노우플레이크는 애플리케이션 협업에 집중, 강력한 데이터 파운데이션을 만든다. 또한 엘라스틱은 데이터 수집부터 로그 검색과 집계, 분석, 데이터 보관까지 복잡한 과정을 통합해 빠른 작업을 처리하는 ‘엘라스틱서치 플랫폼’을 운영 중이다. 이는 정교한 검색 알고리즘 전체 제품군을 거대언어모델(LLM)과 통합할 수 있는 기능을 제공한다.

업계 1위인 오라클도 DB 새 버전 ‘23c’에서 모든 최신 데이터 유형과 워크로트, 개발 스타일을 지원할 수 있도록 솔루션을 업그레이드했다. 워크로드별 최적화된 형태로 퍼블릭 클라우드와 전용 리전 등 고객이 원하는 도입 방식에 따라 DB를 구축할 수 있다. 이미 운영 중인 오라클DB 안에 벡터DB 추가가 가능하다는 점 역시 차별점이다.

이런 가운데 <디지털데일리>는 오는 22일 오후 2시 ‘AI 시대 경쟁력의 핵심, 데이터베이스 전략’ 주제로 온라인 세미나(웨비나)를 진행한다. 몽고DB, 인젠트, 스노우플레이크, 엘라스틱, 한국오라클이 함께 한다. 각 기업들은 AI기반 기업으로 발전하기 위한 청사진인 DB전략을 구체화하기 위해 주요 트렌드와 제언들을 공유할 예정이다.