EDB Postgres AI Factory로 소버린 AI 애플리케이션 구축 가속화
Dave Stone
2025년 6월 16일
공동 저자: Jack Christie, Dave Stone
EDB Postgres AI Factory는 복잡성의 함정에서 벗어나 AI 이니셔티브를 단 몇 주 만에 개념 단계에서 프로덕션 환경으로 전환할 수 있도록 지원하는 통합 생성형 AI(GenAI) 추론 및 에이전트 플랫폼입니다.
이 글에서는 EDB Postgres AI Factory가 해결하는 GenAI 통합 과제와 주요 기능, 비즈니스 활용 사례 및 EDB의 내부 도입 성과를 살펴봅니다.
AI 도입의 역설: 높아진 기대와 커지는 복잡성
기업들은 점점 더 많은 GenAI 성과를 요구받고 있지만, 실제 구축 과정은 갈수록 복잡해지고 있습니다. 몇 주면 충분할 작업이 몇 달로 늘어나고, 팀을 지원해야 할 시스템이 오히려 병목을 만들며, 혁신을 주도해야 할 AI는 통합 문제 속에 묻히게 됩니다.
EDB Postgres AI Factory는 GenAI 애플리케이션 구축 방식을 근본적으로 바꿉니다. 단일 추론 및 에이전트 플랫폼을 통해 복잡성을 줄이고, 완전한 데이터 통제권과 거버넌스를 유지하면서 몇 주 내에 프로덕션 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다.
GenAI 통합 복잡성의 함정: 가치 실현은 지연되고 리스크는 증가
기업들은 여러 벤더의 AI 구성 요소를 조합하는 과정에서 기술적으로 복잡하고 운영 리스크가 큰 환경을 만들게 됩니다. 데이터가 외부에 분산되면서 보안과 거버넌스가 약화되고, AI 개발자는 전체 시간의 50~80%를 통합 작업에 소비하며, 프로젝트 일정은 6~12개월까지 지연됩니다.
이로 인해 많은 기업이 상당한 비용을 투자하고도 프로덕션 단계에 도달하지 못한 채 프로젝트를 중단합니다. EDB 역시 전사적인 AI 도입을 가속화하려 했지만, 기존 접근 방식은 지나치게 느리고 비효율적이었습니다.
기업은 일반적으로 다음 두 가지 선택지 중 하나를 택하게 됩니다.
- 내부에서 40개 이상의 서비스를 통합하여 자체적으로 구축
- 단순한 운영을 위해 외부 벤더에 전적으로 의존하고 통제권과 거버넌스를 포기
그러나 두 접근 방식 모두 성과 지연과 프로젝트 진행의 어려움으로 이어질 수 있습니다. McKnight Consulting Group의 분석에 따르면 DIY 클라우드 접근 방식은 통합형 플랫폼보다 개발 복잡도가 67%, 유지보수 복잡도가 38% 더 높습니다.
몇 달이 아닌 몇 주 만에 AI 구축: EDB Postgres AI Factory
EDB Postgres AI Factory는 벡터 데이터베이스, 임베딩 파이프라인, 모델 추론, 모니터링 및 에이전트 오케스트레이션을 단일 플랫폼에 통합합니다. 이를 통해 구축 복잡성을 줄이고 몇 주 만에 프로덕션 환경을 구현할 수 있도록 지원합니다.
제품 데모 보기
EDB Postgres AI Factory가 해결하는 3가지 핵심 비즈니스 요구
- 단순한 아키텍처: 데이터 분산을 줄이고 구현 기간을 몇 달에서 몇 주로 단축
- 폭넓은 접근성: 개발자와 비즈니스 사용자를 모두 지원하는 로우코드 및 노코드 인터페이스
- 강력한 보안: 데이터를 외부로 전송하지 않고 Postgres 내에서 처리하여 데이터 통제권과 거버넌스 유지
이 플랫폼은 단순히 개발 속도를 높이는 데 그치지 않고 기업이 AI 혁신을 추진하는 방식을 전환합니다.
EDB Postgres AI Factory 주요 기능
GenAI Builder
- 개발자용 로우코드 SDK와 비즈니스 사용자용 클릭 기반 인터페이스
- 맞춤형 지식베이스, 정책 및 소버린 배포를 통한 민감 데이터 보호
- DIY 방식 대비 3배 빠른 개발 속도
Agent Studio
- 자동화된 작업 수행과 의사결정을 지원하는 AI 에이전트 생성
- 오픈소스 템플릿 또는 맞춤형 워크플로 구성
AI Pipeline
- 코드 5줄로 구성할 수 있는 AI 파이프라인
- 임베딩을 소스 데이터와 자동으로 동기화하여 최신 지식베이스 유지
Vector Engine
- 비즈니스 데이터와 AI 데이터를 Postgres 내 단일 공간에서 처리
- pgvector 기반 시맨틱 검색과 유사도 자동 계산기 제공
Model Serving
- 온프레미스 모델 배포를 통한 벤더 종속 제거
- NVIDIA, Supermicro 등에 최적화된 확장 방식으로 리소스 활용 극대화
EDB Postgres AI Factory 활용 사례
에이전트 기반 애플리케이션 현대화
레거시 소프트웨어를 즉시 교체하지 않고도 운영을 연장할 수 있습니다. 사용자에게는 Slack과 같은 익숙한 인터페이스를 제공하고, 백엔드에서는 AI 에이전트가 레거시 시스템과 상호작용합니다. 이를 통해 대규모 마이그레이션 없이 지속적인 비즈니스 가치를 실현할 수 있습니다.
Agentic Analytics
실시간 데이터 분석과 조치를 수행하는 지능형 에이전트를 활용하여 수동 쿼리와 대시보드에 대한 의존도를 줄이고 AI가 자동으로 최적화를 수행하도록 지원합니다. Iceberg 및 Delta 테이블 등도 Lakehouse Connector를 통해 통합할 수 있습니다.
Unified Query Engine
Postgres를 기반으로 AI, 분석 및 트랜잭션 워크로드를 통합 처리합니다. 별도 시스템을 유지하지 않고도 30배 빠른 쿼리 속도와 에이전트 기반 액션을 제공하며, 실시간 처리가 가능한 단일 쿼리 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
EDB 내부 도입으로 확인한 성과와 ROI
EDB는 기존 방식으로 1년간 개발하던 GenAI 프로젝트를 AI Factory를 사용해 몇 시간 만에 프로토타입으로 구현하고 몇 주 내에 완성했습니다. 엔지니어링 팀도 도입에 참여하며 전환을 가속화했습니다.
“AI Factory 도입 후 1년 걸리던 일이 몇 주 만에 완료됩니다. 빠르고 안전하며 확장 가능한 방식으로 GenAI를 실현하고 있습니다.”
— Dan Merzlyak, EDB 글로벌 데이터/AI 총괄
TCO 분석 결과는 다음과 같습니다.
- 3년간 총소유비용 51% 절감
- 개발 복잡도 67% 감소 및 유지보수 복잡도 38% 감소
- 소규모 팀 운영 지원, 보안 및 컴플라이언스 리스크 감소, 예측 가능한 인프라 비용
소버린 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 기반
기존 Postgres 환경에 AI 기능을 추가하거나 클라우드 종속에서 벗어나려는 경우, 또는 GenAI를 처음 도입하는 경우에도 EDB Postgres AI Factory는 비즈니스 성장에 맞춰 확장할 수 있는 소버린 AI 혁신의 기반을 제공합니다.
데모 요청을 통해 복잡성을 줄이고 보안과 거버넌스를 유지하면서 AI 프로젝트를 가속화하는 방법을 확인해 보세요.
이메일: salesinquiry@enterprisedb.com
EDB Postgres AI Factory FAQ
EDB Postgres AI Factory란 무엇인가요?
EDB Postgres AI Factory는 벡터 데이터베이스, 임베딩 파이프라인, 모델 추론, 모니터링 및 에이전트 오케스트레이션을 하나로 통합한 GenAI 추론 및 에이전트 플랫폼입니다. 기업이 데이터 통제권과 거버넌스를 유지하면서 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
EDB Postgres AI Factory의 주요 기능은 무엇인가요?
주요 기능으로는 GenAI Builder, Agent Studio, AI Pipeline, Vector Engine 및 Model Serving이 있습니다. 개발자와 비즈니스 사용자를 위한 인터페이스부터 지식베이스 관리, 시맨틱 검색, 모델 배포까지 지원합니다.
EDB Postgres AI Factory는 AI 개발 복잡성을 어떻게 줄이나요?
여러 벤더의 구성 요소를 개별적으로 연결하는 대신 AI 개발에 필요한 주요 기능을 단일 플랫폼에 통합합니다. 이를 통해 데이터 분산과 통합 작업을 줄이고 프로덕션 환경 구축 기간을 단축할 수 있습니다.
Postgres 데이터와 AI 데이터를 함께 처리할 수 있나요?
Vector Engine은 비즈니스 데이터와 AI 데이터를 Postgres 내 단일 공간에서 처리합니다. pgvector 기반 시맨틱 검색과 유사도 자동 계산기도 제공합니다.
EDB Postgres AI Factory는 어떤 활용 사례를 지원하나요?
본문에서는 에이전트 기반 애플리케이션 현대화, Agentic Analytics 및 Unified Query Engine을 주요 활용 사례로 소개합니다. 레거시 시스템 연계, 실시간 데이터 분석 및 AI·분석·트랜잭션 워크로드 통합 등에 활용할 수 있습니다.