GenAI 개발을 가속화하는 EDB Postgres AI 통합 데이터 플랫폼
작성자: Dave Stone
게시일: 2025년 7월 2일
공동 작성자: Neel Chopra
최종 수정일: 2026년 8월 26일
생성형 AI(GenAI) 애플리케이션을 경쟁사보다 빠르게 제공하려면 모델뿐 아니라 데이터의 품질과 접근성, 관리 방식까지 함께 고려해야 합니다. 이 글에서는 분산된 단일 목적 데이터 스토어가 AI 개발 복잡성을 높이는 이유와 EDB Postgres AI를 중심으로 데이터를 통합해 모델 학습과 추론을 지원하는 방법을 살펴봅니다.
AI 프로젝트가 PoC를 넘어 생산화되지 못하는 이유
많은 조직이 AI의 가능성을 실질적인 결과로 전환하는 데 어려움을 겪습니다. 핵심 원인은 모델 아래에 있는 데이터입니다. 특히 GenAI 애플리케이션의 성능은 데이터의 품질과 접근성에 직접적으로 연결됩니다. 이러한 인식이 투자를 촉진하면서 Menlo Ventures는 2024년 GenAI 지원을 위한 데이터 및 인프라 투자가 2023년보다 8배 증가했다고 보고했습니다.
AI 모델을 뒷받침하는 데이터의 가치가 커지면서 데이터를 어떻게 저장하고 접근할 것인지가 성공의 핵심이 됐습니다. 그러나 선택지는 다양합니다. AWS, Databricks, Snowflake 같은 클라우드 데이터 플랫폼부터 Pinecone, Milvus 같은 벡터 데이터베이스, pgvector 확장을 지원하는 오픈소스 Postgres, MongoDB와 Redis 같은 NoSQL 데이터베이스까지 여러 옵션이 존재합니다.
대부분의 기업은 여러 제품을 조합해 사용하는 복잡한 구조를 선택하게 됩니다. 이러한 분산 방식에서는 팀이 새로운 기술을 익히고 방대한 정보를 분석하며 복잡한 데이터 관리 작업을 수행해야 합니다. 그 결과 개발 주기가 길어지고 가치 실현 시간(Time-to-Value)이 지연됩니다.
이제 데이터 분산 문제를 자세히 살펴보고 EDB Postgres AI가 이를 어떻게 해결하는지 알아보겠습니다.
단일 목적 데이터 스토어의 확산이 AI 혁신을 막는 이유
현재 데이터는 400개 이상의 다양한 출처에서 유입되고 있으며, 그 양은 매달 60% 이상 증가하고 있습니다. 이처럼 복잡한 환경에서 데이터 관리 복잡성은 GenAI 애플리케이션 개발의 가장 큰 병목 현상 중 하나입니다.
개발팀은 본연의 AI 혁신보다 다음과 같은 통합 작업에 많은 자원을 소모합니다.
- 커스텀 커넥터 구축
- 다양한 포맷 정규화
- 사일로화된 시스템 간 데이터 이동
이러한 운영 오버헤드는 ROI를 제한하고 시장 출시를 늦춥니다. AI 프로젝트가 확장될수록 유지 관리하기 어려운 복잡한 지점 간 통합 구조로 이어집니다.
McKnight Consulting Group의 연구에 따르면, 클라우드 기반 조각 솔루션으로 GenAI를 구축한 조직은 단일 데이터베이스 기반 조직보다 개발 복잡성이 3배, 유지 관리 복잡성이 1.6배 더 높습니다.
AI 개발에서 마주하는 두 가지 데이터 과제
AI라는 하나의 용어 안에는 서로 다른 목표가 포함돼 있으며, 각 목표에는 서로 다른 인프라 접근 방식이 필요합니다.
AI 모델 학습(Training)과 추론(Inference)의 차이
과제 1: AI 모델 학습을 위한 데이터 저장 및 접근
첫 번째 과제는 모델 학습에 필요한 대규모 데이터셋을 준비하는 것입니다. 다양한 형식과 대규모 데이터를 수용할 수 있는 강력한 인프라가 필요하며, 이는 정확한 패턴 인식과 예측, 문맥 이해의 기반이 됩니다.
과제 2: GenAI 추론을 통한 실시간 작업
두 번째 과제는 OpenAI 등의 사례처럼 학습된 모델을 활용해 실시간 애플리케이션에서 콘텐츠 생성, 추천, 자동화 등을 수행하는 것입니다.
두 과제에는 서로 다른 인프라가 필요하므로 기존 데이터 관리 기법만으로 대응하기 어렵습니다. 그 결과 데이터와 벤더의 단편화가 심해지며, Gartner에 따르면 GenAI 프로젝트의 30%가 개념 증명(PoC) 이후 중단됩니다.
이 문제를 극복하려면 모든 데이터 저장 및 접근 요구에 미래 지향적으로 대응할 수 있는 통합 데이터베이스 전략이 필요합니다.
- 추론 관점에서는 EDB Postgres AI Factory를 통해 GenAI 개발을 가속화할 수 있습니다.
- 학습 관점에서는 EDB Postgres AI Database가 학습용 소스 데이터의 저장과 접근을 간소화합니다.
EDB Postgres AI로 AI 데이터 관리 간소화
EDB Postgres AI는 단일 데이터 저장소를 기반으로 데이터 관리 복잡성을 줄이고 AI 개발을 가속화합니다.
기존의 AI 모델 학습용 데이터 준비는 복잡하고 많은 리소스가 필요했습니다. 개발자는 데이터를 찾고 정리하고 전송하는 데 많은 시간을 써야 했습니다. EDB Postgres AI는 다음 데이터를 중앙화해 이 과정을 간소화합니다.
- 구조화 데이터(예: 테이블)
- 비정형 데이터(예: 이미지)
- 반정형 데이터(예: JSON)
이를 통해 AI 모델과 학습 데이터 간 연결을 단순화하고 사전 작업을 최소화해 전체 학습 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
EDB Postgres AI 통합 쿼리 엔진의 구성 요소
EDB Postgres AI는 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 처리할 수 있는 단일 데이터 저장소를 제공합니다. 여러 소스의 데이터에 접근할 때 사용하던 다양한 API와 언어는 통합 쿼리 엔진을 통해 하나의 인터페이스로 단순화됩니다.
통합 쿼리 엔진은 다음 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어집니다.
- Postgres 쿼리 엔진: 트랜잭션 및 핵심 데이터 관리를 위한 기본 기능
- 분석 엔진: 데이터 레이크를 포함한 대규모 분석 워크로드를 위한 고성능 쿼리 처리
- Agentic Search: 자연어 기반 AI 인터페이스를 통해 모든 데이터 소스를 질의하고 문맥 기반 답변 생성
통합 쿼리 엔진은 데이터 사일로를 제거하고 데이터 통제권을 유지하면서 벡터 유사도 계산까지 자동으로 처리하는 AI 지식베이스를 제공합니다. 이를 통해 효율적이고 확장 가능한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
Oracle에서 Postgres로 전환해 GenAI 개발 가속화
EDB Postgres AI는 트랜잭션 워크로드와 GenAI 애플리케이션 개발을 위한 통합 데이터 저장소로서 Oracle에서 Postgres로의 전환을 지원합니다.
Oracle 사용자는 종종 다음과 같은 문제에 직면합니다.
- 높은 라이선스 비용
- 유연하지 못한 데이터 모델 지원
AI 애플리케이션은 다양한 데이터 타입을 필요로 하며, 하나의 플랫폼에서 이를 모두 처리할 수 있어야 합니다. 통합 플랫폼을 사용하면 더 포괄적인 AI 모델을 학습하고 데이터셋 간 분석을 수행하며, 복잡한 통합 없이 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.
사례: 미국 농림청(USDA Forest Service)
Oracle이 지리공간 데이터 지원을 중단하자 이 조직은 대체 데이터베이스가 필요했습니다. EDB Postgres AI의 PostGIS 확장을 통해 문제를 해결했으며 다음과 같은 성과를 거뒀습니다.
- 성능 70% 향상
- 비용 30% 절감
통합 데이터 플랫폼으로 AI 개발 생산화 가속화
여러 시스템에 분산된 데이터 관리 방식은 복잡성과 비용을 높이고 혁신 속도를 늦춥니다. 반면 EDB Postgres AI를 중심으로 데이터 인프라를 통합하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.
- 병목 현상 제거
- 복잡한 통합 대신 핵심 AI 및 데이터 작업에 집중
- 프로젝트 생산화까지 걸리는 시간 단축
결과는 분명합니다. 통합 데이터 플랫폼을 사용하는 조직은 개발 복잡성이 67% 낮고, 유지 관리 복잡성도 38% 낮습니다.
EDB Postgres AI와 GenAI 데이터 인프라 FAQ
GenAI 프로젝트가 PoC 이후 중단되는 주요 원인은 무엇인가요?
여러 단일 목적 데이터 스토어와 벤더를 조합하면 데이터 이동, 포맷 정규화, 커스텀 커넥터 구축이 늘어납니다. 이로 인해 개발 및 유지 관리 복잡성이 커지고 GenAI 프로젝트의 생산화가 지연될 수 있습니다.
AI 모델 학습과 GenAI 추론은 데이터 인프라 측면에서 어떻게 다른가요?
AI 모델 학습은 다양한 형식의 대규모 데이터셋을 준비하고 저장·접근하는 인프라가 필요합니다. GenAI 추론은 학습된 모델을 활용해 실시간 애플리케이션에서 콘텐츠 생성, 추천, 자동화 등을 수행하는 데 초점을 둡니다.
EDB Postgres AI는 AI 데이터 관리를 어떻게 간소화하나요?
EDB Postgres AI는 구조화 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터를 단일 데이터 저장소로 중앙화합니다. 이를 통해 AI 모델과 학습 데이터의 연결을 단순화하고 데이터 준비 및 전송에 필요한 작업을 줄입니다.
EDB Postgres AI 통합 쿼리 엔진의 구성 요소는 무엇인가요?
통합 쿼리 엔진은 트랜잭션과 핵심 데이터를 처리하는 Postgres 쿼리 엔진, 데이터 레이크를 포함한 대규모 분석용 분석 엔진, 자연어로 데이터 소스를 질의하는 Agentic Search로 구성됩니다.
Oracle에서 Postgres로 전환하면 GenAI 개발에 어떤 이점이 있나요?
본문에 따르면 EDB Postgres AI는 트랜잭션 워크로드와 GenAI 애플리케이션 개발을 위한 통합 데이터 저장소를 제공합니다. 다양한 데이터 타입을 하나의 플랫폼에서 처리하면 데이터셋 간 분석과 AI 모델 학습을 위한 복잡한 통합을 줄일 수 있습니다.
AI 데이터 인프라를 통합할 준비가 되셨나요?
➡ EDB Postgres AI를 통해 데이터 관리를 단순화하고 GenAI 개발을 가속화하는 방법을 확인해 보세요.
➡ Migration Handbook에서 분산 시스템을 AI 지원 인프라로 전환하는 방법을 살펴보세요.
➡ 또는 전문가 상담을 통해 귀사의 AI 데이터 과제를 해결하는 방법을 알아보세요.